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當下，大數(shù)據(jù)方面的就業(yè)主要有三大方向：一是數(shù)據(jù)分析類大數(shù)據(jù)人才，二是系統(tǒng)研發(fā)類大數(shù)據(jù)人才，三是應用開發(fā)類大數(shù)據(jù)人才。他們的基礎崗位分別是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)應用開發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析師。

鄭州達內超高含金量的課程內容

JavaWeb
EasyMall
大數(shù)據(jù)框架
挖掘分析

第一階段：JavaWeb階段（EasyMall項目貫穿）
學習版塊	學習內容
XML	XML的概念與基本作用、XML語法、XML解析介紹、DOM4J解析XML
HTML/CSS	HTML介紹、HTML文檔結構、HTML語法、HTML標簽技術（超鏈接、列表、表格、圖像、表單等），CSS介紹、CSS導入方式、CSS選擇器、CSS布局、CSS樣式屬性
JavaScript	JavaScript語法、數(shù)據(jù)類型、運算符、流程控制、數(shù)組、函數(shù)、JavaScript內部對象、自定義對象，DHTML編程、BOM介紹，DOM編程（使用DOM操作HTML文檔）
MySql	數(shù)據(jù)庫介紹、MySQL安裝與配置、數(shù)據(jù)庫增刪改操作DDL語句使用、表增刪改操作DML語句使用、表查詢操作DQL語句使用。數(shù)據(jù)備份及恢復、多表設計、多表查詢
JDBC	JDBC介紹、JDBC快速入門，JDBC核心API介紹，JDBC的CURD操作防止SQL注入及PrepareStatement使用，使用批處理。連接池的介紹、自定義連接池，常用的開源連接池C3P0的介紹及使用
Tomcat/HTTP	WEB服務器介紹、Tomcat的安裝與啟動、Tomcat的體系結構、組織WEB應用目錄與在Tomcat中發(fā)布WEB應用程序的方式、配置WEB的主頁、使用Tomcat配置虛擬主機、HTTP協(xié)議詳解
Servlet	Servlet介紹、開發(fā)Servlet程序、Servlet生命周期、Servlet調用分析、Request及Response的使用、ServletConfig使用，ServletContext使用（作為域對象使用、配置系統(tǒng)初始化參數(shù)、獲取web資源）。AJAX介紹、XMLHttpRequest對象詳解
Cookie/Session	會話技術介紹、Cookie介紹及Cookie的使用、案例之Cookie實現(xiàn)記住用戶名，Session的使用及Session的原理，案例之利用Session實現(xiàn)登陸功能及驗證碼校驗
JSP/EL表達式/JSTL標簽庫	JSP介紹、JSP表達式、JSP腳本片段、JSP聲明、JSP注釋、JSP中的9個內部對象和作用，EL表達式簡介，EL獲得數(shù)據(jù)、EL執(zhí)行運算、EL內置對象，page指令及其重要的屬性，JSP中的include指令、pageContext對象的詳細講解。JSP動作標簽介紹。JSTL標準標簽庫的介紹及使用
MVC設計模式/三層架構	JavaEE開發(fā)模式介紹、MVC軟件設計模式介紹、JavaEE經(jīng)典開發(fā)模式重構EasyMall項目、工廠設計模式介紹、工廠設計模式的應用。層與層之間的耦合與解耦
過濾器/監(jiān)聽器	ServletListenert監(jiān)聽器介紹及使用、ServletFilter過濾器介紹、過濾器生命周期。30天內自動登錄功能的實現(xiàn)，全站亂碼處理
JavaWeb高級開發(fā)技術	泛型介紹、泛型應用、文件下載原理及實現(xiàn)，事務概述、事物的隔離級別、事務控制、更新丟失
EasyMall商城功能實現(xiàn)	實現(xiàn)商品添加、商品刪除、修改商品數(shù)量、查詢商品列表

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(tài)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(xiàn)、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(xiàn)
SpringMVC	SpringMVC原理、SpringMVC簡單參數(shù)封裝、復雜參數(shù)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(fā)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(shù)傳遞（注解形式和MAP形式）、結果集封裝原理、動態(tài)SQL的拼接、字符轉義、MyBatis的接口實現(xiàn)、代碼自動生成工具、關聯(lián)關系的講解、Spring+SpringMVC+MyBatis整合（SSM整合）
HTCargo項目實戰(zhàn)EasyMall(初級)	購物車模塊實現(xiàn)、訂單列表及刪除功能實現(xiàn)、在線支付、銷售榜單下載
EasyMall互聯(lián)網(wǎng)電商項目	EasyMall是一個典型的互聯(lián)網(wǎng)電子商務系統(tǒng)，類似京東淘寶，是一個互聯(lián)網(wǎng)分布式高并發(fā)的系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：后臺系統(tǒng)：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(xiàn)。前臺系統(tǒng)：提供了產(chǎn)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(xiàn)異構系統(tǒng)間的訪問。新單點登錄SSO：利用該系統(tǒng)完成用戶的注冊、登錄功能，實現(xiàn)Session共享問題，解決了在多個應用系統(tǒng)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(tǒng)。購物車系統(tǒng)：實現(xiàn)了我的購物車功能。商品搜索系統(tǒng)：實現(xiàn)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(shù)據(jù)框架
學習版塊	學習內容
大數(shù)據(jù)高并發(fā)基礎
大數(shù)據(jù)java加強	通過java編碼實現(xiàn)zebra項目，熟悉分布式處理思想，了解zebra業(yè)務需求學習java中關于高并發(fā)、NIO、序列化反序列化（AVRO）、RPC相關知識掌握zookeeper、sqoop等大數(shù)據(jù)領域常用工具原理及使用
大數(shù)據(jù)離線數(shù)據(jù)分析
Hadoop	Hadoop是知名的大數(shù)據(jù)處理工具包括分布式數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)HDFS、分布式數(shù)據(jù)計算框架MapReduce和資源協(xié)調框架Yarn通過學習掌握hadoop安裝配置、實現(xiàn)原理、及企業(yè)級應用方式
Flume	Flume是大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)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(yōu)良的效率被廣泛的應用在大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)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(yè)級應用場景的實現(xiàn)方式
Hive	EasyMall是一個典型的互聯(lián)網(wǎng)電子商務系統(tǒng)，類似京東淘寶，是一個互聯(lián)網(wǎng)分布式高并發(fā)的系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：后臺系統(tǒng)：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(xiàn)。前臺系統(tǒng)：提供了產(chǎn)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(xiàn)異構系統(tǒng)間的訪問。新單點登錄SSO：利用該系統(tǒng)完成用戶的注冊、登錄功能，實現(xiàn)Session共享問題，解決了在多個應用系統(tǒng)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(tǒng)。購物車系統(tǒng)：實現(xiàn)了我的購物車功能。商品搜索系統(tǒng)：實現(xiàn)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(shù)據(jù)庫適合存儲半結構化、非結構化的數(shù)據(jù)基于其優(yōu)良的設計，可以提供良好的實時數(shù)據(jù)存取能力，并提供優(yōu)秀的橫向擴展能力
Zebra項目	項目名稱:zebra電信日志數(shù)據(jù)分析應用的技術：flume收集日志，采用三層結構實現(xiàn)日志收集聚集最終持久化到hadoophdfs中并實現(xiàn)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(shù)據(jù)，hadoopmapreduce進行日志清洗、格式轉換hive進行日志處理、業(yè)務規(guī)則計算，按照不同維度分時段統(tǒng)計應用受歡迎程度、網(wǎng)站受歡迎程度、小區(qū)上網(wǎng)能力小區(qū)上網(wǎng)喜好等信息sqoop技術將處理完成的結果導出到關系型數(shù)據(jù)庫EChars通過傳統(tǒng)web技術將關系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)展示到web頁面中Zookeeper作為集群協(xié)調、集群狀態(tài)監(jiān)控工具EChars通過傳統(tǒng)web技術將關系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)展示到web頁面中Zookeeper作為集群協(xié)調、集群狀態(tài)監(jiān)控工具
大數(shù)據(jù)實時數(shù)據(jù)分析
Storm	Storm是流行的大數(shù)據(jù)實時分析框架，是一個分布式的、容錯的實時計算系統(tǒng)包括Storm基礎、原理、Topology、StormSpout、StormBolt、StormStream、Strom并發(fā)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(fā)布訂閱消息系統(tǒng)它可以處理消費者規(guī)模的網(wǎng)站中的所有動作流數(shù)據(jù)SPARK的SQL、SPARK的DataFrame對象、SPARK的Stream
網(wǎng)站流量分析項目	通過在網(wǎng)站的前臺頁面中進行js埋點收集用戶訪問網(wǎng)站的行為信息，再由大數(shù)據(jù)技術進行分析進而得到網(wǎng)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(wǎng)站針對性的做出升級改進，提高整個網(wǎng)站的訪問效率，提升用戶粘度。整個系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)傳遞、數(shù)據(jù)分析三部分，數(shù)據(jù)分析又分為離線數(shù)據(jù)分析和實時數(shù)據(jù)分析，應對數(shù)據(jù)分析的不同的實時性需求。
大數(shù)據(jù)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(shù)式編程的各種特性。Scala視一切數(shù)據(jù)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(fā)模型，與Akka框架自然契合，是一種基于數(shù)據(jù)共享、以鎖為主要機制的并發(fā)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(huán)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(shù)、Class類、ClassCase樣例類模式匹配、traits、extends、函數(shù)式編程、高階函數(shù)、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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)處理生態(tài)系統(tǒng)，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(shù)據(jù)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(tài)豐富、應用范圍廣泛的特點。在大數(shù)據(jù)技術中，數(shù)據(jù)獲取是第一步驟，其中利用爬蟲獲取互聯(lián)網(wǎng)中公開的數(shù)據(jù)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(fā)能力
數(shù)據(jù)可視化	數(shù)據(jù)可視化技術是大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘分析
學習版塊	學習內容
算法、R語言數(shù)據(jù)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(tǒng)計分析、繪圖的語言和操作環(huán)境。數(shù)據(jù)挖掘是基于數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)建模得到數(shù)據(jù)規(guī)律從而進行事實預測的技術。本節(jié)以R語言為環(huán)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(jīng)網(wǎng)絡等算法,來實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘相關能力并為后續(xù)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?yōu)檎嬲龁栴}的解決者
用戶畫像推薦系統(tǒng)項目	基于電商網(wǎng)站的業(yè)務數(shù)據(jù)、訪問日志構建用戶的畫像描述用戶特征為后續(xù)精準營銷提供數(shù)據(jù)基礎。通過收集業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中結構化數(shù)據(jù)、日志系統(tǒng)中訪問日志信息構建基于hive的數(shù)據(jù)倉庫，使用spark作為計算引擎實現(xiàn)用戶畫像?；趨f(xié)同過濾算法實現(xiàn)基于商品的推薦系統(tǒng)，為電商網(wǎng)站商品推薦提供支持。通過收集日志系統(tǒng)信息到kafka、獲取用戶畫像數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源，通過sparkstraming作為計算引擎實現(xiàn)商品推薦

大數(shù)據(jù)工程師需要具備哪些能力

1.大數(shù)據(jù)架構的工具與組件。數(shù)據(jù)工程師更關注分析基礎架構，因此所需的大部分技能都是以架構為中心的。
2.深入了解SQL和其它數(shù)據(jù)庫解決方案。數(shù)據(jù)工程師需要熟悉數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，深入了解SQL至關重要。
3.數(shù)據(jù)倉庫和ETL工具。數(shù)據(jù)倉庫和ETL經(jīng)驗對于數(shù)據(jù)工程師至關重要。像Redshift或Panoply這樣的數(shù)據(jù)倉庫解決方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。

三大優(yōu)勢，助你快速掌握大數(shù)據(jù)核心

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(yè)工作流程。

云主機實驗環(huán)境

達內教育配備ucloud云服務器，提供完全真實的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)開發(fā)部署環(huán)境。

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(jīng)驗。

項目多

云主機

重實踐

達內項目峰會，更貼近企業(yè)需求

一線工程師聯(lián)手打造

和一線講師一起協(xié)作。老師提供指導，學員獨立自主開發(fā)，完成實戰(zhàn)課題。

實戰(zhàn)項目操作流程

以企業(yè)內部開發(fā)項目流程為樣例進行分步驟拆解，全程參與項目所有環(huán)節(jié)。

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(shù)據(jù)開發(fā)技能。

熱門行業(yè)項目案例

選取熱門的行業(yè)作為項目來源。比如：北京二手房項目，電商平臺項目。

大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師應掌握的技術

1. HBase。HBase是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，它不同于一般的關系數(shù)據(jù)庫，更適合于非結構化數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。
2.phoenix。phoenix是用Java編寫的基于JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態(tài)列、散列加載、查詢服務器、追蹤、事務、用戶自定義函數(shù)、二級索引、命名空間映射、數(shù)據(jù)收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握其原理和使用方法。

實力講師匯聚，實戰(zhàn)經(jīng)驗傾囊相授