一、課程介紹

  Java大數(shù)據(jù)課程旨在幫助學(xué)員系統(tǒng)掌握Java在大數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用，涵蓋從基礎(chǔ)理論到實戰(zhàn)開發(fā)的全過程。課程內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)核心技術(shù)(如Hadoop、Spark、Flink等)、數(shù)據(jù)存儲與處理框架(如Hive、HBase等)，以及Java編程在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的高級應(yīng)用。通過系統(tǒng)學(xué)習(xí)，學(xué)員將能夠獨立開發(fā)和優(yōu)化大數(shù)據(jù)應(yīng)用，為進入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域或職業(yè)轉(zhuǎn)型打下堅實基礎(chǔ)。 

  二、入讀條件

  具備高中及以上學(xué)歷，對計算機科學(xué)和編程有興趣。

  掌握基本的計算機操作技能，熟悉 Windows 或 Linux 操作系統(tǒng)的基本操作。

  有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，了解基本的代數(shù)和統(tǒng)計學(xué)知識，能夠理解和應(yīng)用數(shù)據(jù)處理和分析的相關(guān)概念。

  對于沒有編程基礎(chǔ)的學(xué)員，建議先學(xué)習(xí)一些基礎(chǔ)的編程知識，如 Python 或 C 語言的基礎(chǔ)語法，以便更好地理解和學(xué)習(xí) Java 大數(shù)據(jù)課程。 

  三、招生對象

  計算機相關(guān)專業(yè)的在校學(xué)生，希望通過學(xué)習(xí) Java 大數(shù)據(jù)技術(shù)，提升自己的專業(yè)技能，增加競爭力，拓寬職業(yè)發(fā)展道路。

  從事 Java 開發(fā)工作，想要拓展到大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的程序員，通過學(xué)習(xí)本課程掌握大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，實現(xiàn)技術(shù)轉(zhuǎn)型和職業(yè)晉升。

  對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣，有一定編程基礎(chǔ)的愛好者，希望系統(tǒng)學(xué)習(xí) Java 大數(shù)據(jù)知識，進入大數(shù)據(jù)行業(yè)，開啟新的職業(yè)篇章。

  企業(yè)中負責(zé)數(shù)據(jù)分析、處理和管理的人員，通過學(xué)習(xí) Java 大數(shù)據(jù)技術(shù)，提升數(shù)據(jù)處理和分析的效率和能力，為企業(yè)的決策提供更有力的數(shù)據(jù)支持。 

  四、課程收獲

  完成該課程后，學(xué)員將能夠：

  熟練掌握Java編程技能，具備獨立開發(fā)Java應(yīng)用程序的能力。

  深入理解大數(shù)據(jù)處理與分析的核心原理與實踐方法。

  能夠使用Hadoop、Hive、HBase等大數(shù)據(jù)工具進行數(shù)據(jù)處理與分析。

  具備分布式編程和數(shù)據(jù)可視化的能力。

  提升解決復(fù)雜問題和團隊合作的能力。

  五、課程內(nèi)容

  Java基礎(chǔ)：涵蓋Java的基本語法、邏輯控制、面向?qū)ο缶幊?類、對象、繼承、多態(tài)、封裝)、異常處理、文件操作等基礎(chǔ)知識，為后續(xù)學(xué)習(xí)打下堅實基礎(chǔ)。

  數(shù)據(jù)庫操作：學(xué)習(xí)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(如MySQL)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(如MongoDB)的基本操作，包括數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建、表的設(shè)計、數(shù)據(jù)的增刪改查、SQL語句的編寫以及數(shù)據(jù)庫的連接與管理等，以便在大數(shù)據(jù)項目中能夠有效地存儲和讀取數(shù)據(jù)。

  Hadoop生態(tài)系統(tǒng)：深入理解Hadoop的核心組件(HDFS、MapReduce、YARN)的原理和工作機制，掌握Hadoop集群的搭建、配置和管理方法，使用Hadoop進行大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式存儲和離線計算。

  Spark快速大數(shù)據(jù)處理：學(xué)習(xí)Spark的核心概念(RDD、DataFrame、Dataset)、操作(轉(zhuǎn)換操作和行動操作)、Spark SQL的使用、Spark Streaming的實時數(shù)據(jù)處理以及Spark MLlib的機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用，能夠利用Spark進行高效的大數(shù)據(jù)分析和處理。

  數(shù)據(jù)挖掘與分析算法：介紹常用的數(shù)據(jù)挖掘算法，如分類算法(決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機等)、聚類算法(K-Means、DBSCAN等)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘(Apriori、FP-Growth等)，以及數(shù)據(jù)分析的基本方法和流程，使學(xué)員能夠運用這些算法從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。

  大數(shù)據(jù)可視化：學(xué)習(xí)使用數(shù)據(jù)可視化工具(如Echarts、Tableau等)，將處理后的大數(shù)據(jù)以直觀的圖表形式展示出來，便于用戶理解和分析數(shù)據(jù)，幫助決策者做出更明智的決策。

  項目實戰(zhàn)：通過多個實際的企業(yè)級大數(shù)據(jù)項目案例，讓學(xué)員將所學(xué)知識綜合運用到項目中，鍛煉項目開發(fā)能力、團隊協(xié)作能力和問題解決能力，積累項目經(jīng)驗，提高競爭力。