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大数据管理工程师

就业方向

      互联网科技公司、电子商务公司、信息技术公司、数据管理中心、大数据系统研发、大数据应用开发、大数据分析

课程简介

      Oracle 数据库开发、JDBC数据处理、AJAX 框架、Hadoop、Scala语言、Spark搭建及使用




第一阶段
(公共课程)

      计算机基础、Office软件、Flash、Photoshop

      素质训练:QT1职业生涯规划

第二阶段
(JAVA设计和编程思想)

      1、Java语言、Java环境变量、变量、运算符、表达式、分支语句、循环语句、数组、数组应用,行业规范。双色球抽奖程序实现。
      2、类、对象、属性、方法、构造、封装、继承、多态、重写、重载、访问权限控制符、this和super、static、单例设计模式、final、抽象类和接口、模板设计模式、内部类。
      3、Java核心类、Java字符串、日期处理、包装类、集合、数据结构、异常和异常处理、Java IQ、多线程编程、线程同步机制、并发包、JAVA网络编程、Java泛型、Java反射机制。
      4、设计原则、设计模式、常见算法、Java新特性、Maven使用SVN版本管理。

      素质训练:QT2社交礼仪

第三阶段
(数据库技术和Web基础)

      1、SQL语句、SQL语句原理、SQL语句优化、表、视图、序列、索引、Oracle数据字典、Oracle数据库PL/SQL开发、数据库设计原则。
      2、JDBC核心API、JDBC优化技术(缓存技术、批处理技术、数据库连接池)。
      3、XML语法、XML解析(SAX、DOM、Dom4j)。
      4、基本文档结构、链接、列表、表格、表单;CSS基础语法、盒子模型、浮动布局、定位;Java Script语言基础、DOM编程、事件模型等。
      5、HTML5(H5)JQuery、JQuery对象、元素选择、DOM、操作、CSS操作、动画效果、JQuery插件。
      6、Ajax基础、XHR对象、Ajax设计模式、JSON技术、RESTFUL技术。

      素质训练:QT3:职场礼仪

第四阶段
(JAVA Web技术和主流框架)

      1、JSP语法、JSP标记、自定义标记、JSTL和EL表达式、JSP新特性、MVC设计模式、Service生命周期及Servlet服务器、Servlet过滤器和监听器、Tomcat配置和部署。
      2、Spring Ioc、Ioc注入技巧、对象高级配装配(自动装配、模板装配、组件扫描特性、FactoryBean、对象生命周期)、Spring 、AOP、原理、      Aspectj、SpringJDBC支持
      3、MyBatis映射基础,DQL映射,DML映射,结果集映射,高级动态SQL映射,SqlSession的使用,Spring MyBatis整合
      4、Redis原理、Redis命令、Java Redis API、Spring Redis整合、Redis集群和缓存
      5、Nginx原理、Nginx环境、Nginx、虚拟机、Nginx反向代理、Tomcat服务器集成、NginxURL 重写、Session共享技术
      6、Struts2控制流程、OgnI、Action、Interceptor、Result、FreeMarker、Struts2标记库、Struts2扩展、Strtus2应用、HibemateAPI、Hibemate实体映射技术、Hibemate关系映射技巧、HQL查询、Hibernate缓存技术、SSH整合

 

      素质训练:QT4:生活礼仪

第五阶段
(Linux精讲)

      1、安装Linux至硬盘,获取信息和搜索应用程序,进阶:修复受损的Grub,关于超级用户root,依赖于发行版本的系统管理工具,关于硬件驱动程序,进阶:配置Grub,CSS预处理器LESS框架使用;CSS组件框架编写。
      2、软件包管理,磁盘管理,高级硬盘管理RAID和LVM,进阶:备份你的工作和系统,用户与用户组基础,管理、查看、切换用户 /etc/...文件,进程管理。
      3、正则表达式,字符集和单词、字符类Shell脚本编 程,脚本执行命令和控制语句,Shell定制,个性化设置:修改.bashrc文件。
      4、系统引导,管理守护进程,通过xinetd启动SSH服务,配置inetd,Apache基础,设置Apache服务器,使用PHP+MySQL。

 

      素质训练:QT5言谈礼仪

第六阶段
(大数据技术)

      1.Hadoop基础和环境搭建,HDFS体系结构、MapReduce;Hadoop的集群模式、HDFS联盟、利用ZooKeeper来实现Hadoop集群的HA(高可用性)功能,Yarn的任务调度机制,Apache Hive,Pig数据处理,集成Hadoop和Sqoop、Flume以及Apache KafKa来实现数据的交换,安装部署HBase,Stomm;
      2.Scala环境搭建、Scala基础语法、模式匹配、重载与构造器、MapReduce、元组、继承、StringContext,Option Some None,Tuple;集合方法和运算,future对象同步处理和异步处理返回结果;
      3.Spark和Hadoop已成为目前大数据处理领域的核心框架。课程体系详细讲解Spark搭建,Spark-shell的使用,Spark-submit提交应用,Spark的内核设计和实现,并对内核中的实现架构、运行原理进行详细的讲解;Spark生态习题中的各个组件,包括:SparkCore,SharkSQL和SparkStreaming等等。

      素质训练:QT6模拟面试

综合项目评审与就业服务

综合考核与项目实训:

      技术考核:行业知识、系统设计、
      素质考核:行为礼仪、职场礼仪、生活礼仪、职业生涯规划、模拟面试
      项目实训: 山西省精准扶贫大数据平台、
                    实时非法网站监测、
                    汽车销售数据分析系统
      项目答辩

计算机信息管理专业     计算机信息管理专业

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