发布时间:2021-07-16 11:17:35来源：七考网
各行业数据分析、数据挖掘从业者。
在校数学，计算机，统计等专业教师和学生。
经济，医学，生物研究等院科研人员。
数据分析，数据挖掘兴趣爱好者及转行人士。
去移动互联网公司做核心开发
以架构级程序员的职位入职企业
获得在互联网行业创业的实力
国际技术厂商作为技术支持。
靳幸福
达内集团JavaEE技术，主讲JavaWeb高级等大数据课程。
刘国斌
精通Java EE和应用开发，熟练使用Java、C、C++、多种软件开发语言，授课逻辑严谨、条理清晰、通俗易懂，善于调动学员的学习兴趣。
| 阶段 | 课程主题 | 课程内容 | 课程目标 |
|---|---|---|---|
| 第一阶段(Java基础) | Java语言的高级特性 |
静态导入、自动封箱拆箱、可变参数、增强for、枚举、类加载器、反射、内省、泛型、注解、动态代理
|
掌握Java语言的高级特性 |
| Java多线程 | 多线程加强、线程池、Thread Local | 掌握Java线程池技术，掌握线程的Join、notify、notifyAll等机制 | |
| XML |
Dom解析、Sax解析、Pull解析
Schema
|
基于Xml的解析与维护 | |
| Web | Html,Css,Js | 掌握简单的Html，Css，Js的编写 | |
| 第二阶段(Web阶段，易买网项目贯穿) |
JAVAWEB前端技术
|
项目介绍、项目开发流程Html、CSS、JS |
了解真实项目开发流程
掌握前端开发基本技术
|
| JAVAWEB基础技术 |
Tomcat、HTTP协议、Servlet、Jsp、EL、JSTL、自定义标签
MVC、JAVAWEB三层架构
软件分层、耦合、解耦
AJAX
|
掌握JAVAWEB基础知识
深入理解软件分层思想
AJAX实现异步刷新
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| JAVAWEB高级技术 |
Filter、Listener
文件上传、下载
在线支付
|
过滤器、监听器及常见应用场景
文件上传、下载
在线支付功能实现 aa
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| JAVAWEB框架加强 |
面向切面编程
通过注解控制事务
java基础加强、框架加强
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AVA高级特性
熟悉常见设计模式
通过模拟实现框架功能，为后续学习SSH打基础
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第三阶段(Struts,Hibernate,Spring,SSH项目贯穿)
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Struts2 |
分析Servlet缺点，进行重构Struts.xml配置文件
ValueStack
Ognl表达式
属性驱动、模型驱动、拦截器、文件上传、token机制等
|
掌握Struts2在项目开发时用到的各种知识点，能够应用该框架熟练的开发
|
| Hibernate | ORM的概念、CRUD的完成、Hibernate常用的配置、API详细的分析、对象的三种状态、关联关系、检索、优化、缓存机制 | 熟练掌握利用Hibernate框架完成项目的开发，深入理解ORMapping的概念，深入理解缓存机制 | |
| Spring | IOC、DI、动态代理模式、AOP、基于Spring的数据库编程、Spring的声明式事务处理，Struts2与Hibernate与Spring的整合 | 深入理解SpringIOC、DI在软件架构中的作用，深入理解SpringAOP的实现机制和应用场景，Struts2的高级特性(对象工厂、静态注入、插件机制、ThreadLocal针对ActionContext的封装、Struts2的核心流程、结果集架构)、深入理 解SSH整合的原理 | |
| JQuery | JQuery常见选择器的应用 | 利用JQuery控制Web界面 | |
| JS高级 | JS面向对象的特征 | 对象、原型、闭包、JQuery内部结构解析等 | |
| Maven |
Maven的概念、使用、原理、
Module的概念、仓库
|
能用Maven搭建项目环境
熟练使用Maven的依赖和继承机制
|
|
| SSH项目：国际物流 | 项目背景、系统USE CASE图、系统功能结构图、系统框架图、国际物流核心业务货运管理、购销合同业务、购销合同下货物、出口报运单、装箱单、委托书、发票、财务统计、海量数据导出、出口报运、装箱业务、Shiro安全框架、工作流Activiti5 |
掌握画USECASE图、系统结构图、系统框架图。
面试能顺畅讲述国际物流核心业务，包括：购销合同、出口报运、装箱、委托、发票、财务。
了解大型数据库设计思路，及数据库在设计上如何优化。
熟练实现合同、货物、附件两级主从结构。
熟练POI制式表单应用。
熟练应用Shiro安全框架。
熟练应用工作流Activiti5实现货运管理流程控制。
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互联网大数据的优势有什么?
大数据是大量、高速、多变的信息，需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与处理。
大数据为企业获得更为深刻、准确的洞察能力提供了空间与潜力。
借助大数据及相关技术,我们针对不同行为特征的客户进行针对性营销,进行个性化营销。
大数据时代下的营销是指通过大数据获取对象的喜好,行为偏好,对不同对象进行不同营销。
数据营销的核心可以概括为几大关键词:用户、需求、识别、体验。
数据分析师介绍
“数据分析师”，一般招聘这类岗位的公司规模都不会太小，人数可能不是一个的衡量指标,但是业务规模肯定比较大(反而言之，业务规模太小的公司就没什么可分析的了)。此岗位重在“分析”，首先要有一 定的数据灵敏度和数学底子,知道在什么样的数据规模下，需要看什么样的数据指标。
了解常规的数据挖掘算法，可以使用一些工具得到预期的结果。当然是用工具的话是需要公司系统支持一些数据分 析软件的，SPSS啊，Clementine什么的，如果没有，说句难听的，弄个Exce|表格在有些公司也叫数据分析师。
大数据技术的学习内容：
基础阶段: Linux、Docker、 KVM、MySQL 基础、Oracle基础、 MongoDB、 redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn : hadoop : Hadoop概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段: hbase、hive、 sqoop.
大数据架构设计阶段: Flume分布式、Zookeeper、 Kafka。
大数据实时计算阶段: Mahout、Spark、 storm。
大数据数据采集阶段: Python、Scala.
大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
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