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当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。

职坐标大数据网课内容

丰富的课程内容，紧贴就业市场需求设计

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

常用的大数据分析方法

趋势分析。趋势分析是最简单、最基础，也是最常见的数据监测与常用的大数据分析方法。通常我们在数据分析产品中建立一张数据指标的线图或者柱状图，然后持续观察，重点关注异常值。在这个过程中，我们要选定第一关键指标(OMTM，One Metric That Metter)，而不要被虚荣指标(Vanity Metrics )所迷惑。以社交类APP为例，如果我们将下载量作为第一关键指标，可能就会走偏;因为用户下载APP并不代表他使用了你的产品。在这种情况下，建议将DAU(Daily Active Users，日活跃用户)作为第一关键指标，而且是启动并且执行了某个操作的用户才能算上去;这样的指标才有实际意义，运营人员要核心关注这类指标。

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大数据的常见问题

常见问题大数据学习课程都有哪些？

大数据的疑问大数据开发需要哪些工具？

想了解的大数据问题哪些人适合学习大数据开发？

数据分析师需要掌握的技能

技术诀窍。作为数据分析师，经常跟软件，系统和数据打交道。如果你对技术理解有好奇心，并愿意继续学习这些技能，以跟上技术的发展，那么这将会为你成为数据分析师打下良好的基础。端到端的流程中涉及到许多系统和数据，掌握技术诀窍将使你更容易理解它们的连接方式以及由谁负责哪个部分，对数据价值链了然于胸，也就能够更好地将分析内容插入报告的上下文中。对此，你需要知道：数据来自哪里？为什么收集数据，怎么收集数据，以及由谁收集？数据经历了哪些转化步骤？数据存放在哪里？你如何访问数据以及谁有权访问数据？你可以使用哪些工具进行分析？你的利益相关者存在什么问题？等。

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职坐标教育作为国内IT在线教学平台，依据企业对技术人才的岗位需求，制定全新的IT创新人才培养与就业战略目标，通过立体化的智能教学模式提高学员的职业实战能力，为无数梦想成为IT开发工程师的学子助力起航。
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