无论是初出茅庐的大学生，还是有了几年工作经验的从业者，在实际的工作当中都会迷茫，不知该何去何从。从事本专业的工作，薪资低、发展前景不好，但从事其他行业，又觉得自己没能力，担心被企业拒之门外。现如今，转行IT领域的人并不少，尤其是今年，伴随着大数据的火热，零基础学大数据正在成为一个潮流。

     对于转行IT领域，零基础学大数据的难度大吗？想要高效快速的完成转型，求学者该如何去学习呢？

课程名称：大数据实战班课程

课程推出时间：2018.09.10

课程版本号：6.0

主要针对版本：JDK1.8\CDH2.7.4\Storm1.1.1\Spark 2.1

主要使用开发工具：IntelliJ IDEA

课程介绍：

本课程是基于V5.0的一次重大更新，汇总并收集了大数据学科一年以来15个零基础班级的授课信息、学习信息、就业信息。重新调整了课程的分布情况，新增了大数据综合项目，新增了第四代大数据处理框架FLink，新增了数据库优化，新增了JVM基础及原理，新增了Spark性能调优等内容。课程升级方面，主要对机器学习课程进行了升级，推荐系统项目后置变成7天的丰富课程，提升学员进入机器学习的竞争力，从而更好的从事人工智能领域相关的工作。

整体而言，课程在培养中高级大数据工程师的方向上又前进了一大步。

13年设计工作经验 7年教学经验

参与项目

中国人保

湖北日报

武商集团

武昌造船厂

56所连锁校区，遍布全国各地

      天琥全国连锁校区遍布：上海、广州、深圳、武汉、南宁、长沙、赣州、重庆、西安、昆明、南京、成都、南昌、太原、厦门、石家庄、青岛、郑州、杭州、佛山、福州、合肥、苏州、兰州、天津、济南、海口、贵阳、东莞等全国各大省市，让学习更便捷。

数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的，主要的相关技术：

精通一门编程语言。想成为一个合格的IT人才，至少是需要精通一门实用的编程语言，而不能只停留在基础阶段。毕竟技术是求精不求多。

数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的，主要的相关技术：

规则归纳有四种策略：减法、加法，先加后减、先减后加策略。

减法策略：以具体例子为出发点，对例子进行推广或泛化，推广即减除条件(属性值)或减除合取项(为了方便，我们不考虑增加析取项的推广)，使推广后的例子或规则不覆盖任何反例。

加法策略：起始假设规则的条件部分为空(永真规则)，如果该规则覆盖了反例，则不停地向规则增加条件或合取项，直到该规则不再覆盖反例。

先加后减策略：由于属性间存在相关性，因此可能某个条件的加入会导致前面加入的条件没什么作用，因此需要减除前面的条件。

先减后加策略：道理同先加后减，也是为了处理属性间的相关性。