专业不受限，岗位薪资高 0基础就能学，学完就能用 能写在简历上的真实项目经验
发布时间:2022-09-30 16:14:16来源：尚训网综合
随着大数据(BIG DATA)时代的来临，数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据的商业价值利用，逐渐成为企业和资本争相追捧的焦点。商业大数据分析，是指通过技术和数据分析工具对规模巨大的商业数据进行多维度分析，洞悉用户属性特征和行为习惯，挖掘用户个性化需求，预测业务状况,改进决策流程，并通过自动化流程实现用户交互。
数据分析师是指专门从事数据搜集、整理、 分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。阿里巴巴研究员薛贵荣曾表示，“数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。
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不拍脑门，用数据驱动业务决策 搭建核心指标，抓住业务核心 自动化办公，提升找工作效率
不拘泥于现况，挤进智能领域 成功转型AI行业数据高端人才 站在数据前端，薪资不可估量
内容较全，技术深，涉及JavaEE架构级技术，分布式高并发技术，云计算架构技术，云计算技术，云计算架构技术等。
提供真实的大数据云计算开发部署环境，学员可以拥有几十台主机节点以完成开发部署试验。
达内强大的TMOOC + TTS8.0在线教学平台，为学员提供线下学习，线上辅助的双模式教学体验。
教龄：14年+ 教学经验
教学背景：来自于亚信。Java辅导大数据教研总监。
工作经历：6年软件开发经验。8年IT培训经验。在开发过程中，担任过项目经理、系统架构师等职位。在JavaEE领域和大数据领域有深入的研究。深刻研读流行框架spring,springMVC,struts2,hibernate等的源代码。在大数据领域，Hadoop，spark有较深入的研究。在8年的职业培训生涯阶段，培养了上万名IT人才。
教龄：10年+ 教学经验
教学背景：达内集团大数据技术，主讲JavaWEB、大数据基础、大数据项目等课程。
工作经历： 曾主持或参与了北农商、中德银行、中信银行等多家金融行业有影响力企业的多个基于海量数据的用户画像、风险控制、推荐系统相关项目。任职高级工程师、项目经理、架构师。熟悉javaEE应用及框架级开发，对大数据技术有深入研究。后入职达内，担任讲师职位，负责大数据课程的研发、授课相关工作。
唐山达内大数据分析培训课程覆盖 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，多方位解决学员 Java 大数据学习需求，满足学员高薪就业所需技术广度。
| 课程章节 | 课程内容 |
| 第一阶段：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；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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