课程关键词：西安软件开发培训 西安软件开发培训 西安java培训课程
iT的发展，带动了对相关技术人才的旺盛需求。然而，一方面，大量的计算机类专业毕业生面临巨大的工作压力，难以找到自己心仪的工作岗位；另一方面，企业有大量的工作岗位却找不到合格的软件开发技术人才。造成这种窘境的原因是多方面的，其中非常重要的一点是IT技术的飞速发展，加快了书本上理论知识的老化，高校的传统教学模式、教学方法和教学手段等脱离了产业的实际需求，学校培养的毕业生在创新精神和工程实践能力上存在明显的欠缺。因此，开展职业教育进行人才培养，以企业需求为导向，以实际项目为背景，着力提高学生的实践意识、职业素质和项目实践能力，解决理论知识与企业实际需求相脱节的矛盾，培养能够适应企业技术环境、需求的软件技术人才，这对于移动互联网行业的健康、发展具有非常重要的意义。今天让我们走进**知名IT培训机构——甲骨文，共同探索解决这种窘境的方法。
甲骨文——打造**IT青年人才服务领域高端品*
通过沟通我们发现，在整个办学过程中，统一的教学标准、严格的质量监控体系、完善的工作服务是甲骨文在IT培训教育领域的核心竞争力。他们要求所有的教职人员对每个学生都顺利尽职尽责，向学生们传授知识、培养技能、提升个人综合能力，并帮助他们在这个高速发展的世界中不断成长。这也印证了甲骨文的一个口号：学无止境，甲骨文助行。其实这对于每个人都是一样的，只有在不同的阶段都能够不断地提升自我，才能顺应**经济大潮的发展。
严格的教学质量监控体系
“在课程设置上，甲骨文没有做大而全，而是时刻紧跟市场的需求，长期对工作市场及互联网发展方向跟踪，及时把市场上紧*的专业方向带到我们的课堂中。比如，大多数老程序员都做过Unix下C语言系统开发，每个做C语言的工程师都对C语言和UNIX充满了怀念，但是我们不得不承认，C语言的市场越来越小众，取而代之的是用更加强大、更加健壮的程序或者框架来搭建巨型应用。所以甲骨文的课程要紧跟市场需求，什么样的人才需求高，我们培养什么样的人才。”甲骨文教务主管李敏骥说。
经过调查发现，确实如李敏骥老师所说，目前C语言的市场需求越来越少，而Java开发人才的需求已达三十万，并且以每年20%左右的速度增长。因此在未来五年内，软件人才的需求将远大于供给。同时，Java工程师的薪水又相对较高。通常来说，
年薪十万元以上对于一个具有两年开发经验的工程师是很正常的一个薪酬水平。但是要使用Java语言胜任企业工作并不容易。要成为一名Java架构师,*须精通设计、需求分析、各种开源工具、JavaEE的底层技术，熟悉工作流程、权限框架、门户框架等；而要成为一名Java程序员，*须具备基本的Java
EE技术框架开发，一定的数据库设计能力和数据库使用经验，熟悉Web开发技术。
教学是培训教育核心的模块，关于如何增加教学质量、如何让学生精通一门高难度的技术等方面，李敏骥老师告诉我们，甲骨文有其一整套质量监控体系，所有的教职人员都以学生质量和满意度为基础，从授课老师至班主任到就*指*老师，都要求全力提高服务水平。此外，甲骨文用特有的教育模式代替填鸭式的教育，让学生在知识和实践上成为合格的人才。一，甲骨文的双师课堂，确保知识讲解的准确性和疑难问题的现场解答，让学生真正在知识点上没有遗漏。第二，甲骨文特有的兴趣式学习让学生发自内心的拥抱代码，让学生在编码过程中充满成就感，不断激发学生主动地学习和思考。第三：自由的学习氛围和启发的互动活动能帮助学生进一步锤炼学到的知识。
打造符合企业实际人才需求
经了解，甲骨文已和国内各大知名企业签订了人才输送协议，目前与之达成合作的企业已有一千多家，企业也会定期派技术行家来开展讲座活动、短期培训及招聘活动等，并随时向甲骨文反馈业界需求和发展动态。而甲骨文也会在课程体系中给每位学员传授有关时间管理、团队精神、学习习惯养成、情绪管理、懂得感恩等职业素养课程，学员毕业前，就*指*老师会给每位学员上职业素养课程：时间管理—>商务礼仪—>面试技巧—>撰写简历—>模拟面试。在进行多次模拟面试，内部通过后，再推荐至各大企业进行真实面试，真正和企业做到相辅相成。
培训、工作服务一体化机制，完善成熟的IT人才服务体系，正是目前职业培训行业很多机构所缺失的。而甲骨文则以 的工作率诠释了他们对学生责任感和工作体系的成熟度。授人以鱼，更要授人以渔！不光让学生能学到一套好技术，找到好的工作，努力培养有思想有内涵的程序员更是一个伟大的使命！让我们祝福甲骨文带着这个伟大的使命，越来越好。
甲骨文告诉你,学java的工作方向有哪些
大数据、数据科学、人工智能......这些词近年来委火，天天听到这些词儿，处处看到这些字儿，无论是企业还是个人，似乎不跟这些词搭上点关系，自己就被这个时代淘汰了一样。甲骨文国际作为全球知名的IT教育机构，我们开设大数据课程，上门咨询大数据课程的人天天络绎不绝，总会碰到一些学员问到：我很想学大数据，但我不知道学习了大数据后能干吗？如果您也有同样的疑问，不妨花几分钟时间，读完此文详细了解学习大数据，你未来能干什么？
1数据平台
DataPlatform，构建、维护稳定、安全的大数据平台，按需设计大数据架构，调研选型大数据技术产品、方案，实施部署上线。对于大数据领域涉及到的大多数技术都要有所了解，并精通某一部分，具备分布式系统的知识背景；对应职位：大数据架构师，数据平台工程师
2数据采集
Data Collecting，从Web/Sensor/RDBMS等渠道获取数据，为大数据平台提供数据来源，如ApacheNutch是开源的分布式数据采集组件，大家熟知的Python爬虫框架ScraPy等。
对应职位：爬虫工程师，数据采集工程师
3数据仓库
DataWarehouse，有点类似于传统的数据仓库工作内容：设计数所仓库层级结构、ETL、进行数据建模，但基于的平台不一样，在大数据时代，数据仓库大多基于大数据技术实现，例如Hive就是基于Hadoop的数据仓库。
对应职位：ETL工程师，数据仓库工程师
4数据处理
DataProcessing，完成某些特定需求中的处理或数据清洗，在小团队中是结合在数据仓库中一起做的，以前做ETL或许是利用工具直接配置处理一些过滤项，写代码部分会比较少，如今在大数据平台上做数据处理可以利用更多的代码方式做更多样化的处理，所需技术有Hive、Hadoop、Spark等。随便说下，千万不要小看数据处理，后续的数据分析、数据挖掘等工作都是基于数据处理的质量，可以说数据处理在整个流程中有特别重要的位置。
对应职位：Hadoop工程师，Spark工程师
5数据分析
Data Analysis，基于统计分析方法做数据分析：例如回归分析、方差分析等；大数据分析例如Ad-Hoc交互式分析，SQL on Hadoop的技术有：Hive、Impala、Presto、Spark SQL，支持OLAP的技术有：Kylin；
对应职位：数据分析师
6数据挖掘
DataMining，是一个比较宽泛的概念，可以直接理解为从大量数据中发现有用的信息。大数据中的数据挖掘，主要是设计并在大数据平台上实现数据挖掘算法：分类算法、聚类算法、关联分析等。
对应职位：数据挖掘工程师
7机器学习
MachineLearning，与数据挖掘经常一起讨论，甚至被认为是同一事物。机器学习是一个计算机与统计学交叉的学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类或者回归的工作。之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如个性化推荐，是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推荐模型，来*测你喜欢的商品。
对应职位：算法工程师，研究员
8深度学习
DeepLearning，是机器学习里面的一个topic（非常火的Topic），从深度学习的内容来看其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音、自然语言等分类和识别上取得了非常好的效果，大部分的工作是在调参。不知道大家有否发现现在的Google翻译比以前的要准确很多，因为Google在去年底将其Google翻译的核心从原来基于统计的方法换成了基于神经网络的方法；
对应职位：算法工程师，研究员
9数据可视化
DataVisualization，将分析、挖掘后的高价值数据用比较优美、灵活的方式展现在老板、客户、用户面前，更多的是一些前端的东西，也可能要求有一定的美学知识。结合使用者的喜好，以恰当的方式呈现数据价值；
对应职位：数据工程师，BI工程师
10数据应用
Data Application，从以上的每个部分可以衍生出的应用，例如广告精准投放、个性化推荐、用户画像等。
对应职位：数据工程师
我建议想进入大数据领域的朋友可以选一个与自己现有技术背景相匹配的方向作为入门，如甲骨文国际的大数据课程，这个课程适合之前做SA、DBA、JAVA开发的有一定IT基础的人，同时也适合那有志于入进大数据领域的基础薄弱的的人员，从知识的广度，让学员建立一套有章可循、有据可依然的大数据思维；然后学员再将学习的魔爪延伸到其他感兴趣的方向，这是快进入这个领域的一个方法。当然，我们要知道上面所列的每一个方向都需要耗费大量的时间、脑力、体力，都是这个智能时代继续发展的过程中不可或缺的一部分，甲骨文国际大数据课程或许是能帮助你的。
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