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Java大数据课程

2021-03-07 16:26:34 618
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课程详情

成都达内Java大数据课程适合想要IT技术提升的人员,采用线下授课,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,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。

适合学员:

在职提升,IT技术提升

Java大数据培训课程三大优势:

对比行业内其他的Java大数据培训课程,达内的Java大数据培训课程具备以下三大独特优势:

1、大数据培训-JavaEE深度开发

达内Java大数据课程不仅要让学生掌握如何使用框架开发系统,而且要深入框架内部源代码,这样的做法为学生后续在企业通往架构师的道路做了很好的铺垫,学生可以更加自信的进入企业工作。

2、大数据培训-互联网架构

在这个互联网的时代,每一个软件公司都在往互联网化的方向发展,所以掌握了互联网架构的内容等于紧跟时代,做公司里更好的程序员。达内Java大数据课程体系在互联网架构方面涉及比较全面,既有负载均衡Ngnix,也有基于搜索Solr,缓存Redis等。当学习完这些课程以后,已经对互联网架构有一定实操和熟练。

3、大数据培训-大数据开发

达内Java大数据课程注重底层的学习,在学习hadoop之前,要通过一个项目学习hadoop的底层知识点。有NIO,RPC,AVRO等内容。同时还注重上层应用。既有基于电信的zebra项目,也有基于电商的大数据分析项目让学生通过大数据阶段的学习,能够快速在公司上手开发。

Java大数据课程特色:

第一阶段: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。

第二阶段: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

第三阶段: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

第四阶段: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

第五阶段: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

*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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