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。
大数据在医疗保健中的作用
大数据正在掀起一场医疗保健革命，在消除和滥用现象的同时，提供更好的结果，在医疗保健费用中占了很大的比例。
就像手术中涉及的“复杂性”一样，医疗保健数据所涉及的波动性是如此独特，以至于需要一种整体的方法来处理不断变化的监管环境中来自不同来源的结构化和非结构化数据。
随着未来的发展，从监视器和传感器等电子设备通过患者生成的跟踪信息将吸引更多的医疗保健数据源，医疗保健交付组织(HDO)承受着降低运营和存储“成本”的巨大压力。“控制”不断升级的成本以提高收入和盈利能力;通过“合规”改善治理和风险管理，从而改善“现金”流量。
鉴于医疗保健系统过多，数据聚合至关重要。多年来，组织一直在分析患者的费用和质量数据。尽管如此，随着医疗保健从按量支付向基于价值的支付转变，HDO处于利用人口健康炒作的门槛，前提是他们可以构建关键数据和分析能力。
组织与数据聚合者合作，从内部系统和外部合作伙伴(例如，提供者提取保险索赔数据)中提取数据，以便他们可以全面了解患者或人群的数据，从而可以对其进行风险，分层和分析定量和定性分析数据。
付款人和提供者越来越需要了解复杂的数据集，它们正在迅速安装数据聚合器。整个行业正从单纯的查看结构化数据过渡到合并非结构化数据，这促使组织评估当前的解决方案，并且在许多情况下，使用新技术来窃取和替换当前的安装。
组织在数据聚合中看到了价值，但是将数据转移到可行的见解中需要花费大量的工作。一般而言，在大数据中注入非结构化数据的需求以及新技术的增长，再加上整个行业对更好地了解患者数据的需求，都将推动显着增长。健康云为医疗保健组织提供了一种经济且安全的扩展方式。
信息生命周期管理(ILM)较终开始以针对性，实用的方式在HDO中投入实践。ILM过去一直在通过更好的存储资源管理来控制急剧的存储成本，而现在更多地是要认识到信息的价值会随着时间而变化，以及记录系统将如何执行信息生命周期策略。
付款人和提供者依赖于各种分析解决方案来帮助他们了解业务绩效，患者人数和提供者绩效。这些工具可用于追溯性和预测性地进行定性和定量分析。付款者和提供者都在这一领域看到了显着增长，尤其是当组织寻求分析非结构化数据并在预测模型上做更多的事情时。如果实施得当，分析功能可使组织轻松识别护理和绩效方面的差距，并量化风险资金。
与EHR相比，分析将推动对付款人和提供者采取行动的见解，并帮助推动行业向前发展。
借助数字化，患者或客户可以获得360度的医疗保健数据视图。对于医院和患者来说，这是双赢的局面，因为他们希望使用带有医疗应用程序和可穿戴设备的智能手机获得成功。如今，昂贵的设备已成为患者日常生活的一部分。现在是时候HDO扩大视野，专注于集成和分析，而不是内部系统。
投标数据将帮助HDO在面对医疗保健“客户爆炸式增长”时创造大量机会来提高客户价值和收入。随着数量的增加，大数据将成为提供护理，管理人口或发现行为的关键成本差异。
新的医疗保健数据动态
该行业正在从仅查看结构化数据转变为合并非结构化数据，这促使组织评估当前的解决方案，并且在许多情况下，使用新技术来窃取和替换当前的安装。基础技术正在被Hadoop，MapReduce和HIVE等新系统增强或替代。
一般而言，在大数据中注入非结构化数据的需求以及新技术的增长，再加上整个行业对更好地了解患者数据的需求，都将推动显着增长。
远程医疗使用电信技术为偏远诊所或家庭环境中的患者提供虚拟护理。远程医疗可以扩展医疗服务设置的范围。用例包括医院的远程监控，熟练的护理设施(SNF)，住院康复设施(IRF)床;慢性合并症患者的家庭健康监测;虚拟访问视力低下的问题，皮肤病学和其他专业;以及第二专科服务，包括肿瘤学，中风和神经病学。
数字医疗保健要求医疗专业人员能够立即，直接和自然地访问原始格式的所有数据的分析。
他们需要能够回答临时问题并通过结合较新医学研究，在床边或患者坐在医生办公室时基于所有相关数据提供建议的工具。
数据的新定义包括自由格式的文本，例如医生的便笺，放射科医生的报告和医学期刊文章，电子邮件，静止图像(例如CAT扫描)，视频，记录的语音，患者历史数据，基因组文件，生物测定数据等来自临床研究和药物开发的科学数据。它还包括可穿戴设备，医疗设备，呼吸器，血压计和其他连接设备的物联网(IoT)数据。来自各种社交媒体渠道(如Facebook和Twitter)的数据正在增加。
除了驻留在单独的独立系统(EMR，PACS，RTHS，EMPI，LIS和PMS)中的数据之外，所有这些数据也是新医疗数据的一部分。
大数据技术需要收集和管理涉及的大量数据，并从多个可靠的来源再次提供反映较新医学研究的准确答案。大数据和分析技术有望解决当今医疗行业面临的一些重大问题。
大数据在医疗保健中的作用
大数据和分析可以在处理数字医学的同时，改善有关实时医疗系统(RTHS)的患者护理的基本决策。从基于证据的服务到基于价值的服务向创建有效的以患者为中心的护理，改善的临床结果，检测以及使用个人和IoT传感器在临床环境之外进行实时连续患者监测的转变都是医疗保健领域的重要趋势。并且，可以通过实时分析大数据量来实现。
Hadoop数据湖和分析可以为那些缺乏数据洞察力并且严重依赖其EHR和数据仓库的组织带来巨大的价值。
企业需要从小处着手并逐步建立能力，以利用大数据来增强洞察力和决策能力。
结论
数字医疗需要原始格式的结构化，半结构化和非结构化的可用患者信息和机器数据的智能集成和整合。对于提供者，付款人和患者来说，好消息是大数据正在掀起一场医疗保健革命，在消除和滥用的同时提供更好的结果，这占了医疗保健费用的很大一部分。
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