数据分析就业班针对想从事数据方面工作的基础差人群，致力于解决他们想从事数据分析工作，但苦于入行门槛高，有专业壁垒的种种问题，设计了专业化和系统化的学习计划。科学打磨课程，助学员从数据基础差小白蜕变为数据。 确保学员既能学到扎实的数据分析理论知识，又能熟练掌握工具操作和业务逻辑，在项目实操下掌握业务分析流程，掌握各行业数据分析岗所要求掌握的基本技能。

　　涵盖常用技能，培养数据素养

　　师资均来自学界、实务界相关领域的讲师、企业经验丰富分析师以及行业大牛，代表了数据分析培训的专业水准，让学员既能学到扎实的数据分析理论知识，又能具备较强的实战动手能力。 在课程学习中以问题为导向，加强知识点的理解和应用，提高学员面对复杂问题的思考能力。并逐步培养学员的职场数据素养，能够具备准确读取、分析和应用数据的能力。

　　夯实岗位基础，直通企业就业

　　渐进式的课程内容涵盖数据分析所需工具及编程语言，重点教学常用分析技能，学完即可在多行业多场景完成数据分析工作。同时，从职场综合能力要求出发，紧密结合就业实际需求，学习数据分析相关岗位所要求的技能。 对数据科学岗位认知程度比较浅的学员，可在职业规划团队老师的帮助下选择适合学员的职业发展路线。进一步从职场综合能力要求出发，通过经验赋能进步岗位匹配度。

　　目标人群

　　应届毕业生、转行数据分析人群、在职提升和转岗人群、CDA报考人群

　　大数据培训都学什么?

　　大数据主要培训内容有Java基础知识、avaEE核心技术、Hadoop生态系统、Spark生态系统和大数据分析。如果想具体了解大数据培训都学什么，那不妨接着往下看吧!

　　1、大数据培训都学什么

　　Java基础：这是学习大数据的基础知识，Java基本语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架系统、异常处理机制、文件和IO流程、移动账户管理系统、多线程、枚举和垃圾收集、反射、JDK新特性、地址簿系统。

　　JavaEE核心：主要培训内容有前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、Maven、Spring、SpringBoot、Git。

　　Hadoop生态系统：主要内容有Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop & DataX、Kafka、Oozie & Azkaban Hue、智能农业数据仓库分析平台。

　　Spark生态系统：主要内容有Scala、Spark、交通领域汽车交通监控项目、Flink。

　　对于小白来说，大数据培训的课程内容一般都是从基础知识开始，在学习过程中，理论与实践相结合，让学员在培训学习后找工作变得更加容易。

　　2、大数据培训要多久

　　大数据培训学习时间一般在3个月-6个月，每个机构不同，难易程度也不同，根据每个人的不同基础可能不同。

　　大数据是一种比较复杂的编程语言，学习大数据开发是需要一定的编程基础的，而且大数据是一种比较全面的编程语言，基础差学习大数据是比较困难的，可以选择大数据培训课程学习，也可以系统的学习大数据相关的技术知识。