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西安大数据培训哪里好

    大数据是一个比较新型的行业,随着时代的进步经济的发展,大数据是不可或缺的,行业前景可观。在西安,比较好的大数据培训机构是西安中公优就业培训机构。学校的培训课程大概分为六个阶段进行指导教学,分别是Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系。学校为了让学员选择优质课程,设置了免费的试听体验课,大家可以先体验在选择到校报名学习。
西安大数据培训哪里好

大数据是什么意思

    大数据就是一种数据集合,具有数据量大、处理速度快、类型多样、价值密度、真实性等特点,在获取、存储、管理、分析等方面,大大超出了传统数据库软件工具的能力。
    大数据技术是从大规模数据库,分布式文件系统,云计算平台,互联网和可扩展的存储系统等各种类型的数据中,快速获得有价值的信息。整个过程从数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测直至结果呈现。
    大数据的主要作用有三点,一是大数据使决策更加科学有效。二是大数据创造更多的新产业和新业态。三是大数据改变了人们的生产生活方式。
    大数据智能时代已来临,有机遇也有挑战。在未来,大数据应用将会转为理性发展,前景乐观,大量的企事业单位将实现数字化转型,以适应新时代的需要。因此,我们要充分认识到大数据的重要作用和意义,积极主动的学习大数据,运用大数据,让大数据更好的帮助我们决策、推动经济发展、方便群众生活。
 

西安大数据培训机构

    大数据不仅仅是数据量大,重要的是对大数据进行分析,获取智能的、深入的、有价值的信息并合理应用,这就需要使用者具备一定的数据分析运用能力,要达到这一目标,需要经过系统的学习和培训,方能游刃有余。目前,在西安大数据培训机构有几家,各有特色,其中西安中公优就业培训机构相对来说比较不错,学校开设的大数据培训班课程设置科学合理,封闭式小班教学,知名教师亲自授课,通过真实项目案例,采用四分理论六分实战的教学模式,面对面手把手教学,保证学员的学习效果。

西安大数据培训班内容

课程阶段 课程主题 学习内容
第一阶段 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
第二阶段 JavaEE核心 前端技术 数据库 JDBC技术 服务器端技术 Maven Spring SpringBoot Git
第三阶段 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
第四阶段 Spark生态体系 Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink
第五阶段 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
第六阶段 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
 

西安大数据培训费用

    西安中公优就业IT培训开设的大数据培训班课程内容涵盖大数据开发、运维、分析、挖掘等各个阶段,又分为多个班型,学费在几千元到一万多元不等。为了给学员提供良好的学习体验,西安中公优就业提供免费体验课,可以先体验后选择。大家在选择培训机构时,一定要认真对比,选择性价比高的机构,不要盲目选择以免浪费时间和费用。

 
—— 自主研发课程,内容科学完善 ——

    课程内容涵盖知识点广,课程包括HTML5&CSS3、jQuery、AJAX&JSON、Servlet、JSP、Spring、SpringMVC、MyBatis、Maven、Linux、Redis、Git/Git Hub、MongoDB等,课程内容与时俱进,紧跟市场需求,课程难度由浅入深。层层递进深入。
 
—— 理论+实战 ——

    学校课程采取四分理论六分实战的合理教学方式,课程设置科学合理;
 
—— 强大的师资力量 ——
 
    学校业内大咖级的师资亲自授课,真实项目Leader,行业经验、案例精髓,毫无保留倾囊相授;
 
—— 就业服务 ——
 
    学校与多家名企合作,定期举办名企双选会,专属就业老师根据学员的学习情况进行专属的就业指导。

 
大数据就业前景
    大数据作为一个全新的互联网行业,发展态势良好,就业前景广阔,大数据行业的未来将呈直线上升趋势。学员学成后可以在大数据开发分析、物联网和人工智能领域发展,具体岗位有:大数据工程师、大数据开发工程师、大数据维护工程师、大户数研发工程师、大数据架构师、大数据分析师、大数据挖掘师、大数据运维工程师等。
 
西安中公优就业大数据培训机构地址
 
陕西分部:西安市新城区东五路48号
大数据分析挖掘从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面,对杂乱无章的数据,进行萃取、提炼和分析的过程。
 
1、可视化分析可视化分析,指借助图形化手段,清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析,即借助可视化数据分析平台,对分散异构数据进行关联分析,并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。
 
2、数据挖掘算法数据挖掘算法,即通过创建数据挖掘模型,而对数据进行试探和计算的,数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法多种多样,且不同算法因基于不同的数据类型和格式,会呈现出不同的数据特点。但一般来讲,创建模型的过程却是相似的,即首先分析用户提供的数据,然后针对特定类型的模式和趋势进行查找,并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数,并将这些参数应用于整个数据集,以提取可行模式和详细统计信息。
 
3、预测性分析预测性分析,是大数据分析最重要的应用领域之一,通过结合多种高级分析功能(特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等),达到预测不确定事件的目的。帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系,并运用这些指标来预测将来事件,为采取措施提供依据。