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六大阶段课程保障
No.1打好Java语言基础，掌握Java当中的基本语法中的运算符、网络编程的编写、实现Java程序系统化gui的各种布局组件等
No.2掌握PC端前端页面的搭建及布局方法、熟悉Html/Css3、API、easyui,理解栅格系统，熟悉常用组件，实现页面的响应式布局等
No.3JavaEE进阶,掌握DBUtils工具的基本使用、Web服务器、HTTP协议，熟练使用Ajax进行异步请求等
No.4JavaEE课程,掌握Spring的DI和IOC以及AOP原理、掌握maven项目构建和管理等
No.5企业开发实战，真实企业项目案例逐项实战，掌握需求分析、数据库设计、详细设计、团队合作
No.6职业就业指导包括简历制作、面试礼仪、模拟面试项目作品整理、职业素养、面试常见问题
目前，大数据领域每年都有大量的新技术涌现，成为大数据采集、存储、处理、分析或可视化的有效手段。下面小编就来讲讲大数据分析包含哪些技术，千万别错过!
大数据分析包含哪些技术
简而言之，从大数据生命周期的角度来看，核心技术集中在四个方面：大数据采集、数据预处理、大数据存储、数据分析，它们共同形成了大数据生命周期的核心技术。
一.大数据采集
即对于结构化和非结构化海量的各种来源的数据，所进行的收集活动。
1.数据库获取:目前比较流行的是Sqoop和ETL，很多企业仍然使用MySQL、Oracle等传统关系数据库进行数据存储。当然，对于开源Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可以实现HDFS、hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。
2.网络数据收集:通过web爬虫或网站公共API从网页中获取非结构化或半结构化数据，并将其结构统一为本地数据的数据收集方法。
3.文件采集:包括实时文件采集与处理技术flume、基于ELK的日志采集、增量采集等。
二.大数据预处理
大数据预处理，指的是在数据分析之前，对个收集的原始数据进行如“冲洗、灌装、光滑、合并、标准化和一致性检查”等一系列的行动，旨在提高数据的质量和为以后的分析打好基础。
三.大数据存储
大数据存储是指存储器以数据库的形式存储采集到的数据的过程。
四.大数据分析与挖掘
大数据分析与挖掘是从可视化分析、数据挖掘算法、预测分析、语义引擎和数据质量管理等方面对无序数据进行提取、提炼和分析的过程。