發布時間:2021-06-10 14:21:54來源:魔方格
各行業數據分析、數據挖掘從業者。
在校數學,計算機,統計等專業教師和學生。
經濟,醫學,生物研究等院科研人員。
數據分析,數據挖掘興趣愛好者及轉行人士。
去移動互聯網公司做核心開發
以架構級程序員的職位入職企業
獲得在互聯網行業創業的實力
國際技術廠商作為技術支持。
靳幸福
達內集團JavaEE技術,主講JavaWeb高級等大數據課程。
劉國斌
精通Java EE和應用開發,熟練使用Java、C、C++、多種軟件開發語言,授課邏輯嚴謹、條理清晰、通俗易懂,善于調動學員的學習興趣。
階段 | 課程主題 | 課程內容 | 課程目標 |
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第一階段(Java基礎) | Java語言的高級特性 |
靜態導入、自動封箱拆箱、可變參數、增強for、枚舉、類加載器、反射、內省、泛型、注解、動態代理
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掌握Java語言的高級特性 |
Java多線程 | 多線程加強、線程池、Thread Local | 掌握Java線程池技術,掌握線程的Join、notify、notifyAll等機制 | |
XML |
Dom解析、Sax解析、Pull解析
Schema
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基于Xml的解析與維護 | |
Web | Html,Css,Js | 掌握簡單的Html,Css,Js的編寫 | |
第二階段(Web階段,易買網項目貫穿) |
JAVAWEB前端技術
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項目介紹、項目開發流程Html、CSS、JS |
了解真實項目開發流程
掌握前端開發基本技術
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JAVAWEB基礎技術 |
Tomcat、HTTP協議、Servlet、Jsp、EL、JSTL、自定義標簽
MVC、JAVAWEB三層架構
軟件分層、耦合、解耦
AJAX
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掌握JAVAWEB基礎知識
深入理解軟件分層思想
AJAX實現異步刷新
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JAVAWEB高級技術 |
Filter、Listener
文件上傳、下載
在線支付
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過濾器、監聽器及常見應用場景
文件上傳、下載
在線支付功能實現 aa
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JAVAWEB框架加強 |
面向切面編程
通過注解控制事務
java基礎加強、框架加強
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AVA高級特性
熟悉常見設計模式
通過模擬實現框架功能,為后續學習SSH打基礎
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第三階段(Struts,Hibernate,Spring,SSH項目貫穿)
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Struts2 |
分析Servlet缺點,進行重構Struts.xml配置文件
ValueStack
Ognl表達式
屬性驅動、模型驅動、攔截器、文件上傳、token機制等
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掌握Struts2在項目開發時用到的各種知識點,能夠應用該框架熟練的開發
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Hibernate | ORM的概念、CRUD的完成、Hibernate常用的配置、API詳細的分析、對象的三種狀態、關聯關系、檢索、優化、緩存機制 | 熟練掌握利用Hibernate框架完成項目的開發,深入理解ORMapping的概念,深入理解緩存機制 | |
Spring | IOC、DI、動態代理模式、AOP、基于Spring的數據庫編程、Spring的聲明式事務處理,Struts2與Hibernate與Spring的整合 | 深入理解SpringIOC、DI在軟件架構中的作用,深入理解SpringAOP的實現機制和應用場景,Struts2的高級特性(對象工廠、靜態注入、插件機制、ThreadLocal針對ActionContext的封裝、Struts2的核心流程、結果集架構)、深入理 解SSH整合的原理 | |
JQuery | JQuery常見選擇器的應用 | 利用JQuery控制Web界面 | |
JS高級 | JS面向對象的特征 | 對象、原型、閉包、JQuery內部結構解析等 | |
Maven |
Maven的概念、使用、原理、
Module的概念、倉庫
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能用Maven搭建項目環境
熟練使用Maven的依賴和繼承機制
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SSH項目:國際物流 | 項目背景、系統USE CASE圖、系統功能結構圖、系統框架圖、國際物流核心業務貨運管理、購銷合同業務、購銷合同下貨物、出口報運單、裝箱單、委托書、發票、財務統計、海量數據導出、出口報運、裝箱業務、Shiro安全框架、工作流Activiti5 |
掌握畫USECASE圖、系統結構圖、系統框架圖。
面試能順暢講述國際物流核心業務,包括:購銷合同、出口報運、裝箱、委托、發票、財務。
了解大型數據庫設計思路,及數據庫在設計上如何優化。
熟練實現合同、貨物、附件兩級主從結構。
熟練POI制式表單應用。
熟練應用Shiro安全框架。
熟練應用工作流Activiti5實現貨運管理流程控制。
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伴隨著發展的互聯網行業,大數據人才培養成虛擬仿真技術發展重中之重,企業方應當積極探索提升虛擬仿真實驗課程質量的路徑和方法,持續開展好教學應用研究,太原學大數據哪家培訓班口碑好?小編推薦達內互聯網大數據培訓班。
達內培訓集團在虛擬仿真技術處于行業,依托各自行業優勢和技術積累,開展虛擬仿真、云、AI人工智能、大數據、智慧教室等相關領域建設,促進信息技術與教育教學過程的深度研究,推動智慧教學解決方案的創新升級,虛擬理論與行業技術相融合,打造虛實結合的教育模式,培養更多的技術化人才,為科技賦能、為未來奠基。
大數據人才有非常廣泛的適用范圍,有著巨大的社會需求,大數據人才的就業囊括生物、醫學、金融、經濟、教育、政府等各個方面,只要有數據的地方,大數據人才都可以在其領域施展才華。
但是現階段培養大數據產業人才方面,不管是質量上還是數量上,都難以達到社會對大數據人才的需求。建設培養大數據方面的企業,一方面是為了滿足企業管理方面的人才需求,另一方面也是各行業在互聯網時代發展的關鍵,各行業在發展之中融入大數據產業時,人才培養成為困擾很多行業的“痛點”。如何培養能支撐大數據產業發展的專業技術人才,是當前需要迫切解決的問題之一。
大數據時代的到來,對相關技術與管理人才有了新的要求,大數據產業對于人才需求為可以處理大數據與分析大數據的工程師,這個方面的人才,具備技能需要能夠系統地進行數據分析。大數據人才對對大數據的獲取是首要任務,需要從任務的實際出發,對各種工具計算機手段進行綜合利用,將海量的數據通過相應的工具進行有效的抽取、轉化,然后加載到相應的存儲平臺上,再通過相應的報表工具進行有效的展示,以此為基礎進行分析報告的編寫。
在大數據時代之中,大數據人才需要良好的合作精神,一般來說,靠個人是難以完成數據分析整個分析任務的,需要與同伴一同合作,分工協作來實現既定的需求。然而,現階段從事大數據行業的人員,很多都是半路開始學習,很少有經歷過系統的學習和訓練。高校開設大數據相關的“數據科學與大數據”本科專業也是從16年才開始的,因而,大數據人才在近些年仍然具有廣闊的市場空間。
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