一：行业前景：高薪高能大数据时代
精准、实时、高效、全面，大数据时代没有什么不可分析，数据主导发展的态度毋庸置疑。数据统计到2020年，大数据市场规模预计突破8228.81亿元，大数据基础设施建设规模突破1873.35亿元，大数据软件市场规模突破1645.76亿元，大数据应用会场规模突破5019.58亿元。
二：大数据技术应用场景
广告媒体类：广告优化、精准投放等
风控类：纳税评估、信用审查、教育反欺诈等
文本挖掘：舆情监测、日志分析等
营销类：客户细分、用户行为分析、客户关联性等
音频类：人脸识别、语音识别等
生命科学：基因监测、临床医疗等
地理商业智能、客户服务类、网络安全类、社交类、法律研究类等等
三：大数据课程体系建设
1、数据采集：在互联网行业快速发展的今天，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，数据采集领域已经发生了重要的变化。
2、数据存储：数据存储反映系统中静止的数据，表现出静态数据的特征。DAS·NAS· SAN
3、数据预处理：现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。
4、数据分析挖掘：从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其 中信息的过程。数据挖掘通常与计算机 科学有关，并通过统计、在线分析处理、 情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
5、数据可是化：关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
四：教学方向：以Python技术和Hadoop技术为主线，构建大数据学习的完整技术体系!
大数据开发工程师
就业岗位：
1、大数据开发工程师;2、大数据实施工程师;3、大数据运维工程师;4、大数据分析工程师;
核心技术：
1、Hadoop;2、Spark;3、Hive;4、分析挖掘算法;5、项目实战
Linux基础→数据库SQL基础→Java基础→Hadoop编程开发→Hive数据分析→HBase数据快速读写→Spark大数据分析与编程→实战案例→项目实训
五：科研项目合作案例：
咨询报名热线400-879-2720
