勵普教育合作機構(gòu)>浦東新區(qū)培訓(xùn)學(xué)校>上海浦東新區(qū)職坐標(biāo)IT培訓(xùn)
勵普教育合作機構(gòu)>浦東新區(qū)培訓(xùn)學(xué)校>上海浦東新區(qū)職坐標(biāo)IT培訓(xùn)
發(fā)布時間:2022-06-15 16:48:00來源：勵普教育綜合
隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，各類型公司對數(shù)據(jù)相關(guān)崗位的需求持續(xù)攀升。據(jù)統(tǒng)計目前世界五百強企業(yè)中，大多數(shù)企業(yè)都建立了數(shù)據(jù)分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，建立數(shù)據(jù)部門，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊。那么，上海很好的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機構(gòu)是哪個?一起來看看吧。
上海職坐標(biāo)IT培訓(xùn)就業(yè)，有完善的教學(xué)體系和高質(zhì)量的教學(xué)資源，上海高新企業(yè)、阿里云實訓(xùn)基地、阿里云MVP合作伙伴、騰訊課堂合作伙伴、各大高校戰(zhàn)略合作。
| 學(xué)習(xí)階段 | 課程大綱 |
| 第一階段 | HTML、擴展XHTML的使用、CSS樣式表、DIV+CSS布局、盒子模型等 |
| 第二階段 | Java編程語言、Java基礎(chǔ)語法、流程控制語句、Java數(shù)組、類的成員之代碼塊、靜態(tài)代碼塊與非靜態(tài)代碼塊、一維數(shù)組與多維數(shù)組、數(shù)組的常見算法分析、操作數(shù)組的工具類Arrays等 |
| 第三階段 | 面向?qū)ο蠛兔嫦蜻^程的理解、類和對象的創(chuàng)建與使用、封裝、JavaBean、繼承、多態(tài)、高級類特性、抽象類(abstract)，接口(interface)、常見設(shè)計模式、代理模式(Proxy)、內(nèi)部類、匿名內(nèi)部類等 |
| 第四階段 | 集合框架、泛型、File類、IO流、java進(jìn)程和線程、java同步操作synchronized、死鎖問題、線程間通訊、Mysql管理和連接、多條件查找、數(shù)據(jù)庫的事務(wù)處理、SQLz注入的防御等 |
| 第五階段 | Javascript精講、Servlet HTTP、JavaWeb開發(fā)環(huán)境的配置與使用、Servlet API調(diào)用、Servlet HttpServlet、Servlet生命周期、HttpServletRequest等 |
| 第六階段 | mybatis的架構(gòu)、springIoc容器裝配Bean(xml配置方式)、AOP的底層實現(xiàn)、Spring的事務(wù)管理、MyBatis和Spring整合工程結(jié)構(gòu)、SpringMVC框架使用、Hibernate框架、Hibernate體系結(jié)構(gòu)和核心API、Struts框架等 |
| 第七階段 | Linux運維、JVM調(diào)優(yōu)、Java并發(fā)技術(shù)、Redis、MongoDB、Mysql進(jìn)階、Mycat、Docker、Zookeeper、Dubbo、SpringCloud、爬蟲搜索、爬蟲框架、Hdoop、HDFS、MapReduce等 |
| 第八階段 | Hive原理和框架搭建、Hive命令、Hive常用函數(shù)、Hive編輯實踐、Sqoop數(shù)據(jù)傳輸、Hbase原理和框架搭建、Hbase命令使用、Flume日志數(shù)據(jù)采集聚合傳輸、Oozie、Azkaban、mapreduce、flume、azkaban、商品推薦的實現(xiàn)思路訓(xùn)練等 |
| 第九階段 | Storm、Kafka、Scala、Akka、Spark等10Python初級基礎(chǔ)知識、Python高級基礎(chǔ)知識、Python高級特性、IO操作、面向?qū)ο缶幊獭?nèi)建模塊和第三方模塊、網(wǎng)絡(luò)編程、界面編程、即時通訊系統(tǒng)等 |
常用的大數(shù)據(jù)分析方法
聚類分析。聚類與分類的不同在于，聚類所要求劃分的類是未知的。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動進(jìn)行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結(jié)論。不同研究者對于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。從實際應(yīng)用的角度看，聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)之一。而且聚類能夠作為一個獨立的工具獲得數(shù)據(jù)的分布狀況，觀察每一簇數(shù)據(jù)的特征，集中對特定的聚簇集合作進(jìn)一步地分析。聚類分析還可以作為其他算法(如分類和定性歸納算法)的預(yù)處理步驟。
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