研发工程师素质培训课程

Java软件工程师应学习课程大致如下：1、软件技bai术基础、java基础编程、java语法，SQL Server 2005基础编程、C#基础编程；

2、SQL server 高级编程、网页设计与制作、javascrit编程、java高级编程、java web开发商务网站；

3、数据库:MySql、Oracle、DB2；

4、JDBC Java数据库连接。使用Java程序操作数据库。这部分非常重要。几乎所有的企业项目都会用到；

5、HTML、CSS、Java scrit。 HTML-(Hyer Text Mark-u Language)超文本标记语言。CSS -(Cascading Style Sheets)层叠样式表。 JavaScrit-是一种由Netsce的Live Scrit发展而来的脚本语言；

6、学习如何使用及管理WEB服务器，例如tomcat，并且知道如何在其基础上扩展和维护WEB程序，如何使用它的附加服务，如连接池；

7、JS 、Servlet，这两个是初级Java程序员必须掌握的基本技能，是所有B/S结构框架的基础；

8、企业流行框架：Struts、Sring、Hibernate、XML应用与开发、MVC应用与开发、Linux平台与应用；9 、UML与Java设计模式；10、了解在Java项目中使用的新技术。如Ajax、java ee等。

线性代数：如何将研究对象形式化？事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后，线性代数的核心意义在于提供了⼀种看待世界的抽象视角：万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式来看，线性代数要点如下：线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态的特性；向量的实质是 n 维线性空间中的静止点；线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化，可以用矩阵表示；矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。总之，线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学，是一个基础的工具集。 概率论：如何描述统计规律？除了线性代数之外，概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。随着连接主义学派的兴起，概率统计已经取代了数理逻辑，成为人工智能研究的主流工具。在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天，概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。同线性代数一样，概率论也代表了一种看待世界的方式，其关注的焦点是无处不在的可能性。频率学派认为先验分布是固定的，模型参数要靠最大似然估计计算；贝叶斯学派认为先验分布是随机的，模型参数要靠后验概率最大化计算；正态分布是最重要的一种随机变量的分布。 数理统计：如何以小见大？在人工智能的研究中，数理统计同样不可或缺。基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释，只有做出合理的解读，数据的价值才能够体现。数理统计根据观察或实验得到的数据来研究随机现象，并对研究对象的客观规律做出合理的估计和判断。虽然数理统计以概率论为理论基础，但两者之间存在方法上的本质区别。概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律；数理统计的研究对象则是未知分布的随机变量，研究方法是对随机变量进行独立重复的观察，根据得到的观察结果对原始分布做出推断。用一句不严谨但直观的话讲：数理统计可以看成是逆向的概率论。 数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质；推断的工具是统计量，统计量是样本的函数，是个随机变量；参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数，包括点估计和区间估计；假设检验通过随机抽取的样本来接受或拒绝关于总体的某个判断，常用于估计机器学习模型的泛化错误率。 最优化理论： 如何找到最优解？本质上讲，人工智能的目标就是最优化：在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解，因而最优化理论同样是人工智能必备的基础知识。最优化理论研究的问题是判定给定目标函数的最大值（最小值）是否存在，并找到令目标函数取到最大值 (最小值) 的数值。 如果把给定的目标函数看成一座山脉，最优化的过程就是判断顶峰的位置并找到到达顶峰路径的过程。通常情况下，最优化问题是在无约束情况下求解给定目标函数的最小值；在线性搜索中，确定寻找最小值时的搜索方向需要使用目标函数的一阶导数和二阶导数；置信域算法的思想是先确定搜索步长，再确定搜索方向；以人工神经网络为代表的启发式算法是另外一类重要的优化方法。

大数据需要学什么

大数据开发专业需要学习的内容有8个阶段，你可以按照大数据路线图的顺序学习，选大数据培训机构的时候重点关注机构的口碑，好的大数据培训机构口碑都是不错的，除了口碑再了解机构的师资力量、讲师的水平怎样，实战经验多不多，费用花销，课程体系，课程学习需要多久，课程是不是紧跟着企业的需求，多长时间更新一次等等这些方面都要了解清楚，去实地考察、试听几天，希望你早日学有所成。

一般会学习Java基础、Java核心、Java高级基础、前端基础、Java中级、数据库基础、Linux、Java主流框架技术、大数据进阶等等。

1.大数据工程师工作中会做什么？集群运维：安装、测试、运维各种大数据组件数据开发：细分一点的话会有ETL工程师、数据仓库工程师等数据系统开发：偏重Web系统开发，比如报表系统、推荐系统等这里面有很多内容其实是十分重合的，下面大致聊一下每一块内容大致需要学什么，以及侧重点。2.集群运维数据工程师，基本上是离不开集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有专门的运维帮你搞定，新组件的引入一般都要自己来动手的。因此这就要求数据工程师了解各种大数据的组件。由于要自己的安装各种开源的组件，就要求数据工程师要具备的能力： Linux 。要对Linux比较熟悉，能各种自己折腾着玩。由于现在的大数据生态系统基本上是 JVM系的，因此在语言上，就不要犹豫了，JVM系的Java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要学的很深，Scala就看情况了。3. ETLETL在大数据领域主要体现在各种数据流的处理。这一块一方面体现在对一些组件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapReduce;另一方面就是编程语言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。4.系统开发我们大部分的价值最后都会由系统来体现，比如报表系统和推荐系统。因此就要求有一定的系统开发能力，最常用的就是 Java Web这一套了，当然Python也是挺方便的。需要注意的是，一般数据开发跑不掉的就是各种提数据的需求，很多是临时和定制的需求，这种情况下， Sql就跑不掉了，老老实实学一下Sql很必要。如何入门？前面提到了一些数据工程师会用到的技能树，下面给一个入门的建议，完全个人意见。1.了解行业情况刚开始一定要了解清楚自己和行业的情况，很多人根本就分不清招聘信息中的大数据和数据挖掘的区别就说自己要转行，其实是很不负责的。不要总是赶热点，反正我就是经常被鄙视做什么大数据开发太Low，做数据就要做数据挖掘，不然永远都是水货。2.选择学习途径如果真是清楚自己明确地想转数据开发了，要考虑一下自己的时间和精力，能拿出来多少时间，而且在学习的时候最好有人能多指点下，不然太容易走弯路了。在选择具体的学习途径时，要慎重一点，有几个选择：自学报班找人指点别的不说了，报班是可以考虑的，不要全指望报个辅导班就能带你上天，但是可以靠他帮你梳理思路。如果有专业从事这一行的人多帮帮的话，是最好的。不一定是技术好，主要是可沟通性强。3.学习路线学习路线，下面是一个大致的建议：第一阶段先具备一定的Linux和Java的基础，不一定要特别深，先能玩起来，Linux的话能自己执行各种操作，Java能写点小程序。这些事为搭建Hadoop环境做准备。学习Hadoop，学会搭建单机版的Hadoop，然后是分布式的Hadoop，写一些MR的程序。接着学学Hadoop生态系统的其它大数据组件，比如Spark、Hive、Hbase，尝试去搭建然后跑一些官网的Demo。Linux、Java、各种组件都有一些基础后，要有一些项目方面的实践，这时候找一些成功案例，比如搜搜各种视频教程中如何搞一个推荐系统，把自己学到的用起来。第二阶段到这里是一个基本的阶段了，大致对数据开发有一些了解了。接着要有一些有意思内容可以选学。数据仓库体系：如何搞数据分层，数据仓库体系该如何建设，可以有一些大致的了解。用户画像和特征工程：这一部分越早了解越好。一些系统的实现思路：比如调度系统、元数据系统、推荐系统这些系统如何实现。第三阶段下面要有一些细分的领域需要深入进行，看工作和兴趣来选择一些来深入进行分布式理论：比如Gossip、DHT、Paxo这些构成了各种分布式系统的底层协议和算法，还是要学一下的。数据挖掘算法：算法是要学的，但是不一定纯理论，在分布式环境中实现算法，本身就是一个大的挑战。各种系统的源码学习：比如Hadoop、Spark、Kafka的源码，想深入搞大数据，源码跑不掉。

Java工程师无疑是当下令人艳羡的工作之一，因此，每年都有大批大批的朋友想要学习Java也就不奇怪了。下面分享一份Java完整版的学习路线，可以参考下！

Java基础

新手学Java，头一个阶段就是Java基础，这是Java程序员的起点，是帮助你从小白到懂得编程的必经之路。

学习成就：前端掌握Java核心技术，掌握面向对象设计思想、掌握数据结构知识、掌握设计模式使用，掌握网络基本知识以及掌握企业开发工具。

JavaWeb开发

接下来是Javaweb阶段，包括前端、服务器开发等。Javaweb是互联网项目的入门课程，是学习后面高进阶课程的基础。

学习成就：掌握前端技术，掌握服务器开发技术、掌握B/S架构设计、掌握项目开发流程及技巧等。

数据库MySQL

这里还要学习下数据库知识，数据库不仅仅是Java开发工程师的必学课程，也是其他语言都需要掌握的技能。用于对交互过程中客户的数据进行存储。

高级框架

其实，使用Javaweb进行企业级开发是完全可以的，但是开发效率比较低，所以对常用的逻辑操作进行封装就形成了框架，因此框架是企业开发的入门技能。

学习成就：掌握MyBatis、Spring、Shro、SpringMVC、Springboot等核心框架知识，掌握企业级开发思想等。

学习完框架后，就可以进行真实企业级项目开发了，做出的项目也会更加符合企业要求。

分布式

这里要重点说下分布式！

随着互联网的发展，业务的复杂性和用户的体验性都需要提高，所以分布式架构出现了。所以，分布式架构的相关解决方案是我们找工作前最后要学习的东西。

学习成就：掌握分布式架构技术、掌握团队协同开发技巧，能进行大型、超大型互联网项目开发技能。

HarmonyOS技术

HarmonyOS作为当下热门的技术风口，能帮你更好的立足于这个时代。而学习HarmonyOS开发技术，也成为了必不可少的重要一环！

学习成就：掌握鸿蒙APP开发能力、掌握鸿蒙系统架构能力等。

希望以上的分享能帮到大家！