南宁达内大数据学习班
人工智能新手的进修必须课程
·通俗易懂，快速上手 ·即学即用，不说废话
·真实数据+实战案例 ·**课后辅导，全程无优
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。
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！
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
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
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
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
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
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
朝九晚九全程跟班答疑
定期直播串讲
出勤率和进度监督
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。
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。
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。
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。
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。
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。
误区:大数据的增长会降低对数据工程师的需求
如果你的公司大数据计划的目标是最大限度地减少对数据科学家的需求，你可能会得到不愉快的惊喜。根据2017年罗伯特·哈夫(Robert Half)技术薪酬指南(Technical Pair Guide)，数据工程师的平均年薪跃升至13万至19.6万美元之间，而数据科学家的平均薪酬在11.6万至16.3万美元之间，而商业智能分析师的平均薪酬在11.8万至13.875万美元之间。
误区:员工和一线经理会张开双臂拥抱大数据
新优势合作伙伴的一项调查发现，85.5%的公司致力于创造“数据驱动的文化”。然而，新数据计划的整体成功率仅为37.1%。这些公司最常提到的三个障碍是缺乏组织一致性(42.6%)、中层管理人员缺乏采纳和理解(41%)以及业务阻力或缺乏理解(41%)。
未来可能属于大数据，但要获得这项技术的好处，需要大量针对多样化人类的老式艰苦工作。
大数据的处理和分析正在成为新一代信息技术集成和应用的一个节点
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形式，不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供了存储和计算平台。通过对不同来源的数据进行管理、处理、分析和优化，将结果反馈给上述应用，创造巨大的经济和社会价值。
大数据有推动社会变革的能量。但是释放这种能量需要严格的数据治理、深刻的数据分析和刺激管理创新的环境。
大数据是信息产业持续快速增长的新引擎
大数据市场的新技术、新产品、新服务和新格式将继续涌现。在硬件和集成设备领域，大数据将对芯片和存储行业产生重要影响，也将催生集成数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件和服务领域，大数据将导致快速数据处理和分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
大数据利用将成为提升核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变
大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态，快速反应；可以为商家制定更准确有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时、个性化的服务；在医学领域，可以提高诊断的准确性和药物的有效性；在公用事业领域，大数据也开始在促进经济发展、维护社会稳定方面发挥重要作用。
大数据时代的科研方法和手段将发生重大变化
比如抽样调查就是社会科学的基本研究方法。大数据时代，可以实时监控和跟踪互联网上研究对象产生的海量行为数据，进行挖掘和分析，揭示规律性的东西，提出研究结论和对策。
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。
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。
