很多想要转行进入互联网行业的同学们会选择Web前端技术。那么很多人就会考虑零基础学Web前端难学吗?下面就来和小编一起来看一看文章吧~

1、架构介绍

  主要是让学员对于自己企业的大数据平台架构，有哪些组件，有哪些能力有个大致了解，因为后续大家都会用到这些组件，需要有个宏观认识，包括《综合培训》和《平台环境整体介绍》。

2、数据介绍

  要让学员知道自己企业到底有哪些数据，这些数据的业务含义是什么，这些数据是怎么分类的，怎么采集的，存储在哪里，周期如何，特别是，对于一些价值较高的数据要特别说明，很多甚至要举具体应用场景说明，比如上网数据，必须告诉哪几个字段最为核心，一般怎么用，虽然企业有数据字典，但数据字典对于很多用途表述并不清楚，必须让有经验的使用者现身说法。
  我们都是让企业的建模负责人来介绍的，一般大局观要好一点，可以起到很好的引领作用，数据是企业最核心的资产，让每个人理解自己的家当有多少最为重要，就好比烧菜，再好的厨师，如果没有菜，也是巧妇难为无米之炊，这是一个基础。
  这里涉及了《价值数据之融合模型和标签》、《价值数据之基础模型和新数据》两门课程。

3、平台介绍

  有了数据，就需要让学员知道如何访问并使用它，一项核心*就是申请平台的访问权限，另一个则是平台如何使用了。
  诸如浙江移动已经建立起了自己的可视化数据管理平台，也叫DACP，可以基于这个平台去访问底层不同数据库的数据，比如GBASE/HIVE/REDIS/流处理等等，DACP集成了开发、调度、维护、查询、质量管理等系列功能，这门课程要花费16个小时，学员只有掌握了DACP，才算是打开了企业大数据的门，这门课程叫作《DACP实战开发》。

4、数据挖掘

  主要是进行三方面的培训，一个是数据挖掘常用的理论和算法介绍，这个也是大多数商业培训机构的重点，第二个是大数据挖掘实操案例，对自己企业的一个真实案例去端到端的完成讲解，让学员对数据挖掘有更深刻的认识，第三个就是对于SPARK数据挖掘平台使用作介绍，也是实操性的，用的是SCALA语言，课时也是16小时，当然其实是远远不够的，仅当抛砖引玉。
  这里涉及了《数据挖掘理论和算法》、《大数据实操案例讲解》、《SPARK实操》三门课程。

5、应用开发

  我们不仅希望学员能自己建模，也鼓励有能力的人能基于大数据资源池、大数据平台的众多组件开发自己的应用，因此需要在应用的设计规范、环境集成方案、组件调用方式等各个方面提供培训，让学员能搭积木一样完成自己的一个应用，这种模式要求较高，但价值可期。
  这里涉及了《大数据应用开发之搭台唱戏》、《大数据实时计算解决方案及案例讲解》、《大数据产品建设经验分享及案例讲解》三门课程。

6、标签建模

  公司通过多年的积累，已经沉淀了2万标签，大多数学员使用标签无需从头开始，只要在原有的基础上创新即可，因此，把当前公司已有的标签类别，标签价值说清楚是很关键的，同时，基于公司的DPI上网数据去爬取及解析内容，对于内容标签体系的建设至关重要，也是未来公司内容运营的核心竞争力，也有必要介绍清楚。
  这里涉及《大数据标签能力》、《爬虫及互联网内容解析》两门课程。

7、产品介绍

  对于当前公司最重要的大数据产品做了介绍，包括标签库的使用和营销平台的使用，这两者的地位大致相当于互联网公司的广告平台。
  一个企业建设了大数据平台只是大数据运营的开始，台子有了，没有唱戏的人，也是白搭，很多时候企业靠IT的几个人跳到台子上去跳舞，显然对于整个企业大数据的价值运营也是杯水车薪。
  做好大数据培训是运营中的关键环节，针对性要很强，决不能泛泛而谈，更多需要依赖自身人员去打造，毕竟，只有自己的人才最懂企业需要什么。