如果把
大數(shù)據(jù)比喻成產(chǎn)業(yè)的話，那么大數(shù)據(jù)之所以能夠盈利，就是因為其實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的“增值”。換句話說，大數(shù)據(jù)可以對每個人進(jìn)行精準(zhǔn)分析之后進(jìn)行智能推薦。這些屬于大數(shù)據(jù)廣義上的定義。盡管大數(shù)據(jù)是一個比較抽象的概念詞，但是其話題熱度依然居高不下。
Rich teaching characteristics
O2O雙模式教學(xué)體驗
強(qiáng)大的TMOOC + TTS8.0在線教學(xué)平臺，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。
云計算云主機(jī)試驗環(huán)境
提供真實的大數(shù)據(jù)云計算開發(fā)部署環(huán)境，學(xué)員可以擁有幾十臺主機(jī)節(jié)點以完成開發(fā)部署試驗。
大數(shù)據(jù)云計算課程體系
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)，云計算架構(gòu)技術(shù)，云計算技術(shù)等。
中山達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)課程學(xué)習(xí)內(nèi)容
Content of big data course
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JavaWeb
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EasyMall
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大數(shù)據(jù)框架
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挖掘分析
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第一階段：JavaWeb階段（EasyMall項目貫穿）
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學(xué)習(xí)版塊
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學(xué)習(xí)內(nèi)容
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XML
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XML的概念與基本作用、XML語法、XML解析介紹、DOM4J解析XML
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HTML/CSS
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HTML介紹、HTML文檔結(jié)構(gòu)、HTML語法、HTML標(biāo)簽技術(shù)（超鏈接、列表、表格、圖像、表單等），CSS介紹、CSS導(dǎo)入方式、CSS選擇器、CSS布局、CSS樣式屬性
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JavaScript
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JavaScript語法、數(shù)據(jù)類型、運算符、流程控制、數(shù)組、函數(shù)、JavaScript內(nèi)部對象、自定義對象，DHTML編程、BOM介紹，DOM編程（使用DOM操作HTML文檔）
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MySql
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數(shù)據(jù)庫介紹、MySQL安裝與配置、數(shù)據(jù)庫增刪改操作DDL語句使用、表增刪改操作DML語句使用、表查詢操作DQL語句使用。數(shù)據(jù)備份及恢復(fù)、多表設(shè)計、多表查詢
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JDBC
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JDBC介紹、JDBC快速入門，JDBC核心API介紹，JDBC的CURD操作防止SQL注入及PrepareStatement使用，使用批處理。連接池的介紹、自定義連接池，常用的開源連接池C3P0的介紹及使用
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Tomcat/HTTP
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WEB服務(wù)器介紹、Tomcat的安裝與啟動、Tomcat的體系結(jié)構(gòu)、組織WEB應(yīng)用目錄與在Tomcat中發(fā)布WEB應(yīng)用程序的方式、配置WEB的主頁、使用Tomcat配置虛擬主機(jī)、HTTP協(xié)議詳解
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Servlet
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Servlet介紹、開發(fā)Servlet程序、Servlet生命周期、Servlet調(diào)用分析、Request及Response的使用、ServletConfig使用，ServletContext使用（作為域?qū)ο笫褂谩⑴渲孟到y(tǒng)初始化參數(shù)、獲取web資源）。AJAX介紹、XMLHttpRequest對象詳解
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Cookie/Session
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會話技術(shù)介紹、Cookie介紹及Cookie的使用、案例之Cookie實現(xiàn)記住用戶名，Session的使用及Session的原理，案例之利用Session實現(xiàn)登陸功能及驗證碼校驗
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JSP/EL表達(dá)式/JSTL標(biāo)簽庫
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JSP介紹、JSP表達(dá)式、JSP腳本片段、JSP聲明、JSP注釋、JSP中的9個內(nèi)部對象和作用，EL表達(dá)式簡介，EL獲得數(shù)據(jù)、EL執(zhí)行運算、EL內(nèi)置對象，page指令及其重要的屬性，JSP中的include指令、pageContext對象的詳細(xì)講解。JSP動作標(biāo)簽介紹。JSTL標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)簽庫的介紹及使用
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MVC設(shè)計模式/三層架構(gòu)
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JavaEE開發(fā)模式介紹、MVC軟件設(shè)計模式介紹、JavaEE經(jīng)典開發(fā)模式重構(gòu)EasyMall項目、工廠設(shè)計模式介紹、工廠設(shè)計模式的應(yīng)用。層與層之間的耦合與解耦
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過濾器/監(jiān)聽器
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ServletListenert監(jiān)聽器介紹及使用、ServletFilter過濾器介紹、過濾器生命周期。30天內(nèi)自動登錄功能的實現(xiàn)，全站亂碼處理
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JavaWeb高級開發(fā)技術(shù)
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泛型介紹、泛型應(yīng)用、文件下載原理及實現(xiàn)，事務(wù)概述、事物的隔離級別、事務(wù)控制、更新丟失
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EasyMall商城功能實現(xiàn)
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實現(xiàn)商品添加、商品刪除、修改商品數(shù)量、查詢商品列表
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第二階段：框架及EasyMall
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學(xué)習(xí)版塊
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學(xué)習(xí)內(nèi)容
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Spring
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SpringIOC基礎(chǔ)、Spring的工廠模式(靜態(tài)工廠、實例工廠、Spring工廠)、Spring依賴注入（構(gòu)造器注入，set注入）、Spring的注解形式、SpringAOP原理及實現(xiàn)、Spring整合JDBC、JDBCTemplate、Spring聲明式事務(wù)處理、事務(wù)的回滾策略
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jQuery
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jQuery對象、jQuery選擇器（ID、元素、class、層級等）的使用、jQuery案例（用戶列表增、刪、改、查）、Json的對象轉(zhuǎn)換、jQueryAJAX的實現(xiàn)
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SpringMVC
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SpringMVC原理、SpringMVC簡單參數(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、頁面訪問控制(轉(zhuǎn)發(fā)和重定向)、RESTFUL結(jié)構(gòu)
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MyBatis
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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、動態(tài)SQL的拼接、字符轉(zhuǎn)義、MyBatis的接口實現(xiàn)、代碼自動生成工具、關(guān)聯(lián)關(guān)系的講解、Spring+SpringMVC+MyBatis整合（SSM整合）
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HTCargo項目實戰(zhàn)EasyMall(初級)
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購物車模塊實現(xiàn)、訂單列表及刪除功能實現(xiàn)、在線支付、銷售榜單下載
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EasyMall互聯(lián)網(wǎng)電商項目
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EasyMall是一個典型的互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)系統(tǒng)，類似京東淘寶，是一個互聯(lián)網(wǎng)分布式高并發(fā)的系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：
后臺系統(tǒng)：提供了對商品的管理，其中應(yīng)用EasyUI的插件來顯示商品分類樹，用富文本編輯器KindEditor提供上傳商品圖片，包括商品描述等實現(xiàn)。
前臺系統(tǒng)：提供了產(chǎn)品展示功能，并為用戶提供商品瀏覽、購物等功能。包括商品的三級分類并利用Jsonp和HttpClient技術(shù)實現(xiàn)異構(gòu)系統(tǒng)間的訪問。
新單點登錄SSO：利用該系統(tǒng)完成用戶的注冊、登錄功能，實現(xiàn)Session共享問題，解決了在多個應(yīng)用系統(tǒng)中，用戶只需要登錄一次就可以訪問所有相互信任的應(yīng)用系統(tǒng)。
購物車系統(tǒng)：實現(xiàn)了我的購物車功能。
商品搜索系統(tǒng)：實現(xiàn)了商品搜索功能，提供了一種通過關(guān)鍵字快速查找對應(yīng)內(nèi)容的方式。
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第三階段：大數(shù)據(jù)框架
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學(xué)習(xí)版塊
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學(xué)習(xí)內(nèi)容
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大數(shù)據(jù)高并發(fā)基礎(chǔ)
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大數(shù)據(jù)java加強(qiáng)
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通過java編碼實現(xiàn)zebra項目，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)知識掌握zookeeper、sqoop等大數(shù)據(jù)領(lǐng)域常用工具原理及使用
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大數(shù)據(jù)離線數(shù)據(jù)分析
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Hadoop
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Hadoop是知名的大數(shù)據(jù)處理工具包括分布式數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)HDFS、分布式數(shù)據(jù)計算框架MapReduce和資源協(xié)調(diào)框架Yarn通過學(xué)習(xí)掌握hadoop安裝配置、實現(xiàn)原理、及企業(yè)級應(yīng)用方式
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Flume
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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美團(tuán)應(yīng)用案例，展示了Flume企業(yè)級應(yīng)用場景的實現(xiàn)方式
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Hive
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EasyMall是一個典型的互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)系統(tǒng)，類似京東淘寶，是一個互聯(lián)網(wǎng)分布式高并發(fā)的系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：
后臺系統(tǒng)：提供了對商品的管理，其中應(yīng)用EasyUI的插件來顯示商品分類樹，用富文本編輯器KindEditor提供上傳商品圖片，包括商品描述等實現(xiàn)。
前臺系統(tǒng)：提供了產(chǎn)品展示功能，并為用戶提供商品瀏覽、購物等功能。包括商品的三級分類并利用Jsonp和HttpClient技術(shù)實現(xiàn)異構(gòu)系統(tǒng)間的訪問。
新單點登錄SSO：利用該系統(tǒng)完成用戶的注冊、登錄功能，實現(xiàn)Session共享問題，解決了在多個應(yīng)用系統(tǒng)中，用戶只需要登錄一次就可以訪問所有相互信任的應(yīng)用系統(tǒng)。
購物車系統(tǒng)：實現(xiàn)了我的購物車功能。
商品搜索系統(tǒng)：實現(xiàn)了商品搜索功能，提供了一種通過關(guān)鍵字快速查找對應(yīng)內(nèi)容的方式。
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Hbase
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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)庫適合存儲半結(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，可以提供良好的實時數(shù)據(jù)存取能力，并提供優(yōu)秀的橫向擴(kuò)展能力
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Zebra項目
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項目名稱: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)實現(xiàn)日志收集聚集最終持久化到hadoophdfs中并實現(xiàn)日志收集過程中的失敗恢復(fù)負(fù)載均衡hadoophdfs分布式存儲收集到的日志數(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)則計算，按照不同維度分時段統(tǒng)計應(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EChars通過傳統(tǒng)web技術(shù)將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)展示到web頁面中Zookeeper作為集群協(xié)調(diào)、集群狀態(tài)監(jiān)控工具EChars通過傳統(tǒng)web技術(shù)將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)展示到web頁面中Zookeeper作為集群協(xié)調(diào)、集群狀態(tài)監(jiān)控工具
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大數(shù)據(jù)實時數(shù)據(jù)分析
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Storm
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Storm是流行的大數(shù)據(jù)實時分析框架，是一個分布式的、容錯的實時計算系統(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高級原語Trident等內(nèi)容
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Kafka
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Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)它可以處理消費者規(guī)模的網(wǎng)站中的所有動作流數(shù)據(jù)SPARK的SQL、SPARK的DataFrame對象、SPARK的Stream
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網(wǎng)站流量分析項目
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通過在網(wǎng)站的前臺頁面中進(jìn)行js埋點收集用戶訪問網(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、獨立ip、平均在線時長、新獨立訪客、訪問深度等信息，來引導(dǎo)網(wǎng)站針對性的做出升級改進(jìn)，提高整個網(wǎng)站的訪問效率，提升用戶粘度。整個系統(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)分析和實時數(shù)據(jù)分析，應(yīng)對數(shù)據(jù)分析的不同的實時性需求。
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大數(shù)據(jù)內(nèi)存計算框架
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SCALA
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Scala是一門多范式的編程語言，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)類型皆對象，且支持閉包、lambda等特性，語法簡潔。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，同時對于一些Java類做了無縫的擴(kuò)展Scala的traits對于java的面向?qū)ο髞碚f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
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SPARK
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知名的內(nèi)存計算框架，可用來構(gòu)建大型的、低延遲的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序，在迭代處理計算方面比Hadoop快100倍以上。SPARK構(gòu)建了自己的整個大數(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頂級項目。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對象、SPARK的Stream
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Python爬蟲、數(shù)據(jù)可視化
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Python爬蟲
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Python是一種腳本化語言,具有簡單易用、天然開源、生態(tài)豐富、應(yīng)用范圍廣泛的特點。在大數(shù)據(jù)技術(shù)中，數(shù)據(jù)獲取是第一步驟，其中利用爬蟲獲取互聯(lián)網(wǎng)中公開的數(shù)據(jù)是一種非常常見的場景。Python爬蟲技術(shù)在爬蟲領(lǐng)域具有很廣泛的應(yīng)用,課程中將介紹Python的基本語法、Scrapy、PySpider爬蟲框架，使學(xué)員具有基于Python的爬蟲開發(fā)能力
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數(shù)據(jù)可視化
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數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是大數(shù)據(jù)處理過程中的結(jié)果展示相關(guān)技術(shù)，通過相關(guān)工具將分析結(jié)果展示為直觀的、美觀的圖形頁面，為用戶提供展示效果
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第四階段：算法、R語言、數(shù)據(jù)挖掘分析
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學(xué)習(xí)版塊
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學(xué)習(xí)內(nèi)容
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算法、R語言數(shù)據(jù)挖掘分析
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算法是解決問題的策略機(jī)制,是解決問題的核心方法。R是用于統(tǒng)計分析、繪圖的語言和操作環(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)行事實預(yù)測的技術(shù)。本節(jié)以R語言為環(huán)境學(xué)習(xí)包括但不限于聚類、回歸、正則化、決策樹、集成算法、降維算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法,來實現(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)檎嬲龁栴}的解決者
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用戶畫像推薦系統(tǒng)項目
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基于電商網(wǎng)站的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、訪問日志構(gòu)建用戶的畫像描述用戶特征為后續(xù)精準(zhǔn)營銷提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過收集業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、日志系統(tǒng)中訪問日志信息構(gòu)建基于hive的數(shù)據(jù)倉庫，使用spark作為計算引擎實現(xiàn)用戶畫像。基于協(xié)同過濾算法實現(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。通過收集日志系統(tǒng)信息到kafka、獲取用戶畫像數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源，通過sparkstraming作為計算引擎實現(xiàn)商品推薦
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數(shù)據(jù)分析師的薪酬數(shù)據(jù)分析
無論是初級還是高級崗位，企業(yè)都愿意為分析師提供高于行業(yè)平均水平的薪酬。同時，隨著工作年限的增加，分析師薪酬與行業(yè)平均薪酬的差距逐漸拉大，在15年工作年限時，薪資差距拉大到近20萬?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)年薪超過50萬元的分析師職位數(shù)比較多，占比超過五成；其次為金融行業(yè)的21%。巨大的數(shù)據(jù)量、復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及結(jié)合不同業(yè)務(wù)而進(jìn)行的復(fù)雜數(shù)據(jù)開發(fā)，造成了數(shù)據(jù)分析師高端崗位的緊俏。同時也反映出，越來越多的企業(yè)（具有大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的）愿意付出高薪解決企業(yè)自身數(shù)據(jù)方面存在的問題。年薪50萬以上的分析師職位主要分布在北京、上海、深圳、杭州、廣州。
學(xué)大數(shù)據(jù)為什么選擇達(dá)內(nèi)教育
Content of big data course
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十余年培訓(xùn)經(jīng)驗
從2002年開始辦學(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，實戰(zhàn)經(jīng)驗豐富，效果理想。獲得學(xué)員們和業(yè)界的好評。
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雄厚師資力量
高薪聘請講師團(tuán)隊，他們分別來自企業(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，實戰(zhàn)經(jīng)驗都是7年+的水平。
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課程實時更新
課程內(nèi)容實時更新，融合時下前沿技術(shù)熱點不斷升級，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。
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項目實戰(zhàn)教學(xué)
項目實戰(zhàn)教學(xué)，解決國內(nèi)開發(fā)者“缺少經(jīng)驗”的劣勢，讓你面試的時候游刃有余，不再為沒有經(jīng)驗找工作而感到發(fā)愁！
對于大數(shù)據(jù)，你還想了解這些問題？
Want to know about these issues
大數(shù)據(jù)需要什么人才？
云計算與大數(shù)據(jù)是什么關(guān)系？
大數(shù)據(jù)分析的常用方法有哪些？
如何構(gòu)建銀行業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺？
大數(shù)據(jù)行業(yè)的從業(yè)者是從哪獲得數(shù)據(jù)的？
?
學(xué)大數(shù)據(jù) 的常見問題
大數(shù)據(jù)未來發(fā)展的趨勢
趨勢：物聯(lián)網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng)：把所有物品通過信息傳感設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)連接起來，進(jìn)行信息交換，即物物相息，以實現(xiàn)智能化識別和管理。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。
實戰(zhàn)講師，實戰(zhàn)經(jīng)驗傾囊相授
Introduction to teachers
曾主持或參與了北農(nóng)商、中德銀行、中信銀行等多家金融行業(yè)有影響力企業(yè)的多個基于海量數(shù)據(jù)的用戶畫像、風(fēng)險控制、推薦系統(tǒng)相關(guān)項目。任職高級工程師、項目經(jīng)理、架構(gòu)師。
管任中國石化oracle e learning項目高級項目經(jīng)理e-learning系統(tǒng)領(lǐng)域，曾參與寶鋼集團(tuán)、東方航空、中國聯(lián)通、中國移動等公司的企業(yè)級員I培訓(xùn)平臺等軟件系統(tǒng)的開發(fā)和管理工作。
課程背景
近年來，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)處理和分析成為企業(yè)非常重要的一項工作。然而，大數(shù)據(jù)分析人才遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足，市場需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過供應(yīng)。因此，為滿足企業(yè)的需求，中山大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)應(yīng)運而生。
課程特色
1.教學(xué)模式靈活多樣，包括理論課程、實戰(zhàn)案例和項目演練等多種形式。
2.強(qiáng)調(diào)實際操作和實踐能力的培養(yǎng)。
3.緊跟數(shù)據(jù)處理和分析產(chǎn)業(yè)趨勢，更新課程內(nèi)容，保證學(xué)生的教學(xué)質(zhì)量。
4.采用優(yōu)秀的師資力量，具有多年實戰(zhàn)經(jīng)驗和豐富的教學(xué)經(jīng)驗。
5.提供全方位的服務(wù)，如學(xué)習(xí)資料、課后輔導(dǎo)等。
課程目標(biāo)
1.掌握數(shù)據(jù)處理和分析的基本理論、技術(shù)和方法。
2.了解大數(shù)據(jù)處理和分析的最新趨勢和應(yīng)用領(lǐng)域。
3.能夠在實際工作中靈活應(yīng)用所學(xué)的理論和技術(shù)。
4.提升自身的數(shù)據(jù)分析和處理能力，為企業(yè)的發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。
學(xué)習(xí)對象
本課程主要針對從事數(shù)據(jù)處理和分析工作的人員，包括IT從業(yè)者、企業(yè)管理人員、程序員等。同時，也適合沒有相關(guān)工作經(jīng)驗，但有基礎(chǔ)編程知識的學(xué)生和畢業(yè)生。
課程內(nèi)容
1.數(shù)據(jù)處理技術(shù)入門
2.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)
3.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)
4.數(shù)據(jù)挖掘理論及實踐
5.大數(shù)據(jù)編程入門及應(yīng)用
6.數(shù)據(jù)分析案例與實踐項目
學(xué)習(xí)時長
本課程分為基礎(chǔ)課和進(jìn)階課程兩部分，學(xué)員可根據(jù)自身情況自由選擇?；A(chǔ)課程為60小時，進(jìn)階課程為80小時。
收費范圍
本課程價格為3000元至5000元（不包括教材和機(jī)房使用費）。
學(xué)習(xí)收獲
1.學(xué)生能夠掌握數(shù)據(jù)處理和分析的基本技能，并具備一定的實際應(yīng)用經(jīng)驗。
2.學(xué)生可以應(yīng)用所學(xué)知識解決實際的數(shù)據(jù)處理和分析問題。
3.本課程提供專業(yè)的教學(xué)師資和服務(wù)，學(xué)生可以通過課程和老師的指導(dǎo)，學(xué)習(xí)和掌握新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和方法。
結(jié)語
以上信息僅供參考，實際情況以到校咨詢?yōu)闇?zhǔn)。本課程是中山大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)的一項重要課程，我們的在線客服將竭誠為你提供咨詢服務(wù)，并歡迎預(yù)約免費體驗課。
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