緊跟企業所需
課程研發隨時關注最近技術與企業中使用頻率高的技術,根據調研結果研發符合現在情況與未來潮流的課程大綱,課程中會去掉淘汰很久并且無用的技術,整套課程最終為培養成高級大數據開發工程師為目標,在講解基礎的同時,更會深入的講解其原理,做到知其然也知其所以然,課程中也會涉及到Java基礎、JDBC技術、服務器端技術、Maven、Spring、SpringBoot、Git、Hadoop、Scala、Spark、Flink等。為學員在就業中更加有競爭力。
豐富實戰項目
課程的每個階段都有實戰項目穿插,包含海王星大數據金融平臺、交通流量實時可視化大屏、暢游天涯旅游實時分析項目、EWR消費信用風險輿情系統、Monoceros物流大數據平臺、物流Kubernetes+Docker項目遷移等項目,項目種類繁多,而且項目中包含了每個階段的知識點,在了解原理的同時,提升自己的動手操作能力。
一體化學習模式
通過面授:老師面對面講授、手把手輔導、搭配CTS系統晚上可以看白天錄屏課程、保時保量,網課:優質團隊隨時隨地在線學習、一年內反復聽,直播:優就業講師授課、直播+錄播互動式教學、隨時互動答疑、不定期推出眾多免費公開課,圖書:提供優就業自主研發書籍,可以更輕松的了解課程知識。并配備各種專業老師,如教務老師、就業老師、學管師、助教老師、實訓老師等等,為大家提供專項的服務。
Java基礎
面向對象
Spring+SpringBoot
Java Web
Linux
Hadoop生態系統
Flink技術棧
Spark技術棧
項目實戰
機器學習
恭喜達成
初級Java工程師
恭喜達成
中級Java工程師
恭喜達成
大數據開發工程師
恭喜達成
大數據Spark開發工程師
恭喜達成
中級大數據工程師
主要介紹JDK的安裝和配置,Java的分支結構,循環結構,數組的使用,掌握編程學習技巧。
培養學員面向對象的編程思想,理解封裝、繼承、多態等特性,掌握常用類、異常、IO操作、多線程、集合的特點和使用,充分理解并運用Java面向對象思想來進行程序開發,掌握JDK新特性的使用。
主要學習Spring框架的企業級開發,熟悉Spring模塊結構和作用,理解掌握SpringIOC和SpringAOP,掌握Maven項目構建和管理,掌握版本控制器Git的使用,能夠使用SpringBoot簡化項目開發。
主要介紹前端技術,MySQL的安裝與使用,事務及連接池的使用,服務器的使用,Servlet的基礎和進階,JSP的原理及使用,MVC設計模式。
主要學習虛擬機的安裝,Linux操作系統安裝及基本命令,掌握shell腳本編程。
主要學習Hadoop集群的安裝和配置,Hadoop框架的原理和編程,Hadoop生態圈最火的十幾種技術:Hive、HBase、Phoeinx、Impala、Kylin、Flume、Sqoop、DataX、Oozie、Azkaban、Hue等;智慧農業數倉分析平臺大項目數據實戰。
主要包含Flink實時計算、Flink離線計算、Flink并行處理技術等,使學員熟練掌握目前市面上最火的Flink框架的開發和調優。
主要學習Scala、Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphX等技術,使學員熟練掌握Spark的離線和實時計算,對Spark的機器學習模塊和圖形計算也有一定的了解和認知;交通領域汽車流量監控大項目數據實戰。
多行業大型項目、大廠級深度項目。目前采用的是高鐵電務設備智能監控項目、中國移動公司手機充值項目、中國天氣網流量數據統計分析項目、智慧農場項目和交通領域汽車流量監控項目。
主要是Python+機器學習算法等,使學員掌握機器學習算法理論基礎,熟悉Python語言基礎及數據算法庫,掌握SparkMLlib機器學習框架的基本使用。
第一階段
Java基礎
第二階段
Hadoop技術棧
第三階段
Spark技術棧
第四階段
Flink流式處理框架
第五階段
項目實戰+機器學習
學習完本階段課程可掌握OOP面向對象思想、常用類的使用、集合類的使用,熟練掌握File類和多種IO流讀寫,培養閱讀源碼的
習慣和能力。學完可以去找初級Java工程師工作。
學完本階段可以掌握Hadoop及Hadoop生態圈技術的原理和基本使用,掌握各個大數據組件在項目中的實戰使用。學完本階段
可以找大數據開發工程師工作。
學完本階段可以熟練掌握Spark的離線和實時計算,對Spark的機器學習模塊和圖形計算也有一定的了解和認知。學完本階段
可以找大數據Spark開發工程師工作。
學完本階段可以熟練掌握掌握Flink的原理,掌握Flink的使用以及與其他技術的整合,掌握基于Flink CEP處理復雜事件。
學完本階段可以找Flink開發工程師工作。
學完本階段可以掌握項目過程中的技術架構之間的整合,掌握Spark、Flink及其他大數據生態圈技術在項目中的應用,掌握
大數據開發基本流程和技術架構。掌握機器學習基礎。可以找中級大數據工程師工作。
每晚對學員當天知識的吸收程度、老師授課內容難易程度進行評分,老師會根據學員反饋進行分析,對學員吸收情況調整授課內容、課程節奏。
課程通過階段進行學習,并進行階段測試,根據學員的理解情況,在下個階段是著重那些方向的知識學習,重點知識方向微調等。
最后一個階段進行就業課程,不僅可以將之前的知識進一步加深理解,并且可以查缺補漏,將所有知識點進行更深的理解。
每一個 成功者 都有一個開始
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