南京大数据需要什么学历-大数据可以做什么行业-趣招生

来源：趣招生

2022-06-16 09:56:57|已浏览：32次

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Java大数据课程内容

适合学员：在职提升， IT技术提升
使用教材：线下授课
课程简介：课程覆盖 Java 语言基础、JavaEE 深度开发、互联网架构开发、大数据开发、算法数据挖掘分析等 Java 大数据全栈技术内容，一站式解决学员 Java 大数据学习需求，满足学员高薪就业所需技术广度。
课程特色：
1.全栈式技术覆盖
2.原理级深度讲解
3.企业级项目实战
4.真实云开发环境
课程详情：
第一阶段：JavaSE 阶段
Java发展历程、Java的技术结构、JDK的下载及安装、HelloWorld入门案例。
关键字、标识符、注释、字面量、进制及其换算、变量、数据类型及其转换、运算符、流程控制数组、二维数组、方法。
面向对象与面向过程比较、类与对象的关系、成员变量与局部变量、构造方法this 关键字、代码块。面向对象的特征（封装、继承、多态)、super关键字、权限修饰符、方法的重写static、final、abstract接口、内部类、包、垃圾分代回收机制
object.String、Pattern、包装类、Math、BigDecimal、Date、Calendar。
异常、集合、Map、泛型、迭代器、比较器。
Io、线程、套接字。
反射、注解、断言。
jm内存大小调节、常见回收机制。
接口中的默认方法、Lambda表达式，函数式接口、时间包。
版本控制概念、Git发展历史、Git安装配置、Git版本库管理、Git版本控制、Git远程仓库、Git分支管理、Git标签管理、码云介绍。
第二阶段：JavaWeb 阶段（EasyMall 项目贯穿）
XML
HTML/Css
JavaScript
Jquery
MySql
JDBC
Tomcat/HTTP
Servlet
Cookie/Session
JSP/EL表达式JSTL标签库
MVC 设计模式 / 三层架构
过滤器 / 监听器
JavaWeb 高级开发技术
数据库高级开发技术
EasyMall 项目开发
第三阶段：JavaEE 框架阶段（EasyMall 项目贯穿）
Spring
SpringMVC
MyBatis
EasyMall项目重构及开发
Springboot
SpringBoot重构EasyMall项目
第四阶段：大数据互联网架构阶段（EasyMall 项目贯穿）
Linux
云平台使用
Redis 与 SpringBoot整合
Mycat 与 SpringBoot整合
Rabbitmq与SpringBoot整合
lucene
ElasticSearch与SpringBoot整合
爬虫
Ngnix
Easymall 项目整合
SpringCloud 微服务整合
第五阶段：大数据框架阶段
大数据 java 加强
Hadoop
Flume
Hive
Hbase
Zebra 项目
Storm
Kafka
分布式编程思想
网站流量分析项目
SCALA
SPARK
推荐系统项目
Python 语言及爬虫
数据可视化
第五阶段：大数据框架阶段
大数据 java 加强
Hadoop
Flume
Hive
Hbase
Zebra 项目
Storm
Kafka
分布式编程思想
网站流量分析项目
SCALA
SPARK
推荐系统项目
Python 语言及爬虫
数据可视化
统计学基础
R 语言基础
回归模型
正则化模型
决策树模型
判别模型
聚类模型
贝叶斯模型
SVM 模型
推荐系统模型
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