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勤學(xué)培訓(xùn)網(wǎng) 數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn) 珠海數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn) 珠??孔V的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班

珠??孔V的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班

課程價(jià)格:
¥ 詢價(jià)
授課方式:
面授
上課時(shí)段:
白天班 晚班 周末班 周六班 周日班 全日制 寒暑假 靈活安排
上課校區(qū):
80個(gè)... 查看全部校區(qū)>
招生對(duì)象:
想要提升自己的職場(chǎng)中層領(lǐng)導(dǎo)和一線管理崗
課程目標(biāo):
從入門(mén)到精通
預(yù)約試聽(tīng)
在線咨詢
2088人看過(guò) 收藏 更新時(shí)間 :2025-07-14 21:16:56
課程詳情 授課機(jī)構(gòu) 教學(xué)點(diǎn) 同類課程 學(xué)員評(píng)論 相關(guān)推薦 相關(guān)知識(shí)
珠??孔V的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班?達(dá)內(nèi)教育成立于2002年,專注職業(yè)教育,學(xué)IT好技術(shù),贏職場(chǎng)好工作,達(dá)內(nèi)專注IT/設(shè)計(jì)/運(yùn)營(yíng)職業(yè)培訓(xùn),是一站式人才培養(yǎng)基地,提升-就業(yè)-職場(chǎng),達(dá)內(nèi)一路護(hù)航!目前,達(dá)內(nèi)教育已在北京、上海、廣州、深圳、南京等43座大中城市建立77家線下學(xué)習(xí)中心。珠海達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班
當(dāng)下,大數(shù)據(jù)方面的就業(yè)主要有三大方向:一是數(shù)據(jù)分析類大數(shù)據(jù)人才,二是系統(tǒng)研發(fā)類大數(shù)據(jù)人才,三是應(yīng)用開(kāi)發(fā)類大數(shù)據(jù)人才。他們的基礎(chǔ)崗位分別是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析師。
豐富的教學(xué)特色搶先看
Rich teaching characteristics
O2O雙模式教學(xué)體驗(yàn)
01
O2O雙模式教學(xué)體驗(yàn)

強(qiáng)大的TMOOC + TTS8.0在線教學(xué)平臺(tái),為學(xué)員提供線下學(xué)習(xí),線上輔助的雙模式教學(xué)體驗(yàn)。

云計(jì)算云主機(jī)試驗(yàn)環(huán)境
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云計(jì)算云主機(jī)試驗(yàn)環(huán)境

提供真實(shí)的大數(shù)據(jù)云計(jì)算開(kāi)發(fā)部署環(huán)境,學(xué)員可以擁有幾十臺(tái)主機(jī)節(jié)點(diǎn)以完成開(kāi)發(fā)部署試驗(yàn)。

大數(shù)據(jù)云計(jì)算課程體系
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大數(shù)據(jù)云計(jì)算課程體系

內(nèi)容較全,技術(shù)深,涉及JavaEE技術(shù),分布式高并發(fā)技術(shù),云計(jì)算架構(gòu)技術(shù),云計(jì)算技術(shù)等。

 

珠海達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)課程學(xué)習(xí)內(nèi)容
Content of big data course
  • JavaWeb
  • EasyMall
  • 大數(shù)據(jù)框架
  • 挖掘分析
  • 第二階段:框架及EasyMall
    學(xué)習(xí)版塊 學(xué)習(xí)內(nèi)容
    Spring SpringIOC基礎(chǔ)、Spring的工廠模式(靜態(tài)工廠、實(shí)例工廠、Spring工廠)、Spring依賴注入(構(gòu)造器注入,set注入)、Spring的注解形式、SpringAOP原理及實(shí)現(xiàn)、Spring整合JDBC、JDBCTemplate、Spring聲明式事務(wù)處理、事務(wù)的回滾策略
    jQuery jQuery對(duì)象、jQuery選擇器(ID、元素、class、層級(jí)等)的使用、jQuery案例(用戶列表增、刪、改、查)、Json的對(duì)象轉(zhuǎn)換、jQueryAJAX的實(shí)現(xiàn)
    SpringMVC SpringMVC原理、SpringMVC簡(jiǎn)單參數(shù)封裝、復(fù)雜參數(shù)封裝、值傳遞的原理、SpringMVC的注解形式、日期格式類型轉(zhuǎn)換、文件上傳、頁(yè)面訪問(wèn)控制(轉(zhuǎn)發(fā)和重定向)、RESTFUL結(jié)構(gòu)
    MyBatis MyBatis原理、DQL映射、DML映射、復(fù)雜結(jié)果集映射、參數(shù)傳遞(注解形式和MAP形式)、結(jié)果集封裝原理、動(dòng)態(tài)SQL的拼接、字符轉(zhuǎn)義、MyBatis的接口實(shí)現(xiàn)、代碼自動(dòng)生成工具、關(guān)聯(lián)關(guān)系的講解、Spring+SpringMVC+MyBatis整合(SSM整合)
    HTCargo項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)EasyMall(初級(jí)) 購(gòu)物車(chē)模塊實(shí)現(xiàn)、訂單列表及刪除功能實(shí)現(xiàn)、在線支付、銷售榜單下載
    EasyMall互聯(lián)網(wǎng)電商項(xiàng)目
    EasyMall是一個(gè)典型的互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)系統(tǒng),類似京東淘寶,是一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)分布式高并發(fā)的系統(tǒng),系統(tǒng)包括:
    后臺(tái)系統(tǒng):提供了對(duì)商品的管理,其中應(yīng)用EasyUI的插件來(lái)顯示商品分類樹(shù),用富文本編輯器KindEditor提供上傳商品圖片,包括商品描述等實(shí)現(xiàn)。
    前臺(tái)系統(tǒng):提供了產(chǎn)品展示功能,并為用戶提供商品瀏覽、購(gòu)物等功能。包括商品的三級(jí)分類并利用Jsonp和HttpClient技術(shù)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)系統(tǒng)間的訪問(wèn)。
    新單點(diǎn)登錄SSO:利用該系統(tǒng)完成用戶的注冊(cè)、登錄功能,實(shí)現(xiàn)Session共享問(wèn)題,解決了在多個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)中,用戶只需要登錄一次就可以訪問(wèn)所有相互信任的應(yīng)用系統(tǒng)。
    購(gòu)物車(chē)系統(tǒng):實(shí)現(xiàn)了我的購(gòu)物車(chē)功能。
    商品搜索系統(tǒng):實(shí)現(xiàn)了商品搜索功能,提供了一種通過(guò)關(guān)鍵字快速查找對(duì)應(yīng)內(nèi)容的方式。
  • 第三階段:大數(shù)據(jù)框架
    學(xué)習(xí)版塊 學(xué)習(xí)內(nèi)容
    大數(shù)據(jù)高并發(fā)基礎(chǔ)
    大數(shù)據(jù)java加強(qiáng) 通過(guò)java編碼實(shí)現(xiàn)zebra項(xiàng)目,熟悉分布式處理思想,了解zebra業(yè)務(wù)需求學(xué)習(xí)java中關(guān)于高并發(fā)、NIO、序列化反序列化(AVRO)、RPC相關(guān)知識(shí)掌握zookeeper、sqoop等大數(shù)據(jù)領(lǐng)域常用工具原理及使用
    大數(shù)據(jù)離線數(shù)據(jù)分析
    Hadoop Hadoop是知名的大數(shù)據(jù)處理工具包括分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)HDFS、分布式數(shù)據(jù)計(jì)算框架MapReduce和資源協(xié)調(diào)框架Yarn通過(guò)學(xué)習(xí)掌握hadoop安裝配置、實(shí)現(xiàn)原理、及企業(yè)級(jí)應(yīng)用方式
    Flume Flume是大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境中流行的日志收集框架基于其靈活的可廣泛配置的使用方式及優(yōu)良的效率被廣泛的應(yīng)用在大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境中課程中詳細(xì)講解了Flume的Source、Channel、Sink、Selector、Interceptor、Processor等組件的使用并通過(guò)美團(tuán)應(yīng)用案例,展示了Flume企業(yè)級(jí)應(yīng)用場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)方式
    Hive
    EasyMall是一個(gè)典型的互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)系統(tǒng),類似京東淘寶,是一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)分布式高并發(fā)的系統(tǒng),系統(tǒng)包括:
    后臺(tái)系統(tǒng):提供了對(duì)商品的管理,其中應(yīng)用EasyUI的插件來(lái)顯示商品分類樹(shù),用富文本編輯器KindEditor提供上傳商品圖片,包括商品描述等實(shí)現(xiàn)。
    前臺(tái)系統(tǒng):提供了產(chǎn)品展示功能,并為用戶提供商品瀏覽、購(gòu)物等功能。包括商品的三級(jí)分類并利用Jsonp和HttpClient技術(shù)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)系統(tǒng)間的訪問(wèn)。
    新單點(diǎn)登錄SSO:利用該系統(tǒng)完成用戶的注冊(cè)、登錄功能,實(shí)現(xiàn)Session共享問(wèn)題,解決了在多個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)中,用戶只需要登錄一次就可以訪問(wèn)所有相互信任的應(yīng)用系統(tǒng)。
    購(gòu)物車(chē)系統(tǒng):實(shí)現(xiàn)了我的購(gòu)物車(chē)功能。
    商品搜索系統(tǒng):實(shí)現(xiàn)了商品搜索功能,提供了一種通過(guò)關(guān)鍵字快速查找對(duì)應(yīng)內(nèi)容的方式。
    Hbase HBase是一種分布式的、面向列的基于hadoop的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)適合存儲(chǔ)半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)基于其優(yōu)良的設(shè)計(jì),可以提供良好的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存取能力,并提供優(yōu)秀的橫向擴(kuò)展能力
    Zebra項(xiàng)目 項(xiàng)目名稱:zebra電信日志數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的技術(shù):flume收集日志,采用三層結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)日志收集聚集最終持久化到hadoophdfs中并實(shí)現(xiàn)日志收集過(guò)程中的失敗恢復(fù)負(fù)載均衡hadoophdfs分布式存儲(chǔ)收集到的日志數(shù)據(jù),hadoopmapreduce進(jìn)行日志清洗、格式轉(zhuǎn)換hive進(jìn)行日志處理、業(yè)務(wù)規(guī)則計(jì)算,按照不同維度分時(shí)段統(tǒng)計(jì)應(yīng)用受歡迎程度、網(wǎng)站受歡迎程度、小區(qū)上網(wǎng)能力小區(qū)上網(wǎng)喜好等信息sqoop技術(shù)將處理完成的結(jié)果導(dǎo)出到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)EChars通過(guò)傳統(tǒng)web技術(shù)將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)展示到web頁(yè)面中Zookeeper作為集群協(xié)調(diào)、集群狀態(tài)監(jiān)控工具EChars通過(guò)傳統(tǒng)web技術(shù)將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)展示到web頁(yè)面中Zookeeper作為集群協(xié)調(diào)、集群狀態(tài)監(jiān)控工具
    大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析
    Storm Storm是流行的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析框架,是一個(gè)分布式的、容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)包括Storm基礎(chǔ)、原理、Topology、StormSpout、StormBolt、StormStream、Strom并發(fā)控制、Storm可靠性保證、Storm高級(jí)原語(yǔ)Trident等內(nèi)容
    Kafka Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)它可以處理消費(fèi)者規(guī)模的網(wǎng)站中的所有動(dòng)作流數(shù)據(jù)SPARK的SQL、SPARK的DataFrame對(duì)象、SPARK的Stream
    網(wǎng)站流量分析項(xiàng)目 通過(guò)在網(wǎng)站的前臺(tái)頁(yè)面中進(jìn)行js埋點(diǎn)收集用戶訪問(wèn)網(wǎng)站的行為信息,再由大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析進(jìn)而得到網(wǎng)站的PV、UV、VV、BounceRate、獨(dú)立ip、平均在線時(shí)長(zhǎng)、新獨(dú)立訪客、訪問(wèn)深度等信息,來(lái)引導(dǎo)網(wǎng)站針對(duì)性的做出升級(jí)改進(jìn),提高整個(gè)網(wǎng)站的訪問(wèn)效率,提升用戶粘度。整個(gè)系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)傳遞、數(shù)據(jù)分析三部分,數(shù)據(jù)分析又分為離線數(shù)據(jù)分析和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析,應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)分析的不同的實(shí)時(shí)性需求。
    大數(shù)據(jù)內(nèi)存計(jì)算框架
    SCALA Scala是一門(mén)多范式的編程語(yǔ)言,集成面向?qū)ο缶幊毯秃瘮?shù)式編程的各種特性。Scala視一切數(shù)據(jù)類型皆對(duì)象,且支持閉包、lambda等特性,語(yǔ)法簡(jiǎn)潔。使用Actor作為并發(fā)模型,與Akka框架自然契合,是一種基于數(shù)據(jù)共享、以鎖為主要機(jī)制的并發(fā)模型。Scala可以和Java很好的銜接。Scala可以使用所有的Java庫(kù),同時(shí)對(duì)于一些Java類做了無(wú)縫的擴(kuò)展Scala的traits對(duì)于java的面向?qū)ο髞?lái)說(shuō)做了很好的擴(kuò)充,使得面向?qū)ο蟾屿`活Scala的for推導(dǎo)式提供了更好用更靈活的for循環(huán)Scala的語(yǔ)法內(nèi)容包括:方法定義、變量、字符串、泛型、Option、集合、程序控制結(jié)構(gòu)、匿名函數(shù)、Class類、ClassCase樣例類模式匹配、traits、extends、函數(shù)式編程、高階函數(shù)、AKKA編程
    SPARK 知名的內(nèi)存計(jì)算框架,可用來(lái)構(gòu)建大型的、低延遲的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序,在迭代處理計(jì)算方面比Hadoop快100倍以上。SPARK構(gòu)建了自己的整個(gè)大數(shù)據(jù)處理生態(tài)系統(tǒng),如流處理、圖技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、NoSQL查詢等方面都有自己的技術(shù),并且是Apache頂級(jí)項(xiàng)目。SPARK的內(nèi)容有:SPARK的RDD、SPARK的SHUFFLE、SPARK的Stage、Work、Task、Partition、action、transformation等特性,SPARK的SQL、SPARK的DataFrame對(duì)象、SPARK的Stream
    Python爬蟲(chóng)、數(shù)據(jù)可視化
    Python爬蟲(chóng) Python是一種腳本化語(yǔ)言,具有簡(jiǎn)單易用、天然開(kāi)源、生態(tài)豐富、應(yīng)用范圍廣泛的特點(diǎn)。在大數(shù)據(jù)技術(shù)中,數(shù)據(jù)獲取是第一步驟,其中利用爬蟲(chóng)獲取互聯(lián)網(wǎng)中公開(kāi)的數(shù)據(jù)是一種非常常見(jiàn)的場(chǎng)景。Python爬蟲(chóng)技術(shù)在爬蟲(chóng)領(lǐng)域具有很廣泛的應(yīng)用,課程中將介紹Python的基本語(yǔ)法、Scrapy、PySpider爬蟲(chóng)框架,使學(xué)員具有基于Python的爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)能力
    數(shù)據(jù)可視化 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是大數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的結(jié)果展示相關(guān)技術(shù),通過(guò)相關(guān)工具將分析結(jié)果展示為直觀的、美觀的圖形頁(yè)面,為用戶提供展示效果
  • 第四階段:算法、R語(yǔ)言、數(shù)據(jù)挖掘分析
    學(xué)習(xí)版塊 學(xué)習(xí)內(nèi)容
    算法、R語(yǔ)言數(shù)據(jù)挖掘分析 算法是解決問(wèn)題的策略機(jī)制,是解決問(wèn)題的核心方法。R是用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖的語(yǔ)言和操作環(huán)境。數(shù)據(jù)挖掘是基于數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模得到數(shù)據(jù)規(guī)律從而進(jìn)行事實(shí)預(yù)測(cè)的技術(shù)。本節(jié)以R語(yǔ)言為環(huán)境學(xué)習(xí)包括但不限于聚類、回歸、正則化、決策樹(shù)、集成算法、降維算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法,來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)能力并為后續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等相關(guān)技術(shù)提供基礎(chǔ)。使學(xué)員從工具使用者變?yōu)檎嬲龁?wèn)題的解決者
    用戶畫(huà)像推薦系統(tǒng)項(xiàng)目 基于電商網(wǎng)站的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、訪問(wèn)日志構(gòu)建用戶的畫(huà)像描述用戶特征為后續(xù)精準(zhǔn)營(yíng)銷提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過(guò)收集業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、日志系統(tǒng)中訪問(wèn)日志信息構(gòu)建基于hive的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),使用spark作為計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)用戶畫(huà)像?;趨f(xié)同過(guò)濾算法實(shí)現(xiàn)基于商品的推薦系統(tǒng),為電商網(wǎng)站商品推薦提供支持。通過(guò)收集日志系統(tǒng)信息到kafka、獲取用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來(lái)源,通過(guò)sparkstraming作為計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)商品推薦

數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)方向

1、成為數(shù)據(jù)技能超強(qiáng)的產(chǎn)品經(jīng)理。產(chǎn)品經(jīng)理的工作非常綜合,既考驗(yàn)創(chuàng)意創(chuàng)新,也需要對(duì)用戶行為和產(chǎn)品的邏輯進(jìn)行深入的研究,經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)分析師往往視野開(kāi)闊,容易站在宏觀層面去思考內(nèi)在的聯(lián)系。數(shù)據(jù)分析師有好的產(chǎn)品感覺(jué)。以超強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力作為背書(shū),向產(chǎn)品經(jīng)理發(fā)展,思維方式的優(yōu)勢(shì),很容易讓一個(gè)對(duì)數(shù)據(jù)敏感的產(chǎn)品經(jīng)理脫穎而出。
2、成為管理或戰(zhàn)略決策者。事實(shí)上,除了公司高層,數(shù)據(jù)分析師是唯一站在高處俯視全局的人。一家互聯(lián)網(wǎng)公司的各項(xiàng)工作,幾乎都可以在數(shù)據(jù)上直觀體現(xiàn)出來(lái)。強(qiáng)大的分析和思辨能力,使數(shù)據(jù)分析師擁有鷹一般的眼睛。深度參與公司的管理和商業(yè)行為,成為一個(gè)謀劃者甚至決策者,是數(shù)據(jù)分析師可以上演的逆襲。


學(xué)大數(shù)據(jù)為什么選擇達(dá)內(nèi)教育
Content of big data course
  • 雄厚師資力量 雄厚師資力量
    高薪聘請(qǐng)講師團(tuán)隊(duì),他們分別來(lái)自企業(yè)技術(shù)經(jīng)理,總監(jiān),均是業(yè)界大咖人物,教學(xué)質(zhì)量信得過(guò),實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)都是7年+的水平。
  • 課程實(shí)時(shí)更新 課程實(shí)時(shí)更新
    課程內(nèi)容實(shí)時(shí)更新,融合時(shí)下前沿技術(shù)熱點(diǎn)不斷升級(jí),一定讓學(xué)員學(xué)到前沿的新技術(shù),拒絕陳舊的技術(shù),培養(yǎng)高技術(shù)人才。
  • 十余年培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn) 十余年培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)
    從2002年開(kāi)始辦學(xué)到現(xiàn)在,已經(jīng)有十余年的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)教學(xué)經(jīng)驗(yàn),實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)豐富,效果理想。獲得學(xué)員們和業(yè)界的好評(píng)。
  • 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)教學(xué) 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)教學(xué)
    項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)教學(xué),解決國(guó)內(nèi)開(kāi)發(fā)者“缺少經(jīng)驗(yàn)”的劣勢(shì),讓你面試的時(shí)候游刃有余,不再為沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)找工作而感到發(fā)愁!

對(duì)于大數(shù)據(jù),你還想了解這些問(wèn)題?
Want to know about these issues
大數(shù)據(jù)領(lǐng)域需要哪些技能?
學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)要掌握哪些語(yǔ)言?
大數(shù)據(jù)行業(yè)如何?有前途嗎?
大數(shù)據(jù)需要有哪些知識(shí)儲(chǔ)備?
大數(shù)據(jù)分析需要什么技術(shù)架構(gòu)?
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學(xué)大數(shù)據(jù) 的常見(jiàn)問(wèn)題

大數(shù)據(jù)未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)

趨勢(shì):物聯(lián)網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng):把所有物品通過(guò)信息傳感設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)連接起來(lái),進(jìn)行信息交換,即物物相息,以實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別和管理。物聯(lián)網(wǎng)是新一代信息技術(shù)的重要組成部分,也是“信息化”時(shí)代的重要發(fā)展階段。其英文名稱是:“Internet of things(IoT)”。顧名思義,物聯(lián)網(wǎng)就是物物相連的互聯(lián)網(wǎng)。這有兩層意思:
其一,物聯(lián)網(wǎng)的核心和基礎(chǔ)仍然是互聯(lián)網(wǎng),是在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的延伸和擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò);
其二,其用戶端延伸和擴(kuò)展到了任何物品與物品之間,進(jìn)行信息交換和通信,也就是物物相息。


實(shí)戰(zhàn)講師,實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)傾囊相授
Introduction to teachers
大數(shù)據(jù)講師
肖旭偉

大數(shù)據(jù)講師

工作經(jīng)歷:曾經(jīng)在電信行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的擔(dān)任高級(jí)工程師。授課風(fēng)格:授課風(fēng)趣活潑嚴(yán)謹(jǐn)而不缺乏有助于理解的舉例內(nèi)容,善于用圖形解釋復(fù)雜的邏輯內(nèi)容。
達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)講師
曹洋

大數(shù)據(jù)講師

工作經(jīng)歷:多年開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),曾擔(dān)任java高級(jí)工程師、數(shù)據(jù)分析師等職務(wù),精通java企業(yè)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)。授課風(fēng)格:深入淺出、思路清晰連貫、課堂氛圍輕松愉快。

課程背景

隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展和技術(shù)的革新,數(shù)據(jù)已成為許多企業(yè)不可或缺的資源。大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為企業(yè)重點(diǎn)發(fā)展方向之一。然而,對(duì)于大多數(shù)企業(yè)而言,如何將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)洞見(jiàn),成為許多企業(yè)需要迫切解決的問(wèn)題。因此,大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和應(yīng)用已成為現(xiàn)代企業(yè)所必需掌握的技能之一。

課程特色

1. 課程內(nèi)容全面:本課程涵蓋了大數(shù)據(jù)的各個(gè)方面,包括數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、文本挖掘、數(shù)據(jù)可視化等。

2. 小班授課:每班僅限10名學(xué)員,保證每個(gè)學(xué)員都可以得到更多的關(guān)注和學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)。

3. 實(shí)戰(zhàn)案例:以真實(shí)企業(yè)案例為例子,讓學(xué)員在實(shí)際動(dòng)手操作中掌握技能。

4. 個(gè)人項(xiàng)目:在整個(gè)培訓(xùn)期間,每位學(xué)員將有機(jī)會(huì)完成自己的數(shù)據(jù)項(xiàng)目。

課程目標(biāo)

1. 幫助學(xué)員了解大數(shù)據(jù)的概念、原理和應(yīng)用,掌握大數(shù)據(jù)分析的方法和工具。

2. 幫助學(xué)員掌握機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和文本挖掘方法,并能在實(shí)際工作中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理。

3. 幫助學(xué)員深入了解數(shù)據(jù)可視化和人工智能的發(fā)展趨勢(shì),提高數(shù)據(jù)處理和分析能力。

學(xué)習(xí)對(duì)象

1. 企業(yè)大數(shù)據(jù)分析人員

2. 具備一定編程能力和數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)的科研人員

3. 對(duì)大數(shù)據(jù)感興趣且有志于從事相關(guān)工作的學(xué)生

課程內(nèi)容

1. 大數(shù)據(jù)分析概述

2. 多元統(tǒng)計(jì)分析

3. 數(shù)據(jù)挖掘

4. 機(jī)器學(xué)習(xí)

5. 文本挖掘

6. 數(shù)據(jù)可視化

學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)

本課程為期8周,每周5天,共40天。每天上午9點(diǎn)到下午5點(diǎn)半, 下午有半小時(shí)的茶歇時(shí)間。中午休息1個(gè)小時(shí)。

收費(fèi)范圍

當(dāng)前課程的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)為2萬(wàn)元人民幣,包含教學(xué)費(fèi)用、教材費(fèi)、實(shí)驗(yàn)費(fèi)、證書(shū)費(fèi)用。

學(xué)習(xí)收獲

通過(guò)本課程學(xué)習(xí),學(xué)員可以在實(shí)際工作中更好地應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)和方法,掌握大數(shù)據(jù)分析的方法和工具,提高自己的綜合技能水平。同時(shí),在整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程中,還可以認(rèn)識(shí)到一些志同道合的朋友,為以后的發(fā)展打下基礎(chǔ)。

結(jié)語(yǔ)

以上信息僅供參考,實(shí)際情況以到校咨詢?yōu)闇?zhǔn)。可聯(lián)系在線客服,預(yù)約免費(fèi)體驗(yàn)課。如果您想應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)提升自我實(shí)力,那么不妨考慮珠海的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班,我們期待您的到來(lái)。

授課機(jī)構(gòu)

進(jìn)主頁(yè)
達(dá)內(nèi)教育

達(dá)內(nèi)教育

5.0分
認(rèn)證 6 年

成立:2002年

培訓(xùn)項(xiàng)目:UI設(shè)計(jì)培訓(xùn)、java培訓(xùn)、軟件測(cè)試培訓(xùn)、web前端培訓(xùn)、linux云計(jì)算培訓(xùn)、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維培訓(xùn)、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷培訓(xùn)、云計(jì)算培訓(xùn)、人工智能培訓(xùn)、C培訓(xùn)、C++培訓(xùn)、嵌入式培訓(xùn)、UE培訓(xùn)、網(wǎng)絡(luò)安全工程師培訓(xùn)

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