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实战讲师
课程主题 | 课程内容 | 课程目标 |
阶段(Java基础) | ||
Java语言的特性 | 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、动态代理回 | 掌握Java语言的特性 |
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 |
基于Xml的解析与维护 |
Web | Html,Css,Js | 掌握简单的Html,Css,Js的编写 |
实训项目一:易买网项目 | ||
第二阶段(Web阶段,易买网项目贯穿) | ||
JAVAWEB前端技术 |
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 |
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 |
掌握JAVAWEB基础知识 深入理解软件分层思想 AJAX实现异步刷新 |
JAVAWEB技术 |
Filter、Listener 文件上传、下载 在线支付 |
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 |
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 |
JAVA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 |
实训项目二:国际物流项目 | ||
第三阶段(Struts,Hibernate,Spring,SSH项目贯穿) | ||
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 |
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 |
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 | 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 |
能用Maven搭建项目环境 熟练使用Maven的依赖和继承机制 |
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。 |
实训项目三:易买电商项目 | ||
第四阶段(SpringMVC,Mybaties,SSM项目贯穿) | ||
SpringMVC | 模拟SpringMVC的核心部件写一个例子、核心分发器、处理器映射、适配器、控制器、注解开发实例、标签机制、拦截器机制、AJAX与JSON调用 | 熟练掌握SpringMVC的各个组件,理解SpringMVC的架构原理,利用SpringMVC开发项目 |
MyBaties | CRUD操作、SqlSessionFactory对象、SqlSession对象、集合参数、动态SQL语句、代码优化、Mapper的接口、关联关系、缓存机制、拦截器、MyEclipse插件的使用 | 熟练掌握SpringMVC的各个组件,理解SpringMVC的架构原理,利用SpringMVC开发项目 |
SSM项目(易买电商) | 项目需求讲解、环境的搭建、后台系统实现、前台系统搭建、内容管理实现、Redis缓存解决前台访问性能问题、单点登录、异步订单系统处理、Lucene与Solor实现文件的检索、ActivityMQ实现消息的异步通信、MySQL的数据库的读写分离、分布式环境的部署和实施 | 了解电商项目的需求分析,掌握用pom.xml文件构建项目,实现电商项目的前台的内容管理、菜单管理、购物等。掌握Redis缓存如何提供性能、利用Solor做全文检索、利用ActivityMQ的异步机制把缓存中的改动同步到 各个环节、掌握MySQL的主从复制和读写分离。利用lvs,keepalived,nginx,tomcat搭建高并发的web环境 |
实训项目四:电信项目 | ||
第五阶段(分布式、高并发、集群、电信项目贯穿) | ||
网络编程 | Socket、Io、Nio、Mina、RPC技术、多线程、线程池 | 把电信项目的部分环节利用mina、RPC技术实现 |
数据仓库 |
数据仓库基础知识 ETL MySQL的导入工具、分表,分区、读写分离、存储过程级多维分析 |
掌握数据仓库的知识内容,这是云计算分析的基础 |
分布式缓存 | 学习MemoryCache与Redis两种缓存 | 掌握两种缓存的原理、以及操作 |
Zookeeper | Zookeeper的选举、数据的同步、Zookeeper的部署、Follow与Leader | 了解Zookeeper的选举算法、同步机制、掌握Zookeeper的集群的搭建 |
集群 | Keepalived的Loadblancing机制、Nginex反向代理服务器、Tomcat集群、Lvs | 利用Lvs、Keepalived、Nginx、Tomcat搭建高并发、分布式的Web服务器 |
SOA | Rest风格的服务架构、基于Rest风格的WebService的使用、dubbo服务框架的使用 | 利用服务性框架使得系统的耦合性更弱,扩展性更强 |
云计算 | 云计算的概念、Iaas、 Paas、Saas的理解、虚拟化的概念 | 理解云计算 |
电信项目 | 把上面所学的知识点全部结合起来做电信行业的日志分析系统 | 通过项目掌握MySQL的集群、读写分离、优化、掌握Mina框架的通信机制、掌握Zookeeper的高可用机制、利用MySql掌握数据仓库的概念、利用分布式缓存提高系统的性能 |
实训项目五:电信项目 | ||
第六阶段(Hadoop,Spark,电信项目贯穿) | ||
Hadoop的分布式文件系统HDFS | HDFS的概念、HDFS的API的应用、NameNode与SecondaryNameNode与DataNode的原理与通信机制、数据块Block的概念、NameNode的文档目录树、NameNode与DataNode的关联 | Hadoop伪分布式的搭建、利用HDFS的API对分布式文件系统进行操作、掌握NameNode与SecondaryNameNode的通信原理、掌握NameNode与DataNode的通信原理 |
Hadoop的计算框架MapReduce | 利用MapReducer的计算框架实现电信日志的分析、深入理解Shuffle机制、FileOutPutFormat、FileInPutFormat | 熟练Map、Reducer、Sort、Partition的编程、深入理解Shuffle机制、深入理解OutPutFormat与InputFormat、基于Hadoop的对象序列化机制 |
Hadoop的资源管理与资源调度 Yarn框架 |
深入理解MapReducer的通信机制:利用Yarn的资源管理和资源调度机制。理解进程ResourceManager,NodeManager,ApplicationMaster等进程的作用 | 深入理解Yarn的资源管理与资源调度机制。掌握整个MapReducer的计算流程和资源调度流程 |
HBase | 搭建NOSQL数据库HBase的集群、利用Zookeeper做HBase的HA机制 | 掌握HBase的集群的的搭建 |
HIVE | 数据仓库基础知识、Hive定义、Hive体系结构简介、Hive集群、客户端简介、 HiveQL定义、HiveQL与SQL的比较、数据类型、外部表和分区表、表的操作与CLI客户端演示、数据导入与CLI客户端演示、查询数据与CLI 客户端演示、数据的连接与CLI客户端演示、用户自定义函数(UDF)的开发与演示 | 利用HIVE做日志分析的查询 |
Spark | Spark介绍:Spark应用场景、Scala编程语言、Scala编程、Spark集群部署等 | 利用Spark流式编程做日志的分析 |
电信项目 | 把第四阶段的电信项目用Hadoop与Spark实现 | 熟练应用Hadoop的MapReducer,Hive与Spark |
达内时代科技集团有限公司(简称达内教育)
达内致力于面向IT互联网行业,培养软件开发工程师、测试工程师、系统管理员、智能硬件工程师、UI设计师、网络营销工程师、会计等职场人才。2015年起,推出面向青少年的少儿编程、智能机器人编程、编程数学等K12课程。
开设课程:达内目前开设Java、Java互联网架构、JAVA大数据、PHP、软件测试、嵌入式、C++、C#、 Android、iOS、UID、UED、产品经理、Linux云计算、Python、Web前端、VR、VFX影视视效设计师、CAD、网络运维、网络营销、电商、主办会计、少儿编程、智能机器人编程、编程数学等27大课程体系,为IT企业提供全面的人才服务,并为全行业提供应用型人才。
数据科学与大数据技术专业的缘起
该专业是年轻的本科专业之一,设立至今只有4年,2016年有北京大学、对外经济贸易大学、中南大学3所高校获批。2017年获批新增“数据科学与大数据技术”专业的高校达到32所。
2018年,该专业呈爆炸式增长。2018年3月21日,公布的《2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》显示,数据科学与大数据技术成为当年申请通过多的专业之一,248所高校申请获批,占申请高校的1/3。
数据科学与大数据属于哪个呢?它的名字及研究内容与计算机科学关系密切,但是在2012年公布的《普通高等学校本科专业目录》中还没有找到它的身影。因此,各校该专业的设置情况差异较大,厦门大学将这个专业设置在经管学院中,人民大学和对外经贸大学将其设置在信息学院中,北京大学将其设置在计算机学院中,考生在报考前一定要认真查询。
尽管专业设置有差异,但是各校的培养方向基本一致,都把计算机科学与技术专业理论学习作为基础,然后延伸出大数据采集、存储与管理、分析与应用等大数据技术的核心知识。因此,小编预测该专业大概率被设置在计算机类中。
择校务必慎重
尽管开设该专业的院校已有两百多所,但不是每一所高校的大数据专业都值得报考。在这些院校中某些学校师资薄弱、课程设计不合理,只是在计算机专业的基础上增加几门专业课就草草了事。因此,考生及家长一定要提前了解真实情况,如果凭借进入一所实力较弱的学校会得不偿失。
我国数据规模,大数据大有可为
我国的人口和经济规模决定了的数据资产规模冠于。这在客观上为大数据技术的发展提供了演练场。
大数据不仅与IT行业关系密切,众多行业都已经开始了大数据运营的布局,例如金融、医疗、等。移动已经成立了大数据苏州研发中心。百度、阿里巴巴、京东等互联网企业依靠自身的数据优势,均已将大数据作为公司的重要战略。《2018-2023年大数据产业市场前景及投资机会研究报告》显示,2017年大数据产业规模达到4700亿元,同比增长30%。
尽管有很多程序员向大数据领域转型,但人才缺口还是无法得到补充。某招聘网站公布的报告显示,2018年求职旺季人才紧缺的10个岗位中有3个与大数据相关,分别是算法工程师、数据结构工程师和数据开发工程师。
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