北京大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師培訓(xùn)課程

1.技術(shù)新、內(nèi)容全：課程的技術(shù)點(diǎn)全面，全部都是當(dāng)前行業(yè)內(nèi)流行、新版的Java、數(shù)據(jù)庫(kù)、前端、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
2.采用案例式教學(xué)：整個(gè)課程以案例為主線，貫串學(xué)習(xí)知識(shí)點(diǎn)和技術(shù)點(diǎn)。通過專家講師和企業(yè)導(dǎo)師的帶領(lǐng)，使學(xué)員可以具有獨(dú)立開發(fā)大型網(wǎng)站的能力。
3.編碼、設(shè)計(jì)規(guī)范：課程中的項(xiàng)目案例完全采用企業(yè)編碼規(guī)范和設(shè)計(jì)規(guī)范，例如阿里巴巴Java規(guī)范、合作企業(yè)Java規(guī)范等，提高學(xué)員編碼規(guī)范性，增強(qiáng)程序的可讀性和維護(hù)性。
4.企業(yè)大牛指導(dǎo)項(xiàng)目：為了要學(xué)員畢業(yè)后快速適應(yīng)企業(yè)環(huán)境，特地從IT名企引入技術(shù)總監(jiān)或項(xiàng)目經(jīng)理，作為學(xué)員的項(xiàng)目導(dǎo)師，指導(dǎo)和管理項(xiàng)目研發(fā)過程、要學(xué)員真正體驗(yàn)企業(yè)開發(fā)過程。
5.企業(yè)項(xiàng)目作實(shí)戰(zhàn)：很多培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的項(xiàng)目案例都是采用模仿或閉門造車形成的，從而導(dǎo)致培訓(xùn)學(xué)習(xí)和企業(yè)要求的存在一定的差異，為了彌補(bǔ)這個(gè)差異，我們是家將真實(shí)企業(yè)項(xiàng)目引入課程的機(jī)構(gòu)。
6.項(xiàng)目開發(fā)模式先進(jìn)：項(xiàng)目開發(fā)過程也采用目前新的項(xiàng)目開發(fā)模式，比如敏捷模式等，與大型互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)技術(shù)同步。
7.擁有企業(yè)項(xiàng)目環(huán)境：學(xué)員擁有24小時(shí)機(jī)房和實(shí)驗(yàn)服務(wù)器，可熟悉項(xiàng)目開發(fā)中立項(xiàng)、分析、設(shè)計(jì)、編碼、測(cè)試、實(shí)施、維護(hù)等真實(shí)流程及相關(guān)工作。
8.注重素質(zhì)和能力培養(yǎng)：注重綜合素質(zhì)能力的培養(yǎng)，主要包括技術(shù)應(yīng)用能力、分析設(shè)計(jì)能力、團(tuán)隊(duì)合作、職業(yè)素養(yǎng)等，提升學(xué)員的企業(yè)工作能力。
9.注重方法和思維培養(yǎng)：授人以魚、不如授人以漁，我們授課過程不僅注重技術(shù)點(diǎn)培養(yǎng)、更側(cè)重于方法和思維培養(yǎng)，提升學(xué)員養(yǎng)成后續(xù)自我提升的能力。

1.掌握所有Java、數(shù)據(jù)庫(kù)、前端、大數(shù)據(jù)開發(fā)的技能，積累大型項(xiàng)目的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
2.通過Java面向?qū)ο蠓治雠c設(shè)計(jì)思想的學(xué)習(xí)，可以獨(dú)立分析問題、解決問題并實(shí)現(xiàn)。
3.通過MySQL、MongoDB、Redis、HBase等數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的學(xué)習(xí)，熟悉維護(hù)、優(yōu)化、安全設(shè)置的使用，精通SQL編寫和數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)。
4.通過JavaScript、jQuery和H5/CSS3等技術(shù)的學(xué)習(xí)，可以承擔(dān)前端工程師的工作、制作出精美的、用戶體驗(yàn)度高的網(wǎng)頁(yè)。
5.通過Hadoop、HDFS、Map Reduce、Hive、Sqoop ETL、Azkaban、Ooize、Impala等技術(shù)的學(xué)習(xí)，可以完成大數(shù)據(jù)離線分析、截取和處理計(jì)算的任務(wù)。
6.通過Zookeeper、HBase、Redis、MongoDB、Storm、Kafka、Flume等分布式技術(shù)的學(xué)習(xí)，可以高效實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算。
7.通過Scala、Spark、Streaming、機(jī)器學(xué)習(xí)、常見算法、Python等技術(shù)的學(xué)習(xí)，可以使用大數(shù)據(jù)領(lǐng)域非常流行的技術(shù)完成離線和實(shí)時(shí)計(jì)算業(yè)務(wù)模塊的開發(fā)并對(duì)當(dāng)前產(chǎn)品中的各種用戶行為進(jìn)行復(fù)雜的分析。
8.培養(yǎng)出具有職業(yè)素養(yǎng)和能力的、符合企業(yè)需求的大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師和數(shù)據(jù)分析師。

第 一階段：大數(shù)據(jù)入門基礎(chǔ)（22天）
大數(shù)據(jù)入門基礎(chǔ)綜合案例——
Java語(yǔ)言基礎(chǔ)；Java面向?qū)ο缶幊�；JavaSE核心類庫(kù)；Java分析與設(shè)計(jì)
通用技術(shù)綜合案例——
數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)；JDBC技術(shù)；Linux技術(shù)；H5/CSS3/JS技術(shù)；Servlet技術(shù)；JSP技術(shù)；AJAX技術(shù)
第二階段：大數(shù)據(jù)Hadoop技術(shù)（10天）
搜狗搜索日志分析系統(tǒng)——
大數(shù)據(jù)概論；訪問HDFS；HDFS分布式文件系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制；Hadoop I/O詳解；Map Reduce應(yīng)用編程開發(fā)；Map Reduce的工作機(jī)制與YARN平臺(tái)
第三階段：大數(shù)據(jù)離線分析技術(shù)（10天）
新浪微博數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)——
Hive基礎(chǔ)；Hive數(shù)據(jù)定義與操作；Hive內(nèi)置函數(shù)和UDF；Azkaban工作流引擎；Ooize；Impala
第四階段：大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù)（22天）
網(wǎng)絡(luò)流量流向異常賬號(hào)統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目——
Zookeeper分布式協(xié)調(diào)系統(tǒng)與HBase安裝部署；HBase核心功能模塊和基本概念；MapReduce批量操作；Redis集群及應(yīng)用；MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)；Kudu列式存儲(chǔ)系統(tǒng)；Storm；Kafaka；Flume海量日志采集系統(tǒng)
第五階段：Spark數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、分析算法、Python等（34天）
網(wǎng)上商城數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)——
Scala基礎(chǔ)知識(shí)；Scala面向?qū)ο缶幊蹋籗park簡(jiǎn)介+安裝部署；Spark核心機(jī)制/Spark核心原理；Spark SQL與Dataset開發(fā)；Spark Streaming開發(fā)；SparkR語(yǔ)言與GraphX；Mllib和機(jī)器學(xué)習(xí)算法；Tachyon（alluxio）分布式內(nèi)存文件系統(tǒng)
Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲——
初識(shí)Python；映像和集 合類型；面向?qū)ο缶幊�；網(wǎng)絡(luò)編程和多線程；python大數(shù)據(jù)算法實(shí)例