对飙京东/淘宝后台,模拟企业级开发,从0到1搭建企业级架构的电商网站后台,涵盖Maven、Nginx、Jsonp等技术。
基于电商网站的业务数据、访问日志构建用户的画像,描述用户特征,为后续营销提供数据支持,涵盖hive、spark、kafka等技术。
经过js埋点技术从用户端收集各类信息进行统计,包括: PV、UV、VV、BR等,涵盖数据收集、数据处理等技术。
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 |
没有大数据基础,学不会怎么办?
打算学大数据,想了解课程时间安排?
学习大数据技术,毕业后容易找工作吗?
想学一门实用技术,大数据难学吗?
从事大数据开发要学习一门编程语言,那么为什么偏偏是Java呢?首先是因为,Java是目前较为广泛使用的编程语言,它功能强大却易用。另外,Java语言作为静态面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。较重要的是,Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java,例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及ElasticSearchas,因此学习Hadoop的一个首要条件,就是掌握Java语言编程。综上所述,特别适合做大数据的开发语言。
对飙京东/淘宝后台,模拟企业级开发,从0到1搭建企业级架构的电商网站后台,涵盖Maven、Nginx、Jsonp等技术。
基于电商网站的业务数据、访问日志构建用户的画像,描述用户特征,为后续营销提供数据支持,涵盖hive、spark、kafka等技术。
经过js埋点技术从用户端收集各类信息进行统计,包括: PV、UV、VV、BR等,涵盖数据收集、数据处理等技术。
电商项目
系统项目
日志分析
大数据工程师对构造数据管道并且经常需要去使用复杂的工具和技术来管理数据负责。不想前面说的两个事业的路径,数据工程师更多的是朝着软件开发能力上学习和提升。在比较大的组织中,数据工程师需要关注不同的方面:比如使用数据的工具,维护数据库,创建和管理数据管道。不管侧重于什么,一个好的数据工程师能够确认数据科学家和数据分析师专注于解决分析方面的问题,而不是一个数据源一个数据源的去移动、操作数据。
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
随着大数据技术的日益普及和应用,越来越多的企业和机构需要从中获得商业价值。为了满足市场需求,上海市政府联合企业推出了大数据课程培训,以帮助个人和企业获得必备的大数据技能和知识。
课程特色
1.实战导向:课程注重实践操作,辅助学员掌握实际技能。
2.专业教师:课程教师都是资深的大数据从业人员。
3.课程灵活性:课程设置灵活,支持根据学员需求调整课表内容。
课程目标
1.掌握大数据的基本概念和应用场景。
2.了解大数据技术体系和框架。
3.熟练掌握大数据处理和分析的常见工具和技术。
4.培养数据分析思维,提升解决问题的能力。
学习对象
1.企业数据分析人员;
2.大数据工程师;
3.数据科学家;
4.对大数据技术感兴趣的个人。
课程内容
1.大数据基础知识;
2.Hadoop平台及生态系统;
3.大数据存储技术;
4.大数据处理技术;
5.大数据分析工具;
6.数据挖掘和机器学习基础;
7.大数据应用案例分析。
学习时长和收费范围
学习时长为150个学时,收费范围为8000-12000元不等,具体情况可咨询在线客服了解。
学习收获
通过本课程的学习,学员可以掌握大数据技术相关的基础知识和实践技能,了解行业应用和发展趋势,提升个人职业竞争力和企业的数据应用能力。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。如有需要,可联系在线客服预约免费体验课,了解更多有关大数据课程培训的信息。
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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