 |
包头达内IT教育学校 |
400-087-2658位置：搜学搜课 > 新闻 > 包头学大数据的话需要多少钱
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 |
包头学大数据的话需要多少钱，小编在这里推荐包头达内教育，17年专业IT培训机构,美国上市集团,开设IT培训班Java、python、大数据、linux、UI、会计等IT培训,覆盖IT培训和非IT培训共24大课程。达内集团凭借雄厚的技术研发实力、过硬的教学质量、成熟的就业服务团队，为学员提供强大的职业竞争力，在用人企业中树立了良好的口碑。欢迎大家的在线咨询，0元试听,随到随学,推荐就业。接下来小编为您分享，大数据算法应用的测试发展之路
6.工程效率方向
这是对以上几个部分的补充，甚至是对整个工程研发体系在效率上的补充。质量与效率是一对孪生兄弟，也是同一个硬币的两面，如何平衡好两者之间的关系是一个难题，质量还是效率，不同的产品发展阶段有不同的侧重点。我们的工程效率，力在解决DevOps研发工具链路，用以提升研发的工程生产力。
自此，我们基本定义完毕大数据应用的测试问题的六大领域，有些领域已经超过了传统的测试与质量的范畴，但这也正是大数据应用给我们带来的独特质量挑战，下面我们围绕这六个问题展开讲一讲。
三、大数据应用测试六个问题的解法
1.AI应用的功能性测试验证
功能测试主要分三块：端到端的用户交互测试、在线工程的功能测试、离线算法系统的功能测试。
1)端到端的用户交互测试
这是涉及到搜索推荐广告系统的用户交互部分的测试验证，既包括买家端(手机淘宝、天猫app和优酷app等)的用户体验和逻辑功能的验证，也包括针对广告主和商家的客户管理平台(BusinessPlatform)上业务流程逻辑的校验，涉及广告主在广告创意创作、投放计划设定、计费结算等方面的测试。端到端的测试增加了我们较终交付给用户和客户使用的产品质量。端上的测试技术和工具，主要涉及端到端(native/h5)app/web上的UI自动化、安全、性能稳定性(monkeytest/crash率)、流量(弱网络)、耗电量、兼容性和适配，在集团其他团队的测试技术和开源技术体系的基础上我们做了一些改进和创新，例如将富媒体智能化验证引入客户端自动化测试，完成图像对比、文字OCR、局部特征匹配、边缘检测、基于关键帧的视频验证(组件动画、贴片视频)等，解决了广告推荐在客户端上所有展现形式的验证问题。另外，针对Java接口和客户端SDK的测试，除了常规的APIService级别测试之外，在数据流量回放的基础上使用对比测试的方法，在接口对比、DB对比、文件对比、流量对比的使用上有一些不错的质量效果。端到端的测试验证，由于UI的改版速度非常快，测试策略上我们把自动化的重点放在接口层面，UI的automation只是简单的逻辑验证，全量的UI验证回归(功能逻辑和样式体验)还是通过手动测试，这里我们使用了不少的外包测试服务作为补充。
2)在线工程系统的测试
这一部分是整个系统的功能测试的重点。搜索推荐广告系统，本质上是数据管理的系统，数据包括商品维度、用户维度、商家和广告主维度的数据。把大量的数据按照一定的数据结构存储在机器内存之中，提供召回、预估、融合等服务，这些都是在线工程要去解决的问题。这部分的功能测试，基本原理是通过发送Request/Query请求串、验证Response结果的模式，在此基础上使用了比较多提升测试用例生成效率和执行效率的技术。基于可视化、智能化等技术(智能用例生成、智能回归、失败智能归因、测试覆盖、功能A/B测试)，把测试方法论融入其中，解决了大规模异构的在线工程功能测试case编写成本高、debug难、回归效率低的问题。搜索推荐广告的在线服务工程基本上由20-30个不同的在线模块组成，测试这些在线服务模块极其消耗时间，用例的编写效率和回归运行效率是优化的主要目标，在这个方向上，我们在用例生成方面通过用例膨胀和推荐技术、基于遗传算法动态生成有效测试用例、在用例执行阶段使用动态编排的回归技术，通过这些技术极大地提升了在线模块的功能测试的覆盖率。
此外，我们比较多地使用线上的Query做对比测试的方法，用以验证功能变更的差异，分析即将发布的系统与实际线上系统之间的结果一致率和数据分布可以很好地找到系统的功能性问题。在线上测试领域，除了对比测试，我们把近期Top-N的Query在线上定时做巡检监察，一方面起到功能监控的作用，另一方面Query量级到一定程度(例如较近一周80%的长尾Query)，可以很轻松地验证引擎数据的完整性和多样性。较后，这一部分的测试策略也需要强调一下，由于算法的逻辑(例如召回和排序的业务逻辑)非常复杂，涉及不同的业务和分层模型，这些逻辑是算法工程师直接设计实现的，所以算法逻辑的测试用例的设计和执行也是由算法工程师来做，只有他们较清楚模型的功能逻辑和如何变化。结合着线上debug系统的使用，算法工程师可以很清楚目前线上运行的算法和线下即将上线的算法之间的逻辑差异，测试用例也就比较容易编写。测试工程师在其中主要负责整个测试框架和工具环境的搭建，以及基本测试用例的编写与运行。这个测试策略的调整，在本文较后关于测试未来的预判部分也有介绍。
温馨提示：来校区前遇到什么问题请先电话咨询，方便我校安排相关课程的专业老师为您解答，选取适合您的课程。以上是包头达内教育的小编为您分享的关于大数据算法应用的测试发展之路的内容,希望可以为同学们提供帮助，更多大数据资讯请持续关注包头达内教育。
尊重原创文章，转载请注明出处与链接：http://www.soxsok.com/wnews549134.html 违者必究！ 以上就是关于“包头学大数据的话需要多少钱”的全部内容了，想了解更多相关知识请持续关注本站。
