发布时间:2022-03-08 15:32:14来源:七考网
大数据,或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
缺乏工作经验和技能,对未来没有明确的规划,求职压力大,期望通过学习提高技能以及就业竞争力的人员。
目前工作待遇不理想,上升空间有限或已进入职业瓶颈期,想要突破转行的人员。
具有一定的理论基础,寻求技能提升,想升职加薪的人员。
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学习阶段 | 课程大纲 |
第一阶段 | HTML、扩展XHTML的使用、CSS样式表、DIV+CSS布局、盒子模型等 |
第二阶段 | Java编程语言、Java基础语法、流程控制语句、Java数组、类的成员之代码块、静态代码块与非静态代码块、一维数组与多维数组、数组的常见算法分析、操作数组的工具类Arrays等 |
第三阶段 | 面向对象和面向过程的理解、类和对象的创建与使用、封装、JavaBean、继承、多态、高级类特性、抽象类(abstract),接口(interface)、常见设计模式、代理模式(Proxy)、内部类、匿名内部类等 |
第四阶段 | 集合框架、泛型、File类、IO流、java进程和线程、java同步操作synchronized、死锁问题、线程间通讯、Mysql管理和连接、多条件查找、数据库的事务处理、SQLz注入的防御等 |
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第六阶段 | mybatis的架构、springIoc容器装配Bean(xml配置方式)、AOP的底层实现、Spring的事务管理、MyBatis和Spring整合工程结构、SpringMVC框架使用、Hibernate框架、Hibernate体系结构和核心API、Struts框架等 |
第七阶段 | Linux运维、JVM调优、Java并发技术、Redis、MongoDB、Mysql进阶、Mycat、Docker、Zookeeper、Dubbo、SpringCloud、爬虫搜索、爬虫框架、Hdoop、HDFS、MapReduce等 |
第八阶段 | Hive原理和框架搭建、Hive命令、Hive常用函数、Hive编辑实践、Sqoop数据传输、Hbase原理和框架搭建、Hbase命令使用、Flume日志数据采集聚合传输、Oozie、Azkaban、mapreduce、flume、azkaban、商品推荐的实现思路训练等 |
第九阶段 | Storm、Kafka、Scala、Akka、Spark等10Python初级基础知识、Python高级基础知识、Python高级特性、IO操作、面向对象编程、内建模块和第三方模块、网络编程、界面编程、即时通讯系统等 |
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掌握基础
夯实基础技术,大部分学员Java、Python等基础知识薄弱,以至于对大数据知识只能做到一知半解于是越学阻力越大。
培养思维
培养大数据架构思维,大数据架构思维的培养不可或缺。市面上大部分资料不够系统、深度欠佳,更谈不上架构思维的培养,极易陷入学习误区。
实战技巧
在项目中学习实战技巧,大数据的学习仅靠理论毫无用处,要深入到有价值的项目中,才能做到面试、开发游刃有余。
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