大数据分析师培训课程大纲
在计算机软件编程语言集聚发展的今天，大数据已经牵悄无声息的走进我们的生活，你对大数据了解多少，对大数据分析师培训你了解吗，现在让我们从最基础的开始，学习大数据分析师培训课程大纲。
第一阶段：大数据前沿知识及hadoop入门
1.大数据前沿知识介绍
2.课程介绍
3.Linux及unbuntu系统基础
4.hadoop的单机和伪分布模式的安装配置
第二阶段：Hadoop部署进阶
1.Hadoop集群模式搭建
2.Hadoop分布式文件系统HDFS深入剖析
3.使用hdfs提供的api进行hdfs文件操作
4.Mapreduce概念及思想
第三阶段：大数据导入与存储
1.mysql数据库基础知识
2.hive的基本语法
3.hive的架构及设计原理
4.hive安装部署与案例
5.sqoop安装及使用
6.sqoop组件导入到hive
第四阶段：Hbase理论及实战
1.hbase简介
2.安装及配置
3.hbase的数据存储
4.项目实战
第五阶段：Spark配置及使用场景
1.scala基本语法
2.spark介绍及发展历史
3..spark standalone模式部署
4.spark RDD 详解
第六阶段：spark大数据分析原理
1.Spark内核：基本定义、Spark任务调度
2.Spark Streaming 实时流计算
3.Spark MLlib 机器学习
4.Spark SQL 查询
第七阶段：hadoop+Spark大数据分析
1.实战案例深入解析
2.hadoop+Spark的大数据分析之分类
3.Logistic回归与主题推荐
今天的学习只能到这里了，我能帮助大家的也就这么多了，毕竟凡事还要靠自己，如果你想继续了解大数据分析师培训的相关内容，可以来这里：https://www.doczj.com/doc/d56256099.html,/
大数据学习课程大纲 大数据培训课程哪个好？听千锋专家解析大数据课程，随着大数据飞速发展，加上人工智能对大数据技术的需要，让越来越多的人想要学习大数据课程，但不知道市面上的大数据培训课程哪个好？ 由于目前网络市场上各大大数据培训机构鱼龙混杂，很多学生花了大价钱也不一定能学到好的知识，达到理想中的效果，钱打了水漂不说，关键是耽误了宝贵的时间。那么，如何才能够从众多的培训机构中找出一个值得信赖的呢？对此，本栏目记者调查了已经入职到企业从事大数据研发的人们，针对入职企业、薪资及培训机构等调查，相信没有谁比“过来人”的经验更为中肯了，调查结果显示：入职企业有一线大公司也有中小型企业，薪资平均在15000+，当然重要的一点就是大家对机构的重视度，众人纷纷推荐千锋教育。 原因自然是跟千锋大数据课程设置有关，毕竟专业的大数据技术知识的学习是以大数据课程大纲来学习的。大数据课程决定着你是否能学到真正的大数据技术知识。
大数据课程大纲： 阶段一、Java语言基础 Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类 阶段二、HTML、CSS与JavaScript PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript 交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用 阶段三、JavaWeb和数据库 数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕 阶段四、Linux&Hadoopt体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 阶段五、实战（一线公司真实项目） 数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用 阶段六、Spark生态体系 Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming 大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（https://www.doczj.com/doc/d56256099.html,）阶段七、Storm生态体系 storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
大数据与传统企业管理系列课程大纲 【课程背景】 大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据。 2013年5月10日，阿里巴巴集团董事局主席马云在淘宝十周年晚会上，将卸任阿里集团CEO的职位，并在晚会上做卸任前的演讲，马云说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。 大数据正在改变着产品和生产过程、企业和产业，甚至竞争本身的性质。把信息技术看作是辅助或服务性的工具已经成为过时的观念，管理者应该认识到信息技术的广泛影响和深刻含义，以及怎样利用信息技术来创造有力而持久的竞争优势。无疑，信息技术正在改变着我们习以为常的经营之道，一场关系到企业生死存亡的技术革命已经到来 【教学方式】 讲授法，小组研讨，案例，视频观赏，现场演练等 【培训时间】 3到5天，可根据企业要求适当调整。以下三部分内容可选讲。 【课程大纲】 上篇：大数据时代的战略管理 一、商业丛林中的生存与重生 1.生存地图 2.商业丛林法则 3.移动互联网时代的重生 二、不安全法则：来自移动互联网的颠覆 1.不安全法则 2.移动互联网的颠覆是一场降维攻击 3.移动互联网的降维攻击将改变很多行业 4.移动互联网为什么能降维攻击 三、迷失法则：以价值重塑战略走向重生 1.迷失法则 2.在迷失中失去方向 3.移动互联网改变商业环境之一：消费者赋权 4.移动互联网改变商业环境之二：中介升级 5.移动互联网改变商业环境之三：产品的颠覆 6.价值重塑战略 7.重生之旅一：传统企业以强化核心优势实现价值重塑 8.重生之旅二：传统企业改变商业模式实现价值重塑 9.重生之旅三：十个传统行业的价值重塑趋势预测 10.走出迷失窘境：重生中的领导力考验
Excel高效数据分析培训课程大纲 【课程背景】 面对浩瀚的数据，如何提炼信息，把需要的信息快速展示给客户和领导？ 公司的经营状况和财务状况到底如何？预算执行情况到底如何？成本费用超支了吗？ 销售收入、成本、费用是否正常？是否出现了异常情况？如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立？ 如何即时发现资金流、销售、财务中的问题？ 员工的构成分布情况如何？员工的流动情况如何？您是否为员工的不断离去伤透了脑筋而不知其原因？ 如何快速分析不同部门不同岗位等对公司的满意率，以便及时发现问题解决问题？ 为什么产品的不合格率持续高位？怎样快速发现问题？ 诸如此类的问题，等等，对任何一位管理者而言，是复杂而繁琐的，您想必一定很累、很烦了吧！ 您想要提高管理效率吗？想要进行科学的管理，而不是仅仅拍脑袋想问题、做决策吗？ 等等…… 本课程将教会您利用Excel快速制作各种统计分析报表的基本方法和大量实用技巧，还将使您的Excel 使用水平提升到一个新的层次，使您的分析报告更加有说服力，更加引人注目！ 【课程特点】 ●系统性：囊括利用Excel进行高效企业日常管理的各方面内容。 ●全面性：全面介绍了Excel工具的在企业日常管理中的典型应用，兼顾Excel使用方法技巧介绍和应用思路启发，注重点面结合。 ●实用性：注重Excel在管理中的实际应用，培训内容紧密结合实际案例。精选数十个源自企业管理过程中的典型案例，极具代表性和实用价值，反映了现实中企业需要解决的问题，具有更强的针对性。 ●示范性：注重强调动手实践，使每个学员有充分的动手机会，及时解决学习中的问题。在进行实例分析时一步一步地递进，清晰易懂，既便于您了解管理决策分析过程，又使读者真正掌握Excel的强大功能。 ●细致性：讲课认真、细致，辅导实验积极、耐心，使每个学员都能够掌握所讲的内容。 ●无忧性：完善的课后服务，随时与老师联系，及时帮助企业学员解决实际工作中遇到的问题和难题。 【课程目的】 ●帮您树立一种正确高效使用Excel的基本理念和思路 ●为您提供一套实用高效的Excel技能和方法 【培训对象】 ●企业的各类管理人员，包括财务总监、财务经理、会计经理、财务主管、预算主管、财务人员、会 计人员；销售总监、销售经理、销售主管、销售人员；生产经理、生产管理人员；人力资源经理、 人力资源主管；审计经理、审计主管；及其他相关管理人员等。 【课程大纲】 第1部分武装自己：快速掌握Excel公式和函数 逻辑更加清楚： 将复杂的数据逻辑判断和处理变得更加清楚和明了（逻辑判断函数的综合应用） 复杂变简单： 将繁琐的加减公式变得更为简洁和科学（各类求和汇总函数的灵活应用） 让数据无处遁形： 需要的数据迅速出现在您面前（功能强大的查找函数及其典型应用）
上海蓝草企业管理咨询有限公司 蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应用型课程；特别关注新技术、新渠道、新知识创新型知识课程。 蓝草咨询坚定认为，卓越的训练培训是获得知识的绝佳路径，但也应是学员快乐的旅程，蓝草企业的口号是：为快乐而培训为培训更快乐！ 蓝草咨询为实现上述目标，为培训机构、培训学员提供了多种形式的优惠和增值快乐的政策和手段，可以提供开具培训费的增值税专用发票。 蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应用型课程；特别关注新技术、新渠道、新知识创新型知识课程。 蓝草咨询坚定认为，卓越的训练培训是获得知识的绝佳路径，但也应是学员快乐的旅程，蓝草企业的口号是：为快乐而培训为培训更快乐！ 蓝草咨询为实现上述目标，为培训机构、培训学员提供了多种形式的优惠和增值快乐的政策和手段，可以提供开具培训费的增值税专用发票。 【课程背景】 如何通过大数据分析了解客户的购买意愿和需求？如何科学组织大数据分析，从而指导各项运营工作的开展？ 如何通过大数据分析，来对产品的绩效分析，发现影响产品绩效的“罪魁祸首”，并进行运营优化和管理？ 如何系统化地整体打造和改进产品绩效？从市场运营到产品创新，如何进行改进？ 企业如何有效的组织产品运营管理？日常的运营管理主要要做什么？ [键入文字]
上海蓝草企业管理咨询有限公司 [键入文字] 如何对产品进行市场细分和定位，挖掘潜在目标客户？刺激潜在需求？ 如何组织各种营销活动，对产品进行展示和包装，提升销售转化率？ 如何优化企业的产品组合，优化品类？设计商品套装、解决方案？ 如何通过消费者研究，开展产品的改进和创新？提升产品吸引力？ 本课程将全方位提供专有技术对电商平台进行全方位的设计和打造！包括以下四大模块内容 基于我们对企业产品生产经营过程和工作模型的多年研究，本课程就是提供一个整体的方法论，拥有多项专有技术对企业产品进行整体的打造！ 关于授课和服务方式 ● 本课程在九阳市场运营中心、雅迪电动车市场部、良品铺子电商团队、中联中科电商营销团队、湖北移动互联网运营中心等几十家企业进行落地实施！ 有专门企业调研诊断的工具和表单，可以 现场落地实施！
https://www.doczj.com/doc/d56256099.html, 大数据分析培训_数据分析师挣多少钱_光环大数据培训 光环大数据作为国内知名的数据分析培训的机构，聘请专业讲师面对面授课，与时俱进及时更新课程体系，为保障学员就业与多家单位进行合作，保障学员就业。光环大数据所有项目都由阿里云真实项目数据，光环大数据成为阿里云授权认证中心，毕业通过相关考试就可以获得阿里云的证书。 从去年7月份开始学习 Udacity 的“数据分析师”纳米学位课程，到现在也算学了不少内容，接下来打算慢慢开始找工作了。既然想要从事数据分析师这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息，这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本次项目即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息，然后进行一些探索和分析，以数据分析来了解‘数据分析’。 数据来源 本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。集搜客是一款简洁易用且功能强大的网络爬虫产品，通过鼠标点选和简单的命令操作即可实现爬虫的定制和运行，这里也推荐一下。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁，极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的，极大的减少了前期数据清理和数据整理的工作量。（笔者毕竟是工作之余完成，时间有限，能省则省）本次爬取信息的时候，主要获得了以下信息： 内容字段岗位名称title月薪month_salary公司名称company所属行业industry公司规模scale融资阶段phase投资人investors所在城市city经验要求experience学历要求qualification全职/兼职full_or_parttime职位描述及任职要求description
数据分析培训提纲 1．概论 数据分析的重要性 （1）贯彻质量管理8项原则的需要 QM的8项原则之一为：基于事实的决策方法。要避免决策失误必须提供足够的信息，以及进行科学决策。 信息：有意义的数据。 数据：能客观反映事实的资料和数字。 要使数据提升为信息，才能将其增值。为此，必须从数据收集和分析上运用科学的方法，使之便于利用。 （2）通过数据的收集和分析可证实QMS是否适宜和有效。 （3）帮助识别和评价QMS持续改进的机会。 （4）增强对各种意见和决策的分析、判断、评审、质疑能力因此，数据分析是保障QMS有效运行的重要手段。 数据分析的一般过程 1.2.1数据收集 （1）收集范围 产品、体系和过程的数据，如：产品检测中的不合格，QMS质量目标完成情况、持续改进情况、过程监视和测量情况等。 事实上在QMS的各个过程中，都会产生一些数据，在管理中必须根据当前及长远目标的需要，确定应收集那些数据，重点如何。
（2）收集方法 1）各种报表和原始记录（注意分类） 2）区域网中的数据库 3）注意明确收集人、收集时间、收集方式、传递方式。 （3）收集的要求 1）及时 2）准确数据的质量，“进来的是垃圾，出去的还是垃圾” 3）完整数据项目齐全，数量符合要求。 1.2.2数据分析、处理 （1）数据的审查和筛选 剔除奇异点，确定数据是否充分 （2）数据排序 按其重要度进行排序，以确定分析处理的对象和顺序 （3）确定分析内容，进行统计分析 （4）分析判断 在统计分析的基础上，以目标值或标准为依据，对统计分析结果（绘图或计算）作进一步分析，以获得指导过程改进的明确信息，找出主要问题和薄弱环节，并提出相应的改进建议。 （5）编写报告 对分析判断得出的规律、趋势整理成报告（附有直观的图表） -1- 1.2.3数据的利用
https://www.doczj.com/doc/d56256099.html, 从零开始学数据分析_光环大数据数据分析培训 基本答一下吧，但是不是很准确，只了解大致情况（杭州），带有某种行业自黑。 一、第一阶段（一般岗位叫数据专员） 基本学会excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了 二、第二阶段（数据专员~数据分析师） 这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。 三、第三阶段（数据分析师） 统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT 和excel一定要溜。这些技术就够了，能应付大多数传统公司业务和互联网业务。 四、第四阶段（分裂） 数据分析师（数据科学家）、BI等：这部分一般是精进统计学，熟悉业务，机器学习会使用（调参+选模型+优化），取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态。 可视化工程师：这部分国内比较少，其实偏重前端，会highcharts，d3.js,echarts.js。技术发展路线可以独立，不在这四阶段，可能前端转行更好。 ETL工程师：顾名思义，做ETL的。 大数据工程师：熟悉大数据技术，hadoop系二代。 数据工程师（一部分和数据挖掘工程师重合）：机器学习精通级别（往往是几种，不用担心不是全部，和数据分析师侧重点不同，更需要了解组合模型，理论基础），会组合模型形成数据产品；计算机基本知识（包括linux知识、软件工程等）；各类数据库（RDBMS、NoSQL(4大类)） 数据挖掘：和上基本相同。 爬虫工程师：顾名思义，最好http协议、tcp/ip协议熟悉。技术发展路线可以独立，不在这四阶段
从零基础到精通入门，大数据分析培训课程可以这么学 大数据是一门复杂的学科，学起来相对于其他学科比较难，这与他的薪资是想匹配的，我们都知道，对于大数据人才，公司都是视为瑰宝的，薪资给的都比较高，对于大数据分析培训课程来说，只是可以让你系统的学习大数据知识，找到大数据的项目进行实战，相对于自学来说时间会短一些，学的更加系统一点。下面关于大数据分析培训的问题来纠正一下对于培训观念的正确理解以及有些大数据培训的偏见的一些看法： 1、有很多不经过培训的大数据工程师经常说不需要培训，但当你错失了毕业前的机会，或者你自己当初没好好学(大家都会犯错误)，你再想入这个行，又没有人脉，你除了找培训还有什么办法呢。有很多大学，老师就没项目，学生到哪去参加项目。 2、还有一些没经过培训的大数据工程师瞧不起培训过的，事实上，经过培训出来的，现在变成大牛的，大有人在，有CEO的，有首席架构师的，只是起步的方式不一样，英雄不问出处 大数据培训和你学习一样，首先要注意以下四点： 1、学习的第一个月是关键，再累再苦一定要努力和坚持，过了一个月后，后面学习越来越轻松;4个多月学习你当成一次旅行，有兴奋自然有辛苦，只要坚持一个月，只要坚持一个月，只要坚持一个月，重要的事说三遍! 2、学大数据无非是多敲代码，碰到问题15分钟解决不了就问老师。帮你卸下包袱，轻装前进，才是培训机构的价值，多敲代码多问老师。 3、想成为好的大数据工程师，在解决了问题以后要思考为什么，有没有更好的办法，掌握编程思想的工程师才叫工程师，否则就是代码民工，你的职业生涯发展会受到不少限 制。 总之：大数据培训要根据自己的自身情况来看，不管是培训还是自学都需要好好学习，对目标有不断的追求，不断完善自己。 了解了大数据分析的具体情况大家有没有想跃跃欲试呢？现在就给大家推荐一个优秀的平台——容大职业全平台大数据分析课程。不仅聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，即使刚开始学习的小白也可以掌握了解大数据分析。 希望以上这些对于想学大数据分析的人有所帮助！更多大数据课程相关问题，欢迎咨询容大
随着大数据就业的热潮持续加温，许多从未接触过该行业的人开始转型到这一行业中来，虽然大数据的进入门槛并不高，但是对于一些小白来说学习起来还是有一定的难度的，很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，接下来就简单的给大家介绍下大数据培训的基本课程有哪些，供大家进行参考。 第一阶段：大数据基础——Java语言基础方面 此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等。 第二阶段：Linux&Hadoop生态体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 第三阶段：分布式计算。
（1）分布式计算框架 Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming 大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（https://www.doczj.com/doc/d56256099.html,） （2）storm技术架构体系 Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战 第四阶段：大数据项目实战（一线公司真实项目） 数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用 第五阶段：大数据分析—AI（人工智能） 主要是讲解Data Analyze数据分析基础、数据可视化、sklearn中三类朴素贝叶斯算法以及Python机器学习等提升个人能力的内容。
、 阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍： 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloud Certified Professional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力： 具备大数据相关的基础知识 了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求 了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数 据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使 用数据 掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编程 … 熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且能 设计与开发可视化大屏和商业报表 掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项 目的影响并提供相应解决方案 掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据 基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果 的质量 能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的 理解设计合理的数据分析方案 掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析 等 能够独立撰写数据分析项目报告 阿里云认证的报名方式： ) 报名入口为 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识：
数据分析培训提纲 1．概论 1.1数据分析的重要性 （1）贯彻质量管理8项原则的需要 QM的8项原则之一为：基于事实的决策方法。要避免决策失误必须提供足够的信息，以及进行科学决策。 信息：有意义的数据。 数据：能客观反映事实的资料和数字。 要使数据提升为信息，才能将其增值。为此，必须从数据收集和分析上运用科学的方法，使之便于利用。 （2）通过数据的收集和分析可证实QMS是否适宜和有效。 （3）帮助识别和评价QMS持续改进的机会。 （4）增强对各种意见和决策的分析、判断、评审、质疑能力 因此，数据分析是保障QMS有效运行的重要手段。 1.2数据分析的一般过程 1.2.1数据收集 （1）收集范围 产品、体系和过程的数据，如：产品检测中的不合格，QMS质量目标完成情况、持续改进情况、过程监视和测量情况等。 事实上在QMS的各个过程中，都会产生一些数据，在管理中必须根据当前及长远目标的需要，确定应收集那些数据，重点如何。 （2）收集方法 1）各种报表和原始记录（注意分类） 2）区域网中的数据库 3）注意明确收集人、收集时间、收集方式、传递方式。 （3）收集的要求 1）及时 2）准确数据的质量，“进来的是垃圾，出去的还是垃圾” 3）完整数据项目齐全，数量符合要求。 1.2.2数据分析、处理 （1）数据的审查和筛选 剔除奇异点，确定数据是否充分 （2）数据排序 按其重要度进行排序，以确定分析处理的对象和顺序 （3）确定分析内容，进行统计分析 （4）分析判断 在统计分析的基础上，以目标值或标准为依据，对统计分析结果（绘图或计算）作进一步分析，以获得指导过程改进的明确信息，找出主要问题和薄弱环节，并提出相应的改进建议。 （5）编写报告
千锋教育Java培训课程大纲 很多朋友都慕千锋之名来咨询千锋Java课程大纲的事情，现在，千锋老师就将完整的千锋Java课程大纲公布出来，希望能够帮助有意来千锋学习的朋友增进了解。 阶段一的Java基础。 JavaEE的学习内容从计算机基本概念，DOS命令开始，为你入门编程语言扫盲，什么是程序，如何配置JAVA开发环境，JAVA编程的过程是怎样的，JAVA 有什么物特点，程序是如何运行的，这些你都可以在这里得到答案。接下来是介绍JAVA编程的基础语法，共分为10个知识点，我们将学习变量，基本数据类型，进制，转义字符，运算符，分支语句和循环语句等，以达到训练基础语法和逻辑能力的目的。还有对数组、面向对象和异常处理等。 阶段二是javaWeb的学习。Web前端开发基础和框架、Servlet和JSP在Web后端的应用、Web后端开发相关专题、MVC和分层架构以及项目开发流程及CASE工具的使用等。 阶段三是java框架。框架是程序中另一种存储数据的方式，比直接使用数组来存储更加的灵活，在项目中应用十分广泛。同时，框架整合开发（SSH/SSS）、RESTful架构和移动端接口设计、第三方接口和在线支付功能、网站安全和
Spring Security应用实战、复杂用户交互处理和Spring Web Flow的应用、MyBatis的应用和SSM整合，我们将深入研究其中涉及到的数据结构和算法，对学员的技术深度有了一个质的提升。 阶段四是java+云数据。亿级并发架构演进、Linux基础、搭建tomcat环境以及大数据开发云计算等高级Java教程，是Java技术的高端知识。其中穿插项目实战演练，企业真实项目供学员应用学习，进行知识体系的“二次学习”。 阶段一是java基础，经过对基础阶段的学习，可以让学员清晰JavaEE开发工程师的定位及发展规划，同时鼓舞学员做好迎战的心理准备。阶段二是javaWeb，是进阶阶段，掌握Java的基本语法，数据类型及各种运算符，开始可以写一些运算相关的程序。阶段三是java框架，框架是程序中另一种存储数据的方式，比直接使用数组来存储更加的灵活，在项目中应用十分广泛。同时，我们将深入研究其中涉及到的数据结构和算法，对学员的技术深度有了一个质的提升。阶段四是java+云数据，亿级并发架构演进、Linux基础、搭建tomcat 环境以及大数据开发云计算等高级Java教程，是Java技术的高端知识。其中穿插项目实战演练，企业真实项目供学员应用学习，进行知识体系的“二次学习”。
大数据培训课程大纲是什么 众所周知，大数据是当前最热门的技术岗位，也是未来发展的一个趋势，因此，大数据发展前景是毋庸置疑的，很多同学都打算学习大数据相关知识然后到大数据行业分一杯羹，那么大数据的培训课程内容是大家最为关心的。下面给大家介绍一下大数据课程内容。 大数据培训课程都教些什么？就目前而言，并没有一个规范的课程大纲，因为大数据刚刚兴起，还在处于发展阶段，课程内容都是由it培训机构自己研发，所以不同it培训机构课程内容会有区别的。大家如果想了解大数据培训课程内容请与自己所就读的培训机构的课程为准。事实上大数据的技术还是基于软件开发技术衍生的，学习大数据库同样学会编程才行，没有编程技术肯定是做不了大数据相关技术的。以下是千锋教育的大数据培训课程内容，希望能对你有所帮助。 千锋教育的大数据课程体系是分八个阶段的学习：
第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java 语言的概念、字符、流程控制等 第二阶段了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，学习JavaScript交互功能的开发应用。 第三阶段JavaWeb和数据库 第四阶段Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell脚本编程、Linux权限管理等基本的Linux使用知识，了解Linux常见版本，通过实际操作学会使用。 第五阶段Hadoop生态体系，Hadoop是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。 第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。 第七阶段Storm实时开发，Storm主要用来处理实时计算的问题，这一阶段需要讲解Storm的架构原理、安装部署、实战演练，同时穿插卡夫卡的体系、使用、发布、订阅等。 第八阶段项目案例，前七个阶段都是理论知识的学习和实战演练，到了这一时期应该将所有知识通汇贯通，通过实战快速培养动手能力，保证工作能力。 千锋教育重金聘请一流核心骨干讲师，打造互联网大数据课程。让学员在技术的道路上捷足先登，做IT技术达人，成就人生理想。千锋大数据采用全新教学理念，课程中采用企业真实项目，让学员亲身体验企业级项目开发。血拼20
大数据分析方向教学计划
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大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python
数据分析师在哪培训学习好？ 数据分析师的需求量变大也带动了数据分析师培训机构的相继兴起。许多人想通过数据分析培训的方式进入并融入这个行业，但是面对网上琳琅满目的推荐，很多人会担心被骗走学费却又学不到东西，又担忧自己掏了大笔的培训费，去了个不靠谱的机构，于是会去知乎、百度等地方提问，数据分析师培训机构哪一家好？数据分析师在哪培训学习好？网上给出的答案很多，下面简单为大家总结了几点： 选择大数据分析培训机构的首要条件： 其实这个第一步是很重要的，前提你得看自己是否对数据感兴趣，是否热爱数据，其次就是挑选一家好的大数据分析培训机构，现在市面上的大数据分析培训机构琳琅满目，有的周期长，有的学费贵，有的学校大。每个学校可能都有一定的实力，但是真正做到花大成本，开不同的班次确实很少，因为每个人的基础和经验不一样，如果大家鱼龙混杂的在一起学习，那么学习进度自然不一样，这里我要提到光环大数据，光环大数据的课程是针对每个人不同的基础进行开班的，简单点说就是把有基础的，有点基础的，没基础的等等放在不同的班级进行学习，这样做成本很大，但是也提高了学员的学习能力和能学到的东西。所以类似于这样的培训学校是比较值得选择的。 选择的大数据分析培训机构能否最终目的： 选择培训无非就是为了就业，大家都想进入这个行业，但是只有通过培训系统的学习才能更好的融入到这个行业，我们要明白这一点，那么在选择培训班的时候我们也要看清这一点，这家机构是否能够包就业。 提到这个很多人可能会有点不屑，但是真正能够包就业不仅仅是就业这一层次的，你往深层次的考虑就是，既然它能够包就业，那么证明这家机构有一定的实力，并且经常与企业之间进行交流，按照企业的需求来制定课程，这样不是很完美吗？打比方说，光环大数据的包就业，企业化定制实训，定向人才输送。根据企业化定制实训的课程不仅向学员输送了知识，还与企业之间接轨，连接学员和企业之间的实战训练，为日后更好的融入企业，选择就业。既然涉
大数据培训机构哪个靠谱 大数据行业人才的巨缺，企业对技术人才的渴求，激发了一批对大数据技术感兴趣的人的的学习欲望。对于大数据的学习，千万不能盲目学习，先要找准方向，判定是不是真正的大数据技术再开始学习。 面对你搜集到的众多自学大数据课程，先做一个筛选，什么？不知道怎么筛选？来，给你一个秘诀！ 大数据课程偏HTML5、Java、可视化、测试，一律不要，凡是你手里的课程比重这些占主要的份额，直接PASS吧，这都不是真正的大数据技术。接下来再来精准技术筛选： 大数据偏HTML5 课程偏重HTML5、css、HTMl、AJAX、jQuery、AngleJs、Js等内容讲解大数据偏Java 课程偏重Java、JavaWeb、Spring、SpringMVC、MyBatis、HTCargo项目实战。 大数据偏大数据可视化 课程偏重Photoshop、Javascript及可视化工具，就职大数据运维工程师。
薪资低、就业慢，岗位少。 大数据偏测试课程 课程偏重数据库管理系统（DBMS）、VBScript脚本语言等。 那我们自学大数据课程都有哪些技术才是真正的大数据技术呢？别着急，真正的课程大纲，马上呈现！ 按照下面五个阶段开始学习，循序渐进！ 阶段一、大数据基础——java语言基础方面 （1）Java语言基础 Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类 （2）HTML、CSS与JavaScript PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript 交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用 （3）JavaWeb和数据库 数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕 阶段二、Linux&Hadoop生态体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系 （1）分布式计算框架 Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming
阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍： 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloud Certified Professional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力： ●具备大数据相关的基础知识 ●了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求 ●了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数 据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使 用数据 ●掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编 程 ●熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且 能设计与开发可视化大屏和商业报表 ●掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项 目的影响并提供相应解决方案
●掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据 ●基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果 的质量 ●能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的 理解设计合理的数据分析方案 ●掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析 等 ●能够独立撰写数据分析项目报告 阿里云认证的报名方式： 报名入口为3.PNyzrX 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识： 通用IT的知识： ●具备基础的IT知识，熟练使用Windows、MAC、Linux等操作系统中 的至少一种 ●了解大数据相关的基础知识，如定义、特征、实际应用案例等 ●了解关系型数据库的基本概念：数据库，表，索引，视图，存储过程， 函数等 ●了解云计算、开源大数据Hadoop生态圈中的主要产品、阿里云数加主 要产品和服务 ●了解软件工程的基本流程 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证相关的学习方法、学习资料及培训课程：
大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python
大数据分析-大数据分析培训机构 大数据分析培训机构哪个不错？千锋小编认为，一个好的大数据分析培训机构应该真正传授给学生技术，让学生用自己的技术拿下各大企业抛来的橄榄枝。所以看一个培训机构出来的学生技术水平如何、就业情况如何才是关键因素。 相信每一个想学习大数据分析的小伙伴，都是抱着自己远大的理想和对未来的憧憬选择行业的。对于我们95后来说，发展前景比薪资更加重要，当然了，如果鱼和熊掌能够兼得是再好不过了。 大数据的火爆发展，优越的就业前景，正是给了我们新一代年轻人以契机，让我们为了自己远大的理想去奋斗，选择一个能够帮助自己掌握大数据分析关键技术的培训机构，才是我们现在需要做的。 千锋大数据分析培训机构，一直专注于互联网技术培训，每年培训和输送近万名移动互联网研发人员，是唯一真正获得企业一致好评的移动互联网培训机构，从千锋走出的学员在业界得到了广泛认可。
尤其是我们大数据专业的学生，更是给力，经过千锋各路大神讲师24周孜孜不倦地打磨，每一个人都整装待发，迫不及待的想去迎接自己的未来，经过两周的努力，千锋大数据学生每个人都收获满满，人均两三个offer在手，上万的工资待遇，这才是我们大千锋人的风采。 千锋学生之所以能在大数据行业笑傲领跑，与学生的努力息息相关，更与千锋教育每一位大数据讲师息息相关。千锋用实力告诉你，想要高薪就业，想要美好未来，只要你来，千锋一定能帮你实现。 千锋不仅仅注重学生的专业技能培训，还注重学生的素质培养，开班第一天起，每节课的课前十分钟分享，锻炼学员的沟通表达能力，在工作中减少沟通成本即是提高工作效率。加上毕业前的就业指导课和专业的素质培养课，帮你规划未来的就业方向，模拟面试，营造真实的面试环境，提高学员的求职成功率。 大数据分析培训机构哪个不错？千锋教育大数据分析培训期待你来考察学习！
《大数据、云计算系统架构师顶级课程》 兄弟连大数据培训、云计算架构师顶级课程 中国在线职业教育领导品牌 目录目录 二、课程背景 三、课程简介 四、学习方式 五、学习周期 六、招生对象 七、就业方向 八、就业薪资 九、大数据讲师团队 十、大数据专业技术图谱 十一、课程大纲（详细） 阶段一、大数据、云计算大数据开发技术 课程一、大数据运维之基础 课程二、大数据开发核心技术从入门到精通 课程三、大数据开发核心技术大数据仓库精讲 课程四、大数据协作框架精讲 课程五、大数据开发框架大数据工具精讲 课程六、大数据核心开发技术分布式数据库从入门到精通 课程七、大数据核心开发技术实时数据处理 中国在线职业教育领导品牌 课程八、技术实战之基础篇语言从入门到精通 课程九、大数据核心开发技术内存计算框架精讲 课程十、大数据核心开发技术深入剖析 课程十一、企业大数据平台高级应用. 课程十二、项目实战：驴妈妈旅游网大型离线数据电商分析平台 课程十三、项目实战：基于号店的电商实时数据分析系统 课程十四、项目实战：基于美团网的大型离线电商数据分析平台 课程十五、大数据高薪面试剖析 阶段二、阿里云企业级大数据认证技术培训 课程十六、全面理解阿里云上的数据处理和分析 阶段三、大数据、云计算企业级核心应用 课程十七、深入性能调优 课程十八、企业级开放必备高级技术（集群 集群 阶段四、大数据、云计算分布式集群、级别网站性能优化 课程十九、大数据高并发系统架构实战方案( 负载均衡、、共享存 储、海量数据、队列缓存) 课程二十、大数据高并发服务器实战教程 项目实战：级通用电商网站性能优化解决方案 阶段五、大数据、云计算数据挖掘、分析机器学习 课程二十一、玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术( 算法、工具、决策树)
《数据分析》课程教学大纲 课程代码：090141122 课程英文名称：Data analysis 课程总学时：32 讲课：32 实验：0 上机：0 适用专业：信息与计算科学 大纲编写（修订）时间：2017.11 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 本课程是信息与计算科学专业的一门专业必修课，通过本课程的学习，可以使学生获得分析和处理数据的理论与方法，能够从大量数据中揭示其隐含的内在规律、发掘有用的信息、进行科学的推断与决策。本课程为学生学习新知识和后续开设的《大数据算法》、《数据挖掘》等课程打下良好的基础。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1 知识方面的基本要求 通过本科程的学习，使学生掌握： 1）要求学生了解数据分析的基本内容及应用领域，学会如何对已获取的数据进行加工处理，如何对实际问题进行定量分析，以及如何解释分析的结果; 2）掌握几种常用数据分析方法的统计思想及基本步骤，且能够利用统计软件，较熟练地解决实际问题中的数据分析问题。 2 能力方面的基本要求 通过各个教学环节逐步培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力和自学能力，培养学生综合运用所学知识去分析解决实际问题的意识和能力。 3 技能方面的基本要求 通过本课程的学习，使学生 1）对于已获得的数据，能够通过相应的统计软件描述数据的分布及其数字特征； 2）能够建立线性回归模型分析和预测； 3）能比较不同数据之间的差异，并且能够进行分类、判别； 4）能利用主成分方法处理高维数据； 5）能够建立模型对数据进行分析和预测。 （三）实施说明 1 本大纲主要依据信息与计算科学专业2017-2020版教学计划、信息与计算科学专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。 2 课时分配仅供参考。 3 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法和采用多媒体等现代化手段开展教学，通过习题课和讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。 （四）对先修课的要求 本课的先修课程：概率论与数理统计。 （五）对习题课、实践环节的要求 1 对习题课的要求：建议安排2次共计4学时的习题课。第一次习题课在主成分分析理论课之后安排2学时。复习内容为数据的描述性分析、回归分析、方差分析、主成分分析的理论及