发布时间:2023-04-21 11:06:44来源：有考培训网综合
随着信息技术和人类生存生活交汇融合，国际数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生巨大的影响。大数据时代，国家竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及该国解释、运用数据的能力，而国家数据主权体现了对数据的占用和控制。因此，大数据时代，数据主权成为另一个大国博弈的空间。
| 课程阶段 | 学习内容 | 阶段项目 | 学习目标 |
|---|---|---|---|
| Javase阶段 | Java基础 Java增强 |
入门 | Java简介、Java基本语法、面向对象、API（一）、API（二）、API（三）、API（四）、jvm参数、JDK8的部分特性、Git版本控制。 |
| JavaWeb阶段 | Java Web |
Easymall项目 | XML、HTML/CSS、JavaScript、Jquery、MySql、JDBC、Tomcat/HTTP、Servlet、Cookie/Session、JSP/EL表达式 /JSTL标签、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。 |
| JAVAEE框架阶段 | JAVAEE框架 | EasyMall项目 | Spring、SpringMVC、MyBatis、EasyMall项目重构及开发、Springboot、SpringBoot重构EasyMall项目。 |
| 互联网架构阶段 | 互联网架构 | EasyMall 项目 |
EasyMall 项目、Redis 与 SpringBoot 整合、Mycat 与 SpringBoot 整合、Rabbitmq 与 SpringBoot、Lucene、ES 与 SpringBoot 整合、爬虫、Ngnix、Easymall 项目整合、SpringCloud 微服务整合。
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| 大数据框架阶段 | 大数据框架 | Zebra项目 网站流量分析项目 |
大数据java加强、Linux、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。 |
| 数据挖掘阶段 | 数据挖掘 机器学习算法 |
电商用户画像 推荐系统项目 |
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、集成模型、聚类模型、贝叶斯模型、SVM模型、推荐系统模型。 |
达内教育集团成立于2002年，是一家由留学海归创办的职业教育培训机构，是中国人才培养平台、人才输送平台。达内教育集团2014年4月3日在美国成功上市，融资1亿美金，成为中国赴美国上市的职业教育公司，成立至今，已形成高等培训、高级人才、青少培训、高等软件为一体的多元化、综合性的职业教育及人才服务品牌。达内集团凭借技术研发实力、过硬的教学质量、成熟的就业服务团队，为学员提供强大的职业竞争力，在用人企业中树立了良好的口碑。
人气排名好的大数据培训班，大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。
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达内教育隶属于达内IT培训集团，是达内IT培训集团直属学院。学院成立旨在建立软件高级人才培养的通道，促进我国信息产业迅速发展。依托达内集团国内持平的课程体系(TTS6.0)，雄厚的师资力量，广阔的就业平台。
作为国内IT培训的实力品牌，达内集团的每一名员工都以"帮助每一个学员成就梦想"为己任，也正因为达内人的执着与努力，达内坚持为社会输送合格人才，为中国IT行业的发展做出了贡献。
达内特色办学，推出差异化教学模式，因材施教。开设了丰富多样的IT技术课程：Java企业级应用软件工程师、Java互联网架构软件工程师、Java大数据工程师、Web前端开发工程师、网络运维与网络安全、Linux云计算工程师、Python 人工智能软件工程师、国际嵌入式软件工程师、C++国际软件工程师、PHP/web.3.0互联网工程师、国际软件测试工程师、Android软件工程师、IOS软件工程师、.NET软件工程师、全链路UI设计师、商业插画、商业视觉设计课程、产品级UED交互设计师、全栈式CAD设计师、产品经理、VR开发工程师、VR次世代模型师、高级网络营销师、新电商运营官、企业级影视视效、人力资源经理人课程、总账会计课程。
大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。
大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
大数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。
大数据培训，主要的目的之一就是通过培训来建立完整的知识体系，并且随着行业技术的深入发展，还需要进一步去了解行业较新发展动态，技术较新应用场景和体系。
大数据技术体系庞杂，涉及到的知识点众多。大数据基础技术，覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算(批处理、在线处理、实时流处理、内存处理)、多模态计算(图像、文本、视频、音频)、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。
从这些罗列出来的技术名词，我们可以知道，短时间是很难掌握大数据理论和技术的，所以这也是大数据培训的必要性。在真正进入大数据行业岗位之前，先对大数据技术体系有着足够深入的了解和掌握，那么在真正的工作过程中，才能更加的游刃有余。
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