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成都武侯区商业数据分析师培训班哪里有

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大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。它具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据分析培训机构可以让你快速掌握大数据的专业知识点

课程内容

Java基础 


   1、Java发展历史、jdk下载安装 、环境变量配置;
2、编码规范、注释、常量、变量、数据类型:基本数据类型、引用数据类型 类型之间转换算数运算符、赋值运算符、比较运算符、逻辑运算符、位运算符、三目运算符;
3、if语句、switch语句、while语句、dowhile语句 for语句、break、continue、return语句;
4、数组定义、数组的分类、数组创建方式、数组的赋值、数组遍历、数组的排序;
5、函数的定义、函数的调用、函数的参数、函数的返回值、函数的重载、数组有关的函数处理;6、面向对象思想、类的定义、对象的创建、构造函数、java对象内存分析、成员变量、局部变量、this关键字、封装、继承、重写 、向上转型、super关键字、static关键字、包机制、访问修饰符权限、多态、抽象类、接口、内部类 、方法值传递;7、API、Object类 String类、StringBuffer类、Stringbuilder类、Date类 Calendar类、包装类、Math类、System类、Scanner类、Random类 Class类、SimpleDateFormt类、正则表达式;8、异常概念、异常的分类、异常处理机制、自定义异常;9、i/o概念 、File 类、字节流、 字符流、 过滤流、压缩流、对象流;
10、集合类 Collection 、List、 ArrayList、LinkedList、Vertor、Set HashSet TreeSet 、LinkedHashSet、 Map、HashMap、TreeMap、HahsTable 泛型 自定义泛型;
11、线程方式、线程同步、线程死锁、线程通信、线程中断、线程让步;
12、阶段测试

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JavaWeb  


  1、认识前端、常用标签、表格、表单,css选择器、常用样式、浮动、定位;
2、新增结构化标签、表单新特性、多媒体支持,新增选择器、新增样式属性、2D和3D变形、动画过渡和动画;
3、ECMAScript基础、内置对象、事件处理、正则、DOM操作、BOM操作;
4、jQuery选择器、文档操作、元素遍历、动效、事件委托;
5、MySQL数据库安装、管理工具SQLyogEnt/Navicat安装、基本建库、建表、插入数据、修改数据SQL语句;
6、MySQL查询、子查询、多表连接查询、索引、视图、函数、触发器、存储过程、用户管理、数据备份与还原;
7、数据库设计;
8、MySQL数据库优化的方法和技巧、数据库常见问题总结、面试题讲解、阶段测试;
9、JDBC连接MYSQL数据库、CRUD(增删改查)基本数据操作、jdbc工具类简化CRUD开发、批量提交、TEXT二进制数据存取;
10、JDBC事务的概念及特性;
11、WEB服务器的工作原理、Tomcat的安装与启动运行、Tomcat的体系结构、在Tomcat中配置WEB虚拟目录与发布WEB应用程序的方式、设置目录的默认网页、使用Tomcat配置虚拟主机、WAR文件生成与使用;
12、HTTP协议详解;
13、数据库连接池原理分析、常用数据库连接池的配置及使用;
14、Servlet介绍、第一个Servlet程序、Servlet的工作流程及生命周期,使用@WebServlet注解,web.xml配置,Web目录结构、线程安全、ServletConfig、ServletContext
15、HttpServletRequest,HttpServletResponse请求与响应;
16、JSP入门:Jsp内置对象及属性范围,JSTL标签库,Taglib自定义标签 @page @include @taglib,EL表达式;
17、MVC设计模式;

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大数据开发工程师工作内容

数据处理

大数据开发工程师需要使用各种数据处理工具和技术来获取、清洗和转换数据。他们负责编写数据清洗和数据转换的代码,以确保数据格式正确,并符合分析需求。

大数据开发工程师

负责构建和维护数据仓库,以存储和管理大数据集。他们需要使用各种大数据工具和技术来处理和管理数据仓库,并确保数据的高可用性和可靠性。

数据分析

大数据开发工程师需要使用各种数据分析技术和工具来分析和挖掘数据集。他们需要编写数据分析程序,并将数据转换成可视化图表和报告,以帮助业务部门做出更明智的决策

优化性能

  大数据开发工程师需要对大数据应用程序进行优化,以确保程序能够高效地处理和分析数据。他们需要对程序进行调优,并采用最佳实践来提高应用程序的性能。

大数据分析师就业方向

就业方向


离线数据工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、数据采集工程师、数据支持工程师、BI商业分析师、数据可视化工程师、Hadoop工程师、Spark工程师。

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需要掌握的技术点


Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Scala、Python、SparkCore、Hive、SparkSQL、Presto、Sqoop、Datax、Flume、CDH、数仓架构、维度建模、Superset、Azkaban.Airflow等。

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