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石家庄大数据就业班 2019-08-06 11:10:13

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授课学校: 石家庄中公优就业

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课程介绍 发布日期:2019-08-06 11:10:13

大数据就业班

  石家庄中公优就业开设的大数据就业班课程涵盖的知识面广,注重理论结合实战的培训模式,奠定入行的扎实基础,同时为学员提供优质的就业服务,助力学员挑战高薪就业!
大数据就业班课程内容

  • 阶段Java基础
    Java基础:
    JAVA开发简介 基本语法、运算符 流程控制语句 数组 函数 面向对象 常用类库 异常 io系统 集合泛型 线程 网络编程 阶段测试
    培养目标:
    掌握java当中的基本语法中的运算符、数据类型以及相互转换和各种流程控制语句; 充分掌握数组的创建、遍历、排序以及函数定义,函数的相互调用和重载; "赋予学员面向对象思想 ,充分理解并运用java面向对象思想来进行程序开发,实现开发者从过程到面向对象编程的转变" 充分掌握常用类当中的方法,String类和包装类以及相互转换,异常的处理方式,File类和使用io读取和输入数据; 深入理解常用集合类的用法、集合的特点、以及各种使用 多线程的概念,创建方式,同步,通信,网络编程的基本概念,编写.
    企业级实训项目:
    猜字游戏; 猜拳游戏; 数字炸弹; 控制台版本双色球项目; "滴滴嗒嗒租车系统; 打印机项目; 个人记账本"; "qq号注册验证; 中公教育JAVA学生系统的登陆注册; 文件复制; 时间的跳动; 双色球随机版"; 中公教育java学生系统; "妈妈叫你去打酱油; 文件在线下载; 开心聊天室"

  • 第二阶段:前端页面制作
    培养目标:
    掌握PC端前端页面的搭建及布局方法; 了解html5新增特性,了解css3新增选择器及常见属性; 掌握常见网页动效实现原理和思路,理解动态网页实现原理,客户端表单验证方法; 熟悉常用的API,能够快速实现网页动效;了解企业中常用数据库,以数据库的基本操作"; 数据库表的复杂查询; 数据库设计的理论知识; sql语句的优化; "JDBC操作数据库,完成基 本CRUD操作"; JDBC事务;Tomcat服务器的安装配置及使用; HTTP协议的特点;数据源的基本原理以及常见数据源的配置及使用;使用Servlet开发基本web项目; web应用中的请求与响应; JSP基本原理,整合Servlet开发基本应用; MVC模式进行开发;web应用开发中的两种会话技术、区别与联系;javaweb开发中的监听器和过滤器,并且配置自定义功能的监听和过滤;使用Ajax进行异步请求
    企业级实训项目:
    “中公图书商城”前端页面制作; "(1)、电商项目数据库设计以及所 涉及的sql查询语句"; (2)、封装jdbc工具类、简化开发; "(3)、使用MyEclipse开发工具,整合Servlet+JSP+MySQL+JDBC 遵循MVC开发模式,完成商品信息的发布以及查询;使用response响应头字段完成文件下载、自动刷新"; "(4)、在(3)的基础上,开发 用户注册及登录功能。并且使用 Session进行登录校验, 使用Cookie开发“记住密码”功能"; (5)配置Filter全局编码过滤器、登录校验过滤器

  •  第三阶段:JavaEE高级+Linux课程+分布式计算JavaWeb
    JavaEE高级+Linux课程+分布式计算:
      Jspring框架、mybatis框架、nio、JVM、maven框架、LINUX、MYSQL分库分表、读写分离、JAVA搜索引擎、Redis、消息队列、分布式计算框架、项目实战
     培养目标:
      "理解Spring的DI和IOC以及AOP原理,掌握Spring的事务管理以及和其他框架的集成";"理解ORM思想,以及mybatis的工作原理,;熟练使用mybatis框架";理解springmvc的工作原理,并熟练的应用;理解JVM原理和调优技巧;掌握maven项目构建和管理;掌握LINUX虚拟机安装、网络配置、基本命令、常用软件及环境配置;掌握基于Mycat中间件的Mysql分库分表、读写分离;掌握搜索引擎Solr基本安装和使用;掌握Redis基本安装、命令、JAVA的集成,以及常用集成模式;掌握ActiveMq消息队列、JMS协议;掌握分布式计算框架Dubbo的基本配置和项目集成;
      企业级实训项目:
      JVM调优、maven项目构建、阿里云实际LINUX主机安装、使用、部署、手机号码归属地系统、MYsql分库、分表、主从复制、读写分离实际演练、基于Dubbo的电商商品管理开发

  • 第四阶段:离线数据分析平台Hadoop
      (1)实时计算平台解决方案;(2)使用Flume收集数据到Kafka;(3)Spring集成Storm、flume、redis、mysql对数据进行分析
      离线数据分析平台Hadoop:Hadoop初步;Hadoop分布式文件系统HDFS;MapReduce;Hadoop HA;Hive;Flume;Sqoop;HBase;YARN;项目实战
      培养目标
      "掌握HDFS文件系统以及熟练使用Java API操作HDFS、Spring集成Hadoop使用以及分布式集群环境搭建。掌握Hadoop生态圈上的各种应用的使用方式以及架构如MapReduce、Hive、Hbase、Sqoop等"
      企业级实训项目:
      1、日志文件的收集;2、Hive日志文件数据分析;
      3、定时触发;4、HBASE集群

  • 第五阶段:实时数据分析平台Storm
     实时数据分析平台Storm:
      python基础;Storm框架;Storm集群;日志监控业务;
      Kafka;项目实战
      培养目标:
      (1)实时计算平台解决方案;(2)使用Flume收集数据到Kafka;(3)Spring集成Storm、flume、redis、mysql对数据进行分析
      企业级实训项目:
      1、Grouping策略及并发度;2、计算网站;3、storm事务;4、Storm集群和作业监控;
      5、点击流日志分析;6、Python爬虫

  • 第六阶段:Scala语言与Spark
      Scala语言与Spark:
      Scala语言;Spark;机器学习;
      spark与HIVE;项目实战
      培养目标:
      (1)升级Hive执行引擎为Spark;(2)使用Spark Sql完成点击流日志业务需求;(3)使用Spark处理业务数据;(4)企业海量数据分析平台规划
      企业级实训项目:
      1、spark集群;2、SparkStreaming外挂;
      3、k-means和贝叶斯算法;4、点击流日志分析

大数据就业班就业前景
    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。它具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
  专家预测截止到2020年,各个行业大数据相关人才缺口将达到100万,仅在spark大数据开发人才方面,将出现近30万的岗位需求。
大数据就业班
大数据就业班适合学员

  • 全程一对一授课

    就业促进班
      全日制、封闭式教学,学习效率更高、学习效果更好,就业更理想


  • 全程跟踪辅导



  •  周末班
      工作日上班,想利用周末时间提升自己的专业技能,升职加薪

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