开班提醒 ]
上海大数据开发课程
秉承“教育改变生活”的教育理念
在大数据时代，经济研究的范围和研究对象的扩大，对传统的经济研究方法表现出明显的不适应性，这就需要研究方法的创新。
首先，由于数据采集、传输、存储和分析处理能力的限制，传统的统计分析通常采用少量样本进行研究，容易导致数据丢失、分析不完整等缺陷。
在大数据时代，数据采集、传输、存储和分析的能力有了很大的提高。大量的数据资源可以满足经济研究中对大样本数据的需求，有时可以对整个样本进行分析和研究，这大大提高了经济研究的准确性。
| Java基础 | JAVA开发简介 基本语法、运算符 流程控制语句 数组 函数 面向对象 常用类库 异常 io系统 集合泛型 线程 网络编程 阶段测试。 |
| Javaweb |
html+css;html5+css3;jquery;WEB服务器、开发工具-MyEclipse;HTTP协议;请求与响应;JavaWeb开发之Servlet、Servlet3.0;数据库;JDBC;javascript;JSP;MVC;数据源;会话管理;过滤和监听;异步请求;阶段测试。 |
| JavaEE高级+Linux课程+分布式计算 | Jspring框架、mybatis框架、nio、JVM、maven框架、LINUX、MYSQL分库分表、读写分离、JAVA搜索引擎、Redis、消息队列、分布式计算框架、项目实战。 |
| 离线数据分析平台Hadoop | Hadoop初步; Hadoop分布式文件系统HDFS; MapReduce; Hadoop HA; Hive; Flume;Sqoop; HBase; YARN; 项目实战。 |
|
实时数据分析平台Storm |
python基础; Storm框架; Storm集群; 日志监控业务;Kafka; 项目实战 |
|
Scala语言与Spark |
Scala语言; Spark; 机器学习;spark与HIVE; 项目实战 |
|
就业指导 |
企业面试前期准备与技巧;企业面试实战 |
|
我是零基础 |
零基础入学勤能补拙 |
我想技能提升 |
已有的技术太落伍担心被企业淘汰 |
|
我想转行 |
现有工作枯燥，工资太低 |
我是应届毕业生 |
求职压力大同专业市场需求饱和 |
|
我是在校大学生 |
对所学专业没有兴趣为日后就业提早打算 |
|
|
麦肯锡全球研究院,给出了大数据的定义是:大规模的采集、存储、管理、分析,远远超出了传统的数据收集的范围,数据库软件工具的质量数据,数据传输快,各种各样的数据类型,和低密度的四大特点。
大数据可视化的实际应用已经深入应用到所有行业,包括通信、能源、医疗、零售、游戏、体育、影视、旅游、交通、等所有行业能产生巨大的经济价值从数据收集、传输、存储、分析和其他链接,和全球企业可以从中受益。
真正的大数据行业，82%的主讲是hadoop、spark生态、storm的实时开发。市场上所谓的“大数据”机构85%基本上都是关于JAVA/PHP数据或数据库的学习(大数据课程内容不超过15%)，初学者请一定要认识到自己想学的并不是真正的大数据!!
1.技术新、内容全
课程的技术点全面，全部都是当前行业内流行、新版的Java、数据库、前端、数据分析、数据计算和数据挖掘技术。
2.采用案例式教学
整个课程以案例为主线，贯串学习知识点和技术点。通过专家讲师和企业导师的带领，使学员可以具有独立开发大型网站的能力。
3.编码、设计规范
课程中的项目案例完全采用企业编码规范和设计规范，例如阿里巴巴Java规范、合作企业Java规范等，提高学员编码规范性，增强程序的可读性和维护性。
4.企业大牛指导项目
为了要学员毕业后快速适应企业环境，特地从IT名企引入技术总监或项目经理，作为学员的项目导师，指导和管理项目研发过程、要学员真正体验企业开发过程。
优就业为学员打造的个性化、差异化就业流程，致力于帮助学员优质就业。优就业会根据学员意愿建档统计就职意向，为学生提供理论+实战+实训的培训服务。学员完成毕业考核后，将会接受一对一的就业指导服务。优就业了解合作企业的岗位需求，可针对各岗位进行差异化培训。同时，会定期举办企业上门招聘双选会，学员可以与心仪的企业面对面沟通，并得到优就业的大力推荐。
课程覆盖面广,几乎覆盖了企业80%以上的业务模式。学员完成学业后可胜任多种岗位。大数据分析师、业务数据分析师、数据产品经理、业务数据挖掘师、建模数据挖掘师、高级数据产品经理、高级系统架构师、运维架构师等。
课程体系分阶段由浅入深;各阶段亦可独立讲授;课程配置不盲从大流;完全遵从市场对职业人才的需求进行考虑。另有职业素养课程打造全面的就业能力,旨在提升习惯、能力、意识。
1
衡量学员的能力不是看学了多少，而是能熟练运用多少;情景化教学，实战化训练，便学边练，边练边学;学习过程就是完成"从一个小白成为一名优秀员工"的工作任务!让学习由传统的压迫式转化自我主动式，目标明确!
2
课程体系严密，围绕企业需求，以实战项目导入教学体系;模块课程完整，每个模块对应一类岗位，将所有岗位能力对应到各个模块;课程内容全面，所有课程内容吸纳大数据技术，全面覆盖了各个知识点。
曾参与多项重点工程项目的开发和设计，如中国石化加油卡网上营业厅、中国工商银行统一消息平台、黑龙江联通增值业务综合运营平台等。精通SSH框架，对大数据领域中的常用框架Hadoop、Hive、Flume、Kafka等有深入研究。
精通Hadoop、Spark、Hive、Hbase、Sqoop、Flume、Kafka等大数据相关技术，擅长分布式数据库技术在大数据分析场景下的具体应用。熟练掌握spring、 springMVC、mybatis、struts2、 hibernate等框架。
精通SSH、SSM等J2EE架构体系设计和开发流程。熟悉Oracle、MySQL等关系型数据库及Redis非关系型数据库。精通Hadoop、Storm、Spark等大数据领域中的常用框架，擅长结合业务从大量数据中梳理计算模型。
计算机基础知识包括三个主要领域，包括操作系统、编程语言和计算机网络。操作系统应该着重学习Linux操作系统，编程语言可以选择Java或Python。
数据库知识是学习大数据相关技术的重要基础，大数据技术系统有两个基础，一个是分布式存储，另一个是分布式计算，因此存储对大数据技术系统具有重要意义。
从学科角度看，大数据涉及数学、统计学、计算机三大学科。因此，对于大数据从业者来说，数学和统计学知识是相对重要的。
