发布时间:2021-05-07 16:10:11来源：尚训网综合
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。
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。
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。
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”
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
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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