成都有什么好的j2ee公司

aaaahuihui 2012-05-10 11:57:02
成都有什么好的j2ee公司,要好点的。明年打算去成都,所以提前准备一下,求路过的人,随便说一下
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⼤数据培训课程安排 ⼤数据发展如⽕如荼,近年来,许多⼩伙伴都加⼊了⼤数据学习的⼤军,是⾃学还是参加专业的⼤数据培训,成了⼤家谈论的话题,但重点 是,不管是⾃学⼤数据技术还是参加⼤数据培训,都要有⼀个好的学习⽅法和科学的⼤数据学习课程,我今天就把成都科多⼤数据公司的培 训课程分享给⼤家,希望对学习⼤数据技术的⼩伙伴能有所帮助 上图如果看的不是很清楚,我⾃⼰做了⼀个简单介绍,⽤通俗易懂的话语讲解给各位 ps:第⼀⾄第四阶段是我将java基础添加上,如果有java基础的伙伴,⾃动跳到第五阶段从⼤数据技术开始 第⼀阶段: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):48课时 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,⽬前市场上最好理解和掌 握的技术是J2EE,但J2EE⼜离不开页⾯技术。所以第⼀阶段我们的重点是页⾯ 技术。采⽤市场上主流的HTMl+CSS。 第⼆阶段:JavaSE+JavaWeb 1. 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):264课时 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 1. 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最最重要的阶段,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最⾼的阶段。本阶段将第⼀次 接触团队开发、产出具有前后台(第⼀阶段技术+第⼆阶段的技术综合应⽤)的真实项⽬。 第三阶段: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、easyui 4. 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。 第四阶段: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):176课时 3. 主要技术包括:Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro 、redis、流程引擎activity, 爬 ⾍技术nutch,lucene,webService CXF、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。 第五阶段: 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):80课时 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)、Linux Shell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,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快

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