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洛阳达内教育 |
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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 |
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数据分析的步骤
数据分析过程主要包括6个既相对独立又互有联系的阶段。它们是：明确分析目的和思路、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等6步。
1、明确分析目的和思路
做任何事都要有个目标，数据分析也不例外。在开展数据分析之前，要想想为什么要开展数据分析？通过这次数据分析我要解决什么问题？当分析目标明确后，我们就要梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目标分解成若干个不同的分析要点，即如何开展数据分析，需要从哪几个角度来进行分析。
只有明确了分析目的，分析框架才能跟着确定下来，较后还要确析框架的体系化，使结果具有说服力。体系化也就是逻辑化，简单来说就是先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑联系。一般是以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这样才能确保数据分析维度的完整性，分析结果的有效性及正确性。
营销方面的理论模型有4P、用户使用行为、STP理论、SWOT等，而管理方面的理论模型有PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等。这些都是经典的营销、管理方面的理论，需要在工作中不断实践应用，你才能体会其强大的作用。例如以PEST分析理论为指导，搭建的互联网行业PEST分析框架。
2、数据收集
数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括手数据与第二手数据，手数据主要指可直接获取的数据，第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据。一般数据来源主要有以下几种方式：
（1）数据库
每个公司都有自己的业务数据库，存放从公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库就是一个庞大的数据资源，需要有效地利用起来。
（2）公开出版物
可以用于收集数据的公开出版物包括《中国统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国人口统计年鉴》《世界经济年鉴》《世界发展报告》等统计年鉴或报告。
（3）互联网
随着互联网的发展，网络上发布的数据越来越多，特别是搜索引擎可以帮助我们找到所需要的数据，例如及地方统计局网站、行业组织网站、政府机构网站、传媒媒体网站、大型综合门户网站等上面都可能有我们需要的数据。
（4）市场调查
进行数据分析时，需要了解用户的想法与需求，但是通过以上三种方式获得此类数据会比较困难，因此可以尝试使用市场调查的方法收集用户的想法和需求数据。
3、数据处理
数据处理是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题与价值、有意义的数据。
数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。一般拿到手的数据都需要进行一定的处理才能用于后续的数据分析工作，即使再“干净”的原始数据也需要先进行一定的处理才能使用。
4、数据分析
数据分析是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值信息，形成有效结论的过程。
在确定数据分析思路的阶段，数据分析师应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法，等到真正进入进行数据分析阶段时，就能够驾驭数据，从容地进行分析和研究了。
由于数据分析多是通过软件来完成。这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉主流数据分析软件的操作。一般的数据分析我们可以通过Excel完成，而的数据分析就要采用专业的分析软件进行了，如数据分析工具SPSS Statistics，DataHunter等。
5、数据展现
一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等。
大多数情况下，人们更愿意接受图形这种数据展现方式，因为它能更加有效、直观地传递出分析师所要表达的观点。记住，在一般情况下，能用图说明问题的就不用表格，能用表格说明问题就不用文字。
6、报告撰写
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。一份好的数据分析报告需要有如下3点要求：
（1）好的分析框架：首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂、层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
（2）明确的结论：没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为我们较初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的，所以千万不要舍本求末。
（3）建议或解决方案：作为决策者，需要的不仅仅是找出问题，更重要的是建议或解决方法，以便他们在决策时作参考。所以，数据分析师不仅需要掌握数据分析方法，而且还要了解和熟悉业务，这样才能根据发现的业务问题，提出具有可行性的建议或解决方案。
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