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对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

多样化辅导，全面性针对

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综合运用技能点，提升代码熟练度，规范度，提高软件的质量意识。
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小组开发接近企业真实开发的项目，提高编程能力；学习业务知识。
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专业老师指导，按照真实项目开发流程来开发项目，提升就业能力。
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理论与实训相结合，在体验和感悟中培养和提升个人综合职业素养。

芜湖北大青鸟大数据课程简介

课程大纲	核心技能点	核心能力培养
第一阶段：Java基础	Java基础语法、面向对象、异常处理、集合框架、常用类、I/O操作、多线程、网络编程、XML解析深刻理解面向对象思想，掌握JavaEE核心技术并能灵活运用Java常用API解决实际问题，具备了程序员必备的逻辑思维能力及自学能力，为后续深入学习JavaWeb技术及框架技术打下牢固的基础。	熟练使用MyElipse开发Java程序会使用Java编写常用的流程控制语句理解并掌握面向对象思想及其三大特性能够灵活运用Java常用类解决实际问题会使用集合框架存储数据、I/O技术操作文件能够实现多线程及网络编程
第二阶段：JavaWeb网站开发	HTML5、CSS3、JavaScript/ES6、JQuery、JSP/Servlet、MySQL数据库、JDBC、Linux、SVN 能够完成B/S架构的中小型网站系统的开发，并在真实生产环境下进行项目发布	了解B/S架构运行原理掌握网页的开发和设计技能掌握JavaWeb核心开发技能掌握Linux应用部署和监控技能掌握基本的JavaEE应用设计和开发技能锻炼学员团队协作能力
第三阶段：SSM/SSH框架	MyBatis框架、Spring框架、Spring MVC框架、Struts2框架、Hibernate框架、Git、Maven 、Oracle数据库能够胜任垂直架构下的Java开发工作，熟练使用流行的开发框架SSM、SSH进行传统企业级项目开发。	掌握SSM/SSH框架核心技能及应用开发技能掌握Oracle数据库设计和应用技能学会使用Git进行项目代码版本管理学会使用Maven进行项目构建管理
第四阶段：基于分布式微服的互联网架构	分布式微服架构、Dubbox、Spring Cloud、Spring Boot、Docker环境快速搭建实现自动化部署、分布式下ID唯一性、Redis、分布式事务处理、分布式下三方接入、Active MQ消息队列等能够胜任互联网公司的分布式项目的开发和架构设计工作	培养学员基于分布式项目的业务架构、应用架构、技术架构、安全架构、网络拓扑架构等的设计和代码开发能力，以及在部署策略等方面的综合能力培养学员分布式项目下核心业务处理能力培养学员在分布式项目下对于高并发、数据最终一致性、性能优化等问题的解决处理能力
第五阶段：Python爬虫+ELK+分析	Linux Shell编程、Python编程、NumPy&Pandas、Scrapy、LXML、PySpider、数据采集、整理和清洗、Elasticsearch、Logstash、Kibana 能够胜任Python开发工程师、爬虫工程师、搜索引擎工程师。	掌握Python编程具备Python的爬虫开发、数据获取和整理等能力能够使用ELK进行数据导入、查询和集成
第六阶段：Hadoop生态圈	HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Sqoop、HBase 能够胜任：Hadoop工程师、ETL工程师、Hive工程师、数据仓库工程师。	掌握Hadoop集群配置与管理掌握HDFS文件操作掌握分布式计算原理掌握基于Hive的数据ETL和数据查询掌握HBase数据存储掌握数据导入导出
第七阶段：Spark技术栈	Scala编程、Spark RDD、Spark SQL、Spark GraphX、PySpark、Jupyter、Hadoop数据模型、Atlas&Ranger、NiFi、Kafka、Oozie、Cassandra&Hive、Redis&Hive、MongoDB、Tableau 能够胜任：Spark工程师、Hadoop工程师、ETL工程师	掌握Spark集群配置与管理，以及Spark离线计算具备Scala和Python编写 Spark应用的能力具备在企业数据湖中建立数据流程/通道、实施数据监管、规范数据管理和确保数据安全具备数据采集、数据变换、数据建模、任务调度以及与企业应用的数据集成的能力具备多种NoSQL数据存储的能力掌握Hive/Spark实施数据变换、BI工具与 Hive、 NoSQL 的集成掌握用户兴趣取向分析/航班飞行网图分析/电子商务消费行为分析/用户交易欺诈分析案例的具体实现
第八阶段：实时流处理平台	Spark Streaming、Flink、Flume、Storm、d3.js、Echarts 能够胜任：大数据开发工程师、大数据架构师	掌握Apache NiFi/Kafka/Flume/Spark Streaming的集成使用具备实时流数据存储、计算、查询的能力具备多种流处理框架的运用能力掌握多种常见可视化工具的使用掌握股票流数据实时分析/舆情分析案例
第九阶段：机器学习	Spark Mllib 能够胜任：大数据架构师、大数据初级分析师、大数据挖掘工程师	掌握Spark机器学习数据结构及流程掌握分类,聚类和推荐模型掌握垃圾邮件分类

我们为什么要学大数据？

因为大数据分析能够增加数据分析专业人员的工资。就目前而言，随着需求稳步增长，供应依然低迷，数据分析专家越来越多地得到报酬。在印度，像现在这样，数据分析专业人士的平均支付比其他IT专业人士的平均水平高出50%。这样确实吸引了很多的人走进数据分析行业。还有一个原因是大数据分析可以增加就业机会。现在随着公司开始意识到他们无法全面收集，解读和使用数据，他们开始寻找可以这样做的专家。如果要查看所有主要的就业机会平台，那么将看到越来越多的职位发布寻找数据分析师和顾问。具有这一特殊技能的专业人士的需求正在上升，而供应仍然很低。所以很多人都是比较想做这个工作的。

完善的配套服务，给你贴心保障

人脉扩展
学校会举办杰出校友会及校友座谈会，扩展学生的人脉。
就业保障
入学即签订就业协议，为每一位学子安心就业保驾护航。
就业指导
模拟面试，提升面试技巧。企业项目开发，积累项目经验。
名企推荐
万余家企业建立合作关系，为学员搭建与企业之间的桥梁。

你还在担心以下问题？

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学会大数据之后有哪些较好的发展方向？
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学会大数据后一般的薪资水平大概多高？
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学习大数据需不需需要很高的学历呢？

学习大数据的常见误区

大数据都与大小有关。实际上大数据的特点是5V——Volume(体积)、Velocity(速度)，Variety(品种)，Veracity(准确性)和Value(值)。虽然处理大量数据是大数据的主要特征之一，然而数量仅仅是大数据的主要定义特征。此外，数据的其他功能同样重要。例如，由于数据以高速处理需求快速进入，因此非常需要数据处理。因此，处理得越快，您就可以获得更新的相关结果。同样，大数据有多种格式。因此，Variety是大数据的另一个重要特征，它与挑战和创新解决方案相结合，以克服这些挑战。因此，必须考虑大数据超出数据的大小，并应考虑其速度和多样性。此外，如果我们不考虑具有同等重要性的其他特征，它可能会将简单的解决方案变成复杂的解决方案，从长远来看会导致成本，存储和问题。

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