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山西山楂树实战培训

山楂树培训简介创办于2012年的山西山楂树科技有限公司旗下的山楂树网页设计实战培训，是山西以实战为主，专注交互设计和用户体验为主的培训机构，是一家快速高效培养符合创意产业和教育标准的设计师人才的专业机构。育人的关键在老师。山楂树网页设计实战培训由国内一线设计师发起，在平台上汇聚了众多奋斗在设计和开发领域线的明星设计师，师资雄厚，队伍精干，充分满足了不同类型人群的学习培训需求。山楂树的老师们均为业内企业设计骨干，设计能力强悍，实战经验丰富，力行师德规范，乐于分享、关爱学员，作战技能和作战技巧新鲜实用，团队合作意识浓厚，不仅能为学员们未来的设计之路提供重要的讯息和技术参考，更为设计人才的培养提供了有效的师资保障。人才的关键在培养。山楂树网页设计实战培训以输送实用创新人才为己任，用灵活高效的教学方法，将海角天涯的教育与实战有效结合，培养社会急需的设计人才，特别是IT公司互联网网页设计人才。山楂树的强大教学优势就是打造专业“实战”教学课堂、专注交互设计和用户体验，这是与其他培训机构的不同之处，也是山楂树鹤立鸡群的独特之处。较多15人的小班授课，保证一对一辅导；系统化学习网页设计深层理论；基础教学20%，视觉强化50%，商业实战30%；参与商业实战案例，获得提成挣回学费；学员毕业，推荐到优秀IT公司就业。这样的专业“实战”，让学员们免于重理论轻实战的留于形式，能够从容应对从业后激烈的竞争环境，能够在设计领域和开发领域攻无不克、战无不胜。在山楂树，你感受不到学校的呆板填鸭，你也感受不到培训班的囫囵快餐，你真真切切体会的是设计公司的实战氛围，实实在在掌握的是一个个实用实际的设计技巧和设计技法，不断积累的是一套套高效高端的设计操作经验。这样的交互设计，让学员们在较短的时间，有效提升设计能力，快速突破职业瓶颈。山楂树以自己的“实战”教学一次次验证着这样的事实：花您未来一个月的薪水，来投资您自己的人生；不是给您一份工作，而是给您一双翅膀，让您飞得更远更高！指导的关键在就业。山楂树网页设计实战培训以合作、规划、交流、实效四大就业保障系统为依托，和众多IT行业的企业形成联盟，注重职业规划，定期举办“山楂树交流会”，保证课程体系和实战性的结合，着力培养学院具体执行操作的设计能力，大力拓宽学员就业视野，竭力为梦想成为网页设计师的优秀学员免费推荐工作，为全国各大公司和互联网输送合格的设计人才，成就学员们的精彩职业人生。设计师是诠释美丽的人群，是能够化腐朽为神奇的人群。山楂树就是一个培养创造美诠释美的设计师的专业机构。山楂树育人真挚、拒绝平庸，实战、专注、精通、喜欢，是山楂树人的执著追求；山楂树精通软件、功于设计，兴趣、未来、前途、成就、高薪，是您选择山楂树的坚定不悔。茂盛的山楂树，花儿满树绽放，梦想就在这里起航，美丽从此开始蔓延，就在山西，就在太原，就在山楂树网页设计实战培训！

大数据

招生对象：课程内容：一、静态网页基础(HTML+CSS)1.难易程度：一颗星2.课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3.主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等4.描述如下：从技术层面来说，该阶段使用的技术代码很简单、易于学习、方便理解。从后期课程层来说，因为我们重点是大数据，但前期需要锻炼编程技术与思维。经过我们多年开发和授课的项目经理分析，满足这两点，目前市场上好理解和掌握的技术是J2EE，但J2EE又离不开页面技术。所以阶段我们的重点是页面技术。采用市场上主流的HTMl+CSS。二、JavaSE+JavaWeb1.难易程度：两颗星2.课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3.主要技术包括：java基础语法、java面向对象(类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等)、异常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式4.描述如下：称为Java基础，由浅入深的技术点、真实商业项目模块分析、多种存储方式的设计与实现。该阶段是前四个阶段重要的阶段，因为后面所有阶段的都要基于此阶段，也是学习大数据紧密度高的阶段。本阶段将次接触团队开发、产出具有前后台(阶段技术+第二阶段的技术综合应用)的真实项目。三、前端框架1.难易程序：两星2.课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)：64课时3.主要技术包括：JavaScript、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui4.描述如下：前两个阶段的基础上化静为动，可以实现让我们网页内容更加的丰富，当然如果从市场人员层面来说，有专业的前端设计人员，我们设计本阶段的目标在于前端的技术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。同时我们也将第二阶段的高级特性融入到本阶段。使学习者更上一层楼。四、企业级开发框架1.难易程序：三颗星2.课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3.主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4jslf4j整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webServiceCXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离4.描述如下：如果将整个JAVA课程比作一个糕点店，那前面三个阶段可以做出一个武大郎烧饼(因为是纯手工-太麻烦)，而学习框架是可以开一个星巴克(高科技设备-省时省力)。从J2EE开发工程师的任职要求来说，该阶段所用到的技术是必须掌握，而我们所授的课程是高于市场(市场上主流三大框架，我们进行七大框架技术传授)、而且有真实的商业项目驱动。需求文档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装手册等都会进行讲解。五、初识大数据1.难易程度：三颗星2.课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3.主要技术包括：大数据前篇(什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等)、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、LinuxShell编程(SHELL变量、循环控制、应用)、Hadoop入门(Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop)、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce应用(中间计算过程、Java操作MapReduce、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP端优化，COMBINER使用方法见,TOPK,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK与SED命令)4.描述如下：该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢?在前置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。现在，大数据呢?大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理。大数据当然是要处理数据，所以同样，数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。(你问我什么是集群?好，我有一大锅饭，我一个人可以吃完，但是要很久，现在我叫大家一起吃。一个人的时候叫人，人多了呢?是不是叫人群啊!)那么大数据可以初略的分为：大数据存储和大数据处理所以在这个阶段中呢，我们课程设计了大数据的标准：HADOOP大数据的运行呢并不是在咋们经常使用的WINDOWS7或者W10上面，而是现在使用广泛的系统：LINUX。六、大数据数据库1.难易程度：四颗星2.课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3.主要技术包括：Hive入门(Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制)、HiveShell编程(建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图)、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、HbaseSHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块(REGION、HREGIONSERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成)、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)4.描述如下：该阶段设计是为了让大家在理解大数据如何处理大规模的数据的同时。简化咋们的编写程序时间，同时提高读取速度。怎么简化呢?在阶段中，如果需要进行复杂的业务关联与数据挖掘，自行编写MR程序是非常繁杂的。所以在这一阶段中我们引入了HIVE，大数据中的数据仓库。这里有一个关键字，数据仓库。我知道你要问我，所以我先说，数据仓库呢用来做数据挖掘分析的，通常是一个超大的数据中心，存储这些数据的呢，一般为ORACLE,DB2,等大型数据库，这些数据库通常用作实时的在线业务。总之，要基于数据仓库分析数据呢速度是相对较慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，学习起来相对简单，而HIVE呢就是这样一种工具，基于大数据的SQL查询工具，这一阶段呢还包括HBASE，它为大数据里面的数据库。纳闷了，不是学了一种叫做HIVE的数据“仓库”了么?HIVE是基于MR的所以查询起来相当慢，HBASE呢基于大数据可以做到实时的数据查询。一个主分析，另一个主查询七、实时数据采集1.难易程序：四颗星2.课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3.主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门(消息队列、应用场景、集群搭建)、KAFKA详解(分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试)、KAFKA高级使用(java开发、主要配置、优化项目)、数据可视化(图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图)、STORM入门(设计思想、应用场景、处理过程、集群安装)、STROM开发(STROMMVN开发、编写STORM本地程序)、STORM进阶(java开发、主要配置、优化项目)、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化4.描述如下：前面的阶段数据来源是基于已经存在的大规模数据集来做的，数据处理与分析过后的结果是存在一定延时的，通常处理的数据为前一天的数据。举例场景：网站防盗链，客户账户异常，实时征信，遇到这些场景基于前一天的数据分析出来过后呢?是否太晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分析。主要包括了：FLUME实时数据采集，采集的来源支持非常广泛，KAFKA数据数据接收与发送，STORM实时数据处理，数据处理秒级别八、SPARK数据分析1.难易程序：五颗星2.课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3.主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用(高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARKSQL、SPARK进阶(DATAFRAME、DATASET、SPARKSTREAMING原理、SPARKSTREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型)、SPARK高级编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高级应用(系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复)、SPARKMLKMEANS算法，SCALA隐式转化高级特性4.描述如下：同样先说前面的阶段，主要是阶段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的，包括机器学习，人工智能等。而且不适合做迭代计算。SPARK呢在分析上是作为MR的替代产品，怎么替代呢?先说他们的运行机制，HADOOP基于磁盘存储分析，而SPARK基于内存分析。我这么说你可能不懂，再形象一点，就像你要坐火车从北京到上海，MR就是绿皮火车，而SPARK是高铁或者磁悬浮。而SPARK呢是基于SCALA语言开发的，当然对SCALA支持好，所以课程中先学习SCALA开发语言。