現(xiàn)在的社會是一個高速發(fā)展的社會，科技發(fā)達(dá)，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，
大數(shù)據(jù)就是這個高科技時代的產(chǎn)物。阿里巴巴創(chuàng)辦人馬云來臺
演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數(shù)據(jù)科技。
洛陽達(dá)內(nèi)超高含金量的課程內(nèi)容
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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 |
學(xué)習(xí)內(nèi)容 |
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XML |
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 |
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 |
JavaScript語法、數(shù)據(jù)類型、運(yùn)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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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(yùn)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) |
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 |
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) |
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) |
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 |
學(xué)習(xí)內(nèi)容 |
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Spring |
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 |
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 |
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 |
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) |
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 |
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(diǎn)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 |
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) |
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 |
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 |
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 |
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(diǎn)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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
通過在網(wǎng)站的前臺頁面中進(jìn)行js埋點(diǎn)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(dú)立ip、平均在線時長、新獨(dú)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 |
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 |
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 |
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(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 |
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 |
學(xué)習(xí)內(nèi)容 |
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算法、R語言數(shù)據(jù)挖掘分析 |
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 |
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?；趨f(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 |
大數(shù)據(jù)工程師需要具備哪些能力
掌握大數(shù)據(jù)主流框架。Hadoop是大數(shù)據(jù)開發(fā)的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲，MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計算，因此，需要重點(diǎn)掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關(guān)技術(shù)與操作!另外，大數(shù)據(jù)開發(fā)需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時，再使用SSM進(jìn)行整合操作。
三大優(yōu)勢，助你快速掌握大數(shù)據(jù)核心
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注重實踐
注重項目、注重技能，讓所學(xué)知識能夠合理運(yùn)用，助學(xué)員快速獲得工作經(jīng)驗。
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云主機(jī)實驗環(huán)境
達(dá)內(nèi)教育配備ucloud云服務(wù)器，提供完全真實的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)開發(fā)部署環(huán)境。
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項目多易掌握
每個項目對應(yīng)一個階段知識點(diǎn)，從基礎(chǔ)到進(jìn)階層層深入，對接企業(yè)工作流程。
達(dá)內(nèi)項目峰會，更貼近企業(yè)需求
01
多方位技術(shù)輔導(dǎo)教學(xué)
個性化輔導(dǎo)，并獲得項目代碼審閱與詳細(xì)反饋，高效提升大數(shù)據(jù)開發(fā)技能。
和一線講師一起協(xié)作。老師提供指導(dǎo)，學(xué)員獨(dú)立自主開發(fā)，完成實戰(zhàn)課題。
選取熱門的行業(yè)作為項目來源。比如：北京二手房項目，電商平臺項目。
以企業(yè)內(nèi)部開發(fā)項目流程為樣例進(jìn)行分步驟拆解，全程參與項目所有環(huán)節(jié)。
大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師應(yīng)掌握的技術(shù)
1. SSM。SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三個開源框架整合而成，常作為數(shù)據(jù)源較簡單的web項目的框架。大數(shù)據(jù)開發(fā)需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時，再使用SSM進(jìn)行整合操作。
2.Kafka。Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，其在大數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用上的目的是通過Hadoop的并行加載機(jī)制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群來提供實時的消息。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Kafka架構(gòu)原理及各組件的作用和使用方法及相關(guān)功能的實現(xiàn)！
走進(jìn)達(dá)內(nèi)教育
達(dá)內(nèi)教育
幫助學(xué)員學(xué)有所成
達(dá)內(nèi)教育隸屬于加拿大達(dá)內(nèi)IT培訓(xùn)集團(tuán)，于2002年成立 ，是達(dá)內(nèi)IT培訓(xùn)集團(tuán)直屬學(xué)院。學(xué)院位于北京中關(guān)村，與北大、清華、中科院為鄰，學(xué)術(shù)氛圍濃厚。學(xué)院成立旨在建立軟件高級人才培養(yǎng)的快速通道，促進(jìn)我國信息產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展。
經(jīng)過年運(yùn)營，達(dá)內(nèi)在多倫多、北京、上海、杭州 、南京、廣州等30個城市，建設(shè)50個分中心，擁有近20000平米培訓(xùn)場地，幾千名學(xué)員同時在校學(xué)習(xí)。自2002年進(jìn)入中國以來，已經(jīng)為IBM、微軟、摩托羅拉、華為、Yahoo、聯(lián)想、新浪、搜狐、、中國銀行、花旗銀行等中外知名IT公司培養(yǎng)輸送數(shù)五萬名軟件人才。
課程背景
在當(dāng)前大數(shù)據(jù)時代的背景下，數(shù)據(jù)分析成為企業(yè)決策的重要手段，大數(shù)據(jù)分析人才需求日益增長。而作為一家致力于大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的學(xué)校，洛陽大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)校的成立恰好順應(yīng)了這一趨勢。
課程特色
1. 高校教育+行業(yè)實戰(zhàn)：學(xué)校與多家知名大數(shù)據(jù)公司合作，重視實戰(zhàn)培養(yǎng)，使學(xué)生在課程結(jié)束后能夠快速的適應(yīng)企業(yè)環(huán)境。
2. 定制化培養(yǎng)方案：根據(jù)學(xué)生不同的學(xué)習(xí)需求，提供專業(yè)、個性化的學(xué)習(xí)計劃，精準(zhǔn)聚焦學(xué)生長處和短板。
3. 重視就業(yè)培訓(xùn)：注重行業(yè)前沿知識傳授和職業(yè)素養(yǎng)培養(yǎng)，助力學(xué)生成功進(jìn)入大數(shù)據(jù)行業(yè)。
課程目標(biāo)
1.能夠熟練運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析工具，掌握數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)實戰(zhàn)等關(guān)鍵技能。
2.能夠獨(dú)立完成數(shù)據(jù)分析項目，在實踐中提升自己的能力和競爭力。
3.能夠全面了解當(dāng)前大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展趨勢和最新技術(shù)應(yīng)用，做好自我規(guī)劃和職業(yè)發(fā)展。
學(xué)習(xí)對象
1. 即將畢業(yè)的大學(xué)生和研究生。
2. 具備一定計算機(jī)基礎(chǔ)和編程能力的人士。
3. 有一定數(shù)據(jù)或統(tǒng)計背景的人士。
課程內(nèi)容
1. 大數(shù)據(jù)技術(shù)入門
2. SQL數(shù)據(jù)庫語言基礎(chǔ)
3. Python編程語言
4. 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)可視化
5. 大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)
6. 大數(shù)據(jù)行業(yè)案例分析
學(xué)習(xí)時長
根據(jù)不同課程套餐的要求，時長從3個月到12個月不等。
收費(fèi)范圍
具體收費(fèi)以到校咨詢?yōu)闇?zhǔn)，學(xué)校將提供多種優(yōu)惠政策，幫助學(xué)生獲得更多學(xué)習(xí)機(jī)會。
學(xué)習(xí)收獲
通過本課程的學(xué)習(xí)，可以使學(xué)生全面掌握大數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵技能，有效提升自身競爭力。同時，學(xué)校還為學(xué)生提供就業(yè)指導(dǎo)和推薦服務(wù)，協(xié)助學(xué)生實現(xiàn)職業(yè)發(fā)展。
結(jié)語
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