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合肥庐阳区达内IT培训机构
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合肥达内大数据培训课程详情

发布时间:2022-02-09 08:58:48来源:转载

大数据是即Java的产物,大数据越来越火,大数据行业的薪资相对比较好,为此很多小伙伴是因为薪资想要参加大数据培训,然后获得高薪,但是市面上大数据的课程太多了,培训机构也是数不胜数较后不知如何选择,小编当然建议你选择达内啦!下面我们就来看看达内教育的大数据云计算课程内容有哪些吧。
达内大数据云计算三大优势

提升层次

大数据云计算课程体系

内容较全,技术深,涉及大数据相关框架和组件,JavaEE架构级技术,分布式高并发技术,云计算技术,云计算架构技术等。


定制授课

云计算云主机试验环境

提供真实的大数据云计算开发部署环境,学员可以拥有几十台主机节点以完成开发部署试验。


指导教学

O2O双模式教学体验

达内强大的TMOOC + TTS8.0在线教学平台,为学员提供线下学习,线上辅助的双模式教学体验。

达内入学流程
01
注册报名
 

注册报名:注册账号提交报名信息;

02
入学申请
 

入学申请:提交入学英才;

03
在线备考
 

在线备考:在TMOOC平台学Java基础内容;

04
选拔考试
 

选拔考试:参加英才选拔考试;

05
入学面试
 

入学面试:预约面试;

06
开始学习
 

开始学习:入班开始学习。

雄厚的技术师资团队
杨忆菲
王春梅

课程研发讲师

曾任用友软件股份经验丰富项目经理。具有丰富的产品和项目实战经验。
周李煜
朴乾

实战讲师

多年java开发及教学经验,先后在多家金融行业有影响力的企业任职高级工程师、项目经理。
达内教育教学环境
教室
少儿主题教室
书架
 
为什么大家都选择达内教育?
  • 1

    达内从事IT培训17年,深入内部真正了解企业需要什么样的大数据人才,课程更新迭代迅速;

  • 2

    达内多年教学经验值得信任,市面上太多培训机构刚刚起步,培训机构没有很强的知识体系;

  • 3

    师资方面,很多师资已聚集达内,选择这里能掌握更多技能,同时达内签订授课师资承诺书;

  • 4

    达内教育每个月都开课,学员不用担心是否能开课的问题,只要你想学,达内月月都开课;

  • 5

    达内采用分级教学,你和你的小伙伴都是一样的基础,老师很清楚大家的基础,不用担心跟不上;

  • 6

    达内就业增加部门拥有700多人负责安排学员就业以及合作企业的谈判,达内有多家合作企业。


达内大数据课程覆盖Java语言基础、JavaEE深度开发、互联网架构开发、大数据开发、算法数据挖掘分析等Java大数据全栈技术内容,一站式解决学员Java大数据学习需求,满足学员高薪就业所需技术广度。接下来小编具体介绍达内大数据培训课程。

一、大数据课程特色

1.全栈式技术覆盖

2.原理级深度讲解

3.企业级项目实战

4.真实云开发环境

二、大数据课程详情

阶段一:JavaSE阶段

Java发展历程、Java的技术结构、JDK的下载及安装、HelloWorld入门案例。

关键字、标识符、注释、字面量、进制及其换算、变量、数据类型及其转换、运算符、流程控制数组、二维数组、方法。

面向对象与面向过程比较、类与对象的关系、成员变量与局部变量、构造方法this关键字、代码块。面向对象的特征(封装、继承、多态)、super关键字、权限修饰符、方法的重写static、final、abstract接口、内部类、包、垃圾分代回收机制

object.String、Pattern、包装类、Math、BigDecimal、Date、Calendar。

异常、集合、Map、泛型、迭代器、比较器。

Io、线程、套接字。

反射、注解、断言。

jm内存大小调节、常见回收机制。

接口中的默认方法、Lambda表达式,函数式接口、时间包。

版本控制概念、Git发展历史、Git安装配置、Git版本库管理、Git版本控制、Git远程仓库、Git分支管理、Git标签管理、码云介绍。

阶段二:JavaWeb阶段(EasyMall项目贯穿)

XML;HTML/Css;JavaScript;Jquery;MySql;JDBC;Tomcat/HTTP;Servlet;Cookie/Session;JSP/EL表达式JSTL标签库;MVC设计模式/三层架构;过滤器/监听器;JavaWeb高级开发技术;数据库高级开发技术;EasyMall项目开发。

阶段三:JavaEE框架阶段(EasyMall项目贯穿)

Spring;SpringMVC;MyBatis;EasyMall项目重构及开发;Springboot;SpringBoot重构EasyMall项目。

阶段四:大数据互联网架构阶段(EasyMall项目贯穿)

Linux;云平台使用;Redis与SpringBoot整合;Mycat与SpringBoot整合;Rabbitmq与SpringBoot整合;lucene;ElasticSearch与SpringBoot整合;爬虫;Ngnix;Easymall项目整合;SpringCloud微服务整合。

阶段五:数据可视化

大数据java加强;Hadoop;Flume;Hive;Hbase;Zebra项目;Storm;Kafka;分布式编程思想;网站流量分析项目;SCALA;SPARK;推荐系统项目;Python语言及爬虫;数据可视化。

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