JAVA基础
学习内容：JAVA基础
阶段项目：EASYMALL项目
学习目标：学习JAVA语言，掌握JAVA程序编写、面向对象程序开发，为后续学习提供良好的语言基础。
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学大数据有什么优势？
1、人才缺口巨大。因为大数据在各个领域的持续发力，未来5-10年内，我国大数据市场规模增速将超越30%，人才缺口将打破150万，而现在来看在高校教育中，每年仅有40多万大数据人才。所以在供需不平衡的情况下，大数据相关人才势必会成为工作的“抢手”对象。
2、岗位薪资高。经过招聘网站数据闪现，现在大数据开发工程师初级人才基础的都可以抵达13K的薪资水平，2-3年工作经验的人才，可以抵达年薪30万左右。相比其他工作来说，薪资水平是非常可观的。
大数据（big data），是指需要通 过快su获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据，其规模往往达到了PB（1024TB）级。不同机构对大数据也有不同的定义。
人才需求供不应求
学习内容：JAVA基础
阶段项目：EASYMALL项目
学习目标：学习JAVA语言，掌握JAVA程序编写、面向对象程序开发，为后续学习提供良好的语言基础。
学习内容：JAVAWEB,JAVAEE框架及架构。
阶段项目：EASYMALL项目
学习目标：使学员具有企业级项目开发能力，并深入学习互联网架构相关课程，掌握互联网架构相关知识。
胜任工作：JAVAEE工程师，JAVAEE互联网架构师
学习内容：大数据高并发基础，大数据离线分析，大数据实时分析，大数据内存计算，PYTHON 爬虫、数据可视化。
阶段项目：ZEBRA电信日制分析项目；FLUX网站流量分析项目。
学习目标：掌握分布式、高并发技术背景下海量数据的处理。
学习内容：算法、R语言、数据挖掘分析；
阶段项目：电商用户画像，推荐系统项目；
学习目标：可以基础具体问题建立数学模型展示给目标用户；
胜任工作：算法工程师，数据挖掘工程师，机器学习工程师，数据科学家。
否有退费政策
这一点许多学生吃过哑巴亏，许多培训机构会承诺写工作协议，可是对未工作情况下就没有做具体规定，只写明可以免费重修，那么现在也有一些培训机构是有未工作全额退费的服务，所以我们在挑选的时分关于自己的合法权益，一定要提前了解清楚，避免后续产生不必要的纠纷。
高职高薪不再是梦！
精通java、scala、python等分布式开发和数据分析常用语言。 熟悉apache、cdh、hdp等商用大数据平台。 熟悉hadoop、spark、flink生态组件和企业级海量数据解决方案。 6年大数据开发和培训经验，具有完备的PB级数据治理经验。 曾任亚信(中国)科技(北京)数据组主要开发成员，参与开发MAXS安全运行和态势感知平台。 曾任互信互通软件科技有限公司(网络安全分析领域)大数据项目主管，参与开发tigerSOC、snakeSOC等网络报文分析和网络安全舆情信息平台。 曾任郑州景航教育科技有限公司大数据学院院长，自主研发大数据课程体系和企业级解决方案，期间为天建湖大数据产业园大数据专业顾问和郑州大学特邀校企合作大数据讲师。
具有15年项目开发及教学经验。精通Java EE常用技术，喜欢研究技术，更喜欢钻研讲授知识的方法。教育理念力求"授人以鱼不如授人以渔、让之以娱、加之以欲、减少其愚、给之以誉，成就其宇"。 经过多年的积累，可以将不同的知识点用通俗易懂地方式呈现出来，授课重逻辑讲方法，特别注意培养学生的建模能力，深受不同学历层次的学生认可和喜欢。
多年开发和教学经验，精通Java、JSP、Servlet、MySQL、Oracle等编程语言和数据库系统。精通基于MVC模式的Java Web的设计开发。对SpringMVC,MyBatis,Struts2,Hibernate等主流开源框架的开发，对框架(SSM、SSH)Shiro、JPA、 Spring Data、Spring Boot微服务框架开发等的实现原理、使用限制、应用场合有深入理解。
哪些人适合学习大数据开发？
选错专业的大学生
作为在校生，关于自己现在的专业不满意，但是又不知道自己能干嘛的同学，其实不在少数，大学浑浑噩噩，临近找工作发现自己一无所长。趁着还没毕业的这段时间，学好大数据分析这个技能，根据本科生的学历布景，掌握过硬的大数据技术实力，找工作不再难！大数据开发培训，本身来说是职业针对性的学习，因而关于理论和实战的练习兼备，只需愿意努力，掌握了技术实力，找工作不难，未来的发展前景也不会差。
由5000份企业需求研发 学员满意度达到99.7%。
由用友集团强力技术支持, 自主研发用友云供学员练习。
开设面授班，老师手把手教学，解决学员学不会问题。
涵盖主流的Hadoop、Storm Spark、数据可视化、算法 数据挖掘、用户画像等内容。
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5大企业级项目实战，打造贴近企业需求、企业环境、企业开发的课程。
优美温馨的教学环境
1、数学及统计学相关的背景；
2、计算机编码能力；
3、对特定运用范畴或职业的常识。
大数据工程师这个人物很重要的一点是，不能脱离市场的需求，由于大数据只要和特定范畴的运用结合起来才有价值。所以，在某个或多个笔直职业的经历能为应聘者积累对职业的认知，关于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。
