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太原html5培訓班

來源：太原兄弟連教育

更新:2022-04-08|關注464 人

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太原兄弟連，以“讓學員技術靠譜、做人更靠譜”為使命，傳承更好的工匠精神，深耕PHP、Java、大數據、Python全棧+人工智能、Linux云計算、UI設計、前端全棧、網絡營銷等學科教研。

【課程簡介】

HTML5全棧工程師課程

為什么很多互聯網公司只招HTML5全棧工程師？

全局性思維
現代項目的開發，需掌握多種技術。現代的Web前端，你需用到模塊化開發、多屏兼容、MVC，各種復雜的交互與優化，甚至要用到Node.js來協助前端開發
降低溝通成本
全棧工程師的成本幾乎為零，因為各種技術都懂，胸有成竹，自己就全做了。即使是在團隊協作中，與不同技術人員的溝通也會容易得多。
公司需全能手
對于創業公司，很多工作請人又不飽和，不請人又沒法做，外包又不放心質量，雖說全棧工程師工資會比一般的工程師會高很多，但綜合下來，成本低很多。
Web應用主宰者
隨著HTML5的快速發展，微軟、蘋果、谷歌等行業巨頭級企業都紛紛向其示好。HTML5全棧工程師相關崗位需求逐年增加，行業崗位薪資直線飆升。

大數據培訓

潮流技能顛覆性課程
拒絕用老掉牙的淘汰項目練手要做就做前沿

覆蓋大數據行業主流技術崗位，課程半年升級一次，緊跟市場與企業步伐

01 大數據入門基礎課程	1.JavaSE；2.MySQL；3.JDBC；4.Linux；5.shell；6.HTML；7.CSS；8.JavaScript；9.JSP；10.Servlet
02 大數據Hadoop基礎	1.大數據概論；2.Hadoop框架；3.HDFS分布式文件系統；4.MapReduce計算模型；5.全真實訓項目
03 大數據離線分析	1.Hive數據倉庫；2.Sqoop ETL工具；3.Azkaban工作流引擎；4.Ooize；5.Impala；6.全真實訓項目
04 大數據實時計算	1.Zookeeper分布式協調系統；2.HBase分布式數據庫；3.Redis數據庫；4.mogDB數據庫；5.Kudu列式存儲系統；6.Storm實時數據處理平臺；7.Kafka分布式發布訂閱消息系統；8.Flume海量日志采集系統；9.全真實訓綜合項目
05 Spark數據計算	1.Scala；2.Spark；3RDD；4.Spark SQL；5. Streaming；6. Mahout；7.MLlib；8.GraphX；9.Spark R；10.Python；11.Alluxio；12.Python爬蟲；13.ElasticSearch；14.Lucene
Hadoop基礎實戰	項目名稱：搜狗搜索日志分析系統數據體量：5000W+/日硬件環境：Hadoop集群 12臺軟件環境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g 項目描述：搜狗每天產生大量的日志數據，從日志數據里面能提取到有用的數據包括每個用戶的ID、瀏覽次數、月/日瀏覽頻率、訪問源、瀏覽內容等等，提取這些內容、統計數據分析每個用戶行為，從而做出有利的決定。
大數據離線實戰	項目名稱：新浪微博數據分析系統日均數據體量：3GB+ 硬件環境：Hadoop集群 50臺軟件環境：MapReduce+HBase0.98.9+Storm0.9.6+Hadoop2.5.2+Kafka2.10+Zooke eper3.4.5+CentOS-6.5-X86 項目描述：此次項目我們需要處理微博產生的數據，通過對數據的處理得到所需的數據，微博擁有大量的用戶，大量的用戶潛在的價值是巨大，怎么挖掘這些潛在的寶藏就是我們項目最直接的目的，為了能夠實時的進行數據處理使用Storm流式計算系統，和HBase、Zookeeper、Kafka組成框架，對數據進行處理，當然這些都是建立在hadoop集群上實現的，底層的存儲還是HDFS。
大數據實時計算	項目名稱：網絡流量流向異常賬號統計項目數據體量：每天1000億，每秒峰值100 000 硬件環境：Hadoop集群 600臺軟件環境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g 項目描述：運營商骨干網上采集現網流量流向信息，根據這些原始信息檢測賬號是否存在異常，如果多個終端使用同一個寬帶賬號，超過一定閾值則觸發報警機制，例如閾值為5時，同一個賬號同時連接的終端數量不能超過該值，如果超過則報警。
Spark階段項目	項目名稱：京東網上商城數據統計分析平臺數據體量：5000W+/日硬件環境：centos-6.5-x86 集群：spark standalone(Master-1,Worker-3) 軟件環境：hadoop,spark,hive,mysql,idea,navicat,kafka,flume 每日處理的數據量：3GB 項目描述：基于京東網上商城數據統計分析平臺--該項目采用了目前大數據領域非常流行的技術——Spark。本項目使用了Spark技術生態棧中最常用的三個技術框架，Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming，進行離線計算和實時計算業務模塊的開發。實現了包括:統計和分析UV、PV、登錄、留存、熱門商品離線統計、廣告流量實時統計3個業務模塊。