学大数据去哪个学校-数据可视化培训
- 小班授课
- 重点重学
- 上课方式: 面授
- 上课时段:灵活安排
大数据培训
培养目标
成熟的数据思维
大数据作为交叉的学科,以数学、统计学、计算机这三个学科作为基础性学科,经济学、管理学、社会学则是辅助性的学科,这就要求大数据人才具备成熟的数据思维,要掌握大数据技术,对常用的数据挖掘算发以及应用的场景要了解,数据洞察能力
如果是有项目经验的,能够根据用户数据对用户的画像、经营分析、用户行为等指标做出分析,实现精准营销是很加分的。
专业技术的操作
大数据人才往往都是发展比较全面的人才,不仅要对计算机专业、信息专业、数学专业等有理论上的掌握还要具备技术性的学习,比如Java、大数据开发、大数据架构等技术背景,熟练的掌握SQL、SPSS、SAS这些初级的分析工具,掌握统计模型的相关知识。
团队协作的意识
大数据的工作并不是靠某一个岗位就可以单独的完成的,所以团队协作显得非常的重要的,这要求大数据从业人员要善于合作,团队意识较强,能够与其他的成员并肩工作,形成紧密的合作伙伴的关系,这样会更加有利于企业的发展壮大。
业务沟通能力
大数据从业人员还应具备好的沟通协调能力,有组织和责任意识,大数据完整的工作流程需要各个部门之间进行协调合作,这就要求能与各部门进行有效的沟通,所以有强大的业务沟通能力也是很重要的。
学习内容
Java基础
这是学习大数据的基础知识,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。
JavaEE核心
主要培训内容有前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、Maven、Spring、SpringBoot、Git。
Hadoop生态体系
主要内容有Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban Hue、智慧农业数仓分析平台。
Spark生态体系
主要内容有Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink。
大数据分析
数据可视化、Python机器学习;图像识别和神经网络、自然语言处理和社交网络处理、项目实战。