徐州大数据开发培训班

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关注度:34 评价:5分 开课时间:滚动开班
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导读

大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。它具有大量的数据规模、的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 未来大数据相关人才缺口巨大。

——小编

    阶段:Java基础


    1、Java基础:

    Java基础语法 面向对象编程 常用类和工具类 集合框架体系 异常处理机制 文件和IO流 移动开户管理系统 多线程 枚举和垃圾回收 反射 JDK新特性 通讯录系统

    2、培养方向:

    Java基本语法中的常量、变量声明和使用、运算符、数据类型以及相互转换、分支结构、循环结构、方法的定义和使用、数组、内存结构; 面向对象的编程思想;掌握类和对象的定义和使用;理解封装、继承、多态等特性;掌握抽象类接口的特点和使用方式;充分理解并运用Java面向对象思想来进行程序开发; 熟练使用常用类解决复杂问题;掌握异常的体系和处理机制;深入理解集合类的特点和底层实现原理;掌握集合类的常用方法;熟练掌握File类和多种IO流读写其他设备数据的方法;培养阅读源码的习惯和能力; Java多线程的概念、原理、创建方式、同步、线程池技术;掌握Java的反射机制以及JDK的新特性。

    3、职业方向:初级Java工程师



  • 第二阶段:JavaEE核心

  • JavaEE核心:

  • 前端技术 数据库 JDBC技术 服务器端技术 Maven Spring SpringBoot Git

  • 培养方向:

  • 静态的网页技术,并且可以制作精美的网页和动态JavaScript完成项目前端页面的制作; MySQL数据库的基本操作和SQL语言对数据库的CRUD操作; JDBC连接数据库技术;数据库事务以及JDBC事务控制方式; 连接池的使用;DBUtils工具的使用,完成对数据库的CRUD操作; 服务器基本使用;Web工程创建; 服务器技术结合前端和数据库技术,使用MVC模式进行B/S架构项目的开发工作; Maven项目构建和管理; 熟悉Spring模块结构和作用;如何对组件对象进行参数注入;Spring声明式事务处理;理解SpringIOC和SpringAOP; 使用SpringBoot简化项目开发; 常用版本控制器Git的使用

  • 职业方向: 级Java工程师


  • 第三阶段:Hadoop生态体系


  • Hadoop生态体系

  • Linux Hadoop ZooKeeper Hive HBase Phoenix Impala Kylin Flume Sqoop&DataX Kafka Oozie&Azkaban Hue 智慧农业数仓分析平台

  • 培养方向:

  • Linux操作系统安装及基本命令;shell脚本编程; 大数据架构Hadoop原理及编程使用;熟悉大数据框架Hadoop调优 ZooKeeper工作机制,以及动态感知原理及使用; Hive数据仓库的使用及调优原理; HBase数据库的开发、使用以及调优; Phoenix基本使用; Impala查询使用; Kylin大数据的OLAP引擎; Flume数据迁移工具; Sqoop与DataX离线数据迁移工具及数据迁移; Kafka消息队列; Oozie、Azkaban项目流程调度开发工具; Hue开源Hadoop UI系统;掌握Hue与各个大数据组件的搭配使用; 各个大数据组件在项目中的使用;

  • 职业方向:大数据开发工程师



  • 第四阶段:Spark生态体系


  • park生态体系

  • Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink

  • 培养方向:

  • Scala多范式编程语言编写程序; Spark大数据计算框架原理;Spark实时流处理技术;Spark大数据计算框架调优; 要求能够对不同业务场景下Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL的技术选型有足够认知,能够熟练使用Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL完成对应功能; Flink实时流处理技术;熟悉项目中应用开发

  • 职业方向:大数据Spark开发工程师


  • 第五阶段:项目+机器学习


  • 项目+机器学习:

  • 高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习

  • 培养方向:

  • 熟悉大数据开发基本流程和技术架构; 熟悉机器学习算法理论基础; 熟悉Python语言基础及数据算法库; 熟悉机器学习应用场景; 熟悉Spark机器学习框架; 熟悉数据分析平台开发全流程; 熟悉大数据系统的开发全流程

  • 职业方向: 中级大数据工程师


  • 第六阶段:就业指导


  • 就业指导:

  • 企业面试前期准备与技巧 专业指导 企业面试复盘

  • 课程内容:

  • 1、职业规划讲解 2、简历注意事项详解 3、就业情况分析简历制作(个人技能、项目经验、自我评价) 1、简历审核修正 2、常见面试题的讲解 3、技术简历的指导与优化 4、项目(项目模块的介绍,业务流程的梳理) 真实面试复盘(晚自习时间)(总结学员面试中的问题,进行针对性的辅导以及相关面试题的讲解)

  • 培养方向:

  • 从简历、等层面学员,培养学员沟通表达能力 让学员清晰了解职业发展规划,明确自身定位,找到适合自身发展的工作; 通过项目、面试专项指导、面试复盘等,学员能更好就业

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刘老师优就业Java大数据研究院院长

主讲:大数据

工作经验:9年IT从业经验,5年Java教学经验,Java开发工程师、Java讲师。负责过多个大型项目的设计和研发工作。SSH、SSM等J2EE架构体系设计和开发流程。熟悉Oracle、MySQL等关系型数据库及Redis非关系型数据库。Hadoop、Storm、Spark等大数据领域中的常用框架,擅长结合业务从大量数据中梳理计算模型。

孙老师优就业大数据讲师

主讲:大数据

工作经验:18年计算机信息系统设计与项目开发经验,曾参与多项工程项目的开发和设计,如中国石化加油卡网上营业厅、中国工商银行统一消息平台、黑龙江联通增值业务综合运营平台、新疆/青海/山东无线警务系统等。SSH框架,对大数据领域中的常用框架Hadoop、Hive、Flume、Kafka等有深入研究。

介绍

优就业大数据培训,课程内容紧跟互联网技术发展与企业实际用人需求,不断升级更新。 学员以Java语言夯实基础,学习Hadoop生态体系、Spark生态体系,融入大数据智慧农业数仓、交通领域汽车流量监控项目、高铁智能检测系统等高端项目作为实训内容,对大数据知识融会贯通,成长为真正的大数据人才。

更新时间:2020-04-28 16:45:48

机构介绍

优就业  是中公教育IT培训品牌,致力于培养面向互联网领域的高端人才,以学员就业为目的,优质就业为宗旨,是一家集Java工程师、Web前端工程师、UI/UE交互设计师、Python工程师、人工智能开发工程师、VR/ AR开发工程师、Unity开发工程师、大数据工程师、Linux 云计算工程师、软件测试工程师、互联网营销师、网络安全工程师、嵌入式开发工程师、室内设计师、PHP工程师、C/C++工程师、SEM竞价师、SEO优化师、社会化媒体运营师、电商运营师等课程为一体的IT培训机构。

为培养真正符合时代需求的高端IT人才,中公教育优就业以高瞻的视野,经多年布局,打造人才培训服务体系。以企业需求为导向,以行业未来为驱动,向企业和社会不断输送IT人才。

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