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
谁知道南宁大数据培训机构哪家好?
来源：教育联展网 编辑：佚名 发布时间：2021-01-11
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。
大数据培训课程
| 课程名称 | 招生对象 | 上课时间 | 立即咨询 |
| 分布式集群技术 | Linux、网络、集群、负载均衡、高可靠 | 详询 | 咨询详情 |
| Hadoop离线计算 |
Hadoop、HDFS、Mapreduce、YARN、Hive、Hbase、Sqoop
|
详询 | 咨询详情 |
| Storm实时计算 |
Storm、Kafka、Redis
|
详询 | 咨询详情 |
| 商品实战 | 大型实战项目一 | 详询 | 咨询详情 |
| Scala函数式编程 |
Scala编程、Scala综合实战
|
详询 | 咨询详情 |
| Spark内存计算 | Spark、Spark SQL、Spark Streaming | 详询 | 咨询详情 |
| Spark机器学习 |
Spark MLlib机器学习常用算法
|
详询 | 咨询详情 |
| 数据挖掘实战 |
大型实战项目二
|
详询 | 咨询详情 |
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？
数据可视化工程师
此类人才负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，帮助用户更好地进行大数据应用开发，如果能使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成为很受欢迎的人才。
实践+创新能力培养，成长为优秀程序员
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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
大数据的常见误解，带你走出思维误区
误区:数据湖必不可少
丰田研究所的数据科学家吉姆·阿德勒(Jim Adler)认为，一些信息技术经理设想用它来存储大量结构化和非结构化数据，而这些数据根本不存在。企业不会将所有数据都无差别地存储在共享池中。阿德勒说，这些数据是“精心计划”的，并存储在一个独立的部门数据库中，鼓励“专门的专业知识”。这是实现法规遵从性和其他治理要求所需的透明度和问责制的**方法。
大数据技术有哪些?
基础阶段：
Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
在掌握Java基础的前提下，各阶段的大数据学习需要掌握的专业技术。
达内教育机构介绍
MORE>>
about us
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。2015年起，推出面向青少年的少儿编程、智能机器人编程、编程数学等K12课程。
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。
