优就业是中公教育IT培训品牌，致力于培养面向互联网领域的人才，以学员就业为目的，就业为宗旨，是一家集互联网营销师、UI/UE交互设计师、Web前端工程师、Java工程师、Python工程师、Unity开发工程师、大数据工程师、Linux云计算工程师、PHP工程师等课程为一体的IT培训机构。为培养符合时代需求的IT人才，中公教育优就业以高瞻的视野，经多年布局，打造人才培训服务体系。以企业需求为导向，以行业未来为驱动，向企业和社会不断输送IT人才。
优就业拥有一支业内人数众多、阵容强大的培训团队，强大的师资队伍现已拥有逾500名专职培训教师，已率先实现了IT行业师资团队的精细化、科学化分工。创立O2O教学体系，针对IT行业需求、发展及就业趋势，打造从线上到线下的一体化教学体系，目前该体系已帮助众多IT行业学子实现优质就业梦想。
优就业的大数据培训课程总共有六个阶段，分别为：Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系、Spark生态体系、项目实战+机器学习、就业指导。
第 一阶段Java基础，主要知识点有：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。
第二阶段JavaEE核心，主要知识点有：前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、Maven、Spring、SpringBoot、Git。
第三阶段Hadoop生态体系，主要知识点有：Linux、Hadoop、ZooKeeper、HiveHbase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&AzkabanHue、智慧农业数仓分析平台。
第四阶段Spark生态体系，主要知识点有：Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink。
第五阶段项目实战+机器学习，主要知识点有：高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习。
第六阶段为就业指导，主要有企业面试前期准备与技巧、专业指导、企业面试复盘，帮助学员就业。
基础差小白入门大数据分析指南
阶段：Excel数据分析
Excel是每一位数据分析师都经常用到的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。
第二阶段：SQL数据库语言
作为数据分析人员，我们首先要知道如何去获取数据，其中常见的就是从关系型数据库中取数。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是往小处说，但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。
主要了解数据库查询语言，where，group
by，orderby，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left
join，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等。
第三阶段：数据可视化&商业智能
数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。可视化工作几乎是你正式进行数据分析的步，通过SQL拿到数据之后，我们需要使用可视化方法探索和发现数据中的模式规律。
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。实际上除掉数据挖掘这类分析，不少数据分析就是监控数据和观察数据。
第四阶段：数理统计学
统计学是数据分析重要的基础之一，是数据分析的基石和方法论。从基础的统计理论(描述性统计、区间估计、假设检验等)出发，到基本的统计分析，到商业常用的模型(回归分析、方差分析等)，学习数据分析背后的逻辑，掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。
第五阶段：数据分析与软件应用
SPSS是统计分析入门软件，如果你想入门而又不想学习编程，我推荐使用SPSS。
SPSS软件是世界统计分析软件之一，以其易于操作、易于入门，结果易于阅读的优点，一直备受数据分析人员的青睐，一般经过短期学习即可用SPSS
做简单的数据分析，包括绘制图表、简单回归、相关分析等等。
对于工具，这一阶段，建议选择一门编程语言来学习。
Python或者R语言，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。Python的主要功能是编程，除了单纯的数据分析，在很多领域还有广泛利用，所以就业市场上对Python的需求是远大于R。
大数据分析学习起来累不累，需要学习的内容有很多，基础差小白可参加培训班跟着老师系统的学习下，学习效率会很好，一步步的学从基础到入门再到精通，只要踏实的学其实很简单，会者不难，难者不会，只要肯努力总是可以学会的。目前大数据分析行业前景很好，学会大数据分析对自身的发展也是很好的，薪资可观，认真学功夫不负有心人。
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