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南昌哪有大數據培訓，達內教育有開設大數據培訓課程，地址位于南昌西湖北京西路，周邊交通便利，詳詢客服獲取來校路線及預約體驗課。南昌達內大數據補習班

大數據課程適合于對大數據開發有濃厚興趣的學員，通過學習，學員在專業老師的授課之下，能夠掌握JAVA基礎、WEB框架+分布式應用、Hadoop開發等技術，了解Java語言及Java技能體系，熟練掌握SSM/SSH框架技術進行垂直架構項目的開發，具備架構設計能力和大數據Hadoop相關基礎知識，且并擁有多類型的項目經驗，將來在就業時擁有足夠多的工作經驗而備受企業青睞。

您可能關心的問題？

現在學習大數據好嗎？

不確定自己適不適合學大數據？

新手能學習大數據嗎？怎么學？

學完大數據能找什么樣的工作？

大數據需要什么基礎嗎

大數據涉及的內容綜合性較強，范圍也比較廣，所以大數據培訓的學習難度確實比較大。如果你具備一點Java基礎，或是對于高等數學、統計學、線性代數等數學知識有一定的了解，又或是英語基礎不錯，在大數據培訓中可以學習地更加游刃有余。如果你有計算機相關專業、數學專業以及統計學專業的背景，那么可以說，大數據學科就是為你量身打造的培訓科目，在你開始學的時候，你的一只腳已經踏進大數據技術領域了。只要經過系統的大數據培訓課程，必然會成為一名不錯的大數據工程師。當然，這里說的數學、Java等基礎只會讓你的學習更加輕松。

核心優勢，更勝一籌

教學優勢

1
企業級講師實戰教學，有實戰項目經驗，講師面對面授課，邊講邊練，多渠道輔導
2
老師跟班答疑，定期直播串講；采用機構內部自編課程教案、電子教材結合授課
3
24h練習，便于師生交流，提前體驗云環境，為越來越普遍的趨勢提前積累經驗

大數據應用領域

醫療衛生領域每年都會產生海量的數據，一般的醫療機構每年會產生1TB-20TB的相關數據，個別大規模醫院的年醫療數據甚至達到了PB級別。從數據種類上來看，醫療機構的數據不僅涉及服務結算數據和行政管理數據，還涉及大量復雜的門診數據，包括門診記錄、住院記錄、影像學記錄、用藥記錄、手術記錄、醫保數據等，作為醫療患者的醫療檔案，顆粒度極為細致。所以醫療數據無論從體量還是種類上來說都符合大數據特征，基于這些數據，可以有效輔助臨床決策有效支撐臨床方案。同時通過對疾病的流行病學分析，還可以對疾病危險進行分析和預警。

南昌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