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成都大数据分析培训班推荐

发布时间:2021-05-07 16:10:11来源:尚训网综合


大数据分析培训课程通过线上线下、直播录播与平台结合的方式,让您在业务数据分析、计算机编程、数据挖掘/机器学习算法上获得全面提升:从基础的数据分析理论方法到需备的数据分析算法,再到流行的数据可视化技术以及基于Python的数据分析语言,直至时下热门的大数据分析技术。
大数据为什么这么火?
  • 01

    人才紧缺

    未来3至5年,中国需要150万左右的大数据相关人才,目前大数据从业人数不足50万,市场需求远远得不到满足。

  • 02

    高薪纳贤

    2018年大数据行业起薪突破20万每年,比互联网普通技术开发人员多出1.34倍,且招聘人数扩大为7.8倍。

  • 03

    行业需求

    大数据对接金融、电商、医疗、新零售、物联网、工业、农业、交通和能源等行业,人才需求量持续扩大。

  • 04

    一将难求

    前有万达集团60万年薪聘请大数据人才,后有大数据专业毕业生20w年薪就职,大数据人才“重金难觅”

大数据分析师适合人群
  • 1.各行业数据分析、数据挖掘从业人员

  • 2.在校数学,计算机,统计等教师和学生

  • 3.经济,医学,生物研究等院科研人员

  • 4.数据分析,数据挖掘兴趣爱好者及转行人士

大数据课程特色
  • 1

    全栈式技术覆盖

  • 2

    原理级深度讲解

  • 3

    企业级项目实战

  • 4

    真实云开发环境

达内教学环境
达内相关介绍

达内时代科技集团成人类课程方向:Java企业级应用软件工程师、Java互联网架构软件工程师、Java大数据工程师、Web前端开发工程师、网络运维与网络安全、Linux云计算工程师、Python 人工智能软件工程师、国际嵌入式软件工程师、C++国际软件工程师、PHP/web.3.0互联网工程师、国际软件测试工程师、Android软件工程师、IOS软件工程师、.NET软件工程师、全链路UI设计师、商业插画、商业视觉设计课程、产品级UED交互设计师、全栈式CAD设计师、产品经理、VR开发工程师、VR次世代模型师、高级网络营销师、新电商运营官、企业级影视视效、人力资源经理人课程、总账会计课程 。


达内教育大数据培训课程,全国线上线下同步开课,多元化课程,实战教学,帮助每一位学员都能找到适合自己的课程;让强者更强,练就更牛技术,挑战更高薪水。

适合学员:

在职提升,IT技术提升

使用教材:

线下授课

课程简介:

课程覆盖Java语言基础、JavaEE深度开发、互联网架构开发、大数据开发、算法数据挖掘分析等Java大数据全栈技术内容,一站式解决学员Java大数据学习需求,满足学员高薪就业所需技术广度。

课程特色:

1.全栈式技术覆盖

2.原理级深度讲解

3.企业级项目实战

4.真实云开发环境

课程详情:

*阶段:JavaSE阶段

*Java发展历程、Java的技术结构、JDK的下载及安装、HelloWorld入门案例。

*关键字、标识符、注释、字面量、进制及其换算、变量、数据类型及其转换、运算符、流程控制数组、二维数组、方法。

*面向对象与面向过程比较、类与对象的关系、成员变量与局部变量、构造方法this关键字、代码块。面向对象的特征(封装、继承、多态)、super关键字、权限修饰符、方法的重写static、final、abstract接口、内部类、包、垃圾分代回收机制

*object.String、Pattern、包装类、Math、BigDecimal、Date、Calendar。

*异常、集合、Map、泛型、迭代器、比较器。

*Io、线程、套接字。

*反射、注解、断言。

*jm内存大小调节、常见回收机制。

*接口中的默认方法、Lambda表达式,函数式接口、时间包。

*版本控制概念、Git发展历史、Git安装配置、Git版本库管理、Git版本控制、Git远程仓库、Git分支管理、Git标签管理、码云介绍。

第二阶段:JavaWeb阶段(EasyMall项目贯穿)

*XML

*HTML/Css

*JavaScript

*Jquery

*MySql

*JDBC

*Tomcat/HTTP

*Servlet

*Cookie/Session

*JSP/EL表达式JSTL标签库

*MVC设计模式/三层架构

*过滤器/监听器

*JavaWeb高级开发技术

*数据库高级开发技术

*EasyMall项目开发

第三阶段:JavaEE框架阶段(EasyMall项目贯穿)

*Spring

*SpringMVC

*MyBatis

*EasyMall项目重构及开发

*Springboot

*SpringBoot重构EasyMall项目

第四阶段:大数据互联网架构阶段(EasyMall项目贯穿)

*Linux

*云平台使用

*Redis与SpringBoot整合

*Mycat与SpringBoot整合

*Rabbitmq与SpringBoot整合

*lucene

*ElasticSearch与SpringBoot整合

*爬虫

*Ngnix

*Easymall项目整合

*SpringCloud微服务整合

第五阶段:大数据框架阶段

大数据java加强

Hadoop

Flume

Hive

Hbase

Zebra项目

Storm

Kafka

分布式编程思想

网站流量分析项目

SCALA

SPARK

推荐系统项目

Python语言及爬虫

数据可视化

第五阶段:大数据框架阶段

*大数据java加强

*Hadoop

*Flume

*Hive

*Hbase

*Zebra项目

*Storm

*Kafka

*分布式编程思想

*网站流量分析项目

*SCALA

*SPARK

*推荐系统项目

*Python语言及爬虫

*数据可视化

*统计学基础

*R语言基础

*回归模型

*正则化模型

*决策树模型

*判别模型

*聚类模型

*贝叶斯模型

*SVM模型

*推荐系统模型

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