第一阶段 大数据开发java基础 | |
主要课程大纲 | Java工程师程序设计、Java工程师高级程序设计、Java反射、 XML工程师数据交换 |
教学内容 |
- Java语言基础语法和应用
- Java面向对象语言的开发与设计模式
- Java集合与IO的开发
- Java数据存储技术
- Java文件和流操作
- Java网络编程
- Java多线程应用与处理
- xml语言标准及设计,开发
- DOM,SAX,JDOM,DOM4J,PULL创建与解析xml
- java动态语言反射API与XML结合
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具备能力及
市场价值
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"熟练大型应用程序的国际化和配置能力,数据交换的标准技术能够初步, 设计企业级应用程序的能力。" |
第二阶段 大数据开发数据库服务器 | |
主要课程大纲 | 大数据行业介绍、大数据运维之Linux基础、MySQL |
教学内容 |
- 大数据架构师以及前沿技术介绍
- 大数据分析师职业介绍
- Linux系统概述及相关配置
- OpenSSH实现网络安全连接
- Linux目录管理,终端常用命令
- mysql数据库安装与配置
- 操作数据库增删改查SQL语言
- mysql数据库存储过程,函数,触发器
- Java操作mysql数据库
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具备能力及
市场价值
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熟练在三层架构上开发动态存储的应用程序,能够在大数据,高性能的要求上, 突破无缝切换数据库的开发和设计。 |
第三阶段 大数据开发之数据质量控制)(学完后市场价值:6000-8000) | |
主要课程大纲 | 数据质量控制、数据清洗ETL、数据分析项目、数据可视化、 |
教学内容 |
- 数据质量的维度
- 什么导致数据质量差
- 数据预处理
- 清洗脏数据
- null值的填充
- 数据分析项目流程
- 腾讯云DataV项目
- 腾讯云BI报表项目
- Tableau实战
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具备能力及
市场价值
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熟练在三层架构上开发动态存储的应用程序,能够在大数据,高性能的要求上, 突破无缝切换数据库的开发和设计。 |
第四阶段 大数据开发环境与数据挖掘(学完后市场价值:8000-10000) | |
主要课程大纲 | Hadoop 生态圈详细讲解、数据挖掘原理及经典算法、数据分析 |
教学内容 |
- Scala、Hadoop与Spark集群搭建
- 聚类分析、决策树、随机森林、模拟算法、基因算法
- 因子分析、相关分析
- 对应分析
- 回归分析
- 方差分析
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具备能力及
市场价值
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能根据企业实际情况运用一种或者多种或者反复使用,来为决策者提供 高效的数据支撑 |
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