發布時間:2021-05-07 16:10:11來源:尚訓網綜合
未來3至5年,中國需要150萬左右的大數據相關人才,目前大數據從業人數不足50萬,市場需求遠遠得不到滿足。
2018年大數據行業起薪突破20萬每年,比互聯網普通技術開發人員多出1.34倍,且招聘人數擴大為7.8倍。
大數據對接金融、電商、醫療、新零售、物聯網、工業、農業、交通和能源等行業,人才需求量持續擴大。
前有萬達集團60萬年薪聘請大數據人才,后有大數據專業畢業生20w年薪就職,大數據人才“重金難覓”
1.各行業數據分析、數據挖掘從業人員
2.在校數學,計算機,統計等教師和學生
3.經濟,醫學,生物研究等院科研人員
4.數據分析,數據挖掘興趣愛好者及轉行人士
達內時代科技集團成人類課程方向:Java企業級應用軟件工程師、Java互聯網架構軟件工程師、Java大數據工程師、Web前端開發工程師、網絡運維與網絡安全、Linux云計算工程師、Python 人工智能軟件工程師、國際嵌入式軟件工程師、C++國際軟件工程師、PHP/web.3.0互聯網工程師、國際軟件測試工程師、Android軟件工程師、IOS軟件工程師、.NET軟件工程師、全鏈路UI設計師、商業插畫、商業視覺設計課程、產品級UED交互設計師、全棧式CAD設計師、產品經理、VR開發工程師、VR次世代模型師、高級網絡營銷師、新電商運營官、企業級影視視效、人力資源經理人課程、總賬會計課程 。
達內教育大數據培訓課程,全國線上線下同步開課,多元化課程,實戰教學,幫助每一位學員都能找到適合自己的課程;讓強者更強,練就更牛技術,挑戰更高薪水。
適合學員:
在職提升,IT技術提升
使用教材:
線下授課
課程簡介:
課程覆蓋Java語言基礎、JavaEE深度開發、互聯網架構開發、大數據開發、算法數據挖掘分析等Java大數據全棧技術內容,一站式解決學員Java大數據學習需求,滿足學員高薪就業所需技術廣度。
課程特色:
1.全棧式技術覆蓋
2.原理級深度講解
3.企業級項目實戰
4.真實云開發環境
課程詳情:
*階段:JavaSE階段
*Java發展歷程、Java的技術結構、JDK的下載及安裝、HelloWorld入門案例。
*關鍵字、標識符、注釋、字面量、進制及其換算、變量、數據類型及其轉換、運算符、流程控制數組、二維數組、方法。
*面向對象與面向過程比較、類與對象的關系、成員變量與局部變量、構造方法this關鍵字、代碼塊。面向對象的特征(封裝、繼承、多態)、super關鍵字、權限修飾符、方法的重寫static、final、abstract接口、內部類、包、垃圾分代回收機制
*object.String、Pattern、包裝類、Math、BigDecimal、Date、Calendar。
*異常、集合、Map、泛型、迭代器、比較器。
*Io、線程、套接字。
*反射、注解、斷言。
*jm內存大小調節、常見回收機制。
*接口中的默認方法、Lambda表達式,函數式接口、時間包。
*版本控制概念、Git發展歷史、Git安裝配置、Git版本庫管理、Git版本控制、Git遠程倉庫、Git分支管理、Git標簽管理、碼云介紹。
第二階段:JavaWeb階段(EasyMall項目貫穿)
*XML
*HTML/Css
*JavaScript
*Jquery
*MySql
*JDBC
*Tomcat/HTTP
*Servlet
*Cookie/Session
*JSP/EL表達式JSTL標簽庫
*MVC設計模式/三層架構
*過濾器/監聽器
*JavaWeb高級開發技術
*數據庫高級開發技術
*EasyMall項目開發
第三階段:JavaEE框架階段(EasyMall項目貫穿)
*Spring
*SpringMVC
*MyBatis
*EasyMall項目重構及開發
*Springboot
*SpringBoot重構EasyMall項目
第四階段:大數據互聯網架構階段(EasyMall項目貫穿)
*Linux
*云平臺使用
*Redis與SpringBoot整合
*Mycat與SpringBoot整合
*Rabbitmq與SpringBoot整合
*lucene
*ElasticSearch與SpringBoot整合
*爬蟲
*Ngnix
*Easymall項目整合
*SpringCloud微服務整合
第五階段:大數據框架階段
大數據java加強
Hadoop
Flume
Hive
Hbase
Zebra項目
Storm
Kafka
分布式編程思想
網站流量分析項目
SCALA
SPARK
推薦系統項目
Python語言及爬蟲
數據可視化
第五階段:大數據框架階段
*大數據java加強
*Hadoop
*Flume
*Hive
*Hbase
*Zebra項目
*Storm
*Kafka
*分布式編程思想
*網站流量分析項目
*SCALA
*SPARK
*推薦系統項目
*Python語言及爬蟲
*數據可視化
*統計學基礎
*R語言基礎
*回歸模型
*正則化模型
*決策樹模型
*判別模型
*聚類模型
*貝葉斯模型
*SVM模型
*推薦系統模型
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