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發布時間:2021-05-18 16:50:17來源：尚訓網綜合
未來3至5年，中國需要150萬左右的大數據相關人才，目前大數據從業人數不足50萬，市場需求遠遠得不到滿足。
2018年大數據行業起薪突破20萬每年，比互聯網普通技術開發人員多出1.34倍，且招聘人數擴大為7.8倍。
大數據對接金融、電商、醫療、新零售、物聯網、工業、農業、交通和能源等行業，人才需求量持續擴大。
前有萬達集團60萬年薪聘請大數據人才，后有大數據專業畢業生20w年薪就職，大數據人才“重金難覓”
1.各行業數據分析、數據挖掘從業人員
2.在校數學，計算機，統計等教師和學生
3.經濟，醫學，生物研究等院科研人員
4.數據分析，數據挖掘興趣愛好者及轉行人士
達內時代科技集團成人類課程方向：Java企業級應用軟件工程師、Java互聯網架構軟件工程師、Java大數據工程師、Web前端開發工程師、網絡運維與網絡安全、Linux云計算工程師、Python 人工智能軟件工程師、國際嵌入式軟件工程師、C++國際軟件工程師、PHP/web.3.0互聯網工程師、國際軟件測試工程師、Android軟件工程師、IOS軟件工程師、.NET軟件工程師、全鏈路UI設計師、商業插畫、商業視覺設計課程、產品級UED交互設計師、全棧式CAD設計師、產品經理、VR開發工程師、VR次世代模型師、高級網絡營銷師、新電商運營官、企業級影視視效、人力資源經理人課程、總賬會計課程 。
大數據分析師可以使企業清晰的了解到企業現狀與競爭環境，風險評判與決策支持，能夠充分利用大數據帶來的價值，在進行數據挖據與展現后，呈現給企業決策者的將是一份清晰、準確且有數據支撐的報告，所以，大數據分析師已經不只是IT工作人員，而是可以參與到企業決策發展制定中的人物。那么，天津和平區大數據分析培訓班哪家好?小編推薦達內教育。
達內大數據云計算三大優勢
大數據云計算課程體系
內容較全，技術深，涉及JavaEE架構級技術，分布式高并發技術，云計算架構技術，云計算技術，云計算架構技術等。
提供“云計算云主機”試驗環境
提供真實的大數據云計算開發部署環境，學員可以擁有幾十臺主機節點以完成開發部署試驗。
O2O雙模式教學體驗
達內強大的TMOOC + TTS8.0在線教學平臺，為學員提供線下學習，線上輔助的雙模式教學體驗。
課程知識點覆蓋哪方面
| 課程章節 | 課程內容 |
| 第一階段：JavaSE 階段 | Java發展歷程、Java的技術結構、JDK的下載及安裝、HelloWorld入門案例；關鍵字、標識符、注釋、字面量、進制及其換算、變量、數據類型及其轉換、運算符、流程控制數組、二維數組、方法；面向對象與面向過程比較、類與對象的關系、成員變量與局部變量、構造方法this 關鍵字、代碼塊。面向對象的特征（封裝、繼承、多態)、super關鍵字、權限修飾符、方法的重寫static、final、abstract接口、內部類、包、垃圾分代回收機制；object.String、Pattern、包裝類、Math、BigDecimal、Date、Calendar；異常、集合、Map、泛型、迭代器、比較器；Io、線程、套接字；反射、注解、斷言；jm內存大小調節、常見回收機制；接口中的默認方法、Lambda表達式，函數式接口、時間包；版本控制概念、Git發展歷史、Git安裝配置、Git版本庫管理、Git版本控制、Git遠程倉庫、Git分支管理、Git標簽管理、碼云介紹 |
| 第二階段 ：JavaWeb 階段（EasyMall 項目貫穿） | XML；HTML/Css；JavaScript；Jquery；MySql；JDBC；Tomcat/HTTP；Servlet；Cookie/Session；JSP/EL表達式JSTL標簽庫；MVC 設計模式 / 三層架構；過濾器 / 監聽器；JavaWeb 高級開發技術；數據庫高級開發技術；EasyMall 項目開發 |
| 第三階段 ：JavaEE 框架階段（EasyMall 項目貫穿） | Spring；SpringMVC；MyBatis；EasyMall項目重構及開發；Springboot；SpringBoot重構EasyMall項目 |
| 第四階段 ：大數據互聯網架構階段（EasyMall 項目貫穿） | Linux；云平臺使用；Redis 與 SpringBoot整合；Mycat 與 SpringBoot整合；Rabbitmq與SpringBoot整合；lucene；ElasticSearch與SpringBoot整合；爬蟲；Ngnix；Easymall 項目整合；SpringCloud 微服務整合 |
| 第五階段 ：大數據框架階段 | 大數據 java 加強；Hadoop；Flume；Hive；Hbase；Zebra 項目；Storm；Kafka；分布式編程思想；網站流量分析項目；SCALA；SPARK；推薦系統項目；Python 語言及爬蟲；數據可視化；統計學基礎；R 語言基礎；回歸模型；正則化模型；決策樹模型；判別模型；聚類模型；貝葉斯模型；SVM 模型；推薦系統模型 |
科學合理的教學安排
1、全棧式技術覆蓋
2、原理級深度講解
3、企業級項目實戰
4、真實云開發環境
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