java入门教程什么好？
入门的话，Java基础的JAVA编程思想这本书就比较好，然后在学习好基础的时间后，可以多看看一些源代码，碰到不懂得继续查找相关资料进行研究，弄懂相关的编程思想。
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2020年抗疫之作j***a基础进阶13天
课程内容：
3、多态、包、权限修饰符、内部类，Object类，Date类
4、常用API、正则表达式，泛型、Collection***API
5、迭代器，数据结构,List,Set ,TreeSet***,Collections工具类，排序算法
6、Map***,HashMapTreeMap,***、图书管理系统
在成都要想学J***A，去哪个机构比较好？
随着时代的发展，j***a的火热程度依旧没有衰减，反而有继续深入发展的趋势，也造就了现在如此火爆的IT市场，有了市场，自然就产生了一大批培训学校。
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学习前期可以在网上找相关学习***，看***学习相比看书本学习可以更快入门！通过看学习***可以了解自己的兴趣是否足以坚持自己学下去，还可以了解这个机构的师资和讲课方式包括学习内容 。
如果自学不能够满足的话，还是建议去报名一个J***a培训机构好好系统地学习一下，能很好地提升学习效率。
1、学校的资质，机构规模:根据目前的经济形势来看，其实有很多小机构都是岌岌可危的，只有正规的老牌机构依旧能够靠着多年积累的经验和口碑屹立不倒！
2、师资力量：一定不要去看炒作起来的所谓名师，当然一个好老师也是需要看口碑的，这一点你能很轻易地从***弹幕、贴吧、知乎、等等社交网站上得知！
3、授课模式：正式上课前最好能够有面试试听更为保险，面授班***用PDT教学法，即项目驱动教学。理论+实战，让学员学习技术同时，切实掌握[_a***_]。夜校班***用线上全程直播的方式，大咖讲师全天直播，有不会的即问即答！
4、口碑：一个学校口碑的形成其实是时间积累出来的，所以在观察的时候也要结合以上几条，尤其是这个学校的建校时间，时间长的老牌机构能做到今天，口口相传的好口碑一定是功不可没！
现在成都关于软件培训的机构有很多，质量上也参差不齐，所以在选择培训机构时要多加考虑，要多从学校口碑、办学资历、教师质量等多个方面去做选择。如果硬是要推荐的话，成都源码时代貌似还不错，你可以去详细了解一下。
大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐？
这个问题其实还是挺难回答的，结合个人的工作经验，说一下我自己的看法。上班族和大学生非常适合线上学习呢，推荐北京尚学堂，他家线上平台是百战程序员，教学质量和师资力量都挺好的。在我看来任何事情，任何工作都是基于兴趣的前提下，当然兴趣和学习谁先谁后，这是一个循序渐进的过程。第一：我们掌握了一些基本的知识，统计学是必不可少的，概率论等都是大数据的基础，大数据的本职是发现潜在的事物规律，因此统计学是一个再好不过的学科，通过样本来逼进总体，从而发现内在的规律，指导我们业务工作。第二：工具类，我们有基础的知识，但是我们还需要工具，工具是我们处理数据的利器。所以，我们需要掌握一些常用的工具，例如Excel、R、SQL等相关的语言。第三、兴趣，永远保持兴趣，是一项工作取得成就的前提，能不能在大数据上深入的更深一些，需要我们拥有良好心态和积极主动的探索的精神。最后，大数据是一个很大的概念，或者说涉及到的职业比较多，需要我们做好提前的判断，未来自己到底适应哪种职业，才能取得更好的成绩，如果掌握大数据技术，系统学习才是王道，那就来北京尚学堂吧，线上品牌是百战程序员。
新手入门大数据，首先要搞清楚自己的基础水平，学习本是一件严肃的事情，不能盲目，要有目标。
首先分为两类：一是有一定的编程基础，想要学习大数据以达到技术的提升和深造；
二是零基础想要涉猎大数据行业。
作为零基础的你，建议你不要急于涉猎大数据技术，而是先深入学习一门编程语言（j***a、Python等等）。当然了如果感兴趣也可以看一下推荐的书籍，但主要任务还是要放在基础上。
作为有基础的你，可以先从以下大数据书籍入手：
大数据书籍
1、《为数据而生》
书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下，相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。
2、《智能时代》
这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍，分别以技术和思维方式的改变为主线，从工业革命这个角度嵌入，顺理成章的延伸出大数据与智能化，但是没有将过多笔墨放在技术的深究上，而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业，这正是作者的用心之处。
目前大数据的技术体系已经非常庞大了，初学者要根据自己的发展规划来制定学习规划，入门大数据的方式也要结合自己的知识基础。
对于要进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说，入门大数据可以先从编程语言开始，接着学习大数据平台知识，然后结合大数据平台来完成场景开发实践。在编程语言的选择上，可以重点考虑一下J***a语言，相对于其他编程语言来说，目前J***a岗位的人才需求量相对大一些。
对于要从事算法岗的同学来说，入门大数据也可以分成三个阶段，第一个阶段是编程语言的学习，第二个阶段是学习算法基础，这个阶段需要学习一下统计学、机器学习相关知识，为后续奠定一个基础，第三个阶段是结合场景来开展算法实践，这个阶段也需要掌握大数据平台的相关知识。
如果仅仅想通过学习大数据技术来提升自己的数据力，本身并没有从事大数据岗位的想法，那么入门大数据可以从学习Python语言开始，然后进一步学习基于Python语言来完成数据分析，这个过程同样要考虑到应用场景的问题，可以跟自己的专业方向相结合。
从整个大数据的技术体系结构来看，大数据技术涉及到数据***集、整理、存储、分析、呈现、应用和安全等领域，这些领域都可以***用单独学习的方式，比如既可以从数据***集开始学起，也可以从数据分析开始学起，但是不论从哪个领域开始学起，一定要重视与场景相结合，不能脱离场景来学习大数据技术。
最后，如果有学习大数据相关的问题，可以向我发起咨询。
一提到“大数据”，大家会想到什么？海量数据，快速处理，挖掘数据的价值，数据的模糊处理技术……“大数据”是一种数据，一种技术，一件事情，它还可以指代一种经济模式、创业类型。
和“大数据”这个标签相关的工作职位也越来越多，每一个的职衔听起来都很酷，同时存在的，还有很多很酷的说法，比如“未来10年最赚钱的就是做大数据”之类。众多有为有志的青年学子，包括职场中人，深深为之吸引，生出投身其中的念头。
“大数据行业”还是一个新的行业。新，意味着门槛低，意味着没有旧有势力，意味着大有可为。在方兴未艾的窗口期内，不管你以前是干什么的，只要真心想进来，总能进得来。但同时，也意味着巨大的泡沫，和未来迅速紧缩的风险。
进来容易，要想立足，就得不断学习，内外双修——内：理论知识的习学研究，目前主要包括：统计知识、机器学习知识和数据库知识等；外：对工具的运用，J***a, Python, R, SQL,SAS, SPSS, Excel, Tableau等等。
我是专业做数据分析的，每天都要对全国的大数据进行分析。
个人觉得，数据分析最重要的是逻辑，而不是各种技术。所谓的逻辑就是你能够从繁琐复杂的各种标签中间整理出一个可以用于指导业务发展的模型。
然后在这个模型的基础上，通过大数据实时更新，形成某种预判机制，在别人还没有反应过来的同时，我们就已经抢得了商机，创造了利润。
说的比较抽象，你可以看一下我相关发布的文章，里面就有大数据的应用。
