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
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
大数据系统研发工程师
这一专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等，这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。
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:算法是万无一失的先知
不久前，谷歌的流感趋势项目被炒作，声称比美国疾病控制中心等健康信息服务更快更准确地预测流感疫情的位置。正如《纽约客》的米歇尔·尼吉斯(Michele Nijhuis)在2017年6月3日的一篇文章中所写，人们认为搜索与流感相关的词汇可以准确预测疫情爆发的区域。事实上，简单地绘制局部温度是一种更准确的预测方法。
谷歌的流感预测算法陷入了一个常见的大数据陷阱——它产生无意义的关联，比如把高中篮球比赛和流感爆发联系起来，因为两者都发生在冬天。当数据挖掘在一组海量数据上运行时，更容易发现统计信息之间的关系，而不是实际信息。一个例子是将缅因州的离婚率与美国人均人造黄油消费量联系起来:虽然没有实际意义，但这两个数字之间存在“统计上显著”的关系。。
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。
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。
