长沙大数据培训课程内容：
在达内学习大数据，均由具有丰富大数据行业经验的老师进行授课，班级开设分为班,业务数据分析,数据挖掘建模分析python入门、数据挖掘理论、数据分析工具、综合等课程, 帮助学员可以胜任大数据分析的工作。
基础班:互联网Web技术及交互运营基础、Web网页开发、HTML5、 CSS3、 问卷调查、消费人群画像、产品定位、产品策划、Xmind(思维 导图)、Axure原型；
业务数据分析:统计学基础、数据分析工具使用、数据库操作；
数据挖掘建模分析: python入门、数据挖掘理论、数据分析工具、综合；
大数据分析及行业智能云平台:大数据平台技术、云计算与人工智能。
教学目标：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
教学目标：前端技术 数据库 JDBC技术 服务器端技术 Maven Spring SpringBoot Git
教学目标：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。
Scala多范式编程语言编写程序； Spark大数据计算框架原理；Spark实时流处理技术；Spark大数据计算框架调优； 要求能够对不同业务场景下Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL的技术选型有足够认知，能够熟练使用Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL完成对应功能； Flink实时流处理技术；熟悉项目中应用开发。
教学目标：高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习
培养方向：
熟悉大数据开发基本流程和技术架构； 熟悉机器学习算法理论基础； 熟悉Python语言基础及数据算法库； 熟悉机器学习应用场景； 熟悉Spark机器学习框架； 熟悉数据分析平台开发全流程； 熟悉大数据系统的开发全流程。
主要内容：
1、职业规划讲解 2、简历注意事项详解 3、就业情况分析简历制作（个人技能、项目经验、自我评价) 1、简历审核修正 2、常见面试题的讲解 3、技术简历的指导与优化 4、项目（项目模块的介绍，业务流程的梳理） 真实面试复盘（晚自习时间）（总结学员面试中的问题，进行针对性的辅导以及相关面试题的讲解）
