学习大数据首先要了解它的培训课程，只有了解了大数据培训课程，学习起来才会得心应手，为了更好的学习大数据，先来学习培训课程吧。
大数据给大多数人的感觉是，专业性强，操作繁琐，完全属于“高大上”的技术。好奇的人或许只会通过网络搜索了解了一些甚至都谈不上皮毛的东西连概念都说不上来，而有一些人则看到了大数据带来的机遇，想通过专业的培训来学习大数据，投身大数据行业让大数据为自己所用为自己带来利益和价值。
千锋大数据培训靠谱吗？我们可以从以下几个方面来了解：
一、课程设置
千锋大数据培训班，拥有业内先进的教学体系，结合名企需求，只教授真实前沿技术知识，理论+实战想相结合，保障学员学到真正实用的技能。
二、教研团队
千锋大数据培训靠谱吗？千锋大数据培训作为大数据培训机构的典范，师资力量雄厚，拥有强大的研发团队。千锋大数据培训的老师坚持“教学为本”的方针；坚持“用良心做教育”的理念。全心全力帮助每一位学生。秉承对学生负责的基本原则，千锋多年来坚持面对面教学，传授真正实用的技能知识。
三、就业保障
千锋大数据培训靠谱吗？千锋大数据为保障学员就业与亚马逊达成战略合作，并与学员签订就业协议保障就业，学员毕业后平均薪资10k以上，学员反馈口碑非常好！
课程大纲：
Java语言基础
01Java开发介绍
- Java的发展历史
- Java的应用领域
- Java语言的特性
- Java面向对象
- Java性能分类
- 搭建Java环境
- Java工作原理
02熟悉Eclipse开发工具
- Eclipse简介与下*
- 安装Eclipse的中文语言包
- Eclipse的配置与启动
- Eclipse工作台与视图
- “包资源管理器”视图
- 使用Eclipse
- 使用编辑器编写程序代码
03Java语言基础
- Java主类结构
- 基本数据类型
- 变量与常量
- Java运算符
- 数据类型转换
- 代码注释与编码规范
- Java帮助文档
04Java流程控制
- 复合语句
- 条件语句
- if条件语句
- switch多分支语句
- while循环语句
- do…while循环语句
- for循环语句
05Java字符串
- String类
- 连接字符串
- 获取字符串信息
- 字符串操作
- 格式化字符串
- 使用正则表达式
- 字符串生成器
06Java数组与类和对象
- 数组概述
- 一维数组的创建及使用
- 二维数组的创建及使用
- 数组的基本操作
- 数组排序算法
- Java的类和构造方法
- Java的对象、属性和行为
07数字处理类与核心技术
- 数字格式化与运算
- 随机数与大数据运算
- 类的继承与Object类
- 对象类型的转换
- 使用instanceof操作符判断对象类型
- 方法的重载与多态
- 抽象类与接口
08I/O与反射、多线程
- 流概述与File类
- 文件 输入/输出流
- 缓存 输入/输出流
- Class类与Java反射
- Annotation功能类型信息
- 枚举类型与泛型
- 创建、操作线程与线程安全
09Swing程序与集合类
- 常用窗体
- 标签组件与图标
- 常用布局管理器与面板
- 按钮组件与列表组件
- 常用事件监听器
- 集合类概述
- Set集合与Map集合及接口
| 机器学习&&深度学习 | ||
| 课程名称 | 重点内容 | 目标 |
| 一、R语言&&机器学习 |
1) R语言介绍，基本函数，数据类型2) 线性回归3) 朴素贝叶斯聚类4) 决策树分类5) k均值聚类a) 离群点检测 6) 关联规则探索7) 神经网络 |
R本身是一款十分优秀的数据分析和数据可视化软件，同时作为第1代机器学习的工具，其中包括大量用于机器学习的添加包。此部分带领大家学习R语言更是带领大家进入机器学习的领域，机器学习算法为主线的同时，经过案例学习将会让大家对内容脉络掌握的更加清晰。 |
| 二、Mahout机器学习 |
1) 介绍为什么使用它,它的前景a) 简单介绍Mahout b) 简单介绍机器学习 c) 实例演示Mahout单机推荐程序 2) 配置安装（hadoop2.x版本的）编译安装步骤说明a) 命令行中测试运行协同过滤概念 3) 推荐a) 讲解基于用户的协同过滤 b) 讲解基于物品的协同过滤 4) 分类a) 分类概念 b) 分类的应用及Mahout分类优势 c) 分类和聚类、推荐的区别 d) 分类工作原理 e) 分类中概念术语 f) 分类项目工作流 g) 如何定义预测变量 h) 线性分类器的介绍，及贝叶斯分类器 i) 决策树分类器的介绍，及随机森林分类器 j) 如何使用贝叶斯分类器和随机森林分类器的代码展示 5) 聚类a) 聚类概念 b) 聚类步骤流程 c) 聚类中的距离测度 d) 讲解K-means聚类 e) K-means聚类算法展示 f) 聚类其他算法 g) 介绍TF-IDF h) 归一化 i) 微博聚类案例 |
Mahout提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，很多公司会使用Mahout方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。Mahout经过使用 Apache Hadoop，可以有效地扩展到云中。被业界奉为第二代机器学习工具。此部分过后大家不仅会学习到mahout的组件而且会有项目让大家真正把它应用到工作中。 |
| 三、项目实战 |
项目技术架构体系：a) 分布式平台 Hadoop，MapReduce b) 数据采集 Flume c) 数据清洗 ETL d) 数据库 Hbase，Redis e) 机器学习 Mahout |
微博营销数据挖掘项目使用数据来自微博平台，项目目标经过机器学习所学知识挖掘目标客户群体，找到代言人进行微博营销广告投放。 |
强师面授
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