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課程詳情授課機構教學點同類課程學員評論相關知識

大數據課程內容涵蓋大數據崗位要求的必備技能，課程體系安排課程嚴密，圍繞企業的需求，將理論知識與實踐操作相結合，以實戰項目導入教學體系，讓學員在實戰中提升能力。課程分為諸多的模塊，針對于各個能力的提高學習，多方面覆蓋大數據學習的知識點，讓學員系統的提升大數據能力。

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自學能力差，零基礎怎么學好大數據？

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大數據崗位要求有哪些

熟悉常用數據挖掘算法：回歸分析，決策樹，隨機森林，支持向量機等就大數據的學習而言，一般先學基礎，再學理論，最后才是工具。從根本上講，學習每一種語言都是以此為序的。學習數據分析的基本知識，包括概率論，數理統計。地基這樣的東西還是要掌握好的啊，地基還不牢固，知識大廈容易倒哈。對目標行業有一定的理論知識；例如財務類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，否則到了企業就一臉懵逼。學習數據分析工具，軟件結合案列的實際應用，關于數據分析主流軟件從易到難：Excel、SPSS、stata、R、Python、SAS等。學習如何使用這些軟件，然后是使用軟件從數據清洗開始，逐步進行處理，分析，最后輸出結果，檢驗和解釋數據。

核心優勢，更勝一籌

大連達內教育

處理海量數據

達內提供大數據云主機試驗環境的機構，采用分布式架構處理海量數據，更大集群規模達到20臺，詳細清楚的監控各項任務的進展情況

硬件監控

監控ECS、RDS和SLB等各種云服務資源，通過HTTP , ICMP等通用網絡協議監控互聯網應用的可用性。

大數據應用領域

一是通過分析包含更多病患數據的大樣本數據，預測模型和機器學習能發現之前未能發現的細微差別和模式。Optum實驗室從EHRs中搜集30萬病人的信息，為預測分析工具創建了一個龐大的數據庫。這些工具將會幫助醫生做出基于大數據信息的決策，從而改善病人的治療。二是醫療機構正在通過持續性監控病人生命特征來提供更加具有主動性的治療，各種監控數據能進行實時分析并及時發送警告給醫療服務提供者以便他們能及時了解病人病情的變化。通過機器學習算法進行實時分析能夠幫助醫生做出挽救性命的決策并且對一些病癥進行有效干預。

大連達內大數據課程內容

階段	教學內容
JavaSE階段	Java發展歷程、Java的技術結構、JDK的下載及安裝、HelloWorld入門案例。關鍵字、標識符、注釋、字面量、進制及其換算、變量、數據類型及其轉換、運算符、流程控制數組、二維數組、方法。面向對象與面向過程比較、類與對象的關系、成員變量與局部變量、構造方法this 關鍵字、代碼塊。
	面向對象的特征（封裝、繼承、多態)、super關鍵字、權限修飾符、方法的重寫static、final、abstract接口、內部類、包、垃圾分代回收機制、object.String、Pattern、包裝類、Math、BigDecimal、Date、Calendar。異常、集合、Map、泛型、迭代器、比較器。Io、線程、套接字。反射、注解、斷言。
	jm內存大小調節、常見回收機制。接口中的默認方法、Lambda表達式，函數式接口、時間包。版本控制概念、Git發展歷史、Git安裝配置、Git版本庫管理、Git版本控制、Git遠程倉庫、Git分支管理、Git標簽管理、碼云介紹。
Java Web階段	XML、HTML/Css、JavaScript、Jquery、MySql、JDBC、Tomcat/HTTP、Servlet、Cookie/Session、JSP/EL表達式JSTL標簽庫、MVC 設計模式 / 三層架構、過濾器 / 監聽器、JavaWeb 高級開發技術、數據庫高級開發技術、EasyMall 項目開發
JavaEE框架階段	Spring、SpringMVC、MyBatis、EasyMall項目重構及開發、Springboot、SpringBoot重構EasyMall項目
大數據互聯網架構階段	Linux、云平臺使用、Redis 與 SpringBoot整合、Mycat 與 SpringBoot整合、Rabbitmq與SpringBoot整合、lucene、ElasticSearch與SpringBoot整合、爬蟲、Ngnix、Easymall 項目整合、SpringCloud 微服務整合
大數據框架階段	大數據 java 加強、Hadoop、Flume、Hive、Hbase、Zebra 項目、Storm、Kafka、分布式編程思想、網站流量分析項目、SCALA、SPARK、推薦系統項目
大數據框架階段	Python語言及爬蟲、數據可視化、統計學基礎、R語言基礎、回歸模型、正則化模型、決策樹模型、判別模型、聚類模型、貝葉斯模型、SVM 模型、推薦系統模型