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
数据科学研究人才
数据科学研究是一个全新的工作，够将单位、企业的数据和技术转化为有用的商业价值，随着大数据时代的到来，越来越多的工作、事务直接涉及或针对数据，这就需要有数据科学方面的研究专家来进行研究，通过研究，他们能将数据分析结果解释给IT部门和业务部门管理者听，数据科学专家是联通海量数据和管理者之间的桥梁，需要有数据专业、分析师能力和管理者的知识，这也是抢手的人才。
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。
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。
1、女生更善于沟通，做大数据开发就是为了服务于客户,但是很多男性大数据工程师并不善于表达,这是硬伤，在这一点上，女生就显得更有优势的多。女生更善于沟通,在与客户的沟通中会给客户以好感，自然能够减少与客户的沟通障碍。
2、女生心思细腻,男生总会有粗心大意的毛病,女工程师的细心常常能够找到开发过程中的bug ,因此很多公司也非常愿意招聘女性大数据开发工程师。敲代码不只是男生可以做的事情，大数据课程也不是专为男生设置的,女姓一样也可以做好。
3、女生对美有更好的理解，IT行业对美要求并不多, 但试想一下,同样是通过代码实现一个功能,女生写出的代码美观度要比男生好很多,这不仅便于修改,也便于其他程序员去接手,让这些数据能够更好的体现价值。
