大数据技能能为职业提高生产力、改善营销决议计划，给企业带来更好的发展前景，现在大数据技能发展虽然在初级阶段，可是发展势头很猛，未来也会有更多的职业领域涉足大数据技能运用，大数据技能未来发展方式一片大好！
当下，大数据方面的工作主要有三大方向：一是数据剖析类大数据人才，二是体系研发类大数据人才，三是使用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据体系研发工程师、大数据使用开发工程师、大数据剖析师。
Java基础语法 面向对象编程 常用类和工具类 集合框架体系， 异常处理机制 文件和IO流 移动开户管理系统 多线程 枚举和垃圾回收，反射 JDK新特性，通讯录系统。
Java基本语法中的常量、变量声明和使用、运算符、数据类型以及相互转换、分支结构、循环结构、方法的定义和使用、数组、内存结构; 面向对象的编程思想；掌握类和对象的定义和使用;理解封装；Java多线程的概念、原理、创建方式、同步、线程池技术；掌握Java的反射机制以及JDK的新特性等。
初级Java工程师
前端技术 、数据库 、JDBC技术、 服务器端技术、 Maven Spring SpringBoot Git
静态的网页技术，并且可以制作精美的网页和动态JavaScript效果完成项目前端页面的制作; MySQL数据库的基本操作和SQL语言对数据库的CRUD操作; JDBC连接数据库技术；数据库事务以及JDBC事务控制方式; 连接池的使用；DBUtils工具的使用,完成对数据库的CRUD操作; 常用版本控制器Git的使用等。
中级Java工程师
Linux Hadoop ZooKeeper Hive HBase Phoenix Impala Kylin Flume Sqoop&DataX Kafka Oozie&Azkaban Hue 智慧农业数仓分析平
Linux操作系统安装及基本命令；shell脚本编程； 大数据架构Hadoop原理及编程使用；熟悉大数据框架Hadoop调优 ZooKeeper工作机制，以及动态感知原理及使用; Hive数据仓库的使用及调优原理; HBase数据库的开发、使用;Impala查询使用; Kylin大数据的OLAP引擎; Flume数据迁移工具; Sqoop与DataX离线数据迁移工具及数据迁移测试;掌握Hue与各个大数据组件的搭配使用; 各个大数据组件在项目中的实战使用等。
大数据开发工程师
Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink
Scala多范式编程语言编写程序； Spark大数据计算框架原理；Spark实时流处理技术；Spark大数据计算框架调优； 要求能够对不同业务场景下Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL的技术选型有足够认知，能够熟练使用Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL完成对应功能； Flink实时流处理技术；熟悉项目中应用开发等。
大数据Spark开发工程师
高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习
熟悉大数据开发基本流程和技术架构； 熟悉机器学习算法理论基础； 熟悉Python语言基础及数据算法库； 熟悉机器学习应用场景； 熟悉Spark机器学习框架； 熟悉数据分析平台开发全流程； 熟悉大数据推荐系统的开发全流程等。
中级大数据工程师
企业面试前期准备与技巧 专业指导 企业面试复盘
1、职业规划讲解 2、简历注意事项详解 3、就业情况分析简历制作（个人技能、项目经验、自我评价) 1、简历审核修正 2、常见面试题的讲解 3、技术简历的指导与优化 4、强化实战项目，项目模块的介绍，业务流程的梳理，真实面试复盘（晚自习时间总结学员面试中的问题，进行针对性的辅导以及相关面试题的讲解）
从简历、面试技巧等层面助力学员，培养学员沟通表达能力 让学员清晰了解职业发展规划，明确自身定位，找到适合自身发展的工作； **项目强化、面试专项指导、面试复盘等，学员能更好就业。
中公优就业八大福利
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两年内可免费再学，享全系课程更新迭代
在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。大数据技术开展的太快，在国内开展势头很猛，以至于大数据人才没有跟上大数据开展的步伐，在未来若干年内都会呈求过于供的状况，据预测，未来3-5年内数据人才缺口将高达150万。
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工科专业转行人士
跟着年代的开展，越来越多的工科专业，在结业之后进入对口职业开展，不满自己的工作环境和薪资水平，换岗也不知道往哪儿跳，堕入尴尬地步。假如考虑转行，那么大数据是值得一试的挑选。
比如土木工程、机械设计、物理化工等职业，因为本身在数学、统计学以及逻辑思维等方面的优势，转行大数据难度也不会太大，**大数据开发训练，快速进入职业开展并不难。
优就业是中公教育IT培训品牌，致力于培养面向互联网领域的高端人才，以学员就业为目的，优质就业为宗旨，是一家集互联网营销师、UI /UE交互设计师、Web前端工程师、Java工程师、Python工程师、人工智能开发工程师、VR/ AR开发工程师、Unity开发工程师、大数据工程师、Linux 云计算工程师、软件测试工程师、PHP工程师、网络安全工程师、嵌入式开发工程师、三维可视化设计师、C/C++工程师、SEM竞价师、SEO优化师、社会化媒体运营师、电商运营师等课程为一体的IT培训机构。
模型训练的时刻差异很大
在特定应用中，或许某些参数的微小改变就会让模型的训练时刻出现很大的差异。例如在深度神经网络训练时就会有各种各样的参数调节的状况发生。
人们往往会直观地觉得调整参数时，训练时刻是根本稳定不变的。例如假设有个系统是核算地球平面上任意两点之间的距离的，那么任意给出两个点的坐标时，核算时刻差不多都是相同的。但在另一些系统里却并非如此，有时细微的调整会带来很明显的时刻差异，有时差异乃至可以大到数小时，而不是数秒。