太原达内教育 大数据培训
好品牌造就强专业，达内培养实用IT人才
快速咨询太原大数据专业培训学校
来源：教育联展网 编辑：佚名 发布时间：2020-12-01
导语概要
太原大数据培训选择哪家机构,小编在这里为您推荐太原达内教育，太原达内教育是知名IT培训品牌，专业师资团队赋能，从报名学习到就业推荐，一站式服务，深受广大学员欢迎。下面是小编整理的一些资料，太原大数据专业培训学校仅供参考。
太原达内大数据课程
大数据课程
| 课程名称 | 课程介绍 | 咨询 |
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第1阶段 |
JavaWeb阶段及EssyMall项目贯穿：XML；HTML、CSS；JavaScript；MySql；JDBC；Tomcat、HTTP；Servlet；Cookie、Session；JSP、EL、表达式、JSTL标签库；MVC设计模式、三层架构；过滤器、监听器；JavaWeb高级开发技术；EasyMall商城功能实现等。 | 了解更多 |
| 第2阶段 |
框架及汇通物流项目：Spring；jQuery；SpringMVC；MyBatis；HTCargo项目实战 |
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| 第3阶段 |
京淘互联网电商项目
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第4阶段 |
大数据阶段：大数据离线数据分析；Linux基础；大数据Java加强；Hadoop；Flume；Hive；Hbase；Zebra项目；大数据实时数据分析；Storm；Kafka；CDH；Oozie；EasyMall网站流量分析项目；大数据内训计算框架；SCALA；SPARK等。
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零基础学习大数据难不难？
本年的疫情，无疑是给了大数据一个很好的展示时机，大数据技能凭仗成熟的技能和工业、快速的数据收集和分析才能，并结合人工智能、云核算等新式技能，在疫情操控、现代医疗、城市治理等疫情防控重点范畴发挥了巨大的作用，直接凸显大数据的工业价值。而大数据范畴的人才稀缺、薪资水平高、发展前景广，这也是公认的，想要学习大数据，尤其是零基础开始学习，肯定是有一定的难度的。
选择达内就是选择教育行业的先行者
拒绝“标配”式硬性教育 注重技术更注重服务
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每日课后测试
每日课后知识点梳理每周阶段性项目考核，成绩不合格免费重修，确保达到企业需求。
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全实战讲师
达内始终贯彻专家组合，一线实力**领衔授课，实战知识剖析讲解，手把手打造职场竞争力。
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先学习后付款
来达内教育学习，可以先学习再付款，解决刚毕业学生的经济压力与困扰。
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保险公司承保就业
达内开设四轮模拟面试指导，让学员不仅学会专业知识，更要学会表达自己，毕业未能找到工作的学员，可申请理赔机制。
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双模式教学
iQuestion在线问答，iNotes在线电子笔记，iBoard在线视频回放，iDiscuss在线交流，iBook在线演示，iTesting在线测试。
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名企合作 就业保障
达内每年举行1-2次企业大型人才招聘会，每月与企业进行双选招聘推荐会，每周根据企业需求让学生定向上门面试。
太原达内大数据师资介绍
学大数据有什么优势
1、国家支持。因为大数据应用的重要性显着，国家至地方政府都出台了相关大数据的开展政策，乃至大数据现已进入到国家战略层面。正是因为我国对大数据足够注重，大部分有实力的企业纷纷踏足大数据范畴。
2、应用广泛。医疗、教育、金融、娱乐、房产、体育等。在多种职业中，大数据可以用来分析用户需求，优化业务流程，从而进步企业效率。如果你从事大数据相关工作，工作范围是十分广泛的。
达内教育发展历程
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2003年
获得IDG投资50W美元。
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2011年
凭获得高盛集团2000万美元赞助。
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2014年
获得新东方战略投资，在美国上市。
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2016年
招生人数突破十万，销售额突破20亿。
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2008年
获得集富亚洲融资，年收入突破亿元。
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2012年
启动首届发现杯软件设计大赛。
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2015年
推出少儿IT培训课程——童程童美。
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2017年
市值突破十亿美元，成为职业教育独角兽
太原达内学校环境
怎么选择靠谱的大数据培训机构？
看师资实力。俗话说得好，严师出高徒，条件是讲师技能水平要有一定的保证，IT职业不同于传统职业，技能更新是非常快的，如果讲师没有企业一线作业的经历，很难带出一批好学生来，这也决议了工作阶段工作率，IT职业的讲师和传统咱们上学的老师不一样，许多讲师是没有教师资格证的，更多的看的是其职业经验，归纳才能，这个需求咱们搞清楚。
太原达内教育
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机构简介
达内时代科技集团有限公司（简称达内教育），美股交易代码：TEDU，成立于2002年。2014年4月3日成功在美国上市，融资1亿3千万美元。成为中国赴美国上市的职业教育公司，也是引领行业的职业教育公司。达内致力于面向IT互联网行业，培养软件开发工程师、测试工程师、系统管理员、智能硬件工程师、UI设计师、网络营销工程师等职场人才。
到底哪些公司需求大数据人才？
事实上，大到世界500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。目前，大数据人才数量较少，因而大多数公司的数据部分一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部分总监3个级别。大公司或许按照应用领域的维度来区分不同团队，而在小公司则需求身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。
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