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鄭州大數據開發培訓

課程價格:
¥ 詢價
授課方式:
面授
上課時段:
白天班 晚班 周末班 周六班 周日班 全日制 寒暑假 靈活安排
上課校區:
招生對象:
想快速轉崗數據分析工作的IT互聯網、金融等行業人士
課程目標:
掌握數據庫、靜態網站開發與部署、動態網站開發與部署
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2477人看過 收藏 更新時間 :2025-09-20 12:38:33
課程詳情 授課機構 教學點 同類課程 學員評論 相關知識
鄭州達內大數據培訓學校
隨著信息技術和人類生存生活交匯融合,全球數據呈現爆發增長、海量集聚的特點,對經濟發展、社會治理、國家管理、人民生活都產生巨大的影響。大數據時代,國家競爭力將部分體現為一國擁有數據的規模、活性以及該國解釋、運用數據的能力,而國家數據主權體現了對數據的占用和控制。因此,大數據時代,數據主權成為另一個大國博弈的空間。
鄭州達內超高含金量的課程內容
  • JavaWeb
  • EasyMall
  • 大數據框架
  • 挖掘分析
  • 第二階段:框架及EasyMall
    學習版塊 學習內容
    Spring SpringIOC基礎、Spring的工廠模式(靜態工廠、實例工廠、Spring工廠)、Spring依賴注入(構造器注入,set注入)、Spring的注解形式、SpringAOP原理及實現、Spring整合JDBC、JDBCTemplate、Spring聲明式事務處理、事務的回滾策略
    jQuery jQuery對象、jQuery選擇器(ID、元素、class、層級等)的使用、jQuery案例(用戶列表增、刪、改、查)、Json的對象轉換、jQueryAJAX的實現
    SpringMVC SpringMVC原理、SpringMVC簡單參數封裝、復雜參數封裝、值傳遞的原理、SpringMVC的注解形式、日期格式類型轉換、文件上傳、頁面訪問控制(轉發和重定向)、RESTFUL結構
    MyBatis MyBatis原理、DQL映射、DML映射、復雜結果集映射、參數傳遞(注解形式和MAP形式)、結果集封裝原理、動態SQL的拼接、字符轉義、MyBatis的接口實現、代碼自動生成工具、關聯關系的講解、Spring+SpringMVC+MyBatis整合(SSM整合)
    HTCargo項目實戰EasyMall(初級) 購物車模塊實現、訂單列表及刪除功能實現、在線支付、銷售榜單下載
    EasyMall互聯網電商項目
    EasyMall是一個典型的互聯網電子商務系統,類似京東淘寶,是一個互聯網分布式高并發的系統,系統包括:
    后臺系統:提供了對商品的管理,其中應用EasyUI的插件來顯示商品分類樹,用富文本編輯器KindEditor提供上傳商品圖片,包括商品描述等實現。
    前臺系統:提供了產品展示功能,并為用戶提供商品瀏覽、購物等功能。包括商品的三級分類并利用Jsonp和HttpClient技術實現異構系統間的訪問。
    新單點登錄SSO:利用該系統完成用戶的注冊、登錄功能,實現Session共享問題,解決了在多個應用系統中,用戶只需要登錄一次就可以訪問所有相互信任的應用系統。
    購物車系統:實現了我的購物車功能。
    商品搜索系統:實現了商品搜索功能,提供了一種通過關鍵字快速查找對應內容的方式。
  • 第三階段:大數據框架
    學習版塊 學習內容
    大數據高并發基礎
    大數據java加強 通過java編碼實現zebra項目,熟悉分布式處理思想,了解zebra業務需求學習java中關于高并發、NIO、序列化反序列化(AVRO)、RPC相關知識掌握zookeeper、sqoop等大數據領域常用工具原理及使用
    大數據離線數據分析
    Hadoop Hadoop是知名的大數據處理工具包括分布式數據存儲系統HDFS、分布式數據計算框架MapReduce和資源協調框架Yarn通過學習掌握hadoop安裝配置、實現原理、及企業級應用方式
    Flume Flume是大數據生態環境中流行的日志收集框架基于其靈活的可廣泛配置的使用方式及優良的效率被廣泛的應用在大數據生態環境中課程中詳細講解了Flume的Source、Channel、Sink、Selector、Interceptor、Processor等組件的使用并通過美團應用案例,展示了Flume企業級應用場景的實現方式
    Hive
    EasyMall是一個典型的互聯網電子商務系統,類似京東淘寶,是一個互聯網分布式高并發的系統,系統包括:
    后臺系統:提供了對商品的管理,其中應用EasyUI的插件來顯示商品分類樹,用富文本編輯器KindEditor提供上傳商品圖片,包括商品描述等實現。
    前臺系統:提供了產品展示功能,并為用戶提供商品瀏覽、購物等功能。包括商品的三級分類并利用Jsonp和HttpClient技術實現異構系統間的訪問。
    新單點登錄SSO:利用該系統完成用戶的注冊、登錄功能,實現Session共享問題,解決了在多個應用系統中,用戶只需要登錄一次就可以訪問所有相互信任的應用系統。
    購物車系統:實現了我的購物車功能。
    商品搜索系統:實現了商品搜索功能,提供了一種通過關鍵字快速查找對應內容的方式。
    Hbase HBase是一種分布式的、面向列的基于hadoop的非關系型數據庫適合存儲半結構化、非結構化的數據基于其優良的設計,可以提供良好的實時數據存取能力,并提供優秀的橫向擴展能力
    Zebra項目 項目名稱:zebra電信日志數據分析應用的技術:flume收集日志,采用三層結構實現日志收集聚集最終持久化到hadoophdfs中并實現日志收集過程中的失敗恢復負載均衡hadoophdfs分布式存儲收集到的日志數據,hadoopmapreduce進行日志清洗、格式轉換hive進行日志處理、業務規則計算,按照不同維度分時段統計應用受歡迎程度、網站受歡迎程度、小區上網能力小區上網喜好等信息sqoop技術將處理完成的結果導出到關系型數據庫EChars通過傳統web技術將關系型數據庫中的數據展示到web頁面中Zookeeper作為集群協調、集群狀態監控工具EChars通過傳統web技術將關系型數據庫中的數據展示到web頁面中Zookeeper作為集群協調、集群狀態監控工具
    大數據實時數據分析
    Storm Storm是流行的大數據實時分析框架,是一個分布式的、容錯的實時計算系統包括Storm基礎、原理、Topology、StormSpout、StormBolt、StormStream、Strom并發控制、Storm可靠性保證、Storm高級原語Trident等內容
    Kafka Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統它可以處理消費者規模的網站中的所有動作流數據SPARK的SQL、SPARK的DataFrame對象、SPARK的Stream
    網站流量分析項目 通過在網站的前臺頁面中進行js埋點收集用戶訪問網站的行為信息,再由大數據技術進行分析進而得到網站的PV、UV、VV、BounceRate、獨立ip、平均在線時長、新獨立訪客、訪問深度等信息,來引導網站針對性的做出升級改進,提高整個網站的訪問效率,提升用戶粘度。整個系統分為數據收集、數據傳遞、數據分析三部分,數據分析又分為離線數據分析和實時數據分析,應對數據分析的不同的實時性需求。
    大數據內存計算框架
    SCALA Scala是一門多范式的編程語言,集成面向對象編程和函數式編程的各種特性。Scala視一切數據類型皆對象,且支持閉包、lambda等特性,語法簡潔。使用Actor作為并發模型,與Akka框架自然契合,是一種基于數據共享、以鎖為主要機制的并發模型。Scala可以和Java很好的銜接。Scala可以使用所有的Java庫,同時對于一些Java類做了無縫的擴展Scala的traits對于java的面向對象來說做了很好的擴充,使得面向對象更加靈活Scala的for推導式提供了更好用更靈活的for循環Scala的語法內容包括:方法定義、變量、字符串、泛型、Option、集合、程序控制結構、匿名函數、Class類、ClassCase樣例類模式匹配、traits、extends、函數式編程、高階函數、AKKA編程
    SPARK 知名的內存計算框架,可用來構建大型的、低延遲的數據分析應用程序,在迭代處理計算方面比Hadoop快100倍以上。SPARK構建了自己的整個大數據處理生態系統,如流處理、圖技術、機器學習、NoSQL查詢等方面都有自己的技術,并且是Apache頂級項目。SPARK的內容有:SPARK的RDD、SPARK的SHUFFLE、SPARK的Stage、Work、Task、Partition、action、transformation等特性,SPARK的SQL、SPARK的DataFrame對象、SPARK的Stream
    Python爬蟲、數據可視化
    Python爬蟲 Python是一種腳本化語言,具有簡單易用、天然開源、生態豐富、應用范圍廣泛的特點。在大數據技術中,數據獲取是第一步驟,其中利用爬蟲獲取互聯網中公開的數據是一種非常常見的場景。Python爬蟲技術在爬蟲領域具有很廣泛的應用,課程中將介紹Python的基本語法、Scrapy、PySpider爬蟲框架,使學員具有基于Python的爬蟲開發能力
    數據可視化 數據可視化技術是大數據處理過程中的結果展示相關技術,通過相關工具將分析結果展示為直觀的、美觀的圖形頁面,為用戶提供展示效果
  • 第四階段:算法、R語言、數據挖掘分析
    學習版塊 學習內容
    算法、R語言數據挖掘分析 算法是解決問題的策略機制,是解決問題的核心方法。R是用于統計分析、繪圖的語言和操作環境。數據挖掘是基于數據進行數據建模得到數據規律從而進行事實預測的技術。本節以R語言為環境學習包括但不限于聚類、回歸、正則化、決策樹、集成算法、降維算法、神經網絡等算法,來實現數據挖掘相關能力并為后續學習機器學習、人工智能等相關技術提供基礎。使學員從工具使用者變為真正問題的解決者
    用戶畫像推薦系統項目 基于電商網站的業務數據、訪問日志構建用戶的畫像描述用戶特征為后續精準營銷提供數據基礎。通過收集業務系統數據庫中結構化數據、日志系統中訪問日志信息構建基于hive的數據倉庫,使用spark作為計算引擎實現用戶畫像。基于協同過濾算法實現基于商品的推薦系統,為電商網站商品推薦提供支持。通過收集日志系統信息到kafka、獲取用戶畫像數據作為數據來源,通過sparkstraming作為計算引擎實現商品推薦

大數據工程師需要具備哪些能力

熟練精通至少一門編程語言。Java是一種強類型語言,擁有極高的跨平臺能力,可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統和嵌入式系統應用程序等,可以說Java編程語言是大數據學習的基礎,它也是大數據工程師喜歡的編程工具。因此,想成為一名大數據工程師,掌握Java基礎是必不可少的。另外,如果要是能同時熟悉Python、Scala開發語言就更好了。
精通各種大數據工具。探索Spark、NoSQL和其他大數據工具,是數據工程師必須掌握的。考慮到大數據工程師的需求激增,不可不學的就是Spark,目前這個工具異常火爆。大數據的未來就在Spark,它廣泛用于處理和操縱數據。除此之外,大家還可以拓展到NoSQL和Hadoop領域來。


三大優勢,助你快速掌握大數據核心

注重實踐
注重實踐
注重項目、注重技能,讓所學知識能夠合理運用,助學員快速獲得工作經驗。
云主機實驗環境
云主機實驗環境
達內教育配備ucloud云服務器,提供完全真實的互聯網大數據開發部署環境。
項目多易掌握
項目多易掌握
每一個項目對應一個階段知識點,從基礎到進階層層深入,對接企業工作流程。

達內項目峰會,更貼近企業需求

一線工程師聯手打造
一線工程師聯手打造

和一線講師一起協作。老師提供指導,學員獨立自主開發,完成實戰課題。

實戰項目操作流程
實戰項目操作流程

以企業內部開發項目流程為樣例進行分步驟拆解,全程參與項目所有環節。

多方位技術輔導教學
多方位技術輔導教學

個性化輔導,并獲得項目代碼審閱與詳細反饋,高效提升大數據開發技能。

熱門行業項目案例
熱門行業項目案例

選取熱門的行業作為項目來源。比如:北京二手房項目,電商平臺項目。


大數據開發工程師應掌握的技術

1. Avro與Protobuf。Avro與Protobuf均是數據序列化系統,可以提供豐富的數據結構類型,十分適合做數據存儲,還可進行不同語言之間相互通信的數據交換格式,學習大數據,需掌握其具體用法。
2.ZooKeeper。ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件,是一個為分布式應用提供一致性服務的軟件,提供的功能包括:配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等,在大數據開發中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現方法。


走進達內教育

達內教育教育
達內教育
幫助學員學有所成
達內教育隸屬于加拿大達內IT培訓集團,于2002年成立 ,是達內IT培訓集團直屬學院。學院位于北京中關村,與北大、清華、中科院為鄰,學術氛圍濃厚。學院成立旨在建立軟件高級人才培養的快速通道,促進我國信息產業迅速發展。
經過年運營,達內在多倫多、北京、上海、杭州 、南京、廣州等30個城市,建設50個分中心,擁有近20000平米培訓場地,幾千名學員同時在校學習。自2002年進入中國以來,已經為IBM、微軟、摩托羅拉、華為、Yahoo、聯想、新浪、搜狐、、中國銀行、花旗銀行等中外知名IT公司培養輸送數五萬名軟件人才。

課程特色

該課程具有以下特色

1. 知名企業導師授課:課程由國內知名大數據企業導師親自授課,學員將直接受益于專業知識和實踐經驗的分享。

2. 深度實踐項目:學員將跟隨導師完成多個真實數據項目,真正掌握數據開發的實踐技能。

3. 小班化授課:每班人數控制在10人以內,保證學員和導師的充分互動,同時提高個人學習效率。

課程目標

本課程旨在幫助學員掌握以下技能

1. 掌握大數據處理平臺的使用方法;

2. 熟悉大數據處理中的常用算法和數據結構;

3. 學習使用Hadoop、Spark等工具進行大數據處理;

4. 了解大數據應用領域的發展趨勢。

學習對象

適合以下人群報名

1. 具備一定計算機基礎知識的人員;

2. 對大數據開發有興趣的人員;

3. 正在從事或將要從事大數據處理相關工作的人員。

課程內容

本課程內容包括以下部分

1. 大數據處理平臺介紹;

2. 大數據算法和數據結構;

3. Hadoop、Spark等工具的使用方法;

4. 大數據應用領域的發展趨勢。

學習時長和收費范圍

本課程學習時長為一個月,收費標準為6000元。

學習收獲

學員通過本課程的學習將能夠

1. 掌握大數據處理的核心技術;

2. 熟練使用Hadoop、Spark等工具進行大數據處理;

3. 掌握大數據應用領域的發展趨勢;

4. 改善個人的就業前景和薪資待遇。

結語

以上信息僅供參考,實際情況以到校咨詢為準。如需了解更多課程信息,可聯系在線客服,進行預約免費體驗課。我們將竭誠為您服務,幫助您提升個人能力,拓展職業發展空間。

授課機構

進主頁
達內教育

達內教育

5.0分
認證 6 年

成立:2002年

培訓項目:UI設計培訓、java培訓、軟件測試培訓、web前端培訓、linux云計算培訓、網絡運維培訓、網絡營銷培訓、云計算培訓、人工智能培訓、C培訓、C++培訓、嵌入式培訓、UE培訓、網絡安全工程師培訓

教學點

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  • 1
    廣州達內教育天河校區

    廣州市天河區天壽路105號

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    廣州市天河區天河北路179號

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    廣州天河達內教育科技

    廣州市天河區天源路5號

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  • 4
    廣州達內教育海珠校區

    廣州市海珠區新港中路354號

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    佛山達內教育培訓學校

    佛山市禪城區祖廟路33號

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    長沙達內教育校區

    長沙市岳麓區西二環玉蘭路433號

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    長沙達內教育

    長沙市雨花區韶山中路18號

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    深圳達內教育福田中心

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