发布时间:2021-08-24 17:04:12来源:魔方格
各行业数据分析、数据挖掘从业者。
在校数学,计算机,统计等专业教师和学生。
经济,医学,生物研究等院科研人员。
数据分析,数据挖掘兴趣爱好者及转行人士。
去移动互联网公司做核心开发
以架构级程序员的职位入职企业
获得在互联网行业创业的实力
国际技术厂商作为技术支持。
靳幸福
达内集团JavaEE技术,主讲JavaWeb高级等大数据课程。
刘国斌
精通Java EE和应用开发,熟练使用Java、C、C++、多种软件开发语言,授课逻辑严谨、条理清晰、通俗易懂,善于调动学员的学习兴趣。
阶段 | 课程主题 | 课程内容 | 课程目标 |
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第一阶段(Java基础) | Java语言的高级特性 |
静态导入、自动封箱拆箱、可变参数、增强for、枚举、类加载器、反射、内省、泛型、注解、动态代理
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掌握Java语言的高级特性 |
Java多线程 | 多线程加强、线程池、Thread Local | 掌握Java线程池技术,掌握线程的Join、notify、notifyAll等机制 | |
XML |
Dom解析、Sax解析、Pull解析
Schema
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基于Xml的解析与维护 | |
Web | Html,Css,Js | 掌握简单的Html,Css,Js的编写 | |
第二阶段(Web阶段,易买网项目贯穿) |
JAVAWEB前端技术
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项目介绍、项目开发流程Html、CSS、JS |
了解真实项目开发流程
掌握前端开发基本技术
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JAVAWEB基础技术 |
Tomcat、HTTP协议、Servlet、Jsp、EL、JSTL、自定义标签
MVC、JAVAWEB三层架构
软件分层、耦合、解耦
AJAX
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掌握JAVAWEB基础知识
深入理解软件分层思想
AJAX实现异步刷新
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JAVAWEB高级技术 |
Filter、Listener
文件上传、下载
在线支付
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过滤器、监听器及常见应用场景
文件上传、下载
在线支付功能实现 aa
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JAVAWEB框架加强 |
面向切面编程
通过注解控制事务
java基础加强、框架加强
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AVA高级特性
熟悉常见设计模式
通过模拟实现框架功能,为后续学习SSH打基础
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第三阶段(Struts,Hibernate,Spring,SSH项目贯穿)
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Struts2 |
分析Servlet缺点,进行重构Struts.xml配置文件
ValueStack
Ognl表达式
属性驱动、模型驱动、拦截器、文件上传、token机制等
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掌握Struts2在项目开发时用到的各种知识点,能够应用该框架熟练的开发
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Hibernate | ORM的概念、CRUD的完成、Hibernate常用的配置、API详细的分析、对象的三种状态、关联关系、检索、优化、缓存机制 | 熟练掌握利用Hibernate框架完成项目的开发,深入理解ORMapping的概念,深入理解缓存机制 | |
Spring | IOC、DI、动态代理模式、AOP、基于Spring的数据库编程、Spring的声明式事务处理,Struts2与Hibernate与Spring的整合 | 深入理解SpringIOC、DI在软件架构中的作用,深入理解SpringAOP的实现机制和应用场景,Struts2的高级特性(对象工厂、静态注入、插件机制、ThreadLocal针对ActionContext的封装、Struts2的核心流程、结果集架构)、深入理 解SSH整合的原理 | |
JQuery | JQuery常见选择器的应用 | 利用JQuery控制Web界面 | |
JS高级 | JS面向对象的特征 | 对象、原型、闭包、JQuery内部结构解析等 | |
Maven |
Maven的概念、使用、原理、
Module的概念、仓库
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能用Maven搭建项目环境
熟练使用Maven的依赖和继承机制
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SSH项目:国际物流 | 项目背景、系统USE CASE图、系统功能结构图、系统框架图、国际物流核心业务货运管理、购销合同业务、购销合同下货物、出口报运单、装箱单、委托书、发票、财务统计、海量数据导出、出口报运、装箱业务、Shiro安全框架、工作流Activiti5 |
掌握画USECASE图、系统结构图、系统框架图。
面试能顺畅讲述国际物流核心业务,包括:购销合同、出口报运、装箱、委托、发票、财务。
了解大型数据库设计思路,及数据库在设计上如何优化。
熟练实现合同、货物、附件两级主从结构。
熟练POI制式表单应用。
熟练应用Shiro安全框架。
熟练应用工作流Activiti5实现货运管理流程控制。
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长春达内大数据培训教学质量如何?达内课程覆盖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,解决学员Java大数据学习需求,满足学员就业所需技术要求。
课程介绍
适合学员:在职提升,IT技术提升。
使用教材:线下授课
大数据工程师的工作日常
1、 写 SQL ,一般来说很多入职一两年的大数据工程师主要的工作就是写 SQL 。
2 、为集群搭大数据环境(一般公司招大数据工程师环境都已经搭好了,公司内部会有现成的大数据平台)。
3 、维护大数据平台(这个应该是每个大数据工程师都做过的工作,或多或少会承担“运维”的工作)。
4、 数据迁移(有部分公司需要把数据从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据迁移到大数据集群中,这个是比较繁琐的工作)。
5 、应用迁移(有部分公司需要把应用从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据库的存储过程程序或者SQL脚本迁移到大数据平台上,这个过程也是非常繁琐的工作,高度重复且复杂)。
6 、数据采集(采集日志数据、文件数据、接口数据,这个涉及到各种格式的转换,一般用得比较多的是 Flume 和 Logstash)。
7、 数据处理
7.1 、离线数据处理(这个一般就是写写 SQL 然后扔到 Hive 中跑,其实和点有点重复了)。
7.2 、实时数据处理(这个涉及到消息队列,Kafka,Spark,Flink 这些,组件,一般就是 Flume 采集到数据发给 Kafka 然后 Spark 消费 Kafka 的数据进行处理)。
8 、数据可视化(这个我司是用 Spring Boot 连接后台数据与前端,前端用自己魔改的 echarts)。
9 、大数据平台开发(偏Java方向的,大概就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据平台这样,常见的是各种难用的 PaaS 平台)。
10 、数据中台开发(中台需要支持接入各种数据源,把各种数据源清洗转换为可用的数据,然后再基于原始数据搭建起宽表层,一般为了节省开发成本和服务器资源,都是基于宽表层查询出业务数据)。
课程:吉林长春互联网大数据全日制班 学校:吉林长春达内IT培训 咨询: