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    蘇州大數(shù)據(jù)主要學什么?零基礎可以學嗎?

    發(fā)布時間:2022-06-30 17:29:22
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    達內(nèi)匠心打造品質 專注實戰(zhàn)教學

    大數(shù)據(jù)+互聯(lián)網(wǎng)架構課程 貼合企業(yè)需求

    企業(yè)級架構出發(fā)、更好拿offer

    達內(nèi)項目峰會 更貼近企業(yè)需求

    課程直切企業(yè)需求 培養(yǎng)大數(shù)據(jù)開發(fā)人才

    企業(yè)無縫連接、實戰(zhàn)教學研發(fā)

    理論+實戰(zhàn)+?360°屏障授課體系

    課程+理論+面試 一站式輔導流程



    Java大數(shù)據(jù)課程內(nèi)容
    適合學員:在職提升, IT技術提升
    使用教材:線下授課
    課程簡介:課程覆蓋 Java 語言基礎、JavaEE 深度開發(fā)、互聯(lián)網(wǎng)架構開發(fā)、大數(shù)據(jù)開發(fā)、算法數(shù)據(jù)挖掘分析 等 Java 大數(shù)據(jù)全棧技術內(nèi)容,一站式解決學員 Java 大數(shù)據(jù)學習需求,滿足學員高薪就業(yè)所需技術廣度。
    課程特色:
    1.全棧式技術覆蓋
    2.原理級深度講解
    3.企業(yè)級項目實戰(zhàn)
    4.真實云開發(fā)環(huán)境
    課程詳情:
    第一階段:JavaSE 階段
    Java發(fā)展歷程、Java的技術結構、JDK的下載及安裝、HelloWorld入門案例。
    關鍵字、標識符、注釋、字面量、進制及其換算、變量、數(shù)據(jù)類型及其轉換、運算符、流程控制數(shù)組、二維數(shù)組、方法。
    面向對象與面向過程比較、類與對象的關系、成員變量與局部變量、構造方法this 關鍵字、代碼塊。面向對象的特征(封裝、繼承、多態(tài))、super關鍵字、權限修飾符、方法的重寫static、final、abstract接口、內(nèi)部類、包、垃圾分代回收機制
    object.String、Pattern、包裝類、Math、BigDecimal、Date、Calendar。
    異常、集合、Map、泛型、迭代器、比較器。
    Io、線程、套接字。
    反射、注解、斷言。
    jm內(nèi)存大小調(diào)節(jié)、常見回收機制。
    接口中的默認方法、Lambda表達式,函數(shù)式接口、時間包。
    版本控制概念、Git發(fā)展歷史、Git安裝配置、Git版本庫管理、Git版本控制、Git遠程倉庫、Git分支管理、Git標簽管理、碼云介紹。
    第二階段 :JavaWeb 階段(EasyMall 項目貫穿)
    XML
    HTML/Css
    JavaScript
    Jquery
    MySql
    JDBC
    Tomcat/HTTP
    Servlet
    Cookie/Session
    JSP/EL表達式JSTL標簽庫
    MVC 設計模式 / 三層架構
    過濾器 / 監(jiān)聽器
    JavaWeb 高級開發(fā)技術
    數(shù)據(jù)庫高級開發(fā)技術
    EasyMall 項目開發(fā)
    第三階段 :JavaEE 框架階段(EasyMall 項目貫穿)
    Spring
    SpringMVC
    MyBatis
    EasyMall項目重構及開發(fā)
    Springboot
    SpringBoot重構EasyMall項目
    第四階段 :大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)架構階段(EasyMall 項目貫穿)
    Linux
    云平臺使用
    Redis 與 SpringBoot整合
    Mycat 與 SpringBoot整合
    Rabbitmq與SpringBoot整合
    lucene
    ElasticSearch與SpringBoot整合
    爬蟲
    Ngnix
    Easymall 項目整合
    SpringCloud 微服務整合
    第五階段 :大數(shù)據(jù)框架階段
    大數(shù)據(jù) java 加強
    Hadoop
    Flume
    Hive
    Hbase
    Zebra 項目
    Storm
    Kafka
    分布式編程思想
    網(wǎng)站流量分析項目
    SCALA
    SPARK
    推薦系統(tǒng)項目
    Python 語言及爬蟲
    數(shù)據(jù)可視化
    第五階段 :大數(shù)據(jù)框架階段
    大數(shù)據(jù) java 加強
    Hadoop
    Flume
    Hive
    Hbase
    Zebra 項目
    Storm
    Kafka
    分布式編程思想
    網(wǎng)站流量分析項目
    SCALA
    SPARK
    推薦系統(tǒng)項目
    Python 語言及爬蟲
    數(shù)據(jù)可視化
    統(tǒng)計學基礎
    R 語言基礎
    回歸模型
    正則化模型
    決策樹模型
    判別模型
    聚類模型
    貝葉斯模型
    SVM 模型
    推薦系統(tǒng)模型
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