数据分析课程有哪些内容

如需大数据分析培训推荐选择达内教育。数据分析课程以下内容：

1、大数据前沿知识及hadoop入门。了解大数据的历史背景及发展方向，掌握hadoop的两种安装配置。

2、Hadoop部署进阶。熟练掌握hadoop集群搭建；对Hadoop架构的分布式文件系统HDFS进行深入分析。

3、Java基础。了解java程序设计的基本思想，熟练利用eclipse进行简单的java程序设计，熟练使用jar文件，了解mysql等数据库管理系统的原理，了解基于web的程序开发流程。

4、MapReduce理论及实战。熟悉MapReduce的工作原理及应用，熟悉基本的MapReduce程序设计，掌握根据大数据分析的目标设计和编写基于mapreduce的项目。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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大数据时代已经来临，越来越多的人开始关注大数据，什么样的大数据培训机构是靠谱？

一家培训机构靠不靠谱应该从多个方面判断：

一、就业率

相信大家学习大数据目的就是为了就业，那么就业率就成为最直观的参考标准。但是，一些别有用心的机构会夸大或伪造就业信息，这使得很多求学者无法判断其信息的真实性。这就造成一种信任危机。哪怕靠谱的机构公布的信息是真实的，恐怕都很难让求学者完全信服。

如何判断一家机构公布的就业率是否真实呢？我们可以通过实体考察，查看和参观其就业部学员就业信息的内部跟进文档或跟进信息来确认，此信息绝对真实。

二、师资团队

培训机构与传统院校教育的最大区别还是在于面向就业。院校教育的学习主要是面向应试及学历获取，就业并不是其主要的教学目的，更多的工作能力需要在工作中不断提高。而培训教育的唯一目标就是就业。

所以培训机构和院校教育的讲师背景要求会有很大的不同。靠谱的培训机构讲师全部来自于大型互联网企业的大数据开发人员，有着非常强的实战能力。甚至有些讲师在职期间担任项目经理、技术总监的职位。一切从实战出发、一切以就业为本是培训机构的宗旨。

所以、大数据讲师的背景相当的重要！

三、课程设置

只要谈到学习，就离不开课程。也就是我们所要学习的知识和技术。课程是否合理直接决定了学生的知识结构和学习成果。

行业中一些毫无大数据背景的行外人凭着一股“热血”拿到投资就进入大数据培训领域，开设“大数据培训课程”。我曾经有2个学生就是在一家培训机构学到一半插班到我们班里，原因是此家机构在讲完java基础后，所讲的“大数据技术”只是数据库课程，和大数据毫无关系。

目前，这样的机构可能不多了，毕竟大数据培训这个行业已经进入白热化的竞争阶段。目前从课程大纲上来看，可能每家机构所讲课程都类似并无太多区别。这个时候就需要我们和培训机构索要或其官网上有详细的课程内容作为参考，来辨别对比起课程的含金量。

完整的课程大纲可

四、实训项目

上面我们讲了课程的重要性，课程设置是否合理影响知识结构和学习成果，而项目经验将直接影响我们就业情况。目前，我们的大数据产业处于高速增长期，越来越多的中小型企业开始设置大数据。也就是说大数据人才需求量最大的不是那些成熟的互联网或大数据企业，而是这些中小型企业，他们的人才需求综合远远大于成熟型企业。而且，这些中小企业没有内培大数据人才的时间和精力，他们需要有丰富项目经验的人才进入企业，直接参与开发工作。

所以、丰富的项目经验是你入职企业的必备武器。一些不专业的培训机构不要说为学生提供真实的大数据项目进行实训了，就连最基本的集群服务器都无法提供。只是在电脑上多装几个虚拟机来模拟集群环境，可以想象一下这样的集群环境如何进行真实项目实训，只能根据所授知识自己设计一些不切实际的“大数据项目”。非真实的项目、非真实的数据源、非真实的集群环境如何进入企业工作？

所以、大数据培训机构能够为学员提供真实集群服务器、提供一线互联网企业真实大数据项目才算靠谱。

实训项目一般包括JAVA项目，大数据项目，企业大数据平台等，不同的学习阶段配合不同的项目，加深学员对所学知识的理解和应用。

五、招生门槛

如果你已经在考察大数据学习的事情，相信你也看到过很多大数据培训机构的招生要求，有一些机构只要给钱就可以参加培训。对学员没有任何要求。此类培训机构，大家无需考虑直接pass掉即可。因为企业在招聘大数据开发人员时是有一定门槛，最低学历要求是统招大专（个别小众企业有可能会放宽要求）。所以，一家靠谱的培训机构在招生要求上肯定会设置一条：大专及以上学历。一般大专有可能都找不到工作的。

六、班型选择

越来越多的人想进入大数据，但又不想付出太多。为了迎合大家的需求，一些培训机构推出什么“周末班”、“快速班”、“线上班”等等班型。相信很多学员被这种既不耽误工作又价格优惠的学习班所吸引了，面对如此诱惑越来越多的人忘却了自己的初衷。

对于此类学生我只有一句话对你们说：如果这样的班型都可以学会大数据技术的话，那么我国200万+的大数据人才缺口从何而来？

更不要轻信那种包就业的，学的好，怎么都能找到工作，学的不好，就算给你简历包装了，你还是不会，工作还是不行，被辞退了有什么意义呢

在JAVA开发中数据库的学习也是我们需要了解的，截下来几篇文章都是关于数据库的设计和应用，那么java课程培训机构废话不多说开始学习吧！

数据库的设计

数据库设计是基础，数据库优化是建立在设计基础之上的。好的数据库一定拥有好的设计。

数据库设计的目标是为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效的运行环境。

数据库的三大范式

第一范式1NF:所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。

第二范式2Nf:第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言)。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。

第三范式3Nf:所有字段必须与主键直接相关，而不是间接相关。也可以理解为字段不要和其他非主键字段相关

注意:这三个范式尽可能去遵守,不是一定要墨守成规这只是让我们设计的表的时候,越靠近这些范式,可以使字段尽量的减小冗余但是有时候也可以根据实际需要小小的违背一下但是第三范式违反一下还可以接受,但是第一范式别违反

数据库设计的步骤

需求分析阶段

准确了解与分析用户需求(包括数据与处理)。是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步。

概念结构设计阶段

是整个数据库设计的关键--设计数据库的E-R模型图，确认需求信息的正确和完整

Entity_Relationship---实体之间的关系

一对一

一对多

多对一

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