Java大数据工程师培训

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。