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课程设计专业化
岗位课程设计以名企项目实战闯关式学习为宗旨，知识点场景化教学，即学即用。
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 |
AB测试。增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。比如：你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。
多年品牌实力，培训更值得信赖
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2018年阿里云与职坐标正式合作，阿里云输送实战技术与经验，培养阿里云后备人才。
1对1就业指导，提供修改简历、面试技巧、模拟真实场景、推荐合作企业就业等服务。
你想了解的问题，我们都帮你解答
大数据学习课程都有哪些？
大数据开发需要哪些工具？
哪些人适合学习大数据开发？
数据挖掘工程师。更多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式、或者说规律，从而通过数据挖掘来解决具体问题。数据挖掘更多是针对某一个具体的问题，是以解决具体问题为导向的。例如：聚类分析，通过对于会员各种人口统计学、行为数据进行分析，对会员进行分类，对不同的类型的会员建立相应的profiling，从而更好的理解会员，知道公司会员是到底如何？高、中、低低价值的会员构成，既可以后期各种会员的运营提供指导，提高活动效率，可以指导公司的营销，例如广告的投放策略。以及用于公司各种战略的制定。
职坐标教你跻身互联网+时代
职坐标教育作为国内IT在线教学平台，依据企业对技术人才的岗位需求，制定全新的IT创新人才培养与就业战略目标，通过立体化的智能教学模式提高学员的职业实战能力，为无数梦想成为IT开发工程师的学子助力起航。职坐标IT培训与华为、阿里、腾讯、百度、微软等数千家企业达成学员培养、推荐与就业协议，解决就业难题。
课程特色
1. 专业团队：我们的课程由一支由行业专家组成的团队打造，确保课程内容精准、实用；
2. 实践案例丰富：我们会以实时的大数据案例，配合每个知识点的讲解，帮助学员更好地理解和掌握；
3. 灵活的学习时间：我们支持随时随地的学习，可以根据个人时间安排灵活学习；
4. 与时俱进的内容更新：我们会不断优化和更新课程内容，确保与时俱进。
课程目标
1. 让学员了解大数据技术的基本概念和应用场景；
2. 帮助学员掌握大数据技术的基本理论知识和技能；
3. 能够在实际工作中应用所学知识，提升工作效率；
4. 提高学员竞争力，满足市场对于大数据人才的需求。
学习对象
1. 对于大数据技术感兴趣，想要了解大数据的人士；
2. 希望提高自己竞争力，掌握大数据技能的从业人士；
3. 学习过相关课程但想要提高自己实践能力的人士。
课程内容
1. 大数据技术的基本概念和应用场景；
2. 大数据存储和计算技术；
3. 大数据分析和挖掘技术；
4. 大数据可视化技术；
5. 实践案例分析。
学习时长
根据不同的学习计划，学习时间会有所不同，大约在30-60个学时之间，具体以课程安排为准。
收费范围
由于不同课程设置和主管部门政策不同，收费会有一定的不同，具体可咨询在线客服或到校咨询。
学习收获
1. 了解大数据技术的基本概念和应用场景；
2. 掌握大数据技术的基本理论知识和技能；
3. 能够在实际工作中应用所学知识，提升工作效率；
4. 提高自己的竞争力，成为市场上大数据人才。
结语
以上信息仅供参考，实际情况以到校咨询为准。可联系在线客服，预约免费体验课。我们相信，通过我们的课程，你将掌握大数据技术的核心知识和技能，提升自己的竞争力，成为大数据行业的人才。
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
