北京卓创未来培训学校

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北京大数据开发培训班

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北京大数据开发培训班

【课程介绍】

    本专业拥实战经验与教学经验丰富的教师团队,以大数据的实训课程为主。阶段:Java基础语法,面向对象程序设计,常用工具类。第二阶段:电商基础框架(数据库,静态、动态网站开发与部署,网站开发三大框架)。第三阶段:爬虫搜索系统(东京爬虫开发,分布式搜索系统);第四阶段:分布式电商系统(电商网站主体架构搭建,电商网站商品管理,网页静态化搜索,单点登录及购物流程实现,百万级网站部署优化);第五阶段:构建离线数据分析平台;第六阶段:构建实时数据分析平台,第七阶段:推荐系统算法与源代码分析。采用学练测评一体化的教学方案,**每个学员都能真真正正学到技术,掌握要点。

【课程内容】

阶段:Java语言入门

  • 计算机基础知识:1.计算机基础;2.DOS常用命令;3.Java概述;4.JDK环境安装配置;5.环境变量配置;6.Java程序入门
  • 编程基础:常量与变量;2.数据类型;3.运算符;4.流程控制语句;5.方法;6.数组
  • 面向对象:1.面向对象思想;2.类与对象;3.成员变量和局部变量;4.封装;5.this关键字;6.构造方法
  • 常用类:1.Object类;2.Scanner类;3.Random类;4.String;5.StringBuilder类
  • 集合:1.集合概述;2.集合特点;3.ArrayList集合
  • IO:1.字符输入流;2.字符输出流;3.字符缓冲输入流;4.字符缓冲输出流;5.复制文件;6.集合与文件中数据相互读写

第二阶段:电商基础架构:

  • 数据库:Mysql安装配置、SQL语法入门、数据导入导出;数据建模、SQL查询、JDBC入门、SQL注入、事务管理、批处理、连接池(Druid)、DBUtils框架
  • 静态网站开发与部署:HTML、CSS、JavaScript、BootStrap、Linux常用操作、Nginx服务器 网页配置
  • 动态网站开发与部署:Tomcat服务器、HTTP协议、servlet、JSP入门、JSTL(forEach)、EL、JQuery基础、Ajax、Cookie、Session、JavaMail注册、Redis入门、log4j、Slf4j
  • 网站开发三大框架:1.计算机基础;2.DOS常用命令;3.Java概述;4.JDK环境安装配置;5.环境变量配置;6.Java程序入门

第三阶段:爬虫搜索系统

  • 爬虫开发:网络爬虫、Redis、Redis Cluster、Redis Cluster、动态代理
  • 分布式搜索系统:Lucene、Solr、Solr Cloud

第四阶段:分布式电商系统

  • 电商网站主体架构搭建:电商基础知识、背景分析、项目需求分析、Dubbo、AngularJS、商家管理平台、网站管理平台、商家入驻审核
  • 电商网站商品管理:电商核心业务实现
  • 页面静态化及搜索:freemarker静态化、首页轮播图管理、首页楼层管理、Solr、商品及店铺搜索
  • 单点登录及购物流程实现:单点登录(SSO)、购物车的实现、ActiveMQ消息队列、支付宝系统对接
  • 百万级网站部署及优化:Nginx、Hudson、Solr Cloud、Docker容器部署、热部署、高并发

第五阶段:构建离线数据分析平台

  • 大数据分析基础课:数据分析、数据分析基本步骤、数据分析师的职业发展、常用的数据分析方法论、大数据时代的思维变革、商业变革、管理变革
  • 海量数据分布式存储框架:点击流日志系统解决方案、点击流日志系统部署及电商项目集成、Hadoop集群搭建、Hadoop HDFS数据存储原理、Flume点击流日志数据采集
  • 数据仓库管理与数据分析:数据仓库基本概念、数据仓库工具HIVE快速入门、创建点击流数据数据仓库、点击流数据分析(HiveSql)、点击流数据分析结果导出(Sqoop)、报表平台开发及数据展示、点击流数据分析需求开发、调度系统使用及说明、Sqoop采集Mysql数据、跨部门数据采集管理之FTP规范、数据质量检测与元数据管理
  • Hive开发与分布式计算框架:Hadoop ;HIve ;UDF函数编写、Hadoop ;MapReduce计算模型、Hadoop ;MapReduce ;案例开发;Hadoop ;MapReduce ;案例开发、HadoopMapReduce原理剖析;Hadoop ;NameNode元数据备份、Hadoop ;NameNode ;HA、企业海量数据分析平台规划。
  • 分布式内存计算框架:升级Hive执行引擎为Spark、使用Spark Sql完成点击流日志业务需求、打通Spark数据收集、存储、计算、展示流程、使用Spark处理业务数据、Spark 核心概念(RDD、DAG)、探讨分布内存文件系统Alluxio的使用

第六阶段:构建实时数据分析平台

  • 实时计算基础课:实时计算平台解决方案、Kafka基础与常用API、使用Flume收集数据到Kafka、使用Storm对数据进行分析、Flume+Kafka+Storm+Redis+Mysql整合
  • 实时分析系统案例:实时日志分析需求、实时日志分析结构说明、实时日志分析代码开发
  • 推荐系统:Hbase列式数据库、实时用户行为轨迹、电商网站集成推荐系统介绍、推荐系统开发流程、使用Mahout的离线计算数据MapReduce离线数据清洗、Storm实时数据清洗、推荐引擎集成
  • 大数据搜索系统:开源分布式搜索引擎(Elasticsearch、Logstash和Kibana 

第七阶段:推荐系统算法与源码分析

  • Python与机器学习:Python入门、机器学习概论、机器学习决策树与Python案例、机器学习KNN与Python案例、机器学习SVM与Python案例、机器学习神经网络与Python案例
  • Scala语言与Spark核心:Scala基础、Spark Core
  • 分布式框架原理:Spark源码编译、Master和Worker启动流程源码分析、SparkContext创建过程源码分析、Master资源调度源码分析、DAGScheduler执行过程、DAG划分Stage过程、TaskScheduler提交Task过程等等,Storm源码编译、任务提交机制分析、任务分配机制分析、任务执行、任务运行机制等等

【师资介绍】

马志强

马志强    技术讲师

熟悉应用部署,熟悉tomcat/weblogic等应用服务器,熟悉Oracle,MySQL等数据库。

工作经历(4年)

广东发展银行信用卡中心

邮政储蓄银行数据中心

孟晓伟

孟晓伟   技术讲师

计算机专业出身,精通云计算大数据的服务搭建,有多年技术讲师工作经验。

工作经历(4年)

小米科技-中级工程师

软通动力-技术培训师

【就业方向】

大数据作为新兴行业之一,人才需求在一直居高不下,技术方向有Hadoop 大数据开发方向;数据挖掘、数据分析和机器学习方向;大数据运维和云计算方向。涉及政府办公,金融服务,税务管理,社保服务,医疗安全,教育等各类行业。相关的职位有大数据开发工程师、大数据架构师、大数据分析工程师、大数据咨询顾问、大数据统计工程师、大数据运营经理、大数据挖掘与处理专员、大数据存储工程师等等。因此学好了大数据,不愁没就业,不愁没高薪。

大数据

【专业前景】

大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据,大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。2015年,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,指出信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长,数据已成为基础性战略资源。坚持创新驱动发展,加快大数据部署,深化大数据应用,已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。《纲要》提出以企业为主体,营造宽松公平环境,加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度,着力推进数据汇集和发掘,深化大数据在各行业创新应用,促进大数据产业健康发展。

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