西安大数据培训班
西安大数据培训班
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大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。它具有大量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 未来大数据相关人才缺口巨大。
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薪资待遇随工作年限呈阶梯式上涨
只有想不想学,没有能不能学
理论、实战双向并行,奠定入行扎实基础
第一阶段 Java语言基础 | Java语言基础: Java语言入门、基本语法、面向对象、常用API、异常、集合、IO流、多线程、网络编程、反射、JDK新特性、MySQL数据库、JDBC 培养方向: 了解Java语言的特征和应用领域;掌握JDK、JRE和JVM的作用;能够成功搭建Java开发环境;完成HelloWorld程序的编写;掌握IDE工具IDEA的使用方式; 掌握Java基本语法中的常量、变量的声明和使用;掌握Java中的运算符、数据类型及其相互转换;掌握分支结构、循环结构、方法的定义和使用;掌握数组的使用,理解数组的内存结构; 掌握面向对象的编程思想;掌握类和对象的定义和使用;理解封装、继承、多态等特性;掌握抽象类、接口的特点和使用方式;充分理解并运用Java面向对象思想来进行程序开发; 掌握Java中的常用类和工具类的使用,能够使用这些常用类和工具类解决多种问题; 掌握Maven项目构建和依赖管理、掌握Maven的继承和聚合; |
第二阶段 Hadoop技术栈 | Hadoop技术栈 Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、海王星大数据金融平台 培养方向: 掌握Linux操作系统安装及常用命令;掌握shell脚本编程; 掌握大数据架构Hadoop原理及编程应用;掌握Hadoop三大组件的使用方式、方法以及Hadoop调优; 掌握ZooKeeper协管理器工作机制以及动态感知原理及使用; 掌握Hive数据仓库的使用及调优原理; 掌握HBase数据库的开发、使用以及调优; 掌握消费金融业务处理流程;掌握根据业务制定合理技术框架(技术选型)的能力;大量数据的日志采集方案;数仓的分层搭建以及数仓建模;掌握大量数据的ETL处理方式;掌握工作流调度解决方案;掌握即席查询工具使用及其原理;掌握数据可视化报表工具的使用;掌握数据治理框架的原理以及使用;掌握集群指标监控工具的使用 职业方向: Hadoop开发工程师、数据仓库工程师、ETL开发工程师、离线开发工程师 |
第三阶段 Spark技术栈 | Spark技术栈 Scala、Kafka、Spark、交通流量实时可视化大屏 培养方向: 掌握Scala基本语法和进阶的使用,为学习Spark、Flink框架打下基础; 掌握消息队列概念、Kafka原理架构、日志合并、消息检索; 掌握分布式内存计算、RDD、DataSet、DStream概念; 掌握离线计算、流式计算; 掌握可视化大屏内在价值与用途;掌握实时流数据分析业务处理流程;掌握Flume+Kafka+Sparkstreaming+Redis架构整合;掌握Springboot的使用;掌握websocket操作使用;了解Echarts的使用方式 职业方向: Spark开发工程师、实时开发工程师 |
第四阶段 Flink流式处理框架 | Flink流式处理框架: Flink、ClickHouse、畅游天涯旅游实时分析项目 培养方向: 掌握Flink的原理;掌握Flink的使用以及与其他技术的整合; 掌握ClickHouse架构、速度快的原因;掌握ClickHouse数据库和表引擎;掌握ClickHouse基本操作以及和spark、flink的整合; 掌握旅游行业业务流程;掌握Flink在实时计算业务中的使用;掌握自定义Flink source和sink来生成和消费Kafka数据;掌握Flink和ClickHouse整合已存储数据;掌握搜索引擎Elasticsearch;掌握Flink和Elasticsearch整合;掌握基于Flink CEP处理复杂事件 职业方向: Flink开发工程师、实时开发工程师、实时数仓工程师 |
第五阶段 项目实战 | 项目实战: EWR消费信用风险舆情系统、Monoceros物流大数据平台、物流Kubernetes+Docker项目迁移 培养方向: 掌握信贷金融业务处理流程;掌握根据业务制定合理的技术框架(技术选型);掌握当下流行的数据中台概念;掌握前台工作整体机制以及技术应用;掌握后台综合分析展示应用系统;掌握大量数据的综合采集方案;掌握大量数据的ETL处理方式;掌握工作流调度解决方案;掌握集群指标监控工具的使用; 掌握基于亿级订单的物流大数据平台的研发;掌握基于Flink实现仓库货物、仓储车运动轨迹、包裹追踪等多维度业务分析;具备基于HDP平台收集数据资源的能力,实现秒级OLAP分析; 掌握Docker容器化技术以及应用;掌握Kubernetes核心功能以及在项目中的部署应用 职业方向: 数据仓库工程师、ETL开发工程师、离线开发工程师、实时开发工程师、数据中台工程师 |
第六阶段 就业指导 | 就业指导: 企业面试前期准备与技巧、专业指导、企业面试复盘 课程内容: 职业规划讲解、简历注意事项详解、就业情况分析简历制作(个人技能、项目经验、自我评价); 简历审核修正、常见面试题的讲解、技术简历的指导与优化、强化实战项目(项目模块的介绍,业务流程的梳理); 真实面试复盘(晚自习时间)(总结学员面试中的问题,进行针对性的辅导以及相关面试题的讲解) 培养方向: 从简历、面试技巧等层面助力学员,培养学员沟通表达能力 让学员清晰了解职业发展规划,明确自身定位,找到适合自身发展的工作; 通过项目强化、面试专项指导、面试复盘等,学员能更好就业 |
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大数据培训资料
大数据基础Java语言基础阶段
详细知识点介绍:
Java开发介绍:Java的发展历史,Java的应用领域,Java语言的特性,Java面向对象,Java性能分类, 搭建Java环境,Java工作原理
熟悉Eclipse开发工具:Eclipse简介与下载,安装Eclipse的中文语言包, Eclipse的配置与启动,Eclipse工作台与视图,“包资源管理器”视图, 使用Eclipse, 使用编辑器编写程序代码
Java语言基础:Java主类结构,基本数据类型, 变量与常量,Java运算符, 数据类型转换, 代码注释与编码规范,Java帮助文档
Java流程控制:复合语句, 条件语句,if条件语句, switch多分支语句,while循环语句, do…while循环语句, for循环语句
Java字符串:String类, 连接字符串, 获取字符串信息, 字符串操作, 格式化字符串, 使用正则表达式,字符串生成器
Java数组与类和对象:数组概述,一维数组的创建及使用,二维数组的创建及使用,数组的基本操作,数组排序算法,Java的类和构造方法、Java的对象,属性和行为
数字处理类与核心技术:数字格式化与运算,随机数 与大数据运算,类的继承与Object类,对象类型的转换,使用instanceof操作符判断对象类型,方法的重载与多态,抽象类与接口
I/O与反射、多线程:流概述与File类,文件 输入/输出流,缓存 输入/输出流, Class类与Java反射,Annotation功能类型信息,枚举类型与泛型,创建、操作线程与线程安全
Swing程序与集合类:常用窗体,标签组件与图标,常用布局管理器 与面板,按钮组件 与列表组件,常用事件监听器,集合类概述,Set集合 与Map集合及接口
PC端网站布局:HTML基础,CSS基础,CSS核心属性,CSS样式层叠,继承,盒模型,容器,溢出及元素类型,浏览器兼容与宽高自适应,定位,锚点与透明,图片整合,表格,CSS属性与滤镜,CSS优化HTML5+CSS3基础:HTML5新增的元素与属性, CSS3选择器,文字字体相关样式,CSS3位移与变形处理,CSS3 2D、3D转换与动画,弹性盒模型,媒体查询,响应式设计
WebApp页面布局项目:移动端页面设计规范,移动端切图,文字流式/控件弹性/图片等比例的布局,等比缩放布局,viewport/meta,rem/vw的使用,flexbox详解,移动web特别样式处理
原生Java功能开发:原生Java功能开发,Java使用及运作原理,Java基本语法,Java内置对象,事件,事件原理,Java基本特效制作,cookie存储,正则表达式
Ajax异步交互:Ajax概述与特征,Ajax工作原理,对象,同步与异步,Ajax异步交互,Ajax跨域问题,Ajax数据的处理,基于WebSocket和推送的实时交互
JQuery应用:各选择器使用及应用优化,Dom节点的各种操作,事件处理、封装、应用,jQuery中的各类动画使用,可用性表单的开发,jQuery Ajax、函数、缓存, jQuery编写插件、扩展、应用,理解模块式开发及应用
数据库:Mysql数据库,JDBC开发,连接池和DBUtils,Oracle介绍,MongoDB数据库介绍,apache服务器/Nginx服务器,Memcached内存对象缓存系统
JavaWeb开发核心:XML技术,HTTP协议,Servlet工作原理解析,深入理解Session与Cookie,Tomcat的系统架构与设计模式,JSP语法与内置对象,JDBC技术,大浏览量系统的静态化架构设计
JavaWeb开发内幕:深入理解Web请求过程,Java I/O的工作机制,Java Web中文编码,Javac编译原理,class文件结构,ClassLoader工作机制,JVM体系结构与工作方式,JVM内存管理
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