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薪資待遇隨工作年限呈階梯式上漲

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大數據開發師
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大數據算法工程師
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只有想不想學,沒有能不能學

我是零基礎

零基礎入學勤能補拙

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現有工作枯燥,工資太低

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同專業市場需求飽和

我是在校大學生

對所學專業沒有興趣
為日后就業提早打算

理論、實戰雙向并行,奠定入行扎實基礎

第一階段
Java基礎
Java基礎:

JAVA開發簡介 基本語法、運算符 流程控制語句 數組 函數 面向對象 常用類庫 異常 io系統 集合泛型 線程 網絡編程 階段測試

培養目標:

掌握java當中的基本語法中的運算符、數據類型以及相互轉換和各種流程控制語句; 充分掌握數組的創建、遍歷、排序以及函數定義,函數的相互調用和重載; "賦予學員面向對象思想 ,充分理解并運用java面向對象思想來進行程序開發,實現開發者從過程到面向對象編程的轉變" 充分掌握常用類當中的方法,String類和包裝類以及相互轉換,異常的處理方式,File類和使用io讀取和輸入數據; 深入理解常用集合類的用法、集合的特點、以及各種使用 多線程的概念,創建方式,同步,通信,網絡編程的基本概念,編寫.

企業級實訓項目:

猜字游戲; 猜拳游戲; 數字炸彈; 控制臺版本雙色球項目; "滴滴嗒嗒租車系統; 打印機項目; 個人記賬本"; "qq號注冊驗證; 中公教育JAVA學生系統的登陸注冊; 文件復制; 時間的跳動; 雙色球隨機版"; 中公教育java學生系統; "媽媽叫你去打醬油; 文件在線下載; 開心聊天室"

第二階段
JavaWeb
JavaWeb:

html+css; html5+css3; javascript; jquery; 數據庫; JDBC; WEB服務器、開發工具-MyEclipse; HTTP協議; (數據庫連接池)數據源; JavaWeb開發之Servlet、Servlet3.0; 請求與響應; JSP; MVC; 會話管理; 過濾和監聽; 異步請求; 階段測試

培養目標:

掌握PC端前端頁面的搭建及布局方法; 了解html5新增特性,了解css3新增選擇器及常見屬性; 掌握常見網頁動效實現原理和思路,理解動態網頁實現原理,掌握客戶端表單驗證方法; 熟悉常用的API,能夠快速實現網頁動效; "了解企業中常用數據庫,以 數據庫的基本操作"; 掌握數據庫表的復雜查詢; 掌握數據庫設計的理論知識; 掌握sql語句的優化; "掌握JDBC操作數據庫,完成基 本CRUD操作"; 掌握JDBC事務; 掌握Tomcat服務器的安裝配置及使用; 了解HTTP協議的特點; 掌握數據源的基本原理以及常見數據源的配置及使用; 熟練使用Servlet開發基本web項目; 掌握web應用中的請求與響應; 掌握JSP基本原理,整合Servlet開發基本應用; 熟練掌握MVC模式進行開發; 掌握web應用開發中的兩種會話技術、區別與聯系; 掌握javaweb開發中的監聽器和過濾器,并且配置自定義功能的監聽和過濾; 熟練使用Ajax進行異步請求

企業級實訓項目:

“中公圖書商城”前端頁面制作; "(1)、電商項目數據庫設計以及所 涉及的sql查詢語句"; (2)、封裝jdbc工具類、簡化開發; "(3)、使用MyEclipse開發工具,整合Servlet+JSP+MySQL+JDBC 遵循MVC開發模式,完成商品信息的發布以及查詢;使用response響應頭字段完成文件下載、自動刷新"; "(4)、在(3)的基礎上,開發 用戶注冊及登錄功能。并且使用 Session進行登錄校驗, 使用Cookie開發“記住密碼”功能"; (5)配置Filter全局編碼過濾器、登錄校驗過濾器

第三階段
JavaEE高級
+
Linux課程
+
分布式計算JavaWeb
JavaEE高級+Linux課程+分布式計算:

Jspring框架、mybatis框架、nio、JVM、maven框架、LINUX、MYSQL分庫分表、讀寫分離、JAVA搜索引擎、Redis、消息隊列、分布式計算框架、項目實戰

培養目標:

"理解Spring的DI和IOC以及AOP原理,掌握 Spring的事務管理以及和其他框架的集成"; "理解ORM思想,以及mybatis的工作原理,; 熟練使用mybatis框架"; 理解springmvc的工作原理,并熟練的應用; 理解JVM原理和調優技巧; 掌握maven項目構建和管理; 掌握LINUX虛擬機安裝、網絡配置、基本命令、常用軟件及環境配置; 掌握基于Mycat中間件的Mysql分庫分表、讀寫分離; 掌握搜索引擎Solr基本安裝和使用; 掌握Redis基本安裝、命令、JAVA的集成,以及常用集成模式; 掌握ActiveMq消息隊列、JMS協議; 掌握分布式計算框架Dubbo的基本配置和項目集成;

企業級實訓項目:

JVM調優、maven項目構建、阿里云實際LINUX主機安裝、使用、部署、手機號碼歸屬地系統、MYsql分庫、分表、主從復制、讀寫分離實際演練、基于Dubbo的電商商品管理開發

第四階段
離線數據分析平臺Hadoop
離線數據分析平臺Hadoop:

Hadoop初步; Hadoop分布式文件系統HDFS; MapReduce; Hadoop HA; Hive; Flume;
Sqoop; HBase; YARN; 項目實戰

培養目標:

"掌握HDFS文件系統以及熟練使用Java API操作HDFS、Spring集成Hadoop使用以及分布式集群環境搭建。掌握Hadoop生態圈上的各種應用的使用方式以及架構 如MapReduce、Hive、Hbase、Sqoop等"

企業級實訓項目:

1、日志文件的收集; 2、Hive日志文件數據分析;
3、定時觸發; 4、HBASE集群

第五階段
實時數據分析平臺Storm
實時數據分析平臺Storm:

python基礎; Storm框架; Storm集群; 日志監控業務;
Kafka; 項目實戰

培養目標:

(1)實時計算平臺解決方案; (2)使用Flume收集數據到Kafka; (3)Spring集成Storm、flume、redis、mysql對數據進行分析

企業級實訓項目:

1、Grouping策略及并發度; 2、計算網站; 3、storm事務; 4、Storm集群和作業監控;
5、點擊流日志分析; 6、Python爬蟲

第六階段
Scala語言與Spark
Scala語言與Spark:

Scala語言; Spark; 機器學習;
spark與HIVE; 項目實戰

培養目標:

(1)升級Hive執行引擎為Spark; (2)使用Spark Sql完成點擊流日志業務需求; (3)使用Spark處理業務數據; (4)企業海量數據分析平臺規劃

企業級實訓項目:

1、spark集群; 2、SparkStreaming外掛;
3、k-means和貝葉斯算法; 4、點擊流日志分析

第七階段
就業指導
就業指導:

企業面試前期準備與技巧
企業面試實戰

課程內容:

簡歷制作、面試禮儀,對學員進行簡歷指導及多輪模擬面試
常見面試題的講解,技術簡歷的指導與優化,技術面試指導,強化實戰項目

培養目標:

從簡歷、面試技巧等層面助學員提升,培養學員溝通表達能力 讓學員清晰了解職業發展規劃,明確自身定位,找到適合自身發展的工作

了解更多課程內容

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課程涵蓋知識點廣,堅持理論基礎+實際操作

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JAVA SE
MySQL
HTML5&CSS3
jQuery
AJAX&JSON
Servlet
JSP
Spring ×
SpringMVC ×
MyBatis ×
Maven
Linux
Redis ×
Git/Git Hub × × ×
MongoDB × ×
Hadoop
Hive
HBase
Zookeeper
Storm
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Scala
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主講:大數據

工作經驗:有多年IT從業經驗,曾擔任過高級Java開發工程師以及Java高級講師 。曾負責多個大型項目的設計和研發工作。精通SSH、SSM等J2EE架構體系設計和開發流程。精通Tomcat, WebLogic應用服務器管理部署。精通Oracle, MySQL等關系型數據庫以及Redis非關系型數據庫。對大數據領域中的常用框架Hadoop、Storm、Spark等有豐富的實戰經驗。

孫老師優就業大數據高級講師

主講:大數據

工作經驗:十八年計算機信息系統設計與項目開發經驗,曾參與過中國石化加油卡網上營業廳、 中國工商銀行統一消息平臺、黑龍江聯通增值業務綜合運營平臺、新疆/青海/山東交警無線警務系統等。精通SSH框架,對大數據領域中的常用框架Hadoop、Hive、Flume、Kafka等有深入研究。擅長分布式數據庫技術在大數據分析場景下的具體應用。

曹老師優就業大數據高級講師

主講:大數據

工作經驗:有多年軟件開發及教育培訓經驗。曾主持開發高校招生報名咨詢系統、學貸金融風控系統、大型房地產建材進銷存系統、電商大數據推薦系統等項目。精通JavaEE相關開發技術Spring、SpringMVC、Struts2、Hibernae以及大數據相關技術Hadoop、Storm、Spark等。獲得多個阿里云技能認證:阿里云Apsara Clouder基礎技能認證。

韓老師優就業大數據高級講師

主講:Java開發、大數據

工作經驗:多年大型互聯網領域工作經驗,曾負責多個大型系統的研發工作。精通SOA架構、Java OOP(面向對象編程)以及SSM,SSH等架構體系設計和開發,熟練掌握Oracle、MySQL等數據庫。從事多年大數據處理方向的研發,設計和管理工作,擅長分布式開發和實時計算,對Hadoop、Hadoop Mahout、Storm/Jstorm、Spark等大數據領域技術框架有豐富的實踐經驗。

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