南宁大数据技能特训班
经典数据挖掘算法 全球极全数据工具
数据库管理及应用 小班授课实时解答
数据分析干货讲解
南宁青秀区大数据处理入门
来源：教育联展网 编辑：佚名 发布时间：2021-01-10
导语概要
南宁达内大数据培训机构-中国大学生就业平台和人才输送平台,拥有500人的人才服务团队,帮助企业与学员对接,是达内学员就业的坚强后盾,学大数据就到达内大数据培训机构。
大数据全栈工程师，小白也可以！
6大核心模块，5大企业项目实战，打造更贴近企业需求、企业环境、企业开发的好课程！
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第一阶段Javase阶段
学习内容：Java基础、Java增强
学习目标：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
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第二阶段JavaWeb
学习内容：JavaWeb
阶段项目：Easymall项目
学习目标：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
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第三阶段JAVAEE框架
学习内容：JAVAEE框架
阶段项目：EasyMall项目
学习目标：Spring、SpringMVC、MyBatis、EasyMall项目重构及开发、Springboot、SpringBoot重构EasyMall项目
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第四阶段互联网架构
学习内容：互联网架构
阶段项目：EasyMall 项目
学习目标：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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第五阶段大数据框架
学习内容：大数据框架
阶段项目：Zebra项目、网站流量分析项目
学习目标：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
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第六阶段数据挖掘与机器学习算法
学习内容：阶段项目：电商用户画像、推荐系统项目
阶段项目：电商用户画像、推荐系统项目
学习目标：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
多种班型-满足不同层次学员需求
硬核服务
朝九晚九全程跟班答疑
助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑，包括中途休息时间；同时，每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”，全面覆盖同学晚自习时间。
定期直播串讲
对于重难点知识和同学普遍反应的问题，助教将进行每周1-2次的晚自习串讲，串讲时常为2小时左右，且相关内容需要重新制作、有别于课程内容，帮助同学攻克重难点知识。
出勤率和进度监督
在课程持续期间，助教还需实时统计学员出勤情况，监督课堂纪律，跟进学习进度。除正常答疑外，服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引，从而营造积极学习氛围。
大数据需要什么人才？
数据安全研发人才
此类人才主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施，而对于数据安全方面的具体技术的人才就更需要了，如果数据安全技术，同时又具有较强的管理经验，能有效地保证大数据构设和应用单位的数据安全，那就是抢手的人才
开展多重企业合作模式，实现一站式人才输送
多种就业渠道，让你的学习更加有保障
美国上市公司，17年教育行业培训经验
达内携手Adobe，联合培养设计人才
南宁达内大数据师资介绍
大数据的常见误解，带你走出思维误区
误区：大数据必须非常干净
在商业分析的世界里，没有“太快”这种说法。相反，在IT世界里，根本不存在“垃圾出黄金”这种说法。你的数据有多干净？一种方法是运行您的分析应用程序，它可以识别数据集中的弱点。一旦这些弱点得到解决，再次运行分析以突出“已清理”的区域。
大数据的商业价值
客户群体的细分
“大数据”可以细分客户群体，然后针对每个群体采取独特的行动。针对特定的客户群体进行营销和服务一直是商家的追求。云存储中的海量数据和“大数据”分析技术，使得实时细分消费者成为可能，并且极具成本效益。
现实模拟
用“大数据”模拟现实，发掘新需求，提高投资回报率。如今，越来越多的产品配备了传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集的数据呈现爆炸式增长。博客、推特、微博等社交网络也在产生大量数据。
云计算和“大数据”分析技术使商家能够以高成本效率将这些数据与交易行为数据一起实时存储和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数字化。“大数据”技术可以将这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断在不同的变量下(比如不同地区不同的推广方案)哪个方案的投资回报最高。
达内教育简介INTRODUCE
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、会计等职场人才。达内目前开设Java、Java互联网架构、JAVA大数据、PHP、软件测试、嵌入式、C++、C#、 Android、iOS、UID、UED、产品经理、Linux云计算、Python、Web前端、VR、VFX影视视效设计师、CAD、网络运维、网络营销、高级电商、主办会计、少儿编程、智能机器人编程、编程数学等27大课程体系，为高端IT企业提供全面的人才服务，并为全行业提供高级应用型人才。
大数据分析师要学什么
1.懂业务。从事数据分析的前提是了解业务，即熟悉行业知识、公司业务和流程，有自己独特的见解。如果脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是一个过线的风筝，没什么使用价值。
2.懂管理。一方面是建立数据分析框架的要求。比如要用市场营销、管理等理论知识来指导分析思路的确定。如果不熟悉管理理论，很难构建数据分析框架，后续的数据分析也很困难。另一个作用是根据数据分析结论提出指导性的分析建议。
3.懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效地开展数据分析。基本的分析方法有: 对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4.懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据, 我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5.懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。
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