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大连大数据分析培训哪里有?

发布时间:2021-04-28 16:38:59来源:尚训网综合


大数据,IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
大数据在生活中应用无处不在
  • 1

    搜索引擎

  • 2

    交通出行

  • 3

    金融分析

  • 4

    学习培训

  • 5

    数据挖掘

  • 6

    影像创意

  • 7

    娱乐消费

  • 8

    更多应用案例

课程适合哪类人学习?
  • 大学生

    目前在读或应往届大学生,想要提升自己的能力。

  • 感兴趣

    对python知识操作感兴趣,想投身学习的人。

  • 渴望高薪

    打算转行或者待业人员,渴望得到高薪的工作

达内大数据云计算培优班三大优势
  • 01
    拓宽眼界
    大数据云计算课程体系

    内容较全,技术深,涉及JavaEE架构级技术,分布式高并发技术,云计算架构技术,云计算技术,云计算架构技术等。

  • 02
    学习全面
    提供“云计算云主机”试验环境

    提供真实的大数据云计算开发部署环境,学员可以拥有几十台主机节点以完成开发部署试验。

  • 03
    综合素质
    O2O双模式教学体验

    达内强大的TMOOC + TTS8.0在线教学平台,为学员提供线下学习,线上辅助的双模式教学体验。

达内教学环境
达内师资
杨忆菲
王涛

达内教师

从业18年,期间做研发工作10年,做教学工作8年, 曾就职于微软(中国)公司,负责多媒体相关行业项目和产品的开发,曾就职于中国银行,参与银行收缴费系统的开发。曾就职于国内某知名电子商务网站,负责商品与设备管理系统的开发。曾任某大型企业技术顾问,指导文档管理系统等商业业务系统的开发与设计
周李煜
兰刚

达内教师

曾在东泰科技、紫光软件等机构任职。精通 J2SE、J2EE 技术体系,项目经验丰富。授课风格:语言风趣幽默,知识点讲解到位详细,深入浅出,理论与实际项目相结合紧密,让学员在轻松开心的氛围中学习到软件开发的精髓。

大数据被认为是“未来的新石油”,在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用,近年来在国家方针支撑和各方面的尽力下,我国大数据工业循序开展,运用不断深化,大数据已经成为当今经济社会领域倍受重视的抢手之一,全球新一代信息技术工业开展正处于加快改造期,国内市场运用需求处于爆发期,我国大数据工业迎来了重要的开展时间。大连大数据分析培训为您推荐达内教育!

达内大数据课程内容

适合学员:在职提升, IT技术提升

使用教材:线下授课

课程简介

课程覆盖 Java 语言基础、JavaEE 深度开发、互联网架构开发、大数据开发、算法数据挖掘分析 等 Java 大数据全栈技术内容,一站式解决学员 Java 大数据学习需求,满足学员高薪就业所需技术广度。

课程特色

1.全栈式技术覆盖

2.原理级深度讲解

3.企业级项目实战

4.真实云开发环境

第1阶段:JavaSE 阶段

Java发展历程、Java的技术结构、JDK的下载及安装、HelloWorld入门案例。

关键字、标识符、注释、字面量、进制及其换算、变量、数据类型及其转换、运算符、流程控制数组、二维数组、方法。

面向对象与面向过程比较、类与对象的关系、成员变量与局部变量、构造方法this 关键字、代码块。面向对象的特征(封装、继承、多态)、super关键字、权限修饰符、方法的重写static、final、abstract接口、内部类、包、垃圾分代回收机制 object.String、Pattern、包装类、Math、BigDecimal、Date、Calendar。

异常、集合、Map、泛型、迭代器、比较器。

Io、线程、套接字。

反射、注解、断言。

jm内存大小调节、常见回收机制。

接口中的默认方法、Lambda表达式,函数式接口、时间包。

版本控制概念、Git发展历史、Git安装配置、Git版本库管理、Git版本控制、Git远程仓库、Git分支管理、Git标签管理、码云介绍。

第2阶段 :JavaWeb 阶段(EasyMall 项目贯穿)

XML、 HTML/Css、 JavaScript、 Jquery、 MySql、 JDBC、 Tomcat/HTTP、 Servlet、 Cookie/Session、 JSP/EL表达式JSTL标签库、 MVC 设计模式 / 三层架构、 过滤器 / 监听器、 JavaWeb 高级开发技术、 数据库高级开发技术、 EasyMall 项目开发

第3阶段 :JavaEE 框架阶段(EasyMall 项目贯穿)

Spring、 SpringMVC、 MyBatis、 EasyMall项目重构及开发、 Springboot、 SpringBoot重构EasyMall项目

第4阶段 :大数据互联网架构阶段(EasyMall 项目贯穿)

Linux、 云平台使用、 Redis 与 SpringBoot整合、 Mycat 与 SpringBoot整合、 Rabbitmq与SpringBoot整合、 lucene、 ElasticSearch与SpringBoot整合、 爬虫、 Ngnix、 Easymall 项目整合、 SpringCloud 微服务整合

第5阶段 :大数据框架阶段

大数据 java 加强、 Hadoop、 Flume、 Hive、 Hbase、 Zebra 项目、 Storm、 Kafka、 分布式编程思想、 网站流量分析项目、 SCALA、 SPARK、 推荐系统项目、 Python 语言及爬虫、 数据可视化

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