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合肥達內大數據培訓課程詳情

發布時間:2021-10-09 11:16:14來源:魔方格

大數據(big data),指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

課程介紹
 
達內教育開設的大數據技術開發高薪就業課程可以為您提供專業的大數據教學指導,幫助您掌握大數據技術開發相關知識和技能,讓您可以更和更順利實現高薪就業,有能力實現升職加薪,在廣州達內的大數據技術開發高薪就業課程中,老師具備多年的教學經驗,可以幫助學員找到適合的學習方案,讓學員更提升大數據開發技術能力。
適應人群
 
  • 01

    各行業數據分析、數據挖掘從業者。

  • 02

    在校數學,計算機,統計等專業教師和學生。

  • 03

    經濟,醫學,生物研究等院科研人員。

  • 04

    數據分析,數據挖掘興趣愛好者及轉行人士。

就業方向
 
  • 互聯網公司

    去移動互聯網公司做核心開發

  • 架構級程序員

    以架構級程序員的職位入職企業

  • 創業

    獲得在互聯網行業創業的實力


課程特色
 
  • 達內大數據

     
  • 內容全

    根據企業需求研發課程,理論+實戰教學,內容全面。
  • 教法好

    自主研發TTS9.0課程體系,線上線下雙教學,項目經理一對一輔導。
  • 講師好

    大價錢聘請國內大數據講師,專業的同時,授課幽默,愿意聽才能學的好。
  • 技術強

    國際技術廠商作為技術支持。

  • 知識新

    涵蓋主流的Hadoop、StormSpark等內容。
  • 實戰多

    5大企業級項目實戰,打造貼近企業需求的課程。

教學環境
 

師資力量
 

靳幸福


達內集團JavaEE技術,主講JavaWeb高級等大數據課程。

工作經歷:曾任中國石化oraclee-learning項目高級項目經理等。

劉國斌


精通Java EE和應用開發,熟練使用Java、C、C++、多種軟件開發語言,授課邏輯嚴謹、條理清晰、通俗易懂,善于調動學員的學習興趣。


招生簡章
 
階段 課程主題 課程內容 課程目標
第一階段(Java基礎) Java語言的高級特性
靜態導入、自動封箱拆箱、可變參數、增強for、枚舉、類加載器、反射、內省、泛型、注解、動態代理
掌握Java語言的高級特性
Java多線程 多線程加強、線程池、Thread Local 掌握Java線程池技術,掌握線程的Join、notify、notifyAll等機制
XML
Dom解析、Sax解析、Pull解析
Schema
基于Xml的解析與維護
Web Html,Css,Js 掌握簡單的Html,Css,Js的編寫
第二階段(Web階段,易買網項目貫穿)
 
JAVAWEB前端技術
項目介紹、項目開發流程Html、CSS、JS
 
了解真實項目開發流程
掌握前端開發基本技術
JAVAWEB基礎技術
Tomcat、HTTP協議、Servlet、Jsp、EL、JSTL、自定義標簽
MVC、JAVAWEB三層架構
軟件分層、耦合、解耦
AJAX
 
掌握JAVAWEB基礎知識
深入理解軟件分層思想
AJAX實現異步刷新
JAVAWEB高級技術
Filter、Listener
文件上傳、下載
在線支付
過濾器、監聽器及常見應用場景
文件上傳、下載
在線支付功能實現 aa
JAVAWEB框架加強
面向切面編程
通過注解控制事務
java基礎加強、框架加強
AVA高級特性
熟悉常見設計模式
通過模擬實現框架功能,為后續學習SSH打基礎
 
第三階段(Struts,Hibernate,Spring,SSH項目貫穿)
Struts2
分析Servlet缺點,進行重構Struts.xml配置文件
ValueStack
Ognl表達式
屬性驅動、模型驅動、攔截器、文件上傳、token機制等
掌握Struts2在項目開發時用到的各種知識點,能夠應用該框架熟練的開發
Hibernate ORM的概念、CRUD的完成、Hibernate常用的配置、API詳細的分析、對象的三種狀態、關聯關系、檢索、優化、緩存機制 熟練掌握利用Hibernate框架完成項目的開發,深入理解ORMapping的概念,深入理解緩存機制
Spring IOC、DI、動態代理模式、AOP、基于Spring的數據庫編程、Spring的聲明式事務處理,Struts2與Hibernate與Spring的整合 深入理解SpringIOC、DI在軟件架構中的作用,深入理解SpringAOP的實現機制和應用場景,Struts2的高級特性(對象工廠、靜態注入、插件機制、ThreadLocal針對ActionContext的封裝、Struts2的核心流程、結果集架構)、深入理 解SSH整合的原理
JQuery JQuery常見選擇器的應用 利用JQuery控制Web界面
JS高級 JS面向對象的特征 對象、原型、閉包、JQuery內部結構解析等
Maven
Maven的概念、使用、原理、
Module的概念、倉庫
能用Maven搭建項目環境
熟練使用Maven的依賴和繼承機制
SSH項目:國際物流 項目背景、系統USE CASE圖、系統功能結構圖、系統框架圖、國際物流核心業務貨運管理、購銷合同業務、購銷合同下貨物、出口報運單、裝箱單、委托書、發票、財務統計、海量數據導出、出口報運、裝箱業務、Shiro安全框架、工作流Activiti5
掌握畫USECASE圖、系統結構圖、系統框架圖。
面試能順暢講述國際物流核心業務,包括:購銷合同、出口報運、裝箱、委托、發票、財務。
了解大型數據庫設計思路,及數據庫在設計上如何優化。
熟練實現合同、貨物、附件兩級主從結構。
熟練POI制式表單應用。
熟練應用Shiro安全框架。
熟練應用工作流Activiti5實現貨運管理流程控制。

達內介紹
 
達內時代科技集團有限公司(簡稱達內教育),成立于2002年。2014年4月3日成功在美國上市,融資1億3千萬美元。成為中國赴美國上市的職業教育公司,也是引領行業的職業教育公司。
達內致力于面向IT互聯網行業,培養軟件開發工程師、測試工程師、系統管理員、智能硬件工程師、UI設計師、網絡營銷工程師、會計等職場人才。2015年起,推出面向青少年的少兒編程、智能機器人編程、編程數學等K12課程。
達內的使命:締造年輕人的中國夢、締造達內員工的中國夢。

達內大數據課程覆蓋Java語言基礎、JavaEE深度開發、互聯網架構開發、大數據開發、算法數據挖掘分析等Java大數據全棧技術內容,一站式解決學員Java大數據學習需求,滿足學員高薪就業所需技術廣度。接下來小編具體介紹達內大數據培訓課程。

二、大數據課程特色

1.全棧式技術覆蓋

2.原理級深度講解

3.企業級項目實戰

4.真實云開發環境

三、大數據課程詳情

階段一:JavaSE階段

Java發展歷程、Java的技術結構、JDK的下載及安裝、HelloWorld入門案例。

關鍵字、標識符、注釋、字面量、進制及其換算、變量、數據類型及其轉換、運算符、流程控制數組、二維數組、方法。

面向對象與面向過程比較、類與對象的關系、成員變量與局部變量、構造方法this關鍵字、代碼塊。面向對象的特征(封裝、繼承、多態)、super關鍵字、權限修飾符、方法的重寫static、final、abstract接口、內部類、包、垃圾分代回收機制

object.String、Pattern、包裝類、Math、BigDecimal、Date、Calendar。

異常、集合、Map、泛型、迭代器、比較器。

Io、線程、套接字。

反射、注解、斷言。

jm內存大小調節、常見回收機制。

接口中的默認方法、Lambda表達式,函數式接口、時間包。

版本控制概念、Git發展歷史、Git安裝配置、Git版本庫管理、Git版本控制、Git遠程倉庫、Git分支管理、Git標簽管理、碼云介紹。

階段二:JavaWeb階段(EasyMall項目貫穿)

XML

HTML/Css

JavaScript

Jquery

MySql

JDBC

Tomcat/HTTP

Servlet

Cookie/Session

JSP/EL表達式JSTL標簽庫

MVC設計模式/三層架構

過濾器/監聽器

JavaWeb高級開發技術

數據庫高級開發技術

EasyMall項目開發

階段三:JavaEE框架階段(EasyMall項目貫穿)

Spring

SpringMVC

MyBatis

EasyMall項目重構及開發

Springboot

SpringBoot重構EasyMall項目

階段四:大數據互聯網架構階段(EasyMall項目貫穿)

Linux

云平臺使用

Redis與SpringBoot整合

Mycat與SpringBoot整合

Rabbitmq與SpringBoot整合

lucene

ElasticSearch與SpringBoot整合

爬蟲

Ngnix

Easymall項目整合

SpringCloud微服務整合

階段五:數據可視化

大數據java加強

Hadoop

Flume

Hive

Hbase

Zebra項目

Storm

Kafka

分布式編程思想

網站流量分析項目

SCALA

SPARK

推薦系統項目

Python語言及爬蟲

數據可視化

階段六:大數據框架階段

大數據java加強

Hadoop

Flume

Hive

Hbase

Zebra項目

Storm

Kafka

分布式編程思想

網站流量分析項目

SCALA

SPARK

推薦系統項目

Python語言及爬蟲

數據可視化

統計學基礎

R語言基礎

回歸模型

正則化模型

決策樹模型

判別模型

聚類模型

貝葉斯模型

SVM模型

推薦系統模型

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