大数据的发展方向
大数据人工智能课程简介
| 020多模式教学 | 1. 边学边练：专业讲师边讲边演示，边安排学员动手操作体验 |
| 2.学练评测：将学、练、评、测整合到平台功能设计和课程开发中 | |
| 3.移动学习：每时每刻都能够涉取知识的雨露,利用碎片时间提升自己 | |
| 4.项目实训：专业老师指导，按照真实项目开发的开发流程开发项目，提升就业能力 | |
| 5.翻转课堂：借助网络资源获取知识、分析问题和解决问题协作学习 | |
| 6.大咖面对面：500多名行业大咖及行业老师，与学员分享他们的成功与失败 | |
| 7.体验式学习：讲解与实训活动交叉进行，在体验和感悟中潜移默化培养和提升综合职业素质 | |
| 8.社群学习：共享干货福利，与大咖成朋友，进入行业圈子 | |
| 课程内容动态更新 | 技术更新服务：课程内容随着企业需求和技术变化动态更新；定期老师直播课提供新的技术和设计趋势分享 |
| 实战项目更新：丰富项目实战不断更新；提供在线项目库 | |
| 大数据课程的优势 |
1. 大数据之Linux+大数据开发篇 2.大数据之Java企业级核心技术篇 3.大数据之PB级别网站性能优化篇 |
| T3多场景教育生态平台 | 线上学习、线下中心、青鸟云平台、行业网校、数字校园、企业大学 |
| 大数据之Java企业级核心技术篇 | Java性能调优、Tomcat、Apache集群、分布式技术、WebLogic企业级技术、数据库集群技术 |
| 一课一咖技术分享 | 线上线下同步学习4个月等于拥有1.5年项目开发经验；三咖课堂，在课堂中配置了教学大咖、技术大咖、行业大咖的三重设计，每节课都给学员带来软件开发前沿的内容和一线的实战经验，只讲干货。 |
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。 作为一名数据分析师，必须要掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，熟练使用SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门，懂设计运用图表有效表达数据分析师的分析观点，还需能用Acess等进行数据库开发，并掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
广州北大青鸟的教学实力
大数据分析的积累
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数据分析成为大数据技术的核心 数据分析在数据处理过程中占据十分重要的位置，随着时代的发展，数据分析也会逐渐成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息。要想逐步实现这个功能，就需要对数据进行分析和挖掘。而数据的采集、存储、和管理都是数据分析步骤的基础，通过进行数据分析获得的结果，将应用于大数据相关的各个领域。
随着信息产业的迅猛发展，大数据应用逐渐落地，行业人才需求量也在逐年扩大。大数据成为有前景的高薪行业之一，大数据分析、大数据开发等大数据人才成为市场紧缺型人才，薪资水平也水涨船高。
大数据行业需求大
