东莞达内软件有限公司是亿元级外资IT培训集团达内旗下深圳分公司，达内是获得国际风险投资的IT培训机构。达内已经发展成为集培训、咨询、开发、人才服务于一体的高新技术集团公司，公司下设达内IT培训、达内软件人才服务中心、达内软件研发中心。开设IT培训班Java、python、大数据、linux、UI、会计等IT培训,泛IT培训和非IT培训共2课程、室内设计师、PHP工程师、平面++工程师、SEM竞价师、SEO优化师、社会化媒体运营师、电商运营师等课程为一体的IT培训机构。

如果您正从事着信息化方面的工作，考取大数据分析师证书，不但能让您成为驾驭大数据的行家里手，也是您晋升到更高职位的有力跳板。如果您是决策型的管理人员，考取大数据分析师证书，能够运用数据分析的能力，为企业战略规划、战略实施、成本管控等方面作出更好决策。

达内大数据课程学习内容

第 一阶段：JavaWeb阶段（EssyMall项目贯穿）

第二阶段：框架及EasyMall

第三阶段：大数据框架

第四阶段：算法、R语言、数据挖掘分析

学大数据为什么选择达内教育

课程实时更新

课程内容实时更新，融合时下技术热点不断升级，一定让学员学到前沿的新技术，拒绝陈旧的技术，培养高技术人才。

雄厚师资力量

高薪聘请讲师团队，他们分别来自企业技术经理，总监，均是业界人物，教学质量信得过，实战经验都是7年+的水平。

十余年培训经验

从2002年开始办学到现在，已经有十余年的大数据培训教学经验，实战经验丰富，效果理想。获得学员们和业界的好评。

项目实战教学

项目实战教学，解决开发者“缺少经验”的劣势，让你面试的时候游刃有余，不再为没有经验找工作而感到发愁！

女生学大数据很累吗？女生适合学大数据吗？很多人会疑惑女孩子学大数据会不会比男孩子要吃力，其实做大数据没有男女之分，女生做大数据开发也很厉害，只是愿不愿意学没有行不行。 大数据支持很多开发语言，但企业用的较多的还是JAVA，所以有一定Java语言的基础当相于有了基石，可以自己先在电脑上搭建个Hadoop环境练练手。

学习过程都是每个人要经历的，无论是男生女生都要学习一下内容，达内基础差大数据培训课程大纲如下：

阶段一 Java基础

基础语法、面向对象、常用API、集合API、异常、多线程、Lambda表达式、IO流、网络编程、新特性

阶段二 JavaWeb

mysql与jdbc、前端技术、linux与nginx、基础加强、xml与jsoup、servlet核心编程、web异步开发、redis、maven、黑马旅游网

阶段三 主流框架

mybatis、spring、spring mvc、oracle、maven、企业级权限管理系统

阶段四 流行框架

lucene/elasticsearch、spring data jpa、spring boot、git

阶段五 大数据基础增强

本阶段重点讲解Linux操作基础、Shell编程、Zookeeper集群、Hadoop集群环境准备和JVM调优等内容，帮助没有Linux基础或者基础薄弱的学员，达到熟练使用Linux的水平及熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念并提高学员的java实力，为大数据的深入学习和调优做好充足的准备。

阶段六 大数据Hadoop离线分布式系统

本阶段通过Hadoop集群部署、HDFS、Hive数据仓库等内容以及Impala、Hue等相关新技术的学习，使学习者达到具备企业数据部中应用开发、初级架构师、Hive工程师和数据仓库工程师的能力。

阶段七 大数据 NoSQL、Kafka和ELK技术实战

掌握NoSQL数据库的特点和应用场景； 掌握Hbase的应用场景和核心原理； 掌握Hbase的RowKey设计的策略； 掌握Hbase常用的性能优化手段； 掌握分布式数据发布和订阅的工具Kafka； 掌握Kafka工具的使用和性能优化； 掌握ELK技术栈(end-to-end)的应用场景； 掌握Logstash数据抽取、清洗，ElasticSearch分布式检索，Kibana数据展示的应用。

阶段数据Spark内存计算系统

Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）和实时流处理（Spark Streaming）等相关内容，本阶段通过讲解Spark一站式处理框架，让学习者掌握Spark相关的开发技术，达到能够胜任Spark相关工作的能力。

阶段数据Flink实时计算系统

Flink在实时处理数据方面有显著的优势，本阶段通过讲解Flink一站式处理框架，让学习者掌握Flink相关的开发技术，达到能够胜任Flink相关工作的能力。

阶段数据新技术实战详解

掌握Druid的功能和应用场景；

阶段十一 机器学习 (拓展课程)

机器学习 (拓展课程)

女生学大数据很累吗？学习的过程都比较坚信，做任何事情都没有轻松可言，尤其是做大数据开发，技术不断更新需要不断学习新知识。