课程名称 | 教学内容 |
JavaSE 阶段 |
Java发展历程、Java的技术结构、JDK的下载及安装、HelloWorld入门例子。关键字、标识符、注释、字面量、进制及其换算、变量、数据类型及其转换、运算符、流程控制数组、二维数组、方法。 |
面向对象与面向过程比较、类与对象的关系、成员变量与局部变量、构造方法this 关键字、代码块。面向对象的特征(封装、继承、多态)、super关键字、权限修饰符、方法的重写static、final、abstract接口、内部类、包、垃圾分代回收机制 |
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object.String、Pattern、包装类、Math、BigDecimal、Date、Calendar。异常、集合、Map、泛型、迭代器、比较器。Io、线程、套接字。 |
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反射、注解、断言。jm内存大小调节、常见回收机制。接口中的默认方法、Lambda表达式,函数式接口、时间包。版本控制概念、Git发展历史、Git安装配置、Git版本库管理、Git版本控制、Git远程仓库、Git分支管理、Git标签管理、码云介绍。 |
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JavaWeb 阶段 |
XML、HTML/Css、JavaScript、Jquery、MySql、JDBC、Tomcat/HTTP、Servlet、Cookie/Session、JSP/EL表达式JSTL标签库 |
MVC 设计模式 / 三层架构、过滤器 / 监听器、JavaWeb 高阶开发技术、数据库高阶开发技术、EasyMall 项目开发 |
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JavaEE 框架阶段 |
Spring、SpringMVC、MyBatis、EasyMall项目重构及开发、Springboot、SpringBoot重构EasyMall项目 |
大数据互联网架构阶段 |
Linux、云平台使用、Redis 与 SpringBoot整合、Mycat 与 SpringBoot整合、Rabbitmq与SpringBoot整合、lucene、ElasticSearch与SpringBoot整合、爬虫、Ngnix、Easymall 项目整合、SpringCloud 微服务整合 |
大数据框架阶段 |
大数据 java 加强、Hadoop、Flume、Hive、Hbase、Zebra 项目、Storm、Kafka、分布式编程思想、网站流量分析项目、SCALA、SPARK、介绍系统项目 |
Python 语言及爬虫、数据可视化、统计学基础、R 语言基础、回归模型、正则化模型、决策树模型、判别模型、聚类模型、贝叶斯模型、SVM 模型、介绍系统模型 |
适合对互联网感兴趣,想提高收入的小白
从事互联网行业,想提升自己技能的上班族
企业培训机会,提升自己工作技能
有工作的上班族,想多学一门技能
1、精通JAVA开发语言,同时熟悉Python、Scala开发语言者优先。
2、熟悉Spark或Hadoop生态圈技术,具有源码阅读及二次开发工作经验;精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具,有源码开发实战经验者优先。
3、熟练使用SQL,熟悉数据库原理,熟悉至少一种主流关系型数据库;熟悉Linux操作系统,熟练使用常用命令,熟练使用shell脚本;熟悉ETL开发,能熟练至少一种ETL(talend、kettle、ogg等)转化开源工具者优先。
大数据工程师主要是,分析历史、预测未来、优化选择,这是大数据工程师在“玩数据”时重要的三大任务。找出过去事件:大数据工程师一个很重要的工作,就是经过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征,较大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。经过分析用户以往的行为轨迹,就能够了解这个人,并预测他的行为。预测未来可能发生的事情:经过引入关键因素,大数据工程师可以预测未来的消费趋势。找出优化的结果:根据不同企业的业务性质,大数据工程师可以经过数据分析来达到不同的目的。
10年教学经验
曾在东泰科技、紫光软件等机构任职。
精通 J2SE、J2EE 技术体系,项目经验丰富。
讲课语言风趣幽默,知识点讲解到位详细,深入浅出,理论与实际项目相结合紧密,让学员在开心的氛围中学习到软件开发的精髓。
课程背景
上海大数据培训学校为大数据领域培养人才,帮助学生掌握互联网、物联网、云计算等领域的数据技术,满足市场对于大数据人才的需求。
课程特色
1.专业团队:拥有资深专业人员组成的授课团队,具备丰富实战经验。
2.灵活定制:提供个性化课程定制服务,满足不同学生的需求。
3.融合实践:采用实践和理论相结合的授课方式,让学生学以致用。
课程目标
1.掌握大数据领域的知识和技能,了解相关技术和工具的使用。
2.培养学生数据分析思维和创新精神,提高数据分析和处理能力。
3.为学生提供实践机会,让学生掌握大数据领域实战经验。
学习对象
1.对大数据领域感兴趣的专业人员及学生。
2.想要提高自身数据处理能力的相关人士。
课程内容
1.大数据基础知识:包括数据存储、数据处理、数据分析等基础知识。
2.大数据技术和工具:介绍Hadoop、Spark、Scala等大数据技术和工具的使用。
3.大数据分析应用:重点介绍大数据在电商、金融、医疗等领域的应用。
学习时长
根据课程不同安排,普通班10周左右,特色班时间更长。
收费范围
根据课程选择和不同地区收费有所不同。
学习收获
学生在学习后可以掌握大数据领域的知识和技能,提高自身数据分析能力和实战经验,能够适应市场需求,拥有更广阔的就业前景。
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。欢迎更多对大数据领域感兴趣的人士加入我们!
培训项目:UI设计培训、java培训、软件测试培训、web前端培训、linux云计算培训、网络运维培训、 大数据培训、python培训、人工智能培训、UE 培训、网络安全培训、影视后期培训、视频剪辑培训、平面设计培训、电商培训、美工培训、网络营销培训、新媒体运营、抖音运营、UE设计培训、C4D设计培训
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