哈尔滨大数据培训-地址-电话-达内教育

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目前大数据的就业前景还是非常好的，因为这项技术本身难度比较大的关系，目前行业缺口还是很大的，很多大学也开设了大数据课程。大数据就业大致可以分为两个方向：数据开发方向和数据分析方向。

丰富的教学特色抢先看

Rich teaching characteristics

O2O双模式教学体验

强大的TMOOC + TTS8.0在线教学平台，为学员提供线下学习，线上辅助的双模式教学体验。

云计算云主机试验环境

提供真实的大数据云计算开发部署环境，学员可以拥有几十台主机节点以完成开发部署试验。

大数据云计算课程体系

内容较全，技术深，涉及JavaEE技术，分布式高并发技术，云计算架构技术，云计算技术等。

哈尔滨达内大数据课程学习内容

Content of big data course

JavaWeb
EasyMall
大数据框架
挖掘分析

第一阶段：JavaWeb阶段（EasyMall项目贯穿）
学习版块	学习内容
XML	XML的概念与基本作用、XML语法、XML解析介绍、DOM4J解析XML
HTML/CSS	HTML介绍、HTML文档结构、HTML语法、HTML标签技术（超链接、列表、表格、图像、表单等），CSS介绍、CSS导入方式、CSS选择器、CSS布局、CSS样式属性
JavaScript	JavaScript语法、数据类型、运算符、流程控制、数组、函数、JavaScript内部对象、自定义对象，DHTML编程、BOM介绍，DOM编程（使用DOM操作HTML文档）
MySql	数据库介绍、MySQL安装与配置、数据库增删改操作DDL语句使用、表增删改操作DML语句使用、表查询操作DQL语句使用。数据备份及恢复、多表设计、多表查询
JDBC	JDBC介绍、JDBC快速入门，JDBC核心API介绍，JDBC的CURD操作防止SQL注入及PrepareStatement使用，使用批处理。连接池的介绍、自定义连接池，常用的开源连接池C3P0的介绍及使用
Tomcat/HTTP	WEB服务器介绍、Tomcat的安装与启动、Tomcat的体系结构、组织WEB应用目录与在Tomcat中发布WEB应用程序的方式、配置WEB的主页、使用Tomcat配置虚拟主机、HTTP协议详解
Servlet	Servlet介绍、开发Servlet程序、Servlet生命周期、Servlet调用分析、Request及Response的使用、ServletConfig使用，ServletContext使用（作为域对象使用、配置系统初始化参数、获取web资源）。AJAX介绍、XMLHttpRequest对象详解
Cookie/Session	会话技术介绍、Cookie介绍及Cookie的使用、案例之Cookie实现记住用户名，Session的使用及Session的原理，案例之利用Session实现登陆功能及验证码校验
JSP/EL表达式/JSTL标签库	JSP介绍、JSP表达式、JSP脚本片段、JSP声明、JSP注释、JSP中的9个内部对象和作用，EL表达式简介，EL获得数据、EL执行运算、EL内置对象，page指令及其重要的属性，JSP中的include指令、pageContext对象的详细讲解。JSP动作标签介绍。JSTL标准标签库的介绍及使用
MVC设计模式/三层架构	JavaEE开发模式介绍、MVC软件设计模式介绍、JavaEE经典开发模式重构EasyMall项目、工厂设计模式介绍、工厂设计模式的应用。层与层之间的耦合与解耦
过滤器/监听器	ServletListenert监听器介绍及使用、ServletFilter过滤器介绍、过滤器生命周期。30天内自动登录功能的实现，全站乱码处理
JavaWeb高级开发技术	泛型介绍、泛型应用、文件下载原理及实现，事务概述、事物的隔离级别、事务控制、更新丢失
EasyMall商城功能实现	实现商品添加、商品删除、修改商品数量、查询商品列表

第二阶段：框架及EasyMall
学习版块	学习内容
Spring	SpringIOC基础、Spring的工厂模式(静态工厂、实例工厂、Spring工厂)、Spring依赖注入（构造器注入，set注入）、Spring的注解形式、SpringAOP原理及实现、Spring整合JDBC、JDBCTemplate、Spring声明式事务处理、事务的回滚策略
jQuery	jQuery对象、jQuery选择器（ID、元素、class、层级等）的使用、jQuery案例（用户列表增、删、改、查）、Json的对象转换、jQueryAJAX的实现
SpringMVC	SpringMVC原理、SpringMVC简单参数封装、复杂参数封装、值传递的原理、SpringMVC的注解形式、日期格式类型转换、文件上传、页面访问控制(转发和重定向)、RESTFUL结构
MyBatis	MyBatis原理、DQL映射、DML映射、复杂结果集映射、参数传递（注解形式和MAP形式）、结果集封装原理、动态SQL的拼接、字符转义、MyBatis的接口实现、代码自动生成工具、关联关系的讲解、Spring+SpringMVC+MyBatis整合（SSM整合）
HTCargo项目实战EasyMall(初级)	购物车模块实现、订单列表及删除功能实现、在线支付、销售榜单下载
EasyMall互联网电商项目	EasyMall是一个典型的互联网电子商务系统，类似京东淘宝，是一个互联网分布式高并发的系统，系统包括：后台系统：提供了对商品的管理，其中应用EasyUI的插件来显示商品分类树，用富文本编辑器KindEditor提供上传商品图片，包括商品描述等实现。前台系统：提供了产品展示功能，并为用户提供商品浏览、购物等功能。包括商品的三级分类并利用Jsonp和HttpClient技术实现异构系统间的访问。新单点登录SSO：利用该系统完成用户的注册、登录功能，实现Session共享问题，解决了在多个应用系统中，用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。购物车系统：实现了我的购物车功能。商品搜索系统：实现了商品搜索功能，提供了一种通过关键字快速查找对应内容的方式。

第三阶段：大数据框架
学习版块	学习内容
大数据高并发基础
大数据java加强	通过java编码实现zebra项目，熟悉分布式处理思想，了解zebra业务需求学习java中关于高并发、NIO、序列化反序列化（AVRO）、RPC相关知识掌握zookeeper、sqoop等大数据领域常用工具原理及使用
大数据离线数据分析
Hadoop	Hadoop是知名的大数据处理工具包括分布式数据存储系统HDFS、分布式数据计算框架MapReduce和资源协调框架Yarn通过学习掌握hadoop安装配置、实现原理、及企业级应用方式
Flume	Flume是大数据生态环境中流行的日志收集框架基于其灵活的可广泛配置的使用方式及优良的效率被广泛的应用在大数据生态环境中课程中详细讲解了Flume的Source、Channel、Sink、Selector、Interceptor、Processor等组件的使用并通过美团应用案例，展示了Flume企业级应用场景的实现方式
Hive	EasyMall是一个典型的互联网电子商务系统，类似京东淘宝，是一个互联网分布式高并发的系统，系统包括：后台系统：提供了对商品的管理，其中应用EasyUI的插件来显示商品分类树，用富文本编辑器KindEditor提供上传商品图片，包括商品描述等实现。前台系统：提供了产品展示功能，并为用户提供商品浏览、购物等功能。包括商品的三级分类并利用Jsonp和HttpClient技术实现异构系统间的访问。新单点登录SSO：利用该系统完成用户的注册、登录功能，实现Session共享问题，解决了在多个应用系统中，用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。购物车系统：实现了我的购物车功能。商品搜索系统：实现了商品搜索功能，提供了一种通过关键字快速查找对应内容的方式。
Hbase	HBase是一种分布式的、面向列的基于hadoop的非关系型数据库适合存储半结构化、非结构化的数据基于其优良的设计，可以提供良好的实时数据存取能力，并提供优秀的横向扩展能力
Zebra项目	项目名称:zebra电信日志数据分析应用的技术：flume收集日志，采用三层结构实现日志收集聚集最终持久化到hadoophdfs中并实现日志收集过程中的失败恢复负载均衡hadoophdfs分布式存储收集到的日志数据，hadoopmapreduce进行日志清洗、格式转换hive进行日志处理、业务规则计算，按照不同维度分时段统计应用受欢迎程度、网站受欢迎程度、小区上网能力小区上网喜好等信息sqoop技术将处理完成的结果导出到关系型数据库EChars通过传统web技术将关系型数据库中的数据展示到web页面中Zookeeper作为集群协调、集群状态监控工具EChars通过传统web技术将关系型数据库中的数据展示到web页面中Zookeeper作为集群协调、集群状态监控工具
大数据实时数据分析
Storm	Storm是流行的大数据实时分析框架，是一个分布式的、容错的实时计算系统包括Storm基础、原理、Topology、StormSpout、StormBolt、StormStream、Strom并发控制、Storm可靠性保证、Storm高级原语Trident等内容
Kafka	Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据SPARK的SQL、SPARK的DataFrame对象、SPARK的Stream
网站流量分析项目	通过在网站的前台页面中进行js埋点收集用户访问网站的行为信息，再由大数据技术进行分析进而得到网站的PV、UV、VV、BounceRate、独立ip、平均在线时长、新独立访客、访问深度等信息，来引导网站针对性的做出升级改进，提高整个网站的访问效率，提升用户粘度。整个系统分为数据收集、数据传递、数据分析三部分，数据分析又分为离线数据分析和实时数据分析，应对数据分析的不同的实时性需求。
大数据内存计算框架
SCALA	Scala是一门多范式的编程语言，集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala视一切数据类型皆对象，且支持闭包、lambda等特性，语法简洁。使用Actor作为并发模型，与Akka框架自然契合，是一种基于数据共享、以锁为主要机制的并发模型。Scala可以和Java很好的衔接。Scala可以使用所有的Java库，同时对于一些Java类做了无缝的扩展Scala的traits对于java的面向对象来说做了很好的扩充，使得面向对象更加灵活Scala的for推导式提供了更好用更灵活的for循环Scala的语法内容包括：方法定义、变量、字符串、泛型、Option、集合、程序控制结构、匿名函数、Class类、ClassCase样例类模式匹配、traits、extends、函数式编程、高阶函数、AKKA编程
SPARK	知名的内存计算框架，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序，在迭代处理计算方面比Hadoop快100倍以上。SPARK构建了自己的整个大数据处理生态系统，如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面都有自己的技术，并且是Apache顶级项目。SPARK的内容有：SPARK的RDD、SPARK的SHUFFLE、SPARK的Stage、Work、Task、Partition、action、transformation等特性，SPARK的SQL、SPARK的DataFrame对象、SPARK的Stream
Python爬虫、数据可视化
Python爬虫	Python是一种脚本化语言,具有简单易用、天然开源、生态丰富、应用范围广泛的特点。在大数据技术中，数据获取是第一步骤，其中利用爬虫获取互联网中公开的数据是一种非常常见的场景。Python爬虫技术在爬虫领域具有很广泛的应用,课程中将介绍Python的基本语法、Scrapy、PySpider爬虫框架，使学员具有基于Python的爬虫开发能力
数据可视化	数据可视化技术是大数据处理过程中的结果展示相关技术，通过相关工具将分析结果展示为直观的、美观的图形页面，为用户提供展示效果

第四阶段：算法、R语言、数据挖掘分析
学习版块	学习内容
算法、R语言数据挖掘分析	算法是解决问题的策略机制,是解决问题的核心方法。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。数据挖掘是基于数据进行数据建模得到数据规律从而进行事实预测的技术。本节以R语言为环境学习包括但不限于聚类、回归、正则化、决策树、集成算法、降维算法、神经网络等算法,来实现数据挖掘相关能力并为后续学习机器学习、人工智能等相关技术提供基础。使学员从工具使用者变为真正问题的解决者
用户画像推荐系统项目	基于电商网站的业务数据、访问日志构建用户的画像描述用户特征为后续精准营销提供数据基础。通过收集业务系统数据库中结构化数据、日志系统中访问日志信息构建基于hive的数据仓库，使用spark作为计算引擎实现用户画像。基于协同过滤算法实现基于商品的推荐系统，为电商网站商品推荐提供支持。通过收集日志系统信息到kafka、获取用户画像数据作为数据来源，通过sparkstraming作为计算引擎实现商品推荐

大数据分析师有哪些职位

数据建模师。这个职位与数据挖掘工程师还是有本质区别的。数据建模师，更多偏向于中、小数据量，而且其使用更多更多是统计学的方法，而数据挖掘中的例如：决策树、神经网络、SVM等在这里是根据不会涉及的。当然二者有一个共同之处都是，针对很具体的问题，都是会解决某个具体问题，例如：营销反应率，你就可能历史的邮箱、短信的反应情况，来建模型进行预测，从而提高邮件反应率，或者减少对用户来说的“垃圾”邮箱，提高用户体验。所以从掌握的技能上讲，这二者就有很大的区别，数据建模师其实很少会提到算法这个词，更多说使用什么模型，有感觉吗？但是从实务界来看，这二个模型越来越没有明确的分工。

学大数据为什么选择达内教育

Content of big data course

项目实战教学
项目实战教学，解决国内开发者“缺少经验”的劣势，让你面试的时候游刃有余，不再为没有经验找工作而感到发愁！
课程实时更新
课程内容实时更新，融合时下技术热点不断升级，一定让学员学到前沿的新技术，拒绝陈旧的技术，培养高技术人才。
雄厚师资力量
高薪聘请讲师团队，分别来自企业技术经理，总监，均是业界大咖，教学质量信得过，实战经验都是7年+的水平。
十余年培训经验
从2002年办学到现在，已经有十余年大数据培训教学经验，实战经验丰富，效果理想。获得学员和业界好评。

对于大数据，你还想了解这些问题？

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大数据需要什么人才？

云计算与大数据是什么关系？

大数据分析的常用方法有哪些？

如何构建银行业大数据分析平台？

大数据行业的从业者是从哪获得数据的？

学大数据的常见问题

数据分析师易陷入的误区

误区一：数据分析工程师可有可无。大数据分析师并不像如何成为一名程序员那么有章可循。高校也没有专门的数据分析专业，有的也是传统统计学范畴的，大数据分析师就是一个边缘职位，可有可无，招聘一枚懂数据库查询的人就可以搞定。
误区二：数据分析师岗位定位不明确。数据分析师是软件工程师吗，做编程吗，是管理层吗，是商务人员吗，属于市场或销售人员吗。天天跟数据打交到，很少看你写代码呢，管理决策不都是领导和老板说了算吗，你也没客户，也没做市场营销啊。数据分析师什么也不是，工作任务就是找找数据、整理整理数据表、做做各种报表、写写 ppt、打打小报告了。

实战讲师，实战经验倾囊相授

Introduction to teachers