成都学到牛牛
4.0分
微信号：191******27
专业解答各类课程问题、介绍师资和学校情况
Java大数据工程师培训课程通常包括以下内容：
第一部分：大数据基础——Java语言基础
Java语言基础：Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类。
HTML、CSS与Java：PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用。
JavaWeb和数据库：数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发。
第二部分：Linux&Hadoop生态体系
Linux体系。
Hadoop离线计算大纲。
分布式数据库Hbase。
数据仓库Hive。
数据迁移工具Sqoop。
Flume分布式日志框架。
第三部分：分布式计算框架和Spark&Storm生态体系
分布式计算框架：Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX图计算、实战一：基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二：新浪网(www********m.cn)。
Storm技术架构体系：Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战。
第四部分：大数据项目实战(一线公司真实项目)
数据获取。
数据处理。
数据分析。
数据展现。
数据应用。
第五部分：大数据分析—AI(人工智能)
DataAnalyze工作环境准备&数据分析基础。
数据可视化。
Python机器学习1。
Python机器学习2。
图像识别&神经网络。
自然语言处理&社交网络处理。
实战项目：户外设备识别分析。
Java大数据工程师培训课程通常包括以下内容：
第一部分：大数据基础——Java语言基础
Java语言基础：Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类。
HTML、CSS与Java：PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用。
JavaWeb和数据库：数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发。
第二部分：Linux&Hadoop生态体系
Linux体系。
Hadoop离线计算大纲。
分布式数据库Hbase。
数据仓库Hive。
数据迁移工具Sqoop。
Flume分布式日志框架。
第三部分：分布式计算框架和Spark&Storm生态体系
分布式计算框架：Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX图计算、实战一：基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二：新浪网(www********m.cn)。
Storm技术架构体系：Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战。
第四部分：大数据项目实战(一线公司真实项目)
数据获取。
数据处理。
数据分析。
数据展现。
数据应用。
第五部分：大数据分析—AI(人工智能)
DataAnalyze工作环境准备&数据分析基础。
数据可视化。
Python机器学习1。
Python机器学习2。
图像识别&神经网络。
自然语言处理&社交网络处理。
实战项目：户外设备识别分析。
Java大数据工程师培训课程通常包括以下内容：
第一部分：大数据基础——Java语言基础
Java语言基础：Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类。
HTML、CSS与Java：PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用。
JavaWeb和数据库：数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发。
第二部分：Linux&Hadoop生态体系
Linux体系。
Hadoop离线计算大纲。
分布式数据库Hbase。
数据仓库Hive。
数据迁移工具Sqoop。
Flume分布式日志框架。
第三部分：分布式计算框架和Spark&Storm生态体系
分布式计算框架：Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX图计算、实战一：基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二：新浪网(www********m.cn)。
Storm技术架构体系：Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战。
第四部分：大数据项目实战(一线公司真实项目)
数据获取。
数据处理。
数据分析。
数据展现。
数据应用。
第五部分：大数据分析—AI(人工智能)
DataAnalyze工作环境准备&数据分析基础。
数据可视化。
Python机器学习1。
Python机器学习2。
图像识别&神经网络。
自然语言处理&社交网络处理。
实战项目：户外设备识别分析。
通知：以上所展示的信息由机构或个人自行提供，内容的真实性、准确性和合法性由发布者自行负责，本站对此不承担任何保证责任。投诉建议请联系邮箱：eolpxx@126.com
