大数据的学习内容里包含哪些java前期的语言基础?
大数据课程的前期包括Java 语言基础,Java 面向对象,JavaSE 核心 API ,JavaSE 核心 API,Java 数据库访问技术,Java Web服务端高级技术,MyBatis,Spring& SpringMVC等,后期以Zebra,hadoop,Scala,Spark,电商数据分析等为主。
远标教育为你解答:
初识Java
1java发展简史,主要特征
2java运行机制
3第一个Java程序,注释
4javac,java,javadoc等命令
5标识符与关键字
6变量的声明,初始化与应用
数据类型与运算符
1数据类型(基本,引用)
2类型转换
3转义字符
4Java运算符与表达式
流程控制
1选择控制语句if-else,
2选择控制语句switch-case
3循环控制语句while
4循环控制语句do-while
5循环控制语句for与增强型for
循环控制与数组
1循环控制break,continue与return
2循环标签
3数组的声明与初始化
4二维(多维)数组
5main方法命令行参数
类与对象
1面向对象的基本思想
2类与对象(声明,创建,使用)
3成员变量与方法(声明与应用)
4参数传递(基本数据类型与引用类型)
方法重载
1方法重载
2构造器
3构造器重载
4this的使用
访问权限
1包的使用(package,import)
2访问权限修饰符
3类的封装性(私有化,seter与geter)
4static(静态成员变量,方法,类)
5final(修饰变量,方法,类)
继承
1类的继承概念
2成员继承
3super的使用
4调用父类构造器
多态
1方法的重写与隐藏
2变量的隐藏
3利用继承实现多态
4继承下的类型转换
5instanceof
抽象类
1抽象类
2抽象方法
3继承抽象类
4抽象类与多态
接口
1接口概念与使用
2利用接口实现多态性
3接口与抽象类对比
4注解
内部类
1静态内部类
2成员内部类
3方法内部类(本地类)
4匿名内部类
5eclipse集成开发环境
常用类
1包装类
2String,StringBuilder,StringBuffer
3Math,Date,Calendar,Random,Scanner
异常处理
1异常处理概念
2try-catch-finally
3throwthrows
4自定义异常
集合(上)
1泛型基本介绍与优势
2类型通配符
3泛型类与泛型方法
4Collection接口
集合(下)
1List接口及实现类
2Set接口及实现类
3Map接口及实现类
IO流
1File类的使用字节流(InputStream与OutputStream)的使用
2字符流(Reader与Writer)的使用
3缓存流BufferedReader与BufferedWriter
反射
1类加载,链接与初始化
2ClassLoader的使用
3Class类的使用
4通过反射创建类的实例
多线程
1Thead创建线程
2Runnable接口创建线程
3线程的相关方法
4线程同步(wait,notify,notifyall)
5线程死锁
MySQL基本操作
1数据库,表结构相关概念
2MySQL数据库的配置与操作
3MyManagerLite
4三种注释
5MySQL数据类型
6表的相关操作
7查询数据(单表,多表),where条件
8插入,修改,删除数据
9别名使用
常用函数与内外连接
1流程控制相关函数if,case等
2常用字符串处理函数
3聚合函数与groupby子句
4分组过滤having
5排序orderby
6内连接cross(inner,natural)join
7using
8外连接left(right)outerjoin
JDBC
1JDBC概念
2java.sql相关接口
3JDBC数据库连接MySQL
4数据库连接池
html&css
1.html简介
2.html结构
3.html标签
4.html应用
5.css简介
6.css常用选择器
7.css应用
javascript
1.javascript简介
2.javascript数据类型
3.javascript流程控制
4.javascript编程
5.json对象简介及应用
6.jQuery简介及应用
Servlet&Jsp
1.Servlet简介
2.Servlet接口
3.Servlet生命周期
4.Servlet编程
5.jsp简介
6.jsp标签
7.jsp编程
第一阶段:Java语言基础
1、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。
2、HTML、CSS与JavaScript
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用。
3、JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕。
第二阶段: 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。
第三阶段:分布式计算框架
1、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、两个项目实战内容。
2、storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、两个实战内容。
第四阶段:大数据项目实战
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用。
第五阶段:大数据分析
1、Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、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、1个项目实战。
通过以上对Java+大数据学习路线的了解,我们可以看到学习大数据技术时,需要学员掌握一定的Java语言基础的,这也就意味着如果你是一名Java技术的初学者想要再去学习大数据技术,也是不错的选择。
数据库技术课程上什么内容好
一 数据库学习入门 数据库培训课程内容有哪些 至少应该包含以下几部分:数据库简介(包含一些基本概念和发展史);SQL语句;范式理论基础;数据库设计基础。二 数据库课程 数据库原理及应用讲述数据库原理,主要讲的是关系型数据库,如何进行数据库的设计,表的设计,以达到冗余最小,速度最快,数据库管理...
商务数据与应用学什么
商务数据与应用专业主要学习内容包括:1、商务数据分析与应用:这是该专业的核心课程,旨在培养学生的数据分析能力。2、网络营销:学习如何利用网络进行产品推广和市场拓展。3、统计学基础:为学生提供数据分析的基础理论知识。4、数据采集与处理:教授如何获取和处理数据,为数据分析做准备。5、数据可视化技术...
自学转行数据分析类岗位需要掌握哪些知识框架?
二、统计学基础 统计学是数据分析的理论基础,描述性统计以及各类统计图表的使用也早已深入到数据分析师的工作日常。在数据分析师的工作场景中,日常的基础原理便是统计学中的假设检验分析方法。此外,在后期的学习过程中,良好的统计学基础也可以为机器学习内容做铺垫。三、机器学习 机器学习更多作为数据建模...
统计学专业的学习内容有哪些?
统计学是一门研究数据收集、分析、解释、展示和组织的方法的学科。它涉及到许多不同的领域,包括经济学、生物学、社会科学等。以下是统计学专业的一些主要学习内容:1.概率论与数理统计:这是统计学的基础,包括概率的基本概念、随机变量及其分布、参数估计、假设检验等内容。2.描述性统计分析:这部分主要...
大数据学习一般都学什么内容?
如需学习大数据,推荐选择【达内教育】。大数据的学习内容有很多,大致如下:基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoopmapreducehdfsyarn:hadoop:Hadoop概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段:Flume...
数据处理包括哪几个方面的内容?
6、数据处理工具与技术:实际的数据处理工作通常借助各种数据处理工具和技术来完成。常用的数据处理工具包括Python中的pandas和numpy库、R语言中的dplyr和tidyverse包等。此外,还有一些数据处理平台和工具,如Excel、SPSS、Tableau等,提供了可视化界面和更高级的功能,方便用户进行数据处理和分析。综上,数据...
大数据要学什么?
大数据专业主要是数据开发和分析,学习难度大!但回报也高!大数据学习内容主要有:①JavaSE核心技术;②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发;③Spark相关技术、Scala基本编程;④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析;理解Python机器学习;⑤大数据项目开发实战,大数据系统管理优...
数据分析师学习方式是什么,数据分析师课程内容包括什么,数据分析师在...
一、课程层面第一级别:数据分析课程内容主要是从理论-实操-案例应用步步进阶,能让学员充分掌握概率论和统计理论基础,能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件,有良好的商业理解能力,能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析,并得出逻辑清晰的业务报告。?第二级别:在第一...
统计学学什么
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。它涉及概率论、数理统计学、统计推断、实验设计、抽样调查、数据挖掘等多个领域。统计学的主要目的是帮助人们从数据中发现规律和趋势,以便做出更准确的预测和决策。统计学的学习内容包括:1.概率论:研究随机事件的规律和概率分布。2.数理统计学:研究...
数据库开发工程师需要学习哪些课程?
希望通过这一课程的学习,使学生能对现代的算法设计及分析的基本工具能有较全面的掌握。9、数据结构 内容提要:介绍线性表及其链接存储结构与算法、数组与矩阵、堆栈与队列、广义表的存储结构与多元多项式表示、串与文本编辑、排序、树、图、文件结构。10、数据库系统原理 内容提要:介绍数据库系统的基本概念...
线露尼目: 大数据技术对Java基础的要求有: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.
让胡路区15219764992: 大数据时代需要学习哪些java知识 - ?
线露尼目: 大数据时代需要学习数据的存储和处理技术.大数据的存储主要是一些分布式文件系统,现在有好些分布式文件系统.比较火的就是GFS,HDFS前者是谷歌的内部使用的,后者是根据谷歌的相关论文用java开发的来源框架.hdfs可以学习.然后就是数据处理是学mapreduce,这是大数据出的不错的实现,可以基于hdfs实现大数据处理和优化存储.还有一个比较好的列式存储的数据库hbase,也是为了大数据儿生的非关系型数据库.然后就是一些辅助工具框架,比如:hive,pig,zookeeper,sqoop,flum.
让胡路区15219764992: 大数据专业主要学什么??
线露尼目: 大数据需要学的:1、Java编程技术;2、Linux命令;3、Hadoop;4、Hive;5、Avro与Protobuf;6、ZooKeeper;7、HBase;8、phoenix等.
让胡路区15219764992: Java大数据培训内容,大数据要学哪些课程? - ?
线露尼目: Java大数据课程体系有以下七个阶段的学习,详细每阶段学习内容可看官网介绍.第一阶段 Java语言基础 第二阶段 数据库 第三阶段 Web基础 第四阶段 Java Web技术和主流框架 第五阶段 Linux 第六阶段 大数据技术(Hadoop和Spark) 第七阶段 项目
让胡路区15219764992: 大数据必学的Java基础有哪些 - ?
线露尼目: 远标教育为你解答:初识Java1java发展简史,主要特征2java运行机制3第一个Java程序,注释4javac,java,javadoc等命令5标识符与关键字6变量的声明,初始化与应用 数据类型与运算符1数据类型(基本,引用)2类型转换3转义字符...
让胡路区15219764992: 大数据课程基础内容有哪些? - ?
线露尼目: 主要的内容有: 1、基础内容,javaSE和javaEE,属于基础内容 2、重点内容:Hadoop,spark,storm,其中Hadoop,spark需要重点掌握 3、升级内容:ES和机器学习,ES在今年后半年特别火,取代了很多传统的技术 课程方面,我建议你参照光环大数据的课程大纲,很专业,技术更新很快,了解的就这么多,希望对你有用!
让胡路区15219764992: 大数据学的内容包括哪些 - ?
线露尼目: 大数据开发的课程包括JAVA编程基础,前端JS数据库.Linxu基础等八大阶段.最后阶段是多个项目实操.
让胡路区15219764992: 大数据培训课程都包含哪些内容 - ?
线露尼目: 老男孩教育的大数据培训课程内容包括:Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban、Python与大数据分析等
让胡路区15219764992: 大数据都需要学什么? - ?
线露尼目: 基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis.hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍. 大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop. 大数据架...
让胡路区15219764992: 数据科学与大数据技术专业对数学的要求要多高,数学一般的人能学懂吗? - ?
线露尼目: 高,而且非常高.如果你数学不好,劝你不要选这个专业.涉及的课程包括:高等数学、线性代数、概率论与数理统计、高级语言程序设计(如C、C++)、离散数学、数据结构、信号处理原理、系统分析与控制、数字逻辑、人工智能导论、微计算机技术、操作系统、汇编语言程序设计、计算机原理、计算机系统结构、编译原理、计算机网络、专业英语阅读等.本科读的专业是数学与数学应用,将来可以直接攻读计算机专业硕士和博士.可见,数学和计算机是互通的,而且计算机专业需要一定的数学基础.