 |
运城达内IT教育学校 |
4000336002 位置：搜学搜课 > 新闻 > 运城大数据学习榜一览
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 |
运城大数据学习榜一览，小编在这里推荐运城达内教育，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，人工智能大数据进入心理学领域
03、青岛大虾事件分析
心理预测模型不仅可以适用于人格、心理健康等方面的研究，同样可以适用于社会心理心态的预测。我们利用心理预测模型对2015年10月的一个热点事件——青岛大虾宰客事件(原本38元一份的海捕大虾，结账时变成38元一只)进行了分析。
通过新浪微博API(applicationprogramminginterface，应用程序编程接口)获取了全国100万活跃微博用户在该热点事件期间发布的微博，并采用topicmodel文本挖掘技术对相关文本进行了分析。结果表明，事件爆发后2天，网友主要是对该事件本身进行讨论，从第3天开始，网友开始将事件发散，关注点已经不在青岛大虾这一事件本身，而是以“段子”的形式讨论不同地区旅游景点宰客的普遍现象，通过讲述自己的亲身经历或听说的类似事件，表达对景点宰客这一现象的不满。同时，结果表明，网友们对发布和回应的内容都高度关注，每次都会引发热议。同时利用心理预测模型，计算了参与青岛大虾事件的用户的社会态度，其中包括生活满意度、收入满意度、社会地位满意度、愤怒情绪、政府满意度、地方政府信心、经济满意度、地方经济满意度等多个维度。结果表明，与没有参与该话题讨论的微博用户相比，该事件当中的积极传播者大多收入较高，有一定的社会地位，个人生活满意较高同时愤怒情绪也较少;但他们也认为社会发展中还存在一定问题，当前政府的管理工作还有待提高。
通过利用心理预测模型分析此类事件，不仅可以及时获取事件发生变化趋势，了解事件背后大众的心理变化和态度取向，更可以为相关机构进行舆情监控提供先行指数(antecedentindex)，提高相关部门应对危机事件的能力。
04、造福社会与隐私保护的均衡
技术往往都具有两面性，大数据也不例外。一方面，大数据的应用不仅拓展了人类的认知范围，提高了科学家们的研究能力，更为诸如抑郁干预、自杀预防、社会热点事件分析等问题提供了新的解决方案;另一方面，随之而来的隐私保护问题也不容小觑。Facebook公司较近两年频频卷入非法使用用户数据的丑闻当中，尤其在2018年3月份，还卷入了普朗特选举的政治风波中。人们在享受互联网以及大数据代表的便利之余，也会担心在这个网络时代，自己是否还有隐私可言。因噎废食是不可取的，如何在势不可挡的大数据时代利用好这项技术，是学术界不可忽视的一项重要议题。
目前，学术界关于大数据的使用一般有这样的共识：应当遵守人类被试研究的一般伦理原则，在使用需要用户授权的数据前，必须征得用户的知情同意，并严格按照经由伦理委员会审核批准的程序进行，尤其不能将研究数据用于伦理委员会批准范围之外的目的(如转卖给第三方)。在使用那些开放的无需用户授权的网络数据，在用于科研时也应同时满足以下标准：(1)用户对数据公开是知情的;(2)数据收集后应匿名处理;(3)在公开发表物中不得出现能够识别用户个人身份的信息。
在将大数据应用于心理学研究的过程中，我们严格遵循一般共识：在获取用户个体数据之前，首先会征得用户的知情同意，明确告知用户实验设计以及以后的数据用途;在数据处理过程中，也采用了匿名处理的方式，一方面采用多次加密的方式保护用户原始数据的隐私性，另一方面也很大程度地做好数据的保存与管理，防止数据外泄;在数据发表过程中，杜绝使用任何可识别出用户身份信息的内容。除了以上策略外，我们还专门对典型用户进行了访谈，直接询问他们对隐私以及对实验的看法，之后的实验设计提供了理论指导和实证证据。
合理合规地使用大数据和人工智能技术，是造福社会和保护隐私的重要底线。在看到这种结合对心理学的潜在促进作用的同时，也应该特别关注其带来的隐私方面的潜在危害，通过立法等手段做到防患于未然。
05、结论
利用人工智能大数据技术，能够帮助我们以更生态化的方式对个体与群体的心理行为规律进行研究。利用行为大数据研究人们的认知、情感和行为规律，结合人工智能建立基于社会实时感知数据的心理预测模型，形成个体心理、行为特征预测和群体心理、行为分析及决策支持的关联架构。生态化识别(ecologicalrecognition)的提出，为心理学家提供了新的研究工具和视角。为网络时代下理解人格、幸福感、自杀干预乃至社会热点事件的分析都提供了全新的可能。通过深入不同环境下的个体与群体的行为与心理，能够帮助实现人们的心理健康或社会态度等进行大规模、实时性的描述、预测、解释和控制，从而有效防范风险。
随着计算机软硬件的不断迭代更新，未来大数据在心理学中的应用一定会更加深入，如可穿戴设备和体感设备的应用。人工智能除了在心理实验方面有着无法取代的潜力，在其他方面也会大大拓展心理学的研究领域。随着智能终端的不断发展，移动数据的不断提速，人工智能不仅可以提供心理干预的平台，更有可能成为心理干预的主力。科学的研究方法将心理学从哲学中分离开来，而人工智能和大数据则可能将心理学更深刻地带入生活。在充分享受使用新技术带来的便利的同时，也要增加大数据的合规使用，才能避免再次发生Facebook的丑闻事件，才能增加取之于众的大数据较终成为为大众服务的利器而不是威胁。
温馨提示：为了不影响您的时间，来校区前或者遇到不明白的问题请先电话咨询，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。以上是运城达内教育的小编为您分享的关于人工智能大数据进入心理学领域的内容,希望可以为同学们提供帮助，更多大数据资讯请持续关注运城达内教育。
尊重原创文章，转载请注明出处与链接：http://www.soxsok.com/wnews549900.html 违者必究！ 以上就是关于“运城大数据学习榜一览”的全部内容了，想了解更多相关知识请持续关注本站。
