上海千锋教育推出贴近企业需求的线下技能培训课程。课程包含HTML前端培训、JavaEE+分布式开发培训、Python人工智能+数据分析培训、全链路UI/UE设计培训、云计算培训、全栈软件测试培训、大数据+人工智能培训、智能物联网+嵌入式培训、Unity游戏开发培训、网络安全培训、区块链培训、影视剪辑包装培训、游戏原画培训、全媒体运营培训。采用全程面授高品质、高体验培养模式，大纲紧跟企业需求，拥有一体化教学管理及学员服务，在职业教育发展道路上不断探索前行。

　　

　　学习IT因人而异，很多，每一家机构都有其侧重的主不能一概而论，通过各个渠道了解固然重要，设身处地的去学习体验也更能深入的了解一家机构，从而做出更好的选择，千锋教育也有0元的体验课程，欢迎对千锋教育感兴趣的学员前来感受一下千锋的教学服务和教学品质再做决定~

　　下面介绍一下千锋教育：

　　关于千锋的整体介绍在或者相关渠道有发布，这里为大家概述一下：

　　千锋是一家拥有核心教研能力以及校企合作能力的职业教育培训企业。

　　2011年成立于北京，秉承“初心至善 匠心育人”的核心价值观，以坚持面授的泛IT职业教育培训为根基，发展至今已布局教育培训、高校服务、企业服务业务版块。

　　截止目前已在北京、深圳、上海、广州、郑州、大连等20余个核心城市建立直营校区，服务近20万学员、近千所高校和数万家企业。

　　千锋介绍：

　　目前有1，课程涵盖前端、Java、Python、大数据、软件测试、物联网、云计算、网络安全、Unity、区块链、UI/UE设计、影视剪辑包装、商业插画、游戏原画、全媒体运营、产品经理等;此外还推出了软考、Adobe认证、PMP认证、华为认证、红帽RHCE认证、工信部认证等职业能力认证课程;同期成立的千锋教研院，凭借有教无类的职业教育理念，不断提升千锋职业教育培训的质量和效率。

　　千锋教研：让学员们学到真正前沿的行业技术，感受高品质的教学服务

　　真才实学才能真正的就业，千锋在人才培养过程中非常注重教研方面的投入，比如在课程研发方面，每年都有一次大的年度升级，两次半年升级，每月的技术点优化升级，这是千锋经过十一年的积累总结出来的，采用较小的月度升级模式，即保障了教学秩序和统一输出，也的把握企业技术动态，过快，会导致教学秩序混乱，过慢，无法把握企业技术变化的动态，月度升级的频率刚刚好。

　　千锋每年都会举办教研发布会

　　在课程内容上，千锋教育依托与20000余家企业建立起的人才服务关系，从技术、市场、管理等角度，探究企业真实用人需求，引入真实的技术项目，打造了六维全息课程体系，通过基础课、专业课、项目课、企业课、就业课、职后课全流程打通学员技能链条，从技术赋能与素养提升方面全力锻造企业所需的技术人才，构建多元、、良性的人才输送生态圈。

　　千锋师资团队：有高质量的教师队伍，才会有高质量的教育

　　师资力量方面，千锋教育目前共有300名专职技术讲师，1000名企业技术与管理讲师共同提供教学服务，还推出“007”式辅导，辅导老师1对1私教式解答，确保学员对当堂知识有效消化吸收。师资管理是确保品质的关键，在管理体制上，千锋教育在采用着统一的师资培养标准，考核后上岗，录取率不到2%，为了确保校区师资力量的平衡，千锋教育在范围内统一培养，统一调配，这在行业中具有明显优势。

　　千锋就业服务：千锋教育多举措并行，确保学员高质量真实就业

　　教学实力和学员满意主要体现在就业层面，千锋教育不仅在教研教学上大力投入，也将就业服务作为其品质服务的关键，面向学员推出了多渠道就业服务方案，，就业保障方面，不要只看培训机构提供的数据，这些只可以作为参考，不可以作为标准。可以全方位考察一下会提供哪些就业服务，这里又不得不说有一定年限的培训机构会相对具有一些优势，一般会积累很多企业资源，合作较好的话，企业会直接向培训机构预约人才，还有一些企业会与培训机构签订人才定制协议，这些对学员而言都是不错的就业保障。

　　大数据技术是学什么课程

　　大家不要只看到大数据技术行业薪资水平高，还要看到大数据技术学习过程的艰辛，大数据的逻辑知识点很多，如果没有兴趣、不能理解，很容易就在学习的过程中失去信心。大数据技术是学什么课程?我们来看一看。

　　一、大数据技术学什么

　　1、一般大学内的大数据技术课程：

　　(1)基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

　　(2)必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

　　(3)选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

　　2、一般培训机构的大数据技术课程：

　　(1)数据采集：

　　数据采集包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。同时，对数据采集逻辑的认知提高了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。

　　(2)数据存取：

　　数据存取分为存储和提取两个部分。数据存储，大数据分析师需要清楚数据存储内部的工作机制和流程，较核心在于，知道原始数据基础上需要经过哪些处理，较后得到了怎样的数据;数据提取，大数据分析师先要具备数据提取能力。

　　(3)数据挖掘：

　　在这个阶段，大数据分析师要掌握，一是数据挖掘、统计学、数学基本原理和常识;二是熟练使用一门数据挖掘工具，Python或R都是可选项;三是需要了解常用的数据挖掘算法以及这些算法的应用场景和优劣性。

　　(4)数据分析：

　　数据分析相对于数据挖掘而言，更多的是偏向解读，当数据挖掘算法得出结论后，如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际作用。

　　(5)数据可视化：

　　数据可视化要求大数据分析师除遵循各公司统一规范原则外，具体形式还要根据实际需求和场景而定。数据可视化永远辅助于数据内容，有价值的数据报告才是重中之重。

　　二、大数据技术就业方向

　　1.数据工程方向

　　从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的技术人才，可在机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

　　2.数据分析方向

　　从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的技术人才，可在机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

　　如今你了解大数据技术是学什么课程了吗?大数据技术需要学习的课程很多，自学的过程也是比较难的，涉及到一些逻辑问题，如果有人指导则会大大提习效率。如果你想参加大数据技术培训，欢迎咨询千锋教育!