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应届生
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Theoretical and practical two-way parallel
Java基础
Java基础语法 面向对象编程 常用类和工具类 集合框架体系 异常处理机制 文件和IO流 移动开户管理系统 多线程 枚举和垃圾回收 反射 JDK新特性 通讯录系统培养方向:
Java基本语法中的常量、变量声明和使用、运算符、数据类型以及相互转换、分支结构、循环结构、方法的定义和使用、数组、内存结构; 面向对象的编程思想;掌握类和对象的定义和使用;理解封装、继承、多态等特性;掌握抽象类接口的特点和使用方式;充分理解并运用Java面向对象思想来进行程序开发; 熟练使用常用类解决复杂问题;掌握异常的体系和处理机制;深入理解集合类的特点和底层实现原理;掌握集合类的常用方法;熟练掌握File类和多种IO流读写其他设备数据的方法;培养阅读源码的习惯和能力; Java多线程的概念、原理、创建方式、同步、线程池技术;掌握Java的反射机制以及JDK的新特性JavaEE核心:
前端技术 数据库 JDBC技术 服务器端技术 Maven Spring SpringBoot Git培养方向:
静态的网页技术,并且可以制作精美的网页和动态JavaScript效果完成项目前端页面的制作; MySQL数据库的基本操作和SQL语言对数据库的CRUD操作; JDBC连接数据库技术;数据库事务以及JDBC事务控制方式; 连接池的使用;DBUtils工具的使用,完成对数据库的CRUD操作; 服务器基本使用;Web工程创建; 服务器技术结合前端和数据库技术,使用MVC模式进行B/S架构项目的开发工作; Maven项目构建和管理; 熟悉Spring模块结构和作用;如何对组件对象进行参数注入;Spring声明式事务处理;理解SpringIOC和SpringAOP; 使用SpringBoot简化项目开发; 常用版本控制器Git的使用Hadoop生态体系
Linux Hadoop ZooKeeper Hive HBase Phoenix Impala Kylin Flume Sqoop&DataX Kafka Oozie&Azkaban Hue 智慧农业数仓分析平台培养方向:
Linux操作系统安装及基本命令;shell脚本编程; 大数据架构Hadoop原理及编程使用;熟悉大数据框架Hadoop调优 ZooKeeper工作机制,以及动态感知原理及使用; Hive数据仓库的使用及调优原理; HBase数据库的开发、使用以及调优; Phoenix基本使用; Impala查询使用; Kylin大数据的OLAP引擎; Flume数据迁移工具; Sqoop与DataX离线数据迁移工具及数据迁移测试; Kafka消息队列; Oozie、Azkaban项目流程调度开发工具; Hue开源Hadoop UI系统;掌握Hue与各个大数据组件的搭配使用; 各个大数据组件在项目中的实战使用;Spark生态体系:
Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink培养方向:
Scala多范式编程语言编写程序; Spark大数据计算框架原理;Spark实时流处理技术;Spark大数据计算框架调优; 要求能够对不同业务场景下Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL的技术选型有足够认知,能够熟练使用Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL完成对应功能; Flink实时流处理技术;熟悉项目中应用开发项目实战+机器学习:
高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习培养方向:
熟悉大数据开发基本流程和技术架构; 熟悉机器学习算法理论基础; 熟悉Python语言基础及数据算法库; 熟悉机器学习应用场景; 熟悉Spark机器学习框架; 熟悉数据分析平台开发全流程; 熟悉大数据推荐系统的开发全流程就业指导:
企业面试前期准备与技巧 专业指导 企业面试复盘培养方向:
1、职业规划讲解 2、简历注意事项详解 3、就业情况分析简历制作(个人技能、项目经验、自我评价) 1、简历审核修正 2、常见面试题的讲解 3、技术简历的指导与优化 4、强化实战项目(项目模块的介绍,业务流程的梳理) 真实面试复盘(晚自习时间)(总结学员面试中的问题,进行针对性的辅导以及相关面试题的讲解)Warm heart service
手把手教学,每一位学员的疑问随时解决,不拖延!
四分理论六分实战的合理教学,干货满满,课程实在,不闲扯!
真实项目Leader,行业经验、案例精髓,毫无保留倾囊相授!
真实项目实战,作品真正上线,学习的成果显而易见!
职业测评、简历修改、面试指导,企业推荐,个性化就业流程!
封闭教学包食宿,交通补助各项优惠,为你的学习做好服务!
大班授课,老师精力有限,学员问题无法及时得到解决。
纯理论填鸭式教学,知识点抽象干瘪,不能学以致用。
案例陈旧,无法适应较新需求,不具行业代表性。
短暂虚拟操作,方法一带而过,学员对知识一知半解。
无法按学员真实情况推荐就业,就业不稳定或薪资达不到预期。
日常管理散漫,食宿自理,后续费用接踵而至,影响学习质量。
Participants enjoy eight benefits
High configuration teaching environment
武汉大数据开发要怎么学?在武汉想学习大数据就到武汉北大青鸟大数据培训机构来吧,大数据工程师薪资高,待遇好。身边很多大学刚毕业或者工作了几年的朋友都想进入大数据行业。
想做大数据开发的朋友,是一定要至少精通一门语言的。做大数据开发的一般在行业内叫做大数据工程师。你想,工程师是什么?是不是设计和构建房屋建筑的人?那将其概念嫁接大数据行业,就是指专门运用编程语言实现数据平台和数据管道开发,具备计算机编程能力的人。
有一些武汉的朋友会问我,在武汉没有基础能参加大数据开发培训吗?其实这并不关乎地区的问题。并不是你在小城市,公司对大数据开发工程师的要求就低,在大城市要求就很高。大数据开发工程师在大数据行业属于高精尖人才,他们必须具备高强的数据语言编程能力,同时还要谙熟于大数据的内在需求,和其他部门协调合作。所以说,各大企业对大数据开发工程师的能力要求是很高的,这就需要你潜心学习,打牢基础,才能在多变的工作环境中,以不变应万变。
大数据开发要怎么学
正是由于大数据开发的业务要求高,如果你有过做几年Java经验的人,想转行做大数据就比较容易。但如果你是没有基础,那zui好还是报个培训班。武汉北大青鸟大数据培训机构,授课老师是大数据标准组成员,企业大数据总架构师,项目经验丰富;如果你是在职人员,可以报双休班。这样的话,非但不影响正常上班,而且大家在一起学习的话还有氛围,学起来也会快很多。
大数据开发工程师的人才需求量很大,并且在武汉地区,大数据工程师薪资一般在9K-30K之间,妥妥地是高薪阶层。由于国内只有很少的高等院校设置了大数据相关专业,在竞争压力如此巨大的社会中,不少高校毕业生都面临着就业危机。如何才能摆脱危机?我们需要攻其软肋,在人才极度匮乏的大数据行业找工作。毛的“哑铃战术”告诉我们,敌人的部署就像个哑铃,力量主要集中在两头,我们就要对其中间部分出击,便可获得成功。
大数据开发相比于数据分析和挖掘来说,对编程基础要高一些,对于没有基础学员也会比较困难。然,有道是“有志者事竟成”,用心学习大数据开发,每个人都会有所收获。
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