课程阶段 | 课程内容 |
第一阶段:Java基础 |
核心技能点: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 核心能力培养: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 具备能力及市场价值: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 |
第二阶段:JavaWeb网站开发 |
核心技能点:HTML5、CSS3、JavaScript/ES6、JQuery、JSP/Servlet、MySQL数据库、JDBC、Linux、SVN 核心能力培养: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 具备能力及市场价值: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 |
第三阶段:SSM/SSH框架 |
核心技能点:MyBatis框架、Spring框架、Spring MVC框架、Struts2框架、Hibernate框架、Git、Maven 、Oracle数据库 核心能力培养: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 具备能力及市场价值: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。 |
第四阶段:基于分布式微服的互联网架构 |
核心技能点: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、Redis、分布式事务处理、分布式下三方接入、Active MQ消息队列等 核心能力培养: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 具备能力及市场价值: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, |
第五阶段:Python爬虫+ELK+分析 |
核心技能点:Linux Shell编程、Python编程、NumPy&Pandas、Scrapy、LXML、PySpider、数据采集、整理和清洗、Elasticsearch、Logstash、Kibana 核心能力培养: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 具备能力及市场价值:能够胜任Python开发工程师、爬虫工程师、搜索引擎工程师 |
第六阶段:Hadoop生态圈 |
核心技能点:HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Sqoop、HBase 核心能力培养: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 具备能力及市场价值:能够胜任:Hadoop工程师、ETL工程师、Hive工程师、数据仓库工程师 |
第七阶段:Spark技术栈 |
核心技能点: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 核心能力培养: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 具备能力及市场价值:能够胜任:Spark工程师、Hadoop工程师、ETL工程师 |
第八阶段:实时流处理平台 |
核心技能点:Spark Streaming、Flink、Flume、Storm、d3.js、Echarts 核心能力培养: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 具备能力及市场价值:能够胜任:大数据开发工程师、大数据架构师, |
第九阶段:机器学习 |
核心技能点:Spark Mllib 核心能力培养: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 具备能力及市场价值: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 |
大数据可视化分析方法有哪些?
大数据分析师需要学哪些知识?
大数据分析目前面临哪些问题?
大数据应用案例
在选择大数据培训机构的时候,要看课程内容,课程内容的专业性和实用性决定了学生未来的就业,课程内容要看机构考证或职称课程含金量情况如何,学习内容是否立足于提升学员的技能和紧贴企业的实际用人需求,内容设置上是否有深度和广度,尤其是在核心的、关键的知识点上是否有足够的时间讲解,这就需要学生细细比较学习内容和时间设置的科学性了。
掌握大数据生态圈相关技术的开发及应用能力
掌握Java、Python、Scala、Shell等编程
掌握流行的学习、分析、分布式数据处理能力
课程背景
随着大数据技术的不断发展和应用,合肥市急需专业的大数据人才。为了满足市场需求,我校特别推出了面向合肥地区的大数据培训课程。此次培训课程旨在培养学员掌握大数据技术的能力,提高其在大数据领域的就业竞争力。
课程特色
1. 专业授课团队:课程由从事多年大数据领域研究和实践的教授和博士担任讲师,确保教学内容的专业性和可靠性。
2. 综合教学方法:课程采用理论讲解、案例分析、实践操作等多种教学方法相结合,帮助学员全面理解和掌握大数据技术。
3. 实战项目实践:课程设置了多个实战项目,学员通过实际操作的方式,将所学知识应用于实际项目中,提高解决问题的能力。
课程目标
1. 掌握大数据技术的基本理论知识,了解大数据的应用领域和发展趋势。
2. 熟悉大数据处理的常用工具和技术,能够进行数据的采集、存储、清洗和分析。
3. 掌握大数据分析算法和模型,在数据挖掘和数据预测方面具备一定的能力。
4. 培养解决实际问题和项目开发的能力,提高在大数据领域的职业竞争力。
学习对象
1. 大数据行业初学者:对大数据技术感兴趣,希望从零基础开始学习的人群。
2. 工作人士:希望通过学习大数据技术,提升职业能力和发展空间的人群。
3. 大数据从业人员:希望进一步扩充和提升大数据技术知识和应用能力的专业人士。
课程内容
1. 大数据概述:介绍大数据的基本概念、特点和应用领域。
2. 大数据处理工具:学习使用Hadoop、Spark等大数据处理工具进行数据的采集、存储和处理。
3. 大数据分析算法:介绍常用的大数据分析算法,如聚类、分类、关联规则挖掘等。
4. 实践项目:通过实战项目,学员将所学知识应用于实际项目中,提高解决问题的能力。
师资力量
我们的教学团队由多位从事大数据研究多年的教授和博士组成,他们具有丰富的理论知识和实践经验,能够提供高质量的教学服务。
教学质量
我们注重培养学员的实际操作能力,通过实战项目和案例分析,让学员将所学知识应用于实际情境中,提高教学效果和质量。
服务水平
我们提供贴心的服务,为学员提供学习指导、课程咨询和问题解答等服务,确保学员的学习过程顺利进行。
学习时长
本课程共设有10周,学员需要每周参加两次面授课程,每次课程约为3小时,总计60学时。
收费范围
本课程的收费范围为5000-15000元,具体价格根据学员报名时的优惠情况而定。
学习收获
通过学习本课程,学员将掌握大数据的基本理论知识和技术能力,提高在大数据领域的就业竞争力,并能够在实际工作中运用所学知识解决问题。
总结
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。欢迎学员联系在线客服,预约免费体验课,了解更多课程详情。在合肥市开展的大数据培训课程为合肥市大数据人才的培养提供了重要的支持,希望更多的学员能够通过学习提升自己在大数据领域的能力,为合肥市的大数据产业发展贡献力量。
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