丰富的课程内容,紧贴就业市场需求设计
学习阶段 | 课程大纲 |
第一阶段 | HTML、扩展XHTML的使用、CSS样式表、DIV+CSS布局、盒子模型等 |
第二阶段 | Java编程语言、Java基础语法、流程控制语句、Java数组、类的成员之代码块、静态代码块与非静态代码块、一维数组与多维数组、数组的常见算法分析、操作数组的工具类Arrays等 |
第三阶段 | 面向对象和面向过程的理解、类和对象的创建与使用、封装、JavaBean、继承、多态、高级类特性、抽象类(abstract),接口(interface)、常见设计模式、代理模式(Proxy)、内部类、匿名内部类等 |
第四阶段 | 集合框架、泛型、File类、IO流、java进程和线程、java同步操作synchronized、死锁问题、线程间通讯、Mysql管理和连接、多条件查找、数据库的事务处理、SQLz注入的防御等 |
第五阶段 | Javascript精讲、Servlet HTTP、JavaWeb开发环境的配置与使用、Servlet API调用、Servlet HttpServlet、Servlet生命周期、HttpServletRequest等 |
第六阶段 | mybatis的架构、springIoc容器装配Bean(xml配置方式)、AOP的底层实现、Spring的事务管理、MyBatis和Spring整合工程结构、SpringMVC框架使用、Hibernate框架、Hibernate体系结构和核心API、Struts框架等 |
第七阶段 | Linux运维、JVM调优、Java并发技术、Redis、MongoDB、Mysql进阶、Mycat、Docker、Zookeeper、Dubbo、SpringCloud、爬虫搜索、爬虫框架、Hdoop、HDFS、MapReduce等 |
第八阶段 | Hive原理和框架搭建、Hive命令、Hive常用函数、Hive编辑实践、Sqoop数据传输、Hbase原理和框架搭建、Hbase命令使用、Flume日志数据采集聚合传输、Oozie、Azkaban、mapreduce、flume、azkaban、商品推荐的实现思路训练等 |
第九阶段 | Storm、Kafka、Scala、Akka、Spark等10Python初级基础知识、Python高级基础知识、Python高级特性、IO操作、面向对象编程、内建模块和第三方模块、网络编程、界面编程、即时通讯系统等 |
聚类分析。聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。从实际应用的角度看,聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况,观察每一簇数据的特征,集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法(如分类和定性归纳算法)的预处理步骤。
多年品牌实力,培训更值得信赖
监督学员日常考勤,组织班级图案件活动和学员激励,帮助学员解决学习和生活中的问题。
在学习和作业过程中相互交流学习到的经验技巧,有目的的培养学员的团队沟通协作能力。
闯关式学习,享受学习乐趣,边学边测,掌握章节知识点,判断学员是否能够进入下一个阶段学习。
课程学习结束后,发现自己还没有完全掌握相关知识点,或者希望巩固有关知识点,可以申请重修。
你想了解的问题,我们都帮你解答
大数据开发要怎么学?
学习大数据的前途怎么样?
大数据里面什么比较重要?
演讲技巧。许多数据分析师可以通过在线点击按钮与广大屏幕前的观众进行数字化分享。但是,有些情况下,你需要亲自向现场观众展示你的数据分析见解。因此,磨练演讲的技能非常重要,这样才能以优雅的方式有效地分享你的发现。你需要以清晰的结构、富有逻辑顺序的内容传达,为你的分享设定正确的基调。同时要有侧重点地进行展示,并了解如何在交互式仪表板中直观地为受众导航。一个非常有价值的方法是,先不要把你的答案局限于那些在你的分析中很明显可以看到的问题,而是要预测潜在的后续问题。这又回到前面说的了解和理解业务和利益相关者。了解他们对什么感兴趣,理清他们现在的优先事项和当中的关系。在每次答疑时针对每一个可能提出的问题给出答案。
职坐标教你跻身互联网+时代
现代社会数据量巨大,如何有效地管理、分析、应用这些数据已成为企业和个人能否成功的重要因素。随着大数据时代的到来,人们对数据分析师和科学家的需求日益增加。为解决这一问题,我们推出了一系列大数据分析的线上培训课程。
课程特色
1.专业性强:课程由行业内资深专家授课,内容精准、实用。
2.实践性强:注重实操,课程内容可立刻应用于工作实践中。
3.灵活性强:课程学习时间和地点灵活,学员可自由安排自己的学习计划。
4.多元性强:课程内容涵盖从基础到高级的多层次、多维度的知识体系。
课程目标
1.掌握大数据的基本概念和技能,包括数据清洗、数据建模、数据可视化等。
2.掌握数据分析的方法和技巧,能够应用于实际场景中。
3.培养大数据思维,能够发掘和利用数据资源,为企业和个人带来价值和利益。
学习对象
1.企业数据分析人员、数据科学家、数据工程师等相关人员。
2.对数据分析感兴趣的人员,包括但不限于学生、职场人士、自由职业者等。
课程内容
1.大数据概述、基本工具和核心算法
2.数据清洗、数据预处理和数据采集
3.数据挖掘和建模、数据统计和可视化
4.机器学习、深度学习和人工智能的应用
5.大数据应用场景分析和案例分享
学习时长
课程总长度为80小时,学员可自由安排时间完成学习任务。
收费范围
收费标准根据不同的课程内容和学习方式而有所不同,详细费用信息可咨询在线客服或直接到校咨询。
学习收获
学完本课程后,学员将全面了解大数据分析领域的相关知识和技能,具备独立完成大数据分析实践项目的能力,同时也能够在职场中获得更丰厚的回报。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。欢迎联系在线客服,预约免费体验课程并了解更多详细信息。我们期待与您一起开启数据分析领域的新篇章!
培训项目:物联网培训、人工智能培训、python培训、数据分析培训、大数据培训、web前端培训、JAVA培训、嵌入式培训、单片机培训、C语言培训、C++培训