4个月脱产班,从IT小白变大数据大牛!
3个月周末班,适合有大数据开发基础学员!
阶段 |
课程名称 |
时间(天) |
【阶段一】Java编程 | Java+XML&JSON(带贯穿项目) | 22 |
【阶段二】数据库开发 | Oracle | 13 |
JDBC | ||
Java&Oracle&JDBC项目 | ||
【阶段三】Web前端开发 | HTML | 7 |
CSS | ||
JavaScript | ||
jQuery | ||
【阶段四】JavaEE基础开发 | Servlet | 13 |
Jsp | ||
Ajax | ||
Web强化 | ||
项目管理(Git&Maven) | ||
Java Web项目 | ||
【阶段五】JavaEE高级框架开发 | Mybatis | 15 |
Spring | ||
Spring MVC | ||
框架集成SSM开发 | ||
Java EE框架项目 | ||
【阶段六】Python开发 | Python开发 | 5 |
【阶段七】Linux系统和SHELL脚本开发 | Linux系统 | 5 |
SHELL脚本开发 | ||
【阶段八】HADOOP架构与大数据开发 | Hadoop和集群搭建 | 30 |
MapReduce | ||
Zookeeper | ||
HBase | ||
Hive&MySQL | ||
Impala | ||
Flume | ||
Sqoop | ||
Redis | ||
Storm | ||
Scala | ||
Kafka | ||
Spark | ||
HADOOP架构与大数据开发项目 |
老师的授课能力、技术水平、项目能力、责任心、工作态度等都必须通过品控部门的考核认证。
不低于6个实际的项目经验,提 高学员动手能力,毕业后即积 累2年工作经验。 提高动手能力
通过PK赛提升学员的人文技 能:沟通表达能力、演讲能 力、抗压能力和自信心。
杜绝课程粗制滥造,不同老师 有自己的授课标准,确保授课 质量的一致性
职业素养课程打造全面的就业能力,旨在提升习惯、能力、意识
分阶段课程打造扎实的开发技能
企业实际项目的开发,提升对商业项目开发流程的了解和开发能力
多年的资深大数据开发工程师,精通大数据平台HADOOP的技术集合(CDH3、HDFS、MAPREDUCE、HBASE、HIVE、SQOOP、STORM等)和Spark开发,熟悉Python机器学习,对于数据分析和挖掘有比较深的研究。参与过太保的车险大数据模块的开发,电商的搜索引擎索引,建树,分词,搜索等的模块开发。有丰富的教学经验。
10年以上大型数据库管理经验及4年教育培训经验。精通Unix/Linux操作系统、Oracle数据库体系结构、实例管理、备份恢复、性能调优、SQL调优、闪回、日志挖掘、数据仓库、多种ETL工具、数据迁移、故障处理、DataGuard、RAC、Goldengate、Timesten等技术。熟练掌握大数据Hadoop技术平台(Zookeeper、Pig、Hive、Sqop、HBase、MapReduce、HDFS、Avro)设计、部署和维护。先后于2009年通过甲骨文OCP认证考试、2011年通过甲骨文OCM论证考试。
昆明大数据云计算专业培训课程大纲
课程背景
随着互联网的普及和发展,数据已成为企业最重要的资产之一。数据的收集、存储、处理、分析能力已成为企业赖以生存和发展的重要支撑。因此,大数据和云计算技术的应用成为了人才市场的热门。昆明作为云计算产业发展的重要城市,大数据和云计算专业人才缺口日益加大,但市场上的相关培训课程却较为匮乏。
课程特色
1. 体系化教学:课程内容精心编排,主要涵盖大数据和云计算技术的核心知识和应用实践。
2. 讲师授课:课程均由从业多年、经验丰富的知名专家授课,理论与实践相结合,严谨务实。
3. 实践案例:课程内容注重实用性,涉及大量真实案例,为学员提供更具针对性的学习体验。
4. 就业保障:课程结束后,将为学员提供实习机会或者就业渠道,帮助学员在职场上站稳脚跟。
课程目标
1. 掌握大数据和云计算技术的核心知识;
2. 能够独立完成大数据和云计算项目的规划、实施和维护;
3. 具备一定的数据分析和挖掘能力;
4. 能够适应国内外大数据和云计算行业的发展趋势,具备自我学习和更新技术知识的能力。
学习对象
1. 对大数据和云计算技术感兴趣的科技爱好者;
2. 希望更深入了解云计算和大数据技术的企业高管、技术团队负责人;
3. 准备进入大数据和云计算领域的初级人员;
4. 处在互联网行业的开发人员、数据分析师和系统架构师等。
课程内容
1. 云计算基础知识,包括云计算的定义、优势、发展历程、应用场景及分类等;
2. 大数据框架和编程原理,包括Hadoop、Spark、Flink等;
3. 大数据存储和处理,包括NoSQL、Hive、Hbase、Kafka等;
4. 数据分析和挖掘,包括数据可视化、机器学习、深度学习等;
5. 大数据应用,包括实时计算、海量数据处理、数据管理和安全等;
6. 实战案例剖析,包括大数据平台搭建、数据采集和清洗、数据分析和挖掘实例的演示等。
学习时长和收费范围
1. 学习时长:约为3个月,共计120学时。
2. 收费范围:按课程包和课时收费,价格在5000-10000元之间。
学习收获
1. 对大数据和云计算技术有了更深入的理解;
2. 掌握了大数据和云计算的核心技能;
3. 获得了实践经验和实际操作能力;
4. 增强了自己在职业市场上的竞争力。
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。我们的宗旨是为广大学员提供更高效、更专业的培训服务,让学员在收获知识的同时,也希望能更好地实现职业规划和发展!
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