随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
多样化辅导,全面性针对
综合运用技能点,提升代码熟练度,规范度,提高软件的质量意识。
小组开发接近企业真实开发的项目,提高编程能力;学习业务知识。
专业老师指导,按照真实项目开发流程来开发项目,提升就业能力。
理论与实训相结合,在体验和感悟中培养和提升个人综合职业素养。
芜湖弋江区北大青鸟大数据课程简介
课程大纲 | 核心技能点 | 核心能力培养 |
第一阶段:Java基础 |
Java基础语法、面向对象、异常处理、集合框架、常用类、I/O操作、多线程、网络编程、XML解析 深刻理解面向对象思想,掌握JavaEE核心技术并能灵活运用Java常用API解决实际问题,具备了程序员必备的逻辑思维能力及自学能力,为后续深入学习JavaWeb技术及框架技术打下牢固的基础。 |
熟练使用MyElipse开发Java程序 会使用Java编写常用的流程控制语句 理解并掌握面向对象思想及其三大特性 能够灵活运用Java常用类解决实际问题 会使用集合框架存储数据、I/O技术操作文件 能够实现多线程及网络编程 |
第二阶段:JavaWeb网站开发 |
HTML5、CSS3、JavaScript/ES6、JQuery、JSP/Servlet、MySQL数据库、JDBC、Linux、SVN 能够完成B/S架构的中小型网站系统的开发,并在真实生产环境下进行项目发布 |
了解B/S架构运行原理 掌握网页的开发和设计技能 掌握JavaWeb核心开发技能 掌握Linux应用部署和监控技能 掌握基本的JavaEE应用设计和开发技能 锻炼学员团队协作能力 |
第三阶段:SSM/SSH框架 |
MyBatis框架、Spring框架、Spring MVC框架、Struts2框架、Hibernate框架、Git、Maven 、Oracle数据库 能够胜任垂直架构下的Java开发工作,熟练使用流行的开发框架SSM、SSH进行传统企业级项目开发。 |
掌握SSM/SSH框架核心技能及应用开发技能 掌握Oracle数据库设计和应用技能 学会使用Git进行项目代码版本管理 学会使用Maven进行项目构建管理 |
第四阶段:基于分布式微服的互联网架构 |
分布式微服架构、Dubbox、Spring Cloud、Spring Boot、Docker环境快速搭建实现自动化部署、分布式下ID唯一性、Redis、分布式事务处理、分布式下三方接入、Active MQ消息队列等 能够胜任互联网公司的分布式项目的开发和架构设计工作 |
培养学员基于分布式项目的业务架构、应用架构、技术架构、安全架构、网络拓扑架构等的设计和代码开发能力,以及在部署策略等方面的综合能力 培养学员分布式项目下核心业务处理能力 培养学员在分布式项目下对于高并发、数据最终一致性、性能优化等问题的解决处理能力 |
第五阶段:Python爬虫+ELK+分析 |
Linux Shell编程、Python编程、NumPy&Pandas、Scrapy、LXML、PySpider、数据采集、整理和清洗、Elasticsearch、Logstash、Kibana 能够胜任Python开发工程师、爬虫工程师、搜索引擎工程师。 |
掌握Python编程 具备Python的爬虫开发、 数据获取和整理等能力 能够使用ELK进行数据导入、 查询和集成 |
第六阶段:Hadoop生态圈 |
HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Sqoop、HBase 能够胜任:Hadoop工程师、ETL工程师、Hive工程师、数据仓库工程师。 |
掌握Hadoop集群配置与管理
掌握HDFS文件操作
掌握分布式计算原理
掌握基于Hive的数据ETL和数据查询
掌握HBase数据存储
掌握数据导入导出
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第七阶段:Spark技术栈 |
Scala编程、Spark RDD、Spark SQL、Spark GraphX、PySpark、Jupyter、Hadoop数据模型、Atlas&Ranger、NiFi、Kafka、Oozie、Cassandra&Hive、Redis&Hive、MongoDB、Tableau 能够胜任:Spark工程师、Hadoop工程师、ETL工程师 |
掌握Spark集群配置与管理,以及Spark离线计算
具备Scala和Python编写 Spark应用的能力
具备在企业数据湖中建立数据流程/通道、实施数据监管、规范数据管理和确保数据安全
具备数据采集、数据变换、数据建模、任务调度以及与企业应用的数据集成的能力
具备多种NoSQL数据存储的能力
掌握Hive/Spark实施数据变换、BI工具与 Hive、 NoSQL 的集成
掌握用户兴趣取向分析/航班飞行网图分析/电子商务消费行为分析/用户交易欺诈分析案例的具体实现
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第八阶段:实时流处理平台 |
Spark Streaming、Flink、Flume、Storm、d3.js、Echarts 能够胜任:大数据开发工程师、大数据架构师 |
掌握Apache NiFi/Kafka/Flume/Spark Streaming的集成使用 具备实时流数据存储、计算、查询的能力 具备多种流处理框架的运用能力 掌握多种常见可视化工具的使用 掌握股票流数据实时分析/舆情分析案例 |
第九阶段:机器学习 |
Spark Mllib 能够胜任:大数据架构师、大数据初级分析师、大数据挖掘工程师 |
掌握Spark机器学习数据结构及流程
掌握分类,聚类和推荐模型
掌握垃圾邮件分类
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现如今,随着市场竞争的加剧,组织正在转向数据分析,以确定其服务和产品的新市场机会。目前,近8成的组织认为数据分析是业务绩效的关键组成部分。这意味着大数据专业人员对公司政策和营销策略产生巨大影响。现在很多企业都要求产品经理去做好数据分析工作,所以大家要想升值或者升职,就得学数据分析。还有另外一个原因学会大数据分析之后能将成为公司决策的核心。工作场所不满的主要原因之一是大多数员工觉得没有决策权。他们经常觉得这只是一个很棒的公司。作为数据分析专家,您将成为您所选公司决策的核心。事实上,您将成为企业决策和未来战略的一个组成部分,从而为组织内部发挥重要作用和目标。
完善的配套服务,给你贴心保障
学校会举办杰出校友会及校友座谈会,扩展学生的人脉。
入学即签订就业协议,为每一位学子安心就业保驾护航。
模拟面试,提升面试技巧。企业项目开发,积累项目经验。
万余家企业建立合作关系,为学员搭建与企业之间的桥梁。
你还在担心以下问题?
现在成为大数据工程师怎么样?
成为大数据工程师的有哪些好处?
什么是大数据?学习大数据有什么用?
大数据工程师主要包括哪些方面?
中国大数据工程师的就业前景如何?
芜湖北大青鸟环境简介
课程背景
随着近年来大数据产业的兴起,越来越多的企业开始关注并涉足到这一领域,对于一些没有专业技能的人来说,学习大数据技术也变得越来越重要。
课程特色
1. 实践和理论相结合:大数据技术需要的不仅仅是理论,更需要实际操作和实践,因此本课程既有理论知识,更有实践操作。
2. 一对一辅导:为了能够更好地满足学员的需求和减少学习的时间成本,本课程提供一对一的辅导服务。
3. 前沿内容:我们的课程内容都是基于新的大数据技术应用和当前市场需求而设计的。
4. 班主任制度:招生后会有专业人员担任班主任进行班级管理和学习跟进。
课程目标
1. 让学员全面掌握大数据技术的理论和实践。
2. 根据学员的实际需要,能够灵活运用所学知识,解决实际问题。
3. 帮助学员提升大数据技能水平,增加职业竞争力。
学习对象
1. 想要进入大数据行业的人士。
2. 已经在大数据行业工作,但想要提高自身技能水平的人士。
3. 想要将大数据技术应用到其他领域的人士。
课程内容
1. 大数据概述和基础知识。
2. 数据挖掘和机器学习。
3. 数据可视化和分析。
4. 大数据计算和存储。
5. 大数据平台和架构。
6. 实际案例分析。
学习时长
本课程总共为6个月,共计960学时。
收费范围
课程收费为20800元,包含所有教材和软件。
学习收获
1. 获得大数据技术的全面掌握和实际操作能力。
2. 增强自身技术水平和职业竞争力。
3. 能够在实际工作场景中,运用所学知识解决实际问题。
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。我们相信通过本课程的学习,能够帮助您更好地掌握大数据技术,提升自身的职业水平。
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