不确定自己适不适合学大数据?
新手能学习大数据吗?怎么学?
学完大数据能找什么样的工作?
从事大数据开发必须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,它功能强大却简单易用。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。比较重要的是,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。
企业级讲师实战教学,有实战项目经验,讲师面对面授课,边讲边练,多渠道辅导
老师跟班答疑,定期直播串讲;采用机构内部自编课程教案、电子教材结合授课
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大数据应用领域
阶段 | 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入门案例。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、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。反射、注解、断言。 |
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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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Java Web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 高级开发技术、数据库高级开发技术、EasyMall 项目开发 |
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、推荐系统项目 |
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、推荐系统模型 |
Java大数据实战讲师,主讲JavaWEB、大数据基础、大数据项目等课程,授课认真、详尽、富有激情而不失幽默,思路清晰,擅长以启发式教育引导学员。
Java大数据实战讲师,擅长J2SE、J2EE技术体系,语言风趣幽默,知识点讲解到位详细,理论与实际项目相结合,让学员在开心的氛围中学习到软件开发的精髓。
课程特色
1. 讲师授课:课程由一线企业从业专家授课,拥有丰富的项目经验和实战能力。
2. 定制化课程:课程内容根据企业实际需求进行定制,满足企业个性化的人才培养需求。
3. 实践教学:课程注重实践,学员将会参与到真实的项目中进行实践,培养实战能力。
4. 全程支持:课程结束后,学员可以得到一年的职业规划和就业服务支持。
课程目标
1. 培养掌握大数据技术和应用的高端人才。
2. 帮助企业解决大数据应用的技术难题。
3. 向企业输送高素质的大数据人才。
学习对象
1. 神经网络和机器学习领域的从业者。
2. 大数据工程师、数据分析师、数据挖掘师等数据领域从业者。
3. 对大数据领域感兴趣的学生和其他人才。
课程内容
1. 数据分析与挖掘
2. 机器学习和人工智能
3. 区块链技术
4. Hadoop技术
5. 深度学习
6. 云计算技术
学习时长和收费范围
学习时长为3-6个月不等,收费范围为3000-15000元不等。
学习收获
1. 掌握大数据领域的核心知识和技能。
2. 具备高端的数据分析和挖掘能力。
3. 培养大数据实战能力,提升职业水平。
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。南昌大数据培训中心致力于为学员提供高品质的培训服务和就业支持,为企业集聚优秀的大数据人才,共同推进大数据行业的健康、稳定、快速发展。
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、网络营销培训、云计算培训、人工智能培训、C培训、C++培训、嵌入式培训、UE培训、网络安全工程师培训
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