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从发现情景来看,大数据一定是后面至少10年的热点。任何系统、任何公司的核心都是数据。现在流行hadoop,流行内存计算、内存数据网格等等,以后还会有更多的概念和技术,但本质都是为大数据服务。数据TB、PB、EB、ZB、YB的飙升,将诞生系列新的技术和产业。而对技术人员,新生的数据科学家Data Scientists,将是最有发展前景的职业。就业前景虽好,但自学较困难。有机会最好还是选择尚硅 谷大数据Hadoop培训,进行系统化学习。
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大数据培训首先是要了解课程,有技术得人看一眼课程安排就差不多能判断这个大数据培训机构是不是歪的。对于0基础学员来说,加米谷学院的大数据培训课程Java部分都学习哪些课程呢?大数据开发工程师课程体系——Java部分。第一阶段:静态网页基础1、学习Web标准化网页制作,必备的HTML标记和属性2、学习HTML表格、表单的设计与制作3、学习CSS、丰富HTML网页的样式4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观5、复习所有知识、完成项目布置第二阶段:JavaSE+JavaWeb1、掌握JAVASE基础语法2、掌握JAVASE面向对象使用3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用4、熟练掌握MYSQL数据库的基本操作,SQL语句5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作6、掌握线程,网络编程,反射基本原理以及使用7、项目实战 + 扩充知识:人事管理系统第三阶段:前端UI框架1、JAVASCRIPT2、掌握Jquery基本操作和使用3、掌握注解基本概念和使用4、掌握版本控制工具使用5、掌握easyui基本使用6、项目实战+扩充知识:项目案例实战POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j第四阶段:企业级开发框架1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/2、熟悉struts23、熟悉Shiro、redis等4、项目实战:内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity,爬虫技术nutch,lucene,webService CXF、Tomcat集群 热备 MySQL读写分离以上Java课程共计384课时,合计48天!大数据开发工程师课程体系——大数据部分第五阶段:大数据前传大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建第六阶段:CentOS课程体系CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练第七阶段:Maven课程体系Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练第八阶段:HDFS课程体系Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练第九阶段:MapReduce课程体系MapReduce深入剖析:执行过程详解、MapReduce深入剖析:MR原理解析、MapReduce深入剖析:分片混洗详解、MapReduce编程基础、MapReduce编程进阶、MapReduc阶段作业与实战训练第十阶段:Yarn课程体系Yarn原理介绍:框架组件流程调度第十一阶段:Hbase课程体系Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并分裂数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练第十二阶段:MongoDB课程体系MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练第十三阶段:Redis课程体系Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练第十四阶段:Scala课程体系Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala集合类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练第十五阶段:Kafka课程体系Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练第十六阶段:Spark课程体系Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发--性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib 解析与实战、SparkGraphX 解析与实战第十七阶段:Hive课程提体系体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练第十八阶段:企业级项目实战1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台2、移动基站信号监测大数据3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台4、基 于互联网海量数据的舆情大数据平台项目以上大数据部分共计学习656课时,合计82天!0基础大数据培训课程共计学习130天。
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中山大学的大数据实验班一直都备受关注,该实验班拥有优秀的师资力量,老师们都来自于数学、计算机等相关领域,他们的教学经验丰富,教学方法也非常好,能够很好地指导学生们学习和掌握相关知识。此外,该实验班还设置了丰富的实践课程和项目课程,为学生们提供了更多的实践机会,从而更好地锻炼他们的实践能力和发展潜力。总的来说,中山大学的大数据实验班非常不错,是广大学生们拓展知识面、深入学习大数据相关领域的理想选择。
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