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IT boutique training courses
课程模块 | 课程内容 |
Hadoop离线计算 | 大数据概述和Hadoop环境安装;HDFS原理和应用;MapReduce和Yarn;MapReduce编程案例;Hadoop架构和源码分析 |
数据仓库 | Hive;Hive加强;Hadoop生态圈组件;HBASE |
Storm实时计算 | Storm编程入门;Storm架构和源码分析;Storm核心机制;消息中间件Kafka的使用 |
Scala语言 | Scala语言基础;Scala函数和方法;Scala数据结构;Scala面向对象;隐式参数;隐式参数类型转换;泛型;视图界定;Akka的RPC通信框架等 |
Spark内存计算 | Spark入门;Spark RDD;Spark SQL;Spark Streaming;Spark架构和源码分析 |
大数据项目 | 大型日志采集系统、大数据综合项目 |
课程阶段 | 课程内容 |
第一阶段 | HTML5+CSS3网站开发(仿唯品会官网、PC端网站仿网易游戏官网、京东商城移动端) |
第二阶段 | JavaScript网页编程(JavaScript基础、Web APIs、网页特效案例) |
第三阶段 | jQuery框架和JavaScript面向对象(jQuery、Zepto、Bootstrap、Gulp、基于WeUI的移动端页面) |
第四阶段 | Node后端开发实战(ES6、CommonJS、RequireJS、Node.js、学生管理系统) |
第五阶段 | Vue全家桶和电商移动端项目实战(WebPack、Git、Vue全家桶技术、VantUI) |
第六阶段 | 微信小程序云开发项目实战(小程序云开发、码农单词本),React全家桶项目实战 |
第七阶段 | Vue企业运营管理项目实战(Vue全家桶、ElementUI、大数据可视化) |
第八阶段 | Flutter跨平台项目实战(Flutter跨平台技术)职业发展和就业指导(简历指导、就业跟踪) |
没有系统的学习规划:很多人在学习HTML5前端时,不了解前端行业的发展趋势、如何学习前端,也不了解系统的学习方法和规划,只盲目学习。这样,更多的人对学习没有信心,学得越多,越迷茫。这也是很多人出去找不到工作的原因。
住在自己的象牙塔里:很多人学习前端的时候,总觉得活在自己的世界里,不理解和接触别人的想法,认为任何技术我都能做到,甚至传说中的“大神”都想带我飞走。当然,这种学习肯定很麻烦。而且,这样学习的态度也是规定的。出去找工作的话会有问题的。
Why do you choose us to study IT
课程内容涉及基础知识、代码实现、技术原理、架构设计、编程思想,从代码到知识点,从架构到思想,系统提高学员对编程的理解,帮助学员成为会思考、能设计、强架构、重实现的实战型技术人才。
针对互联网架构、大数据课程的分布式开发背景,为学员提供真实的云主机开发环境,每个学员都会分配若干台云服务器,真正的云环境下开发、测试、部署,完整还原企业开发部署真实场景。
选择学习大数据,后期工作内容就是大数据了,在做这个决定之前我们都是挣扎过,矛盾过,有很多的顾虑,经过深思熟虑,做的决定,提问这个问题的你,应该是处于做选择的时候,因为担心自己不符合额学习的条件,害怕选错。在做选择的时候只要是自己想做的都是对的,都是较符合自己的。然后剩下的就是沉下心修炼技术,不管以前有没有接触过,剩下的就是坚持和恒心了,学习一定是一件耐得住寂寞的事情,一个知识点,反复的使用、练习。另外在后期工作中会有一个bug要细心、耐心的排查问题在哪的时候,所以拥有一个良好的心态也是优秀的开发人员基本素养。
Comfortable environment
广州天河大数据培训
- 为未来而学习
课程背景
随着大数据时代的来临,数据分析与处理技术已经成为各个领域的必备技能,其中不乏“大数据城市”广州。为了满足各个企业对大数据人才的需求,广州天河大数据培训课程应运而生。
课程特色
实战操作
课程涵盖实际项目案例,配有实战操作的实验室课程。
全面覆盖
涵盖大数据领域的基础知识及常用分析工具
资深导师
由有10年以上实战工作经验的专业大数据导师授课
就业服务
提供实习机会、提供职业规划等就业服务
灵活学习
提供线上、线下教学模式,学员可根据个人情况选择灵活的学习方式
课程目标
掌握大数据领域的基本概念
学习大数据应用的基础知识,了解大数据存储、分析、处理等流程和工具。
掌握大数据的分析工具
学习大数据分析工具Hadoop、Spark等的使用,掌握常用算法和分析方法。
实现数据交互与可视化
学习可视化分析工具,实现数据可视化交互,提升数据分析的效率和体验。
掌握大数据的运维与管理
了解大数据的运维与管理方法,并掌握大数据安全的保障措施。
学习对象
1. 从事数据分析、处理工作的IT从业人员
2. 对大数据领域感兴趣的学生、研究人员等
3. 希望提升大数据相关技能的各行业人士
课程内容
大数据基础知识
Hadoop及Spark使用
建模方法及常见算法
数据挖掘与机器学习
数据可视化
大数据安全
学习时长及收费范围
学习时长为3个月,收费范围在1.5万元至2万元之间,具体收费标准需要到校咨询为准。
学习收获
学员通过该课程,能够掌握大数据的基础知识和分析工具,了解大数据分析流程,并能够独立开展大数据分析项目。同时,在职场中也能够具备较强的数据处理能力,更好地满足企业对数据人才的需求。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。还有不少具体细节需要根据不同学员的情况进行量身定制,预约免费体验课了解更多,与在线客服联系即可。
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