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达内大数据课程学习内容

第 一阶段：JavaWeb阶段（EssyMall项目贯穿）

第二阶段：框架及EasyMall

第三阶段：大数据框架

第四阶段：算法、R语言、数据挖掘分析

学大数据为什么选择达内教育

课程实时更新

课程内容实时更新，融合时下技术热点不断升级，一定让学员学到前沿的新技术，拒绝陈旧的技术，培养高技术人才。

雄厚师资力量

高薪聘请讲师团队，他们分别来自企业技术经理，总监，均是业界人物，教学质量信得过，实战经验都是7年+的水平。

十余年培训经验

从2002年开始办学到现在，已经有十余年的大数据培训教学经验，实战经验丰富，效果理想。获得学员们和业界的好评。

项目实战教学

项目实战教学，解决开发者“缺少经验”的劣势，让你面试的时候游刃有余，不再为没有经验找工作而感到发愁！

大数据应用在AI教练和球探系统对体育赛场的影响?获取训练场及体育赛场上的数据、根据球员的特点制定赛前战术、赛后对技战术进行复盘……虽然AI在不断证明为体育产业带来增值的能力，但很多人还是不相信，AI短期内能代替人类教练。

英国拉夫堡大学的研究人员和切尔西足球俱乐部联合开发了一套AI教练和球探系统，通过收集、分析球员近几个赛季的数据建模并科学训练球员。研究人员预计，未来两年内AI或将取代部分教练的工作。

IBM赞助和客户服务部门副总裁诺亚·赞克说：“对人工智能技术来说，体育行业是一块良田，机遇非常之多。不论是涉及商业运营还是球员个人的数据分析都适合应用人工智能。”

体育行业数据分析较有价值的方法

从现有的比赛中提取较优战术，分析人类策略并加以利用，规避运动员训练和体育赛事的某些不足，人工智能技术正在为体育行业开辟出一条崭新的道路。

微软CEO萨提亚·纳德拉说：“世界上恐怕不会有任何一个其他的产业像体育一样，被数据和电子科技如此彻底地颠覆掉了。”

从2006年起，澳大利亚创业公司Catapult

Sports就开始监控和记录运动员的跳跃能力、打击力及睡眠质量等，希望凭借这些数据确定是否替换人员、如何避免运动员受伤及组织训练等。

NBA负责IT应用的副总裁肯·迪根纳罗透露，NBA已建立了一套完整的数据计算系统，能在人类无法量化的比赛中挖掘数据，并通过机器学习进行数据建模。

微软推出的Sports Performance

Platform平台，是一套解析运动员训练、比赛表现的数据化管理系统，可以为运动队或者运动员提供基于运动层面的分析数据和解决方案，目前已有西雅图帝王女足、皇家社会、本菲卡以及澳大利亚板球队开始使用这套系统。

虚拟现实(VR)和增强现实(AR)自去年成为科技行业的热词后，英特尔正利用强大的计算技术和虚拟现实专属方案，将生动逼真的虚拟现实体验和360度回放视频带入体育赛场。

更关键的是，足球运动员的训练体系的建立，离不开大数据分析与处理，而英特尔等科技公司的种种努力已让体育赛事开始了较核心的改变。

一直以来，教练们为寻找运动员赛场失误、研究对手“战法”，借助的手段是反复播放比赛视频片段，当360度视频与VR技术走近赛场后，更多的细节可以被记录、发现，并形成一个相当庞大而丰富的数据库，借助AI进行分类分析和匹配查找，可以为运动员训练和赛场策略制定提供更科学的手段。

2010年世界杯，章鱼“保罗”因为“预测”比赛结果，成为章鱼界的网红，今年的世界杯赛场上，AI技术广泛应用，AI取代保罗开始预测比赛结果，虽然预测未必，但人工智能时代的届世界杯，让人们看到，AI已经是体育行业相关数据分析较值得信赖的伙伴。

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