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？
数据仓库研究。为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、费用、质量和控制。
OLAP开发。OLAP在线联机分析工程师，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
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
职坐标——IT培训就业服务平台，实战项目占课程内容的80%，腾讯阿里技术支持，掌握一手企业项目资源。与华为、阿里、腾讯、百度、微软等数千家企业达成学员培养、推荐与就业协议，解决就业难题。
职坐标将继续秉承专业、专注、诚信、创新的经营理念，以对出色的不懈追求实践对客户的服务，以对职业技能教育的不断努力和创新，实现对莘莘学子不变的承诺。
课程特色
1. 全面覆盖大数据领域：该课程覆盖了大数据处理、数据可视化、数据建模等多个领域，能够帮助学员全方位地了解大数据领域。
2. 实战与案例融合：该课程不仅注重理论知识的掌握，同时也注重实战技能的训练。通过结合真实案例，学员能够深入了解行业应用场景。
3. 专业师资团队：该课程的讲师团队全部由业内资深专家组成，能够为学员提供全方位的指导和帮助。
课程目标
1. 理解大数据的概念、架构和基础知识；
2. 掌握大数据的挖掘、分析和可视化技能；
3. 熟练掌握大数据建模和算法。
学习对象
1. 没有任何数据处理基础的学生和职场新人；
2. 从事数据处理或数据分析工作但想提升自己技能的中级从业者。
课程内容
1. 大数据架构和技术基础；
2. 大数据挖掘和分析；
3. 大数据可视化和应用案例；
4. 大数据建模和算法。
学习时长、收费范围
该课程为期两个月，共40个课时。学费为8000元 – 12000元不等，具体学费以报名时为准。
学习收获
1. 理解大数据的概念以及应用场景，掌握相关技术和工具；
2. 熟悉大数据分析和处理常用的算法以及构建模型的方法；
3. 了解大数据的应用案例，以及如何通过数据分析提高企业的效率和竞争力。
结语
以上信息仅供参考，实际情况以到校咨询为准。可联系在线客服，预约免费体验课。欢迎有数据处理需求和兴趣的学员报名参加，我们将竭诚为您提供最优质的大数据培训服务。
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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