杭州博为峰IT培训-软件测试/Java/数据分析师培训学校

本文解答了关于《杭州博为峰IT培训-软件测试/Java/数据分析师培训学校》相关内容，同时关于1、杭州博为峰软件技术,的相关问答本篇文章杭州博为峰教育小编也整理了进来，希望对您有帮助。

杭州博为峰IT培训-软件测试/Java/数据分析师培训学校

博为峰教育是专业IT培训机构之一，博为峰教育紧跟较新技术趋势和就业动态，满足时代前沿企业需求，开设了全栈开发、Python大数据分析、Java、Python、Web前端开发、移动端开发、软件测试、大数据、人工智能、区块链、Linux、数据库等热门技术领域就业课程、进阶课程以及认证与培训服务。课程既注重了对0基础学员培养，又增加了学员项目实战能力，使学员能够前适应职场环境，更具职场竞争力，从而毕业后能轻松胜任企业级移动开发工作，独立研发移动开发应用等产品。自2004年起，博为峰教育率先推出IT就业培训业务，即通过数月强化培训，使缺乏职场竞争力学员具备企业级项目执行能力。十多年来博为峰教育上海、深圳、南京、等地开班四百多期，为2万多名学员成功供就业机会。

课程体系与特色

杭州博为峰教育开设人工智能就业培训课程，课程采用必学选修方式，采用易、中、难循序渐近方式设计全部课程内容，每一阶段，针不同数据企业岗位用人要求设计。适配不同层次，不同需求、不同学历，不同专业学员需求。软件测试就业培训课程通过数月软件测试强化培训、使缺乏职场竞争力学员具备软件测试设计和执行能力，进入软件企业后就能上手工作，既解决了学员就业问题，又解决了企业用人问题。Java大数据开发就业培训课程通过4-5个月技能强化训练，使缺乏职场竞争力学员具备从事Java工作能力，进入企业后就能上手工作。Web前端就业培训课程通过3个月技能强化训练，使缺乏职场竞争力学员具备从事Web前端工作能力。全栈数据分析课程，搭配热门行业真实项目实操，使您成为互联网、零售、金融等行业专门从事数据采集、清洗、处理、分析并能制作业务分析报告，供决策新型复合型数据分析/挖掘人才。Python大数据分析就业培训课程，搭配热门行业真实项目实操，使您成为互联网、零售、金融等行业专门从事数据采集、清洗、处理、分析并能制作业务分析报告，供决策新型复合型大数据分析/挖掘人才。

师资力量

博为峰师资集教研与教学为一体，授课老师均为专职老师，具备丰富企业实战和培训经验。周老师-教学总监，北京邮电大学硕士毕业，曾供职于大唐移动，担任测试经理，后加入51testing，工作内容覆盖培训、咨询、测试工具研发、项目管理、技术支持等内容，软件测试领域积累了丰富项目经验、管理经验和培训经验。韩老师-教研总监，14年软件开发从业经验，资深软件需求分析师、架构设计师。精通Web前端、Android、Java、Python、.Net Core、SQL/No-SQL，曾任职TCL等大型科技企业，负责企业内部系统研发工作。童老师-资深教育专家，工信部大数据专家评委。十年技术开发经验，十年教学管理经验。擅长.NET ， Java，手机移动开发，大前端技术，软件架构及项目管理。赵老师-微软认证讲师，计算机软件硕士，拥有高校教师资格，10年IT软件教学经验，5年软件项目外包经验，5年大数据与数据分析方向教学经验，多年机器学习算法研究及实现经验。IT培训行业有口碑与知名度。唐老师-高级讲师，计算机科学与技术专业，BI可视化分析高级讲师。两年职业IT技术培训背景，两年BI商业智能教学经验，擅长数据获取、预处理及 Python 编程教学工作。

教学方法与项目实战

课程设计源自于企业真实岗位技术规范、流程。授课老师来自研发技术大牛，开发经验五年以上。教学案例取自于当今流行实战项目，商业代码。Java语言基础包括计算机概述、Linux Eclipse开发环境搭建、变量、基本数据类型、运算符、流程控制、数组、对象、类、属性、方法、构造器、重载、继承、重写、封装、多态、抽象类和接口。Java SE核心涵盖Object、String、StringBuilder、正则表达式、集合框架、包装类、二进制、文件、IO，线程，网络，XML、Lambda、流、反射API、日期、并发包、HTTP协议解析、TCP并发编程、线程池、POST、GET、数据库原型实战。WEB全栈及数据库技术包括HTML5、CSS3、JavaScript、ES6、JQuery、Bootstrap、VUE、Smart Blog界面开发、MysQL.sQLDDL、DML、DQL、DCL、JDBC、数据库连接池、Druid、数据库设计、Tomcat、Servlet、Request、Response、Cookies、Session、过滤器、监听器、Thymeleaf模版引擎、Ajax、Smart Blog。微服务及互联网架构包括项目需求文档、IDEA开发工具使用、Spring-..Spring MC，MyBatis，MyBatisPlus，SpringBoot，shiro认证框架，AdminLTE、Eureka，Ribbon，Feign，Hystrix，Zuul，Config+Git、学子商城项目实战，项目搭建，RESTful，文件上载，AOP.拦截器、Nginx，Redis，MySQL读写分离，Kafka。全栈进阶（就业冲刺）包括Smart MVC 框架、索引、视图、存储过程、MySQL函数、存储过程、CMS、旅游、电信、社交、找房、Java 内存管理、GC原理、JVM参数调整、排序、二分查找、双向循环链表、二叉树、散列表。

就业保障与服务体系

学员入学即签订具有法律效力就业保障协议，培训合格者就业，不就业全额。专属就业顾问，全程协助1对1模拟面试，入职成功，注重学员职业素质培养，帮助学员做好职业生涯规划与管理。公司与7000+企业达成人才供给合作关系，具有众多实习和就业合作单位，确保每一名合格学员都有一个良好就业机会。2019年博为峰推出ACE计划，让学员享受到“不止于就业保障，还延伸至终身职业护航”贴心服务。“ACE计划”投入过千万，每年为毕业学员开设40次免费技能升直播课程，每次直播时间2小时+，直播内容不重复，供5000-8000个中高级技术岗位和国内外名企工作机会，并助力10000+毕业学员晋升为高级工程师、项目经理、技术总监乃至CTO。

机构发展历程与荣誉

自2004年以来，博为峰一直致力于为应届毕业生和职场新人供IT职业培训，为国内外客户供软件测试整体解决方案。公司总部位于上海，并北京、广州、深圳、成都、南京、西安、杭州、武汉、合肥、重庆、长沙、苏州、石家庄、济南、郑州、天津、青岛、昆山等地均设有分支服务机构。二十年来，博为峰始终坚守教学品质，真诚服务学员，发展至今，毕业学员80000+，绝大多数学员顺利就业。2023年03月博为峰入选2022年上海市“专精特新”企业名单。2022年03月通过ISO20000信息技术服务管理体系认证。2021年12月获得智联招聘“2021中国年度优选雇主”，58同城“年度优质合作伙伴”荣誉称号。2021年10月通过CMMI5级认证。2016年08月获评“2016年度中国软件测试杰出企业奖”，“2016年度中国杰出软件人才培训机构奖”。2016年03月正式获准新三板挂牌，股票代码为836392。

数据分析师培养要点

数据分析师需要具备数据分析技能，包括数据清洗、数据处理、数据可视化、统计分析、预测建模等方面能力。掌握常用数据分析工具和编程语言，如Python、R、SQL等。统计学知识，理解统计学基本概念和方法，能够运用统计学原理解释和分析数据。熟悉常用统计指标和检验方法。编程能力，能够使用编程语言处理和分析数据，编写脚本和程序解决数据分析问题。熟悉常用数据分析工具和库，如PythonNumPy、Pandas、Matplotlib等。数据库知识，了解数据库基本概念和操作，熟悉SQL语言，能够进行数据存储、检索和处理。商业理解和领域知识，具备商业理解和领域知识，理解所行业业务流程和需求，能够将数据分析结果与业务决策相结合。问题解决能力，能够识别和定义问题，出有效解决方案，通过数据分析给出有价值见解和建议。沟通和表达能力，能够将复杂数据分析结果以清晰、简洁方式向非技术人员解释和展示，有效传达数据含义和洞察。学习能力和持续学习意愿，数据分析领域不断发展和演进，要保持学习状态，不断更新知识和掌握新技术和方法。

数据分析师主要工作职责包括数据收集与整理，从各种来源获取数据，如企业内部数据库，外部数据供应商，互联网等，不仅仅这些哈。对数据进行清洗和整理，以确保数据准确性和完整性。数据分析与建模，使用各种统计和分析工具，如Python、R、SQL等，不仅仅这些哈。对数据进行分析和建模。运用统计学和机器学习方法，发现数据中模式和趋势，并供有关业务问题洞察。数据可视化与报告，将分析结果以可视化形式呈现，如图表，报表等。使用数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，不仅仅这些哈。将复杂数据转化为易于理解和传达形式。数据驱动决策支持，通过深入理解业务需求和数据背后故事，为企业供有关市场趋势，客户行为，产品改进等方面洞察和建议。

数据分析方法包括描述性统计分析，主要用于对数据进行总结和描述，通过计算数据中心趋势(如平均值，中位数，众数)，离散程度(如标准差，方差)和分布形态(如直方图，箱线图)。推断统计分析，样本数据基础上对总体进行推断一种方法，通过对样本数据进行抽样和检验，推断总体特征和参数。预测分析，通过对历史数据分析和建模，来预测未来事件或趋势一种方法，利用历史数据规律性来预测未来发展趋势。关联分析，通过挖掘数据中关联规则和模式，来发现不同变量之间关系和依赖性一种方法。聚类分析，将数据集中对象按照相似性进行分组一种方法，通过计算不同对象之间距离或相似性，将数据集划分为不同簇。