隨著信息技術(shù)和人類(lèi)生存生活交匯融合，全球數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)增長(zhǎng)、海量集聚的特點(diǎn)，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)治理、國(guó)家
管理、人民生活都產(chǎn)生巨大的影響。
大數(shù)據(jù)時(shí)代，國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力將部分體現(xiàn)為一國(guó)擁有數(shù)據(jù)的規(guī)模、活性以及該國(guó)解釋、運(yùn)用數(shù)據(jù)的能力，而國(guó)家數(shù)據(jù)主權(quán)體現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)的占用和控制。因此，大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)主權(quán)成為另一個(gè)大國(guó)博弈的空間。
保定達(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(xiàng)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(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)法、數(shù)據(jù)類(lèi)型、運(yùn)算符、流程控制、數(shù)組、函數(shù)、JavaScript內(nèi)部對(duì)象、自定義對(duì)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(kù)介紹、MySQL安裝與配置、數(shù)據(jù)庫(kù)增刪改操作DDL語(yǔ)句使用、表增刪改操作DML語(yǔ)句使用、表查詢操作DQL語(yǔ)句使用。數(shù)據(jù)備份及恢復(fù)、多表設(shè)計(jì)、多表查詢
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JDBC
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JDBC介紹、JDBC快速入門(mén)，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(kāi)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(dòng)、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(yè)、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(kāi)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?、配置系統(tǒng)初始化參數(shù)、獲取web資源）。AJAX介紹、XMLHttpRequest對(duì)象詳解
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Cookie/Session
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會(huì)話技術(shù)介紹、Cookie介紹及Cookie的使用、案例之Cookie實(shí)現(xiàn)記住用戶名，Session的使用及Session的原理，案例之利用Session實(shí)現(xiàn)登陸功能及驗(yàn)證碼校驗(yàn)
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JSP/EL表達(dá)式/JSTL標(biāo)簽庫(kù)
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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(gè)內(nèi)部對(duì)象和作用，EL表達(dá)式簡(jiǎn)介，EL獲得數(shù)據(jù)、EL執(zhí)行運(yùn)算、EL內(nèi)置對(duì)象，page指令及其重要的屬性，JSP中的include指令、pageContext對(duì)象的詳細(xì)講解。JSP動(dòng)作標(biāo)簽介紹。JSTL標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)簽庫(kù)的介紹及使用
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MVC設(shè)計(jì)模式/三層架構(gòu)
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JavaEE開(kāi)發(fā)模式介紹、MVC軟件設(shè)計(jì)模式介紹、JavaEE經(jīng)典開(kāi)發(fā)模式重構(gòu)EasyMall項(xiàng)目、工廠設(shè)計(jì)模式介紹、工廠設(shè)計(jì)模式的應(yīng)用。層與層之間的耦合與解耦
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過(guò)濾器/監(jiān)聽(tīng)器
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ServletListenert監(jiān)聽(tīng)器介紹及使用、ServletFilter過(guò)濾器介紹、過(guò)濾器生命周期。30天內(nèi)自動(dòng)登錄功能的實(shí)現(xiàn)，全站亂碼處理
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JavaWeb高級(jí)開(kāi)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(shí)現(xiàn)，事務(wù)概述、事物的隔離級(jí)別、事務(wù)控制、更新丟失
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EasyMall商城功能實(shí)現(xiàn)
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實(shí)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(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
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jQuery
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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)
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SpringMVC
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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(lèi)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)
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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(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）
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HTCargo項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)EasyMall(初級(jí))
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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(xiāo)售榜單下載
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EasyMall互聯(lián)網(wǎng)電商項(xiàng)目
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EasyMall是一個(gè)典型的互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)系統(tǒng)，類(lèi)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(lèi)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(lèi)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。
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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(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
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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(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
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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(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
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Hive
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EasyMall是一個(gè)典型的互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)系統(tǒng)，類(lèi)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(lèi)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(lèi)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。
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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(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
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Zebra項(xiàng)目
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項(xiàng)目名稱(chēng):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
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大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)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(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
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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(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
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網(wǎng)站流量分析項(xiàng)目
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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。
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大數(shù)據(jù)內(nèi)存計(jì)算框架
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SCALA
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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(lèi)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(lèi)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(lèi)、ClassCase樣例類(lèi)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(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
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Python爬蟲(chóng)、數(shù)據(jù)可視化
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Python爬蟲(chóng)
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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
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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(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
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第四階段：算法、R語(yǔ)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(yǔ)言數(shù)據(jù)挖掘分析
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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(lèi)、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
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用戶畫(huà)像推薦系統(tǒng)項(xiàng)目
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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(xiāo)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。基于協(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
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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(kāi)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(chǔ)，MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)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(jí)管理等相關(guān)技術(shù)與操作!另外，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時(shí)，再使用SSM進(jìn)行整合操作。
三大優(yōu)勢(shì)，助你快速掌握大數(shù)據(jù)核心
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注重實(shí)踐
注重項(xiàng)目、注重技能，讓所學(xué)知識(shí)能夠合理運(yùn)用，助學(xué)員快速獲得工作經(jīng)驗(yàn)。
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云主機(jī)實(shí)驗(yàn)環(huán)境
達(dá)內(nèi)教育配備ucloud云服務(wù)器，提供完全真實(shí)的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)部署環(huán)境。
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項(xiàng)目多易掌握
每個(gè)項(xiàng)目對(duì)應(yīng)一個(gè)階段知識(shí)點(diǎn)，從基礎(chǔ)到進(jìn)階層層深入，對(duì)接企業(yè)工作流程。
達(dá)內(nèi)項(xiàng)目峰會(huì)，更貼近企業(yè)需求
01
實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目操作流程
以企業(yè)內(nèi)部開(kāi)發(fā)項(xiàng)目流程為樣例進(jìn)行分步驟拆解，全程參與項(xiàng)目所有環(huán)節(jié)。
02
一線工程師聯(lián)手打造
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(kāi)發(fā)，完成實(shí)戰(zhàn)課題。
03
熱門(mén)行業(yè)項(xiàng)目案例
選取熱門(mén)的行業(yè)作為項(xiàng)目來(lái)源。比如：北京二手房項(xiàng)目，電商平臺(tái)項(xiàng)目。
04
多方位技術(shù)輔導(dǎo)教學(xué)
個(gè)性化輔導(dǎo)，并獲得項(xiàng)目代碼審閱與詳細(xì)反饋，高效提升大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技能。
大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師應(yīng)掌握的技術(shù)
1. Avro與Protobuf。Avro與Protobuf均是數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)，可以提供豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類(lèi)型，十分適合做數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，還可進(jìn)行不同語(yǔ)言之間相互通信的數(shù)據(jù)交換格式，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，需掌握其具體用法。
2.ZooKeeper。ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個(gè)為分布式應(yīng)用提供一致性服務(wù)的軟件，提供的功能包括：配置維護(hù)、域名服務(wù)、分布式同步、組件服務(wù)等，在大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)中要掌握Z(yǔ)ooKeeper的常用命令及功能的實(shí)現(xiàn)方法。
實(shí)力講師匯聚，實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)傾囊相授
工作經(jīng)歷：曾在東泰科技、紫光軟件等機(jī)構(gòu)任職。精通 J2SE、J2EE 技術(shù)體系，項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)豐富。授課風(fēng)格：語(yǔ)言風(fēng)趣幽默，知識(shí)點(diǎn)講解到位詳細(xì)，深入淺出，理論與實(shí)際項(xiàng)目相結(jié)合緊密，讓學(xué)員在輕松的氛圍中學(xué)習(xí)到軟件開(kāi)發(fā)的精髓。
曾先后工作于大唐電信、中科軟、中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)等機(jī)構(gòu)，后自主創(chuàng)辦高校學(xué)術(shù)論壇華杰社區(qū)。在工作期間，主要從事大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)以及數(shù)據(jù)科學(xué)研究。具有豐富的Hadoop開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)及數(shù)據(jù)挖掘工作經(jīng)驗(yàn)。
保定作為河北省的重要城市，近年來(lái)也迎來(lái)了大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)。因此，保定大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生，為保定市民提供高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)分析課程。
課程特色
1. 實(shí)戰(zhàn)案例教學(xué)：以真實(shí)數(shù)據(jù)為例，通過(guò)案例分析及實(shí)操練習(xí)，幫助學(xué)員更好地理解數(shù)據(jù)分析。
2. 專(zhuān)業(yè)師資力量：由業(yè)內(nèi)專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析師擔(dān)任講師，擁有多年的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)。
3. 小班授課：每個(gè)班級(jí)人數(shù)不超過(guò)10人，保證師生間的互動(dòng)性和學(xué)習(xí)質(zhì)量。
4. 全日制培訓(xùn)：為方便學(xué)員根據(jù)自身情況調(diào)整學(xué)習(xí)時(shí)間，培訓(xùn)班為全日制授課。
5. 針對(duì)性課程設(shè)置：針對(duì)不同職業(yè)領(lǐng)域設(shè)計(jì)不同的數(shù)據(jù)分析課程，幫助學(xué)員快速融入工作環(huán)境。
課程目標(biāo)
1. 掌握基本數(shù)據(jù)分析技能：如數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)可視化及數(shù)據(jù)分析流程等基礎(chǔ)技能。
2. 學(xué)習(xí)高級(jí)數(shù)據(jù)分析方法：如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等高級(jí)數(shù)據(jù)分析方法。
3. 解決實(shí)際問(wèn)題：培養(yǎng)學(xué)員能夠通過(guò)數(shù)據(jù)分析方法解決實(shí)際問(wèn)題的能力。
學(xué)習(xí)對(duì)象
1. 大學(xué)生：為大學(xué)生提供從實(shí)踐出發(fā)的數(shù)據(jù)分析課程，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析思維。
2. IT從業(yè)人員：為IT從業(yè)人員提供數(shù)據(jù)分析技能培訓(xùn)，提高數(shù)據(jù)分析能力。
3. 市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)人員：為市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)人員提供數(shù)據(jù)分析方法課程，幫助營(yíng)銷(xiāo)人員更好地定位目標(biāo)人群。
課程內(nèi)容
1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)規(guī)約等內(nèi)容。
2. 數(shù)據(jù)可視化：使用Python、R等可視化工具，繪制圖表及制作報(bào)告。
3. 數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)方法：包括概率分布、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、時(shí)間序列分析等知識(shí)點(diǎn)。
4. 數(shù)據(jù)挖掘方法：聚類(lèi)分析、分類(lèi)分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等數(shù)據(jù)挖掘方法。
5. 機(jī)器學(xué)習(xí)方法：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法。
學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)
根據(jù)學(xué)員的實(shí)際情況和課程安排，學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)一般為2-3個(gè)月。
收費(fèi)范圍
不同課程的收費(fèi)會(huì)有所不同，一般收費(fèi)在5000-10000元之間。
學(xué)習(xí)收獲
學(xué)員能夠掌握基本的數(shù)據(jù)分析技能，通過(guò)案例分析及實(shí)操練習(xí)，更好地理解數(shù)據(jù)分析；能夠使用Python、R等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，制作出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)報(bào)告；能夠使用聚類(lèi)分析、分類(lèi)分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等方法解決實(shí)際問(wèn)題，提高自身的數(shù)據(jù)分析能力。
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)。如有需要，可聯(lián)系在線客服，預(yù)約免費(fèi)體驗(yàn)課。我們相信，在本機(jī)構(gòu)的培訓(xùn)下，你將能夠快速提升自己的數(shù)據(jù)分析能力，實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值的提升。
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