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JAVA大数据课程优势

Java是我们耳熟能详的编程语言,大数据更是当今科技的明星技术。而java大数据则是java和大数据的结合产物，也可以说是java程序员向大数据程序员的过渡阶段。

全栈式技术覆盖

课程覆盖Java语言基础、JavaEE深度开发、互联网架构开发、大数据开发、算法数据挖掘分析等Java大数据全栈技术内容，解决学员Java大数据学习需求，满足学员所需技术广度。

原理级深度讲解

课程内容涉及基础知识、代码实现、技术原理、架构设计、编程思想，从代码到知识点，从架构到思想，提员，帮助学员成为会思考、能设计、强架构、重实现的实战型技术人才。

课程直切企业需求培养大数据开发人才

一、Javase阶段

核心技术点：

Java基本语法；面向对象；API；Eclipse开发工具的使用；集合的底层原理；基本算法；jvm参数；JDK8的部分特性；IO、线程、套接字、反射使用；EasyMall项目开发

二、JavaWeb

核心技术点：

XML、HTML/CSS；JavaScript、Jquery、JDBC、Servlet；Tomcat/HTTPCookie/Session；JSP/EL表达式/JSTL标签库；MVC设计模式/三层架构；JavaWeb开发技术；数据库开发技术；EasyMall项目开发

三、JavaEE框架

核心技术点：

Spring、SpringMVC、MyBatis；SpringBoot、Maven工具；EasyMall项目重构及开发；SpringBoot重构EasyMall项目

四、互联网架构阶段

核心技术点：

Redis&SpringBoot整合；Mycat&SpringBoot整合；Lucen原理讲解及使用；Eclipse开发工具的使用；ES&SpringBoot整合、Jsoup爬虫；Jvm参数Easymall项目整合；SpringCloud微服务整合

五、大数据框架

核心技术点：

Hadoop/Hive、Hbase/Redis；Strom、Spark、Kafka；SCALA、Zebra项目、Linux云平台

六、数据挖掘与机器学习

核心技术点：

统计学基础、R语言基础；回归模型、正则化模型；集成判断、聚类模型；决策树模型、贝叶斯模型；SVM模型、推荐系统模型

在大多数人眼中大数据是一个无比高大上、自带神秘色彩的岗位，其实真正大数据分析在岗的人，他们对这个岗位的流程非常熟悉，也觉得没什么难的。那么，到底大数据分析难不难学?是否有资质、起点的要求?下面给大家详细的介绍一下。

在过去有一些人通过系统培训成功完成了零到大数据分析师的蜕变，有一些人花了三五年时间认真啃书，比如说读《大数据分析培训课程内容》、《大数据分析培训课程大纲》这两本书，但不管他们花了多少精力去读、去看，较后还是没有成功出师。为什么呢?因为大数据分析师是一个偏向技巧性的岗位，你光是理解理论内容根本没有用，建议还是找一个专业大数据培训机构报班学习。

在大数据分析培训机构内讲师会就以下课程展开专业的教学：

，Java语言和Linux系统，这两个一定要认真掌握起来的，特别是linux系统，因为在大数据分析从业过程中所需要用到的软件，很多都需要在

linux系统中打开才行，如果将它学好了、学溜了，那对后续课程的学习将会有极大帮助。

第二，软件，主要的软件包含了hadoop以及

storm、spark等，hadoop要学的主要是hdfs、MapReduce、YARN，这些是重点当中的重点，hadoop的思想就是处理数据的思想，它可以在数据分析师还不了解分布式底层细节的情况下就对超过10tb的数据集进行分布式处理，非常好用，甚至现在有很多人还用hadoop软件用来替代大数据分析，将两者直接等同起来。

storm是实时计算系统，要了解它内部的机制以及原理，通过该软件学习能帮助分析师更好开发思路、设计构架。Spark内存计算系统，该软件主要是被用于批处理、实时流处理等相关模块。Spark实战项目，它存在的价值主要体现在能通过有效分析来挖掘用户的经验特征标识。

第三，实操，也就是说会给每个学生配一台电脑，并且将上面所提到的这些系统和软件都安装在电脑内，然后让大家结合着过去已经得到了可视化结论的大数据做分析，通过手把手教学就能够真正了解不同软件用在哪一个部位，到底在从业过程中有哪一些技巧，这些就是书本上没有办法学到的东西。

可以说，找一个靠谱的大数据分析培训机构报班，自己也认真跟随老师的步伐按照以上这模块将每个小细节的知识点都掌握起来，那大数据分析并不难。据悉，在过去有大量学生从大数据分析培训机构毕业之后就顺利进入职场工作，薪资可观，大数据分析就业前景十分好，所以在这个行业中持续发展，做个专业的大数据分析师。