南宁达内大数据培训
先培训后就业
——升职加薪不是梦——
大数据时代，科技改变生活，进入全新智能时代
南宁青秀区大数据系统入门
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。
大数据分析的常用方法有哪些？
1.分析可视化(视觉分析)
数据可视化是数据分析工具对数据分析专家和普通用户最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2.数据挖掘算法(数据挖掘算法)
可视化是为了人，数据挖掘是为了机器。聚类、分割、离群点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据量，还要处理大数据的速度。
3.预测分析能力(预测分析能力)
数据挖掘可以帮助分析师更好地理解数据，而预测分析可以帮助分析师基于可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4.语义引擎
由于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战，需要一系列工具来分析、提取和分析数据。语义引擎需要设计成智能地从“文档”中提取信息。
5.数据质量和主数据管理(数据质量和数据管理)
数据质量和数据管理是一些管理**实践。通过标准化流程和工具处理数据可以保证预定义的高质量分析结果。
实践+创新能力培养，成长为优秀程序员
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工作继承性
在学习过程中，掌握行业java热点技术，提高对java技术点的熟练度。
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商务开发经验
经过大项目贯穿，完成根据业务去实现系统功能，积累企业需要的java开发经验。
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英语学习平台
java开发项目整个开发过程中分工合作，既提升团队合作能力又符合企业真实开发环境需求。
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自主解决开发问题
通过大项目贯穿，了解项目开发全流程遇到问题自主解决，提高学习能力。
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代码调试/运维能力
把每日每模块编写的代码集成在一起，锻炼代码调试能力，最终完成项目上线。
南宁达内大数据培训优势
南宁达内大数据师资介绍
大数据特征
1.数据类型有很多:对数据处理能力提出了更高的要求，如博客、音频、视频、图片、地理位置信息等类型的数据。
2.处理速度快，时效性高:不同于传统的数据挖掘，这是大数据最显著的特点。
3.数据价值密度相对较低:随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度相对较低。大数据时代亟待解决的问题是如何通过强大的机器算法更快地“净化”数据的价值。
大数据的商业价值
提高投资回报
提高“大数据”成果在相关部门的共享度，提高整个管理链和产业链的投资回报。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网、内部搜索引擎与“大数据”能力弱的部门分享“大数据”成果，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。
数据存储空间租赁
企业和个人都有海量信息存储的需求。只有恰当地存储数据，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体来说，这种业务模式可以细分为两类:个人文件存储和企业用户。主要是通过易用的API，用户可以方便的把各种数据对象放到云端，然后像用水用电一样按使用量收费。目前很多公司都推出了相应的服务，比如亚马逊、网易、诺基亚等等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的蔡赟业务。
关于达内
大数据都有什么课程
大数据专业的基础课程包括:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学导论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践；必修课程包括离散数学、概率统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统导论、计算机系统基础、并行架构与编程、非结构化大数据分析。
