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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学了大数据分析以后就会有不同的职业选择。数据分析专家拥有广泛的职称和领域。由于大数据几乎在今天使用。您可以选择:指标和分析专员、数据分析师、大数据工程师、数据分析顾问。这些只是你在很多企业中掌握的一些职位,并且可能性是巨大的。所以说,我们一点要学好数据分析,这样有利于我们拿到公司的高职位。还有一个原因是数据分析正在快于预期。有的公司在进行的一项调查显示,数据分析的速度要比预计的快得多。调查发现数据分析技术将在未来3年内寻找技术。所以我们一定要顺势而为。
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。
你也有这些困扰吗?
芜湖北大青鸟环境简介
课程背景
芜湖大数据学校是一所专注于数据科学教育的高等院校,致力于培养高质量的数据科学人才。该学校拥有一支经验丰富的师资队伍和高水平的教学设施,能够为学习者提供全面深入的数据科学教育。
课程特色
1.由业内资深专家亲授,融合了学术和实践经验;
2.明确了数据科学师资的职业能力标准,以标准为导向;
3.实行项目驱动的教学方式,确保学习者可以在实践中学习。
4.提供由多个企业赞助的实践平台,让学员深入实践体验操作,提高实践和应用能力。
课程目标
1.理解数据科学的基本理论和方法;
2.掌握数据挖掘、机器学习、深度学习等重要技能;
3.了解大数据信息采集、存储、处理、分析、展现等全流程数据科学应用场景,并能独立参与其中;
4.了解数据科学的行业应用及相关领域的发展动态,有全面的高质量数据科学素养。
学习对象
1.计算机、统计学、信息或与相关专业的本科生或研究生;
2.从事数据科学研究或从事相关工作的人员;
3.对数据科学及其应用领域感兴趣的人员。
课程内容
1.数据科学概论;
2.数据采集与预处理;
3.数据可视化与分析;
4.机器学习与深度学习;
5.数据科学应用与案例分析;
6.研究课题选题和论文撰写。
学习时长
不限定学习时间,学员可根据个人时间安排自行进行课程学习。
收费范围
收费范围根据学员不同情况而有所差异,在校咨询之后可以了解到具体的收费情况。
学习收获
1.掌握基本的数据科学理论知识;
2.掌握数据挖掘、机器学习、深度学习等数据科学工具的应用方法;
3.培养实践能力,能够独立参与数据科学应用领域的相关工作;
4.了解数据科学行业发展趋势和市场前景,具备数据科学思维能力。
结语
以上信息仅供参考,具体课程和收费情况以到校咨询为准。在线客服也可为您提供相同的信息,另外芜湖大数据学校还为学员提供免费体验课程,学员可根据个人需求进行预约体验。期待与您共同探索数据科学领域,共同进步!
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