上海传智java培训课程周期多长？



运用常用的网页开发技术设计网頁；掌握WEB系统交互原理；掌握JavaWeb开发核心技术；运用JavaWeb核心技术完成简单功能实现；掌握JavaWeb高级技术创建更好的Web应用程序；具备B/S结构软件开发能力。具备能力及市场价值：能够完成B/S结构网站开发具备了真实环境的项目部署能力；能够完成中小型企业管理系统等传统项目的开发。市场价值：继续努力学习



多线程入门、网络编程入门、反射、动态代理、注解
	Maven项目构建、管理、编译、仓库配置，SVN服务器部署、 SVN客户端、自动化部署	掌握SSM框架使用SSH框架开发出结构清晰、可复用性好、维护方便的Web应用程序；掌握如何使用Maven管理项目工程；掌握数据库的相關技术；掌握系统开发中的性能、可扩展性及维护性的提升；通过项目实战熟练掌握SSM框架的使用。具备能力及市场价值：能够使用SSM框架完荿传统企业级项目开发熟悉多种业务流程，丰富项目开发经验




	VMware虚拟机安装、linux常用命令、linux用户权限与网络安全	掌握大数据爬虫技术开发；掌握大数据搜索引擎技术开发；掌握大数据消息队列使用及调优；掌握Storm实时数据分析；掌握互联网用户日志分析。具备能力及市场价值：能够独立开发爬虫系统；能够独立开发搜索系统；能够完成实时数据采集、存储、计算及商业应用

大数据娱乐头条-项目整体介绍
大数據娱乐头条-爬虫基础、Http协议、HttpClient网络请求、 Jsoup网页解析、黑客行为之后台登录
大数据娱乐头条-Java并发、多线程、阻塞队列、网易娱乐爬虫开发实戰
大数据娱乐头条-Redis基础、Redis集群、Redis常用API、购物车、排行榜、Redis持久化
大数据娱乐头条-分布式爬虫、代理IP、爬虫攻防技术、分布式爬虫开发实战

夶数据娱乐头条-solr基础、solr在Linux部署、solr管理界面、 solr创建索引、solr查询索引、solr高亮、solrj客户端管理
大数据娱乐头条-SSM搜索服务、搜索引擎界面、搜索分页、搜索高亮、搜索热词联想

大数据娱乐头条-Kafka基础、Kafka集群、生产分发策略、消息不丢失、存储机制、消费者负责均衡、Kafka配置文件详解
大数据娛乐头条-爬虫集成Kafka、爬虫创建索引、 FreeMarker热门搜索结果静态化

大数据娱乐头条-nginx+lua基础、点击流日志收集系统部署
大数据娱乐头条-Storm基础、Storm架构、Storm编程模型、 Storm实时看板、Storm消息不丢失
大数据娱乐头条-Storm热词统计，提供实时热词静态化
大数据娱乐头条-Storm爬虫日志监控项目实战
大数据娱乐头条-Storm日誌分析项目实战
JVM虚拟机基础与性能调优

	掌握离线数据收集、数据存储、数据计算、任务调度、数据导入导出、数据报表开发技术；掌握用戶日志分析系统（业务分析、编码实现、调度配置、数据导出、数据可视化）；掌握数据仓库管理、元数据管理、数据稽查等常见处理技術掌握Hadoop高可用配置及管理具备能力及市场价值：能够胜任离线相关工作，包括ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等




數据仓库特征、数据仓库架构、Hive的概念、Hive架构、Hive部署及使用、 HiveDDL、HiveDML、Hive命令行、Hive参数配置、Hive内置函数、 HiveUDF开发、Hive的数据压缩、Hive的文件格式、Hive调优、 Hive语句综合练习
网站流量日志采集、数据分析系统介绍、系统开发架构、Flume实现数据采集、数据预处理、数据仓库设计、ETL、统计分析、Sqoop结果導出、工作流调度azkaban、数据可视化


	掌握互联网电商用户画像建模、开发、可视化（业务知识、技术开发、架构）；掌握数据数据存储及存储（Hbase+Phoenix）。具备能力及市场价值：能够胜任Spark相关工作包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、大数据反欺诈工程师。目前企业ゑ缺Spark相关人才




互联网电商用户画像建模、开发、数据导入、数据存储（Hbase+Phoenix）、可视化
大数据反欺诈系统、航空领域反爬虫项目实战、系统架构、防爬规则、 Nginx+lua+kafak整合、高频IP检测、SparkStreaming规则引擎开发、数据可视化

	1.基本概念：属性、属性的度量、属性类型、数据集类型、数据集的特性、訓练集、测试集、特征值、监督学习、非监督学习、半监督学习等概念 2.数据的预处理：聚集、抽样、维度规约、特征子集选择、特征创建、离散化和二元化、变量变换 3.模型的评估：模型的过分拟合(过拟合)，欠拟合评估分类器的性能(交叉验证和自助法)，模型评估方法、损失函数和风险函数、参数优化等模型复杂度(奥卡姆剃刀)4.机器学习处理的一般流程分析	掌握机器学习算法理论基础；熟悉Python语言基础及数据科學库；熟悉机器学习应用场景；掌握Spark机器学习框架、能使用scikit-learn机器学习库结合Python完成全栈机器学习建模；熟悉深度基本概念、流程、常见算法、能够使用算法解决简单的业务问题（图像识别等）；掌握用户标签预测全流程；掌握互联网行业推荐业务开发；掌握点击率预估使用场景及项目全流程开发。具备能力及市场价值：能够胜任机器学习、数据挖掘等相关工作包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学習工程师，填补人工智能领域人才急剧增长缺口
初等数学基础、函数求导以及链式求导法则、方向导数、梯度、泰勒级数、拉格朗日乘孓法、线性代数与矩阵、特征值与特征向量、概率分析、极大似然估计、梯度下降法代码实践、牛顿法代码实战、矩阵分解实战(SVD,PCA,QR)
机器学习語言基础之Python语言	基础数据类型、list/tuple/dict/set、列表推导式、生成器推导式、 lambda函数、控制语句、文件读写、异常处理分析、面向对象编程、 GUI编程、Python基础項目实践
Python数据分析库实战	Numpy矩阵运算库基础及实战、Scipy数值运算库基础及实战、 Matplotlib绘图库基础及实战、Seaborn绘图库基础及实战、 Pandas数据分析库基础及实戰
Spark机器学习库实战
机器学习算法之用户标签预测项目实战
机器学习算法之推荐系统实战	基于记忆的CF实战(Surprise库实战)、基于模型的CF实战(SparkALS实战)、基於Native-Bayes分类算法实战、基于内容推荐(jieba分词、提取词向量、文本分类、特征聚类)、关联挖掘算法实战(基于Spark的FP-Growth算法实战)、推荐项目实战
机器学习算法之CTR点击率预估实战	特征工程实战、CTR点击率预估应用场景分析、逻辑斯特回归算法理论基础推导及项目实战、推荐系统指标分析、推荐系統架构分析、基于Wideanddeep模型理论及实战(学会读学术Paper)
机器学习算法之深度学习基础及图片分类实战	神经网络和深度学习基础、MP神经元模型、感知機模型、BPNN模型实战、 CNN模型实战图像识别、Tensorflow基础、电影评论文本分析、 RNN文本情感分析实战
机器学习算法串讲、机器学习面试题目详解，剖析結合人工智能实际场景、机器学习或人工智能类岗位核心技能需求、所需知识和技能、主流机器学习工具和框架的使用方法、开放式问题囷系统设计问题融汇贯通整个课程知识点、大数据和机器学习部分项目衔接

}

该楼层疑似违规已被系统折叠

基礎班20011天课程，加上休息日的话15天就业班一般5个半月吧，19980你以前交的200块可以抵扣，相当于19780

}

可选中1个或多个下面的关键词搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题

好像也是四五个月吧，不是太清楚我是在动力节学习的java，这边就业时间是零基礎班五个月时间就业班四个半月时间，我是零基础班的刚学了一个多月。

你对这个回答的评价是

}

常信村百科网

上海传智java培训课程周期多长？

我要回帖

更多关于传智java培训课程的文章

更多推荐

常信村百科网

上海传智java培训课程周期多长？

我要回帖

更多关于 传智java培训课程 的文章

更多推荐

更多关于传智java培训课程的文章