Big data learning questions
学完大数据能做什么？
大数据和统计学有什么区别？
大数据的工资高吗？大概多少？
趋势：人工智能(AI)。人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能需要被教育，汇入很多信息才能进化，进而产生一些意想不到的结果。AI影响幅度很大，例如媒体业，现在计算机跟机器人可以写出很好的文章，而且1小时产出好几百篇，费用也低。AI对经济发展会产生剧烈影响，很多知识产业跟白领工作也可能被机器人取代。但他对于AI的态度很正面，这会让生活更好，例如自驾车肯定比人驾车更安全。 大数据未来发展的趋势
Content of big data training course
| 学习阶段 | 课程大纲 |
| 第一阶段 | HTML、扩展XHTML的使用、CSS样式表、DIV+CSS布局、盒子模型等 |
| 第二阶段 | Java编程语言、Java基础语法、流程控制语句、Java数组、类的成员之代码块、静态代码块与非静态代码块、一维数组与多维数组、数组的常见算法分析、操作数组的工具类Arrays等 |
| 第三阶段 | 面向对象和面向过程的理解、类和对象的创建与使用、封装、JavaBean、继承、多态、高级类特性、抽象类(abstract)，接口(interface)、常见设计模式、代理模式(Proxy)、内部类、匿名内部类等 |
| 第四阶段 | 集合框架、泛型、File类、IO流、java进程和线程、java同步操作synchronized、死锁问题、线程间通讯、Mysql管理和连接、多条件查找、数据库的事务处理、SQLz注入的防御等 |
| 第五阶段 | Javascript精讲、Servlet HTTP、JavaWeb开发环境的配置与使用、Servlet API调用、Servlet HttpServlet、Servlet生命周期、HttpServletRequest等 |
| 第六阶段 | mybatis的架构、springIoc容器装配Bean(xml配置方式)、AOP的底层实现、Spring的事务管理、MyBatis和Spring整合工程结构、SpringMVC框架使用、Hibernate框架、Hibernate体系结构和核心API、Struts框架等 |
| 第七阶段 | Linux运维、JVM调优、Java并发技术、Redis、MongoDB、Mysql进阶、Mycat、Docker、Zookeeper、Dubbo、SpringCloud、爬虫搜索、爬虫框架、Hdoop、HDFS、MapReduce等 |
| 第八阶段 | Hive原理和框架搭建、Hive命令、Hive常用函数、Hive编辑实践、Sqoop数据传输、Hbase原理和框架搭建、Hbase命令使用、Flume日志数据采集聚合传输、Oozie、Azkaban、mapreduce、flume、azkaban、商品推荐的实现思路训练等 |
| 第九阶段 | Storm、Kafka、Scala、Akka、Spark等10Python初级基础知识、Python高级基础知识、Python高级特性、IO操作、面向对象编程、内建模块和第三方模块、网络编程、界面编程、即时通讯系统等 |
Core advantages of big data course
1对1答疑 icon
班主任、助教老师全程1对1解答学习中遇到的问题，不用担心问题越积越多。
推荐就业 icon
完善的就业体系，合作企业定向人才输送，部分学员未毕业已被企业定制录用。
直击企业需求 icon
课程由职坐标联合多个合作企业打造，直击企业需求，让大家毕业即可胜任相关工作。
线上线下授课 icon
根据学员需求，开通了不同授课方式，你既可以选择线上授课，也可以选择线下授课。
一、计算机编码能力。实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中拾取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。
二、数学及统计学相关的背景。国内BAT为代表的大公司，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。缺乏理论背景的数据工作者，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。
What do you know about me
课程背景
随着大数据时代的到来，大数据分析成为了社会各行各业必不可少的一部分，大数据分析人才的需求量呈现快速上升的趋势。为了培养大量的专业人才，上海打造了完善的大数据培训体系，其中上海大数据培训课程就是其中的一款。
课程特色
1.课程紧贴实战需求，提供丰富的实践机会。
2.课程设置多样化，满足不同学员的需求。
3.课程采用针对性的教学方法，根据学员不同的学习能力和基础，采用不同的教学方式和速度。
4.课程具有较高的通用性和适用性，适合各行各业的学员。
课程目标
1.系统地掌握大数据相关技能，提高学员的技术水平。
2.每个学员都能深入了解大数据的应用及其在实际工作中的优势。
3.将学员的学习成果转化为实际工作需求，帮助企业提升业务和竞争力。
学习对象
1.对大数据感兴趣的人。
2.从事数据分析、数据挖掘、数据架构、数据开发等职业的技术人员。
3.有一定编程和数学基础的学员。
课程内容
1.大数据介绍及相关技术、算法和工具的使用。
2.大数据计算及编程常用工具及框架介绍。
3.大数据存储、检索及分析处理技术的介绍。
4.面向大数据解决问题的具体实例剖析与探讨。
5.具体企业应用场景解析及实战案例分享。
学习时长和收费范围
1.学习时长：30 ~ 120小时不等。
2.收费范围: ¥8,000 ~ ¥30,000不等。
学习收益
1.掌握大数据相关技术，并获得相应的证书。
2.提高个人的综合技能，为自己的职业生涯保驾护航。
3.获取实战经验，增加就业竞争力。
4.加入大数据交流社群，结交同行业的优秀人才，拓宽视野。
结语
以上信息仅供参考，实际情况以到校咨询为准。为了帮助更多人了解本课程，我们提供了免费体验课程。如果您有任何疑惑或需要详细了解相关信息，请联系在线客服，我们将一一解答。
培训项目：物联网培训、人工智能培训、python培训、数据分析培训、大数据培训、web前端培训、JAVA培训、嵌入式培训、单片机培训、C语言培训、C++培训
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