大数据开发：包括大数据的采集、预处理、存储、计算、分析和可视化等全流程处理。培训内容会涉及到大数据清洗工具（如Kettle）、数据仓库（如Hive）、分布式计算引擎（如Spark）、消息队列（如Kafka）等。数据分析与挖掘：学习如何使用Python、数据库等工具进行数据清洗、分析和可视化。培训内容会涵盖数据建模、机器学习、深度学习、自然语言处理等领域。生成式人工智能应用：对于高级课程，会涉及到生成式AI的进阶使用，包括图像生成、文本生成、语言模型等。
就业前景分析
人工智能工程师：结合大数据和人工智能技术，开发智能应用，如智能客服、智能推荐等。
扫清知识死角，精选经典内容
python基础
python开发环境搭建；python快速入门；python数据类型；python输入和输出；python分支语句；python循环语句；python字符串；python列表；python元件、集合、字典；python公共操作和推导式等。
Linux
Linux概述和环境搭建；Linux文件和目录结构；Linux文件编辑器；Linux网络配置和系统管理操作；Linux远程登录；Linux常见基本命令；Linux软件包管理；Shell概述；Shell脚本入门；Shell变量和运算符等。
数据库
数据库的概述和环境搭建；数据库的结构化查询语言；数据库的操作语言；数据库的约束；数据库的查询；数据库的多表操作；数据库的索引；开窗函数概述和over子句；开窗函数之排列函数等。
python爬虫
爬虫基础；request；数据提取；selenium；反爬；mongo数据库；scrapy等。
excel
数据分析概述；数据处理；数据统计；常用函数；图标类型；图标使用；数据透视表；数据透视图；大厂周报案例。
kettle
概述；安装；快速入门；共享数据库连接；转换的插入更新；转换的条件判断；转换与作业综合实战
课程知识点
Java基础：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、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性等。
Python基础：对于数据分析与挖掘方向，Python基础知识的掌握也很重要，包括基础语法、数据处理和分析库（如NumPy、Pandas等）的使用。
Hadoop生态体系：Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、Hue等。
Spark生态体系：Scala、Spark、Flink等。这些技术框架是大数据处理和分析的核心工具。
