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大数据人才缺口TOP5
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Theoretical and practical two-way parallel
Java基础
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 通讯录系统培养方向：
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、继承、多态等特性；掌握抽象类接口的特点和使用方式；充分理解并运用Java面向对象思想来进行程序开发; 熟练使用常用类解决复杂问题；掌握异常的体系和处理机制；深入理解集合类的特点和底层实现原理；掌握集合类的常用方法;熟练掌握File类和多种IO流读写其他设备数据的方法；培养阅读源码的习惯和能力; 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JavaEE核心:
前端技术 数据库 JDBC技术 服务器端技术 Maven Spring SpringBoot Git培养方向：
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; 服务器基本使用；Web工程创建; 服务器技术结合前端和数据库技术，使用MVC模式进行B/S架构项目的开发工作; Maven项目构建和管理; 熟悉Spring模块结构和作用；如何对组件对象进行参数注入；Spring声明式事务处理；理解SpringIOC和SpringAOP; 使用SpringBoot简化项目开发; 常用版本控制器Git的使用Hadoop生态体系
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培养方向：
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、使用以及调优; Phoenix基本使用; 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; Kafka消息队列; Oozie、Azkaban项目流程调度开发工具; Hue开源Hadoop UI系统；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;Spark生态体系:
Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink培养方向：
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项目实战+机器学习:
高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习培养方向：
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就业指导:
企业面试前期准备与技巧 专业指导 企业面试复盘培养方向：
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）Warm heart service
手把手教学，每一位学员的疑问随时解决，不拖延！
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武汉当选哪家大数据培训机构好？2021大数据人才需求增长，武汉北大青鸟大数据培训机构助你拿下高薪??。学习大数据分析技术，拿高薪就是这么简单，如果你想要获取大数据技术，还在等什么呢，武汉大数据培训机构等你来学习！
一，大数据分析的五个基本方面
1，可视化分析
其实大数据分析的使用者一般有大数据分析，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析都有一个共同的目的那就是可视化分析，大家会问为什么？原因很简单可视化分析能够将一大堆的乱七八糟的数据很简单的呈现出大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就比如看图说话一样简单明了。
2，数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更的处理大数据，如果个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3，预测性分析能力
大数据分析重要的应用领域之一那就是预测性分析，从杂乱的大数据中挖掘出特点，再通过科学的建立出模型，然后可以通过模型带入新的数据进行整合，从而预测未来的数据。
4，语义引擎
大数据分析广泛应用于互联网数据挖掘，可从用户搜索的关键词、标签关键词、或者其他输入词语进行，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5，数据质量和数据管理
其实大数据分析离不开数据质量和数据管理两个地方，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在数据研究还是在商业应用领域，都能够增加分析结果的真实性和有价值性。
大数据培训分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
二、大数据培训机构是如何选择适合的数据分析工具？
首先要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：
1.交易数据（TRANSACTION DATA）
大数据平台能够获取时间跨度很大、具有海量的结构化交易数据，这样就可以对更加广泛的交易数据类型进行分析，它不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括了行为交易数据，比如Web服务器记录的互联网流数据日志等。
2.人为数据（HUMAN-GENERATED DATA）
非结构数据主要存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。
3.移动数据（MOBILE DATA）
能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据（如搜索产品的记录事件）到个人信息资料或状态报告事件。例如地点变更及时报告个人新的地理编码。
4.机器和传感器数据（MACHINE AND SENSOR DATA）
这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，也可以自动向服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网（IoT）所产生的主要例子。是以物联网的数据进行构建分析模型，连续监测预测性行为。
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