發(fā)布時間:2022-02-09 16:01:00來源:有考培訓網(wǎng)綜合
課程階段 | 學習內(nèi)容 | 階段項目 | 學習目標 |
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Javase階段 | Java基礎 Java增強 |
入門 | Java簡介、Java基本語法、面向?qū)ο蟆PI(一)、API(二)、API(三)、API(四)、jvm參數(shù)、JDK8的部分特性、Git版本控制。 |
JavaWeb階段 | Java Web |
Easymall項目 | XML、HTML/CSS、JavaScript、Jquery、MySql、JDBC、Tomcat/HTTP、Servlet、Cookie/Session、JSP/EL表達式 /JSTL標簽、MVC設計模式/三層架構(gòu)、過濾器/監(jiān)聽器、JavaWeb高級開發(fā)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫高級開發(fā)技術(shù)、EasyMall項目開發(fā)。 |
JAVAEE框架階段 | JAVAEE框架 | EasyMall項目 | Spring、SpringMVC、MyBatis、EasyMall項目重構(gòu)及開發(fā)、Springboot、SpringBoot重構(gòu)EasyMall項目。 |
互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)階段 | 互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu) | EasyMall 項目 |
EasyMall 項目、Redis 與 SpringBoot 整合、Mycat 與 SpringBoot 整合、Rabbitmq 與 SpringBoot、Lucene、ES 與 SpringBoot 整合、爬蟲、Ngnix、Easymall 項目整合、SpringCloud 微服務整合。
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大數(shù)據(jù)框架階段 | 大數(shù)據(jù)框架 | Zebra項目 網(wǎng)站流量分析項目 |
大數(shù)據(jù)java加強、Linux、Hadoop、Flume、Hive、Hbase、Zebra項目、Storm、Kafka、分布式編程思想、網(wǎng)站流量分析項目、SCALA、SPARK、推薦系統(tǒng)項目、Python語言及爬蟲、數(shù)據(jù)可視化。 |
數(shù)據(jù)挖掘階段 | 數(shù)據(jù)挖掘 機器學習算法 |
電商用戶畫像 推薦系統(tǒng)項目 |
統(tǒng)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、集成模型、聚類模型、貝葉斯模型、SVM模型、推薦系統(tǒng)模型。 |
達內(nèi)教育集團成立于2002年,是一家由留學海歸創(chuàng)辦的職業(yè)教育培訓機構(gòu),是中國人才培養(yǎng)平臺、人才輸送平臺。達內(nèi)教育集團2014年4月3日在美國成功上市,融資1億美金,成為中國赴美國上市的職業(yè)教育公司,成立至今,已形成高等培訓、高級人才、青少培訓、高等軟件為一體的多元化、綜合性的職業(yè)教育及人才服務品牌。達內(nèi)集團憑借技術(shù)研發(fā)實力、過硬的教學質(zhì)量、成熟的就業(yè)服務團隊,為學員提供強大的職業(yè)競爭力,在用人企業(yè)中樹立了良好的口碑。
重慶大數(shù)據(jù)培訓需要學習哪些課程?計算機基礎知識對于學習大數(shù)據(jù)技術(shù)是非常重要的,其中操作系統(tǒng)、編程語言和數(shù)據(jù)庫這三方面知識是一定要學習的。編程語言可以從Python開始學起,而且如果未來要從事專業(yè)的大數(shù)據(jù)開發(fā),也可以從Java開始學起。
重慶大數(shù)據(jù)培訓課程小編推薦達內(nèi)教育
達內(nèi)教育隸屬于加拿大達內(nèi)IT培訓集團,于2002年成立 ,是達內(nèi)IT培訓集團直屬學院。學院成立旨在建立軟件高級人才培養(yǎng)的通道,促進我國信息產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展。依托達內(nèi)集團國內(nèi)持平的課程體系(TTS6.0),雄厚的師資力量,廣闊的就業(yè)平臺,迄今為止已與國內(nèi)上萬家IT企業(yè)進行人才輸送合作,其中緊密合作企業(yè)4000余家、深入合作企業(yè)200余家、訂單輸送聯(lián)盟企業(yè)107家。
大數(shù)據(jù)專業(yè)需要學習哪些課程?
1、數(shù)據(jù)庫模型的理解,包括分布式文件數(shù)據(jù)模型,文檔數(shù)據(jù)模型,圖數(shù)據(jù)模型,以及數(shù)據(jù)容器格式,數(shù)據(jù)列式格式,數(shù)據(jù)序列化,數(shù)據(jù)壓縮等
2、學習大數(shù)據(jù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),例如Hadoop的分布式文件系統(tǒng),文檔型數(shù)據(jù)庫MongoDB,elasticsearch等,理解關(guān)系型數(shù)據(jù)庫索引結(jié)構(gòu)與nosql索引結(jié)構(gòu)區(qū)別等
3、學習實時流技術(shù),包括kafka消息隊列,elk日志流分析,storm流式計算,spark streaming,flink這些近似流的微批處理,學習流式連接,流式窗口,cdc數(shù)據(jù)捕獲等流模式
4、學習大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)批處理,包括Hadoop MapReduce的分布式技術(shù),排序,連接,匯聚,分區(qū)等,學習hive,sqoop,flume等Hadoop生態(tài)工具,學習hbase列式稀疏存儲,理解其與hdfs之間的優(yōu)化方式和應用領域,學習spark工具體系,包括spark SQL ,spark rdd,spark dataframe,spark 的scala等
5、學習圖處理,包括spark graphX,Apache giraph這些分布式superstep機制的圖處理,學習Neo4j圖數(shù)據(jù)庫
6、學習大數(shù)據(jù)治理,包括hive metastore元數(shù)據(jù)庫,Hadoop安全認證,服務級別認證,hdfs kms加解密架構(gòu),oozie工作流,Apache falcon生命周期,Apache atlas元數(shù)據(jù)管理
這些學完就很厲害了,下一步再開始學習機器學習,例如spark mllib,各種監(jiān)督,非監(jiān)督算法,例如分類決策,回歸,擬合,相似性,馬爾科夫鏈,近鄰knn,分組聚合等等
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