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长沙大数据学习班选哪一个好?

发布时间:2021-08-17 15:38:10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

达内大数据云计算辅导班三大优势
  • 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。

大数据是海量数据存储和处理的技术,近几年随着互联网、移动互联网的发展,产生了大量的数据,而传统的基于数据库、数据仓库的数据存储和处理技术已经很难在可接受的时间和空间下完成对这些数据的存储和处理,因此,大数据技术应运而生了,大数据技术基于分布式的架构,实现了近乎无限的存储和处理的能力,为海量数据的存储和处理提供了新的可能。而正是基于这样的能力,越来越多的基于大数据的个性化的服务也开始大量的出现。

达内教育开设的Java大数据培训班,课程内容覆盖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,解决学员Java大数据的学习需求,满足学员高薪就业所需技术广度。

课程阶段 课程内容
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
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
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
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
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、统计学基础、R语言基础、回归模型、正则化模型、决策树模型、判别模型、聚类模型、贝叶斯模型、SVM模型、推荐系统模型

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