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北京阿博泰克北大青鸟信息技术有限公司
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北京Java培哪家好

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上课时段: 详见内容

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授课学校: 北京阿博泰克北大青鸟信息技术有限公司

教学点: 全国分校

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联系人:李老师

课程介绍
课工场教育科技有限公司是北京大学优秀校办企业,北大青鸟集团旗下大学生高端品牌,专注于各大企业IT岗位专业人才培养,成立于2015年,注册资本1000万。

课工场紧跟技术发展潮流,针对企业对最新技术的岗位需求,研发出能够使大学生快速高效掌握的技术课程体系。课工场邀请北京大学教授、北美大数据专家、行业一线专家参与技术方向把控、课程研发及教学实施。通过智慧教材、人工智能学习平台及领先的教育理念,为学员提供更好的学习体验和更好的学习效果。课工场为学员提供了全面的就业服务体系,配备了完善的就业保障。同时,课工场响应国家关于产教融合的政策,与全国高校在新工科建设、师资培训、专业共建及实践基地等方面进行深入合作。

截止2018年,课工场筛选青鸟体系内致力于大学生市场的实力雄厚的校区,在全国30余座城市建设课工场校区50余所,合作院校达207所,学员已经超过5万人。

企业使命要求我们始终回馈学员——选定风口行业,提供更优质的服务,帮助我们的学员高薪就业成了最可靠的保证。

2017年高薪就业数据:

大数据专业版学员平均就业薪资突破平均月薪15000元

互联网数据正在进入野蛮生长的阶段,整个互联网步入到大数据时代,同时大数据技术也在AI和机器学习方面提供了重要支撑。课工场整合学科资源优势,以大数据为主要方向,进行职业化创新产品研究,面向行业和产业需求培养大数据时代下的应用型、复合型的综合素质人才。

课工场大数据学院就业学员遍布北京、武汉、南京、深圳等主流一二线城市的互联网企业,并顺利高薪(平均薪资17-26K)就职大型(如BAT、搜狗)互联网企业,成为行业的佼佼者。

应届毕业生高薪就业数据:

通过不到半年的大数据就业课程学习,一名学员以应届毕业生的身份成功入职搜狗公司, 年薪达到惊人的 刷新了大数据课程首次就业最高薪!

大咖团针对行业的快速变化,课工场建设并维护327人的行业一线互联网企业专家,由他们对课工场的行业技术风向和知识内容进行审核把关,并直接参与课程研发和提供授课服务;大咖团队成员不乏来自BAT的技术专家,技术公司的CTO和CEO,超过10年研发经验的技术大牛。大咖团将大力提升培训体系的技术含量与学术水平,将及时掌握的IT应用产业发展需求,转化为世界顶尖的IT培训体系,以期给学员更贴近高薪就业需求的优质产品。

行业现状
你所知道的互联网巨头都在使用Java!
互联网巨头都在使用Java
阿里、腾讯、百度、今日头条、滴滴等企业都在使用Java技术Java技术已经根植各行各业产品开发

互联网架构师培训班
Java高端培训班

Java应聘技能

《互联网架构师》课程从企业实际需求出发

Java培训哪家好

课程安排
课程阶段大纲

Java培训课程有哪些

课程内容
所处阶段 主讲内容 技术要点 学习目标
JavaEE Java基础 1.搭建Java开发环境
2.变量的定义
3.数据类型与运算符
4.循环结构与选择结构
5.数组
6.项目实战-吃货联盟订餐系统
 
 
 
 
 
可掌握的核心能力
1.掌握JavaSE核心技术
2.能够灵活运用Java常用API解决实际问题
3.能够使用MySQL操作和管理数据
可解决的现实问题
能够完成基于面向对象思想的JavaSE项目开发
市场价值
Java入门阶段,尚不能满足企业需求
Java面向对象 1.类和对象
2.面向对象的三大特性:封装、继承、多态
3.面向对象思想程序设计
4.抽象类和抽象方法
5.接口
6.异常
7.项目实战-QuickHit
8.正则表达式
9.开发工具:Maven、Git、IDEA
Java高级特性 1.集合
2.实用类和泛型
3.Java I/O与序列化
4.Java反射机制
5.注解的原理
6.多线程编程
7.网络编程
8.XML、JSON解析的方法
9.常用设计模式
10.项目实战-超市会员管理系统
11.项目实战-TXT迷你小说阅读器
MySQL 1.MySQL安装与SQLyog的使用
2.DDL语句:建库、建表、改表、删除表
3.DML语句:添加、删除、修改
4.DQL语句:查询
5.MySQL高阶语法:连接查询、排序、分页、
子查询、聚合函数、分组查询
6.MySQL事务(ACID原则、事务实现)
7.视图
8.索引
9.导入导出
10.MySQL进阶训练
 
所处阶段 主讲内容 技术要点 学习目标
  Java Web  
2.JS基础
3.Tomcat
4.JSP
5.JDBC编程
6.Servlet
7.项目实战——新闻发布系统
 
可掌握的核心能力
1.掌握JavaEE核心技术
2.掌握Java SSM框架的使用
3.能够完成Java Web项目
4. 熟悉Linux编程的基本使用
 
可解决的现实问题
能够完成Java Web项目
能够搭建Linux环境并进行shell编程
市场价值
可胜任初级Java工程师的工作需求,月薪8000-10000元
SSM 1.MyBatis原理及使用
2.Spring概述
3.Spring IoC和AOP
4.Spring和MyBatis整合
5.Spring MVC
6.Sping Boot
7.SSM框架整合
8.项目-超市订单管理系统
Linux编程 1.Linux VM 环境搭建
2.基本Linux命令
3.SSH配置
4.Linux Shell编程
5.Linux环境安装MySQL与Tomcat
6.Linux部署Java Web应用
Hadoop ELK 1.ELK综述
2.ELK安装与配置
3.数据清洗/处理和导入– Logstash vs. Filebeat
4.数据存储与管理
5.数据搜索与分析
6.项目实战
 
 
 
 
 
 
 
 
 
HDFS 1.大数据概述
2.Hadoop生态圈概述
3.大数据分布式处理的基本方法
4.Hadoop架构及核心模块
5.HDFS基本文件操作命令
6.HDFS编程
7.用Java实现HDFS文件操作
MapReduce 1.MapReduce分布式计算的基本原理
2.使用Java进行MapReduce编程3.MapReduce任务执行
 
所处阶段 主讲内容 技术要点 学习目标
   
 
Hive
1.Hive的作用、优势和基本架构
2.Hive数据类型、元数据、存储模型
3.Hive DDL、DML、数据查询4.Hive   高   级   特  性5.Hive函数、自定义函数6.Hive性能调优
 
 
 
 
 
可掌握的核心能力                      
1.通过ELK了解数据处理的整个过程
2.掌握Hadoop平台核心技术      
3.掌握Hive开发
4.掌握HBase开发
5.掌握离线项目开发所需技能
可解决的现实问题
能够完成基于Hadoop的离线大数据项目
市场价值
可胜任初级大数据离线处理工作,如ETL工程
师,Hive工程师,数据仓库工程师,HBase工程师等,月薪10000-13000元
 
 
 
 
HBase
1.NoSQL综述
2.HBase的基本概念
3.HBase架构、数据模型
4.HBase数据导入
5.HBase数据查询              
6. 使 用 Shell 操 作 HBase 7.HBase API与数据读取优化8.Phoenix的使用
9.Hive操作HBase表
10.HBase高级操作
 
 
Sqoop
1.Sqoop 介 绍2.Sqoop常用命令使用
3.使用Sqoop完成从RDB到HDFS的数据迁移
4.使用Sqoop完成从RDB到Hive的数据迁移
5.使用Sqoop完成从Hive到RDB的数据迁移
离线项目实战 项目实战-电子商务消费行为分析
 
 
 
 
 
 
 
Spark
 
 
 
 
Scala编程
1.Scala开发环境设置
2.变量与方法
3.数据类型与集合
4.Scala函数编写   
5.类和特征以及对象
6.Scala高级
7.Scala(Regular Expression)正则表达式
8.ScalaAPI及使用
9.Scala中的Java集成使用
10.Scala异常处理
 
可掌握的核心能力
1.掌握Scala基本编程               
2.掌握Spark架构基本内容及原理
3.掌握Spark开发及使用
4.了解Spark机器学习
可解决的现实问题
能够完成基于Scala的Spark代码开发
 
 
Spark Core
  1. Spark概述及架构
  2. RDD 概述
  3. RDDTransformation&Actio
  4. 数据分区(Partition)与Shuffle
  5. RDD 缓存与检查点
  6. Spark Shell
  7. Spark RDD应用
市场价值
大数据知识提升阶段,可掌握Spark基本原理及使用,可胜任Spark开发工作,如Spark开发工程师,大数据实时处理工程师等,月薪14000-16000元
 
所处阶段 主讲内容 技术要点 学习目标
  Spark SQL 1.Spark SQL API介绍
2.Spark SQL优化器
3.DataFrame与Dataset
4.Spark SQL集成Hive
5.Spark SQL Shell编程
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Spark GraphX 1.Spark GraphX 数据模型及API
2.图形数据分析管道 - 案例介绍
3.项目练习 - 航班飞行网图分析
Spark 机器学习 1.机器学习的步骤
2.Spark MLlib概述
  1. Spark MLlib数据类型
  2. Labeled Point概念
5.SVM分类介绍
6.K-Means聚类介绍
7.Spark ML介绍
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Python
 
 
Python编程
1.Python环境搭建及Python数据类型2.Python基础及函数
3.Python I/O及文件读写4.Python面向对象编程5.NumPy及Pandas库
 
 
 
 
可掌握的核心能力           
1.掌握Python基本使用    
2.掌握Python核心库的使用
3.掌握Python爬虫           
4.掌握Python简单数据分析5.理解Python机器学习
可解决的现实问题
能够完成Python爬虫项目的开发  会使用Python进行简单的数据分析
市场价值
可胜任Python爬虫工程师,初级机器学习工程师工作,月薪16000-20000元
 
 
Python数据爬取
  1. Python实施Web数据爬取的基本原理和方法
  2. 使用LXML Python库进行Web数据爬取3.Scrapy 进 行 Web 数 据 爬 取4.PySpider服务进行Web数据爬取       5.实战爬取领英公共数据
6.实战爬取雅虎金融数据
 
 
Python数据采集/ 整理与清洗
1.数据采集的数据源与基本方法
2.数据清洗的基本流程与方法                    3.使用Python实施数据清洗                      4.使用Python实施数据校验                       5.元数据并理解其在大数据环境中的重要作用
6.数据存储/处理/集成/分析/服务等基本概论
 
 
Python机器学习
1.机器学习概述
2.Spark机器学习数据结构及流程
3.机器学习模型概述                   4.分类(Classification)模型     5.聚类(Clustering)模型         6.推荐(Recommendation)模型7.sklearn库的使用
8.项目实战:图像分析
Java培训机构学校
Java培训课程
项目截图
微服务项目实战
01 票务一大觅网
功能:面向互联网用户的在线票务电商系统,用户可以通过大觅网实现演出票的选座、购买等,并过平台进行第三方登录和支付,以及接入百度地图实现剧场定位。
架构:基于Spring Cloud的分布式微服务架构
技术:SpringCloud、SpringBoot、ZooKeeper、Docker、Jenkins、MyBatis、Elasticsearch、Redis、RabbitMQ、SonarQube
、Nexus、ElasticSearch、ELK、Nginx、Jenkins、Mycat+MySQL
特色:1、微服务架构(Spring Cloud)+前后端分离
2、高并发下保证数据的最终一致性
3、采用Mycat+MySQL实现解耦、读写分离、集群和热切换
4、采用Docker进行环境搭建和自动化部署
5、使用Jenkins实现CI/CD
6、接入百度地图实现剧场定位
7、使用Elasticsearch实现分布式搜索
02 电商—1号店双11抢购
特色:实现电商系统的双11商品抢购业务,用户可以在平台上进行商品抢购、秒杀
架构:基于Dubbox的分布式微服架构
技术:SpringBoot、Dubbox、ZooKeeper、MyBatis、RedisActiveMQ、Nginx、Docker、Git、Maven等
特色:1、微服架构(Dubbox)+前后端分离
2、分布式并发处理解决方案
3、采用Docker进行环境搭建和自动化部署
4、微信登录及微信支付、支付宝支付的接入
03 旅游—爱旅行
功能:面向互联网的O2O旅游资源整合平台,用户可以通过平台进行第三方酒店、机票、景点门票的预订
架构:分布式集群架构
技术:SSM、Maven、Git、Solr、代码生成器、Swagger、MySQL(主从)、 Nginx、 Tomcat、 Redis 、Docker、 Hadoop、
Tengine+LUA+GM等
特色:1、分布式集群架构+前后端分离
2、使用Maven构建多模块项目
3、采用代码生成器提高项目开发效率
4、采用Solr做为搜索引擎框架实现全文检索
5、采用Hadoop完成热门搜索功能的开发,实现用户需求定制
6、微信登录及微信支付、支付宝支付的接入
7、使用Tengine+LUA+GM实现图片的自动化处理
04爬虫—数据调研平台
功能:针对企业内部使用的数据分析平台,用户可以使用数据调研平台进行规则配置以及招聘岗位的技术数据爬取、下载、分析等
架构:垂直架构
技术:SSM、Jsoup网络爬虫、Echart图标分析、IKAnalyzer分词技术、Bootstrap
特色:1、深入爬虫原理,突破对应网站爬虫限制
2、多线程网络爬虫,实现高效爬虫
3、不同网站规则抽取配置,锻炼学员的空间想象能力
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