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西安大数据培训班多少钱

    西安大数据培训班的培训费用,大概在几千到上万元不等,具体培训费用根据大家的选择而定,大家可以到意向培训机构详细了解课程信息,结合自身实际情况进行选择。在西安,比较好的大数据培训班是西安中公优就业培训学校。学校的课程内容涵盖大数据开发、运维、分析、挖掘等各个阶段,优师带学,保障学员学习效果。下面带大家了解一下学校的课程及费用情况。
西安大数据培训班多少钱

大数据是什么意思

    大数据就是一种数据集合,具有数据量大、处理速度快、类型多样、价值密度、真实性等特点,在获取、存储、管理、分析等方面,大大超出了传统数据库软件工具的能力。
    大数据技术是从大规模数据库,分布式文件系统,云计算平台,互联网和可扩展的存储系统等各种类型的数据中,快速获得有价值的信息。整个过程从数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测直至结果呈现。
    大数据的主要作用有三点,一是大数据使决策更加科学有效。二是大数据创造更多的新产业和新业态。三是大数据改变了人们的生产生活方式。
    大数据智能时代已来临,有机遇也有挑战。在未来,大数据应用将会转为理性发展,前景乐观,大量的企事业单位将实现数字化转型,以适应新时代的需要。因此,我们要充分认识到大数据的重要作用和意义,积极主动的学习大数据,运用大数据,让大数据更好的帮助我们决策、推动经济发展、方便群众生活。
 

西安大数据培训机构

    大数据不仅仅是数据量大,重要的是对大数据进行分析,获取智能的、深入的、有价值的信息并合理应用,这就需要使用者具备一定的数据分析运用能力,要达到这一目标,需要经过系统的学习和培训,方能游刃有余。目前,在西安大数据培训机构有几家,各有特色,其中西安中公优就业培训机构相对来说比较不错,学校开设的大数据培训班课程设置科学合理,封闭式小班教学,知名教师亲自授课,通过真实项目案例,采用四分理论六分实战的教学模式,面对面手把手教学,保证学员的学习效果。

西安大数据培训班内容

课程阶段 课程主题 学习内容
第一阶段 Java基础 Java基础语法 面向对象编程 常用类和工具类 集合框架体系 异常处理机制 文件和IO流 移动开户管理系统 多线程 枚举和垃圾回收 反射 JDK新特性 通讯录系统
第二阶段 JavaEE核心 前端技术 数据库 JDBC技术 服务器端技术 Maven Spring SpringBoot Git
第三阶段 Hadoop生态体系 Linux Hadoop ZooKeeper Hive HBase Phoenix Impala Kylin Flume Sqoop&DataX Kafka Oozie&Azkaban Hue 智慧农业数仓分析平台
第四阶段 Spark生态体系 Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink
第五阶段 项目实战+机器学习 高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习
第六阶段 就业指导 企业面试前期准备与技巧 专业指导 企业面试复盘
 

西安大数据培训费用

    西安中公优就业IT培训开设的大数据培训班课程内容涵盖大数据开发、运维、分析、挖掘等各个阶段,又分为多个班型,学费在几千元到一万多元不等。为了给学员提供良好的学习体验,西安中公优就业提供免费体验课,可以先体验后选择。大家在选择培训机构时,一定要认真对比,选择性价比高的机构,不要盲目选择以免浪费时间和费用。

 
—— 自主研发课程,内容科学完善 ——

    课程内容涵盖知识点广,课程包括HTML5&CSS3、jQuery、AJAX&JSON、Servlet、JSP、Spring、SpringMVC、MyBatis、Maven、Linux、Redis、Git/Git Hub、MongoDB等,课程内容与时俱进,紧跟市场需求,课程难度由浅入深。层层递进深入。
 
—— 理论+实战 ——

    学校课程采取四分理论六分实战的合理教学方式,课程设置科学合理;
 
—— 强大的师资力量 ——
 
    学校业内大咖级的师资亲自授课,真实项目Leader,行业经验、案例精髓,毫无保留倾囊相授;
 
—— 就业服务 ——
 
    学校与多家名企合作,定期举办名企双选会,专属就业老师根据学员的学习情况进行专属的就业指导。

 
大数据就业前景
    大数据作为一个全新的互联网行业,发展态势良好,就业前景广阔,大数据行业的未来将呈直线上升趋势。学员学成后可以在大数据开发分析、物联网和人工智能领域发展,具体岗位有:大数据工程师、大数据开发工程师、大数据维护工程师、大户数研发工程师、大数据架构师、大数据分析师、大数据挖掘师、大数据运维工程师等。
 
西安中公优就业大数据培训机构地址
 
陕西分部:西安市新城区东五路48号
 
大数据预处理大数据预处理,指的是在进行数据分析之前,先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作,旨在提高数据质量,为后期分析工作奠定基础。
 
数据预处理主要包括四个部分:数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。
 
数据清理:指利用ETL等清洗工具,对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。
 
数据集成:是指将不同数据源中的数据,合并存放到统一数据库的,存储方法,着重解决三个问题:模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。
 
数据转换:是指对所抽取出来的数据中存在的不一致,进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作,即根据业务规则对异常数据进行清洗,以保证后续分析结果准确性。
 
数据规约:是指在最大限度保持数据原貌的基础上,最大限度精简数据量,以得到较小数据集的操作,包括:数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。