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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 |
大数据应用案例
看课时数量。企业的招聘需求知识点决定课时数量!学费的高低取决于课时数量和平均课时价格,有些培训的机构学费表面看似低,但实际是由于课程设置就存在问题,忽略了招聘企业对于学生的要求,而降低了总课时数量,看似花费的学费低,实际平均课时费用则多花了一倍,最终导致学员学习跳过了很多在工作中的重要知识点,在后续的工作中造成专业技能不全面。性价比要考虑总课时数量和单次课时费用。如有些机构的课程课时数量只有500课时,从课程总价上看是便宜,但从课时数量计算,单次课时的费用高于其他700课时机构的一倍,从性价比上来说,完全是得不偿失的。
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
合肥学大数据培训班是针对大数据行业需求而设立的一门培训课程。随着互联网时代的到来,大数据技术在各行各业中的应用越来越广泛。为了满足人才需求,合肥学开设了这门培训班,旨在培养具备大数据分析和处理能力的专业人士。
课程特色
1. 实战导向:课程注重实践,通过大量的案例分析和项目实战,让学员掌握大数据分析的核心技术和方法。
2. 定制化培养:根据学员的实际需求和背景,灵活设定课程内容,确保每位学员都能够有针对性地学习。
3. 全面实践训练:提供大量的实践训练机会,让学员在实践中提升自己的技能,培养解决实际问题的能力。
4. 专业师资团队:我们拥有一支经验丰富、技术过硬的师资团队,能够为学员提供专业的指导和帮助。
课程目标
1. 掌握大数据分析的基本理论和技术,能够熟练运用各种分析工具和算法进行数据处理和挖掘。
2. 熟悉大数据领域的最新发展动态,掌握行业应用案例和较好实践,具备解决实际问题的能力。
3. 培养学员良好的数据思维和分析能力,能够从海量的数据中提取有价值的信息,帮助企业做出正确决策。
学习对象
1. 对大数据领域感兴趣的相关专业学生,如计算机科学、数据分析、统计学等专业的本科生和研究生。
2. 从事数据分析、业务决策的企业员工,希望提升自己在大数据领域的能力和竞争力。
3. 其他对大数据分析有需求的人士,无论是否具备相关背景知识,只要有学习的热情和动力。
课程内容
1. 大数据理论基础:介绍大数据的概念、特点、处理技术以及相关领域的发展动态。
2. 大数据分析工具:学习使用常见的数据分析工具,如Hadoop、Spark等,并掌握其使用方法和技巧。
3. 大数据处理和挖掘:学习大数据的预处理、清洗和挖掘方法,掌握各种数据挖掘算法和技术。
4. 大数据应用案例:学习行业内大数据的应用案例,了解不同行业如何利用大数据进行业务决策和创新。
师资力量
合肥学大数据培训班拥有一支专业的师资团队,他们具备丰富的实战经验和专业知识。每位讲师都是在大数据领域有多年从业经验的行业讲师,他们将为学员提供全面的指导和支持。
教学质量
合肥学大数据培训班注重教学质量,采用小班授课的方式,确保每位学员都能够得到充分的关注和指导。课程内容丰富,涵盖了大数据领域的核心知识和最新技术,让学员能够全面掌握相关技能。
服务水平
合肥学大数据培训班秉承诚信为本的原则,我们提供优质的服务,确保学员能够顺利完成课程。我们有专业的咨询团队提供在线客服,为学员解答疑问,并提供预约免费体验课,让学员亲身体验我们的教学水平。
学习时长
合肥学大数据培训班的学习时长一般为3个月至6个月,根据学员的学习进度和时间安排,我们会灵活调整课程的安排。
收费范围
合肥学大数据培训班的收费范围为5000元至15000元,具体价格根据课程的难度和教学资源而定,可咨询校方获取最新报价。
学习收获
通过合肥学大数据培训班的学习,学员将能够掌握大数据分析的核心理论和实际应用技巧。掌握大数据分析工具和算法,能够进行数据处理和挖掘。通过学习实际案例,培养解决实际问题的能力,提升自己在大数据领域的竞争力。
总结
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。学员可联系在线客服,预约免费体验课,进一步了解课程内容和教学水平。欢迎对大数据感兴趣的学生和从业人员加入合肥学大数据培训班,共同探索大数据领域的无限可能。
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