什么是數據分析？
數據分析是指用適當的統(tǒng)計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。我們可以清晰的預見，如果想要在DT時代成為弄潮兒，數據分析是必經之路。
適合對象
1、在校大學生或者剛畢業(yè)想要學習一門技能提高自己的能力,或者想要找兼職的人。
2、對大數據,人工智能感興趣希望對自己的能級進行進一步的提升。
3、不知道自己想要從事什么工作,但是又想要找到高薪的工作,只等你來。
4、對現在的工作不滿意,想要尋找更加好的發(fā)展空間,期待自己能夠漲薪或者提高能力的人。
5、系統(tǒng)運維人員希望轉向大數據
教學目標
夯實基礎技術
大部分開發(fā)者Java、Python等基礎知識薄弱，以至于對大數據知識只能做到一知半解于是越學阻力越大。
培養(yǎng)大數據架構思維
大數據架構思維的培養(yǎng)不可或缺。市面上大部分資料不夠系統(tǒng)、深度欠佳，更談不上架構思維的培養(yǎng)，極易陷入學習誤區(qū)。
在項目中學習實戰(zhàn)技巧
大數據的學習僅靠理論毫無用處，要深入到有價值的項目中，才能做到面試、開發(fā)游刃有余。
課程大綱
01
HTML、擴展XHTML的使用、CSS樣式表、DIV+CSS布局、盒子模型等
02
Java編程語言、Java基礎語法、流程控制語句、Java數組、類的成員之代碼塊、靜態(tài)代碼塊與非靜態(tài)代碼塊、一維數組與多維數組、數組的常見算法分析、操作數組的工具類Arrays等
03
面向對象和面向過程的理解、類和對象的創(chuàng)建與使用、封裝、JavaBean、繼承、多態(tài)、高級類特性、抽象類（abstract），接口（interface）、常見設計模式、代理模式（Proxy）、內部類、匿名內部類等
04
集合框架、泛型、File類、IO流、java進程和線程、java同步操作synchronized、死鎖問題、線程間通訊、Mysql管理和連接、多條件查找、數據庫的事務處理、SQLz注入的防御等
05
Javascript精講、Servlet HTTP、JavaWeb開發(fā)環(huán)境的配置與使用、Servlet API調用、Servlet HttpServlet、Servlet生命周期、HttpServletRequest等
06
mybatis的架構、springIoc容器裝配Bean（xml配置方式）、AOP的底層實現、Spring的事務管理、MyBatis和Spring整合工程結構、SpringMVC框架使用、Hibernate框架、Hibernate體系結構和核心API、Struts框架等
07
Linux運維、JVM調優(yōu)、Java并發(fā)技術、Redis、MongoDB、Mysql進階、Mycat、Docker、Zookeeper、Dubbo、SpringCloud、爬蟲搜索、爬蟲框架、Hdoop、HDFS、MapReduce等
08
Hive原理和框架搭建、Hive命令、Hive常用函數、Hive編輯實踐、Sqoop數據傳輸、Hbase原理和框架搭建、Hbase命令使用、Flume日志數據采集聚合傳輸、Oozie、Azkaban、mapreduce、flume、azkaban、商品推薦的實現思路訓練等
09
Storm、Kafka、Scala、Akka、Spark等
10
Python初級基礎知識、Python高級基礎知識、Python高級特性、IO操作、面向對象編程、內建模塊和第三方模塊、網絡編程、界面編程、即時通訊系統(tǒng)等
個試聽名額
