成都JAVA开发工程师培训课程

什么是JAVA

Java是一门面向对象编程语言 不仅吸收了C++语言的各种优，点， 还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念 使得Java语言拥有功能强大和简单易用两个特征。 Java语言作为静态面向对象编程语言的代表， 极好地实现了面向对象理论允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。 

JAVA开发工程师培训课程适合对象

应/往届毕业生、零基础小白、 想转行向往进入互联网行业工作者

JAVA开发工程师培训课程大纲

板块1

JAVA开发基础、Eclipse开发环境、JavaSE7.0API、JavaSE8.0新特性、JAVA语法、Java Debugi技术； JAVA数组、JAVA面向对象技术详解、JAVA常用类、Properties技术、集合、异常处理、线程、多线程技术及I/O; 正则表达式、Regular Expression、AWT/SWING:技术、反射机制、Socket网络技术、Properties技术； GOF23种设计模式、案例分析、各种实战设计模式、JAVASE面试题内部详解； 数据结构实战训练、链表等常用数据结构实战、实例解决面向对象设计； 桌面应用系统实战， 

模块2

Oracle体系结构、SQL语言，PL/SQL编程、触发器、 存储过程； 序列、索引、视图对象、数据备份恢复与日常管理、多表连接难题详解； MySQL数据库的使用、业界常见问题设计； 数据库设计范式、PowerDesigner的使用； JDBC技术、Statement、PreparedStatement、ResultSet结果集对象等； 数据库连接池技术、使用设计摸式开发连接池、详细扩展与测试池效率，SQL优化、数据库常见笔试题和面试题；数据库进阶、现实开发中遇到的更复杂的业务问题和性能问题处理。 

模块3

Html、CSS+DIV、JavaScript、Html5、CSS3技术； Bootstrap3框架， Jquery技术、jqueryf插件； AJAX技术框架、AJAX技术调试技巧； jqueryU1组件技术、JqueryMobile手机端开发框架技术； 在线编辑器技术、图片和文件上传处理技术； JAVASCRIPT/HTML5面试题内部详解； 客户端网页技术、网页动效编程、Web项目实战。 

模块4

Http深入； Servlet技术、JSP技术；JSTL Tag Library技术；Filter&Listener技术； 报表系统、FileUploading、Tomcat服务器技术、servlet过滤器和AOP编程、servlet监听器； JSTL标签库、SCM技术、版本控制； Java Web实战演练、JSP+Servlet+JavaBean、FileUploading、分页技术、数据校验、MVC初 Filter、Listener、HTTPLooki调试、服务器集成技术、负载均衡与内容分发； XML技术XML+XSL+DTD/Schema、XML数据解析、XML应用详解、web service技术， Node.js技术、Express框架、芒果数据库(Mongodb); JSON和AVA对象互相转化、Jetty服务器； 数据库及JAVAEE常见笔试面试题、TOMCAT等web服务器优化技巧；项目：服务器端编程。 

模块5

Struts2,spring4.x,hibernate4.x,spring mvc/WebWork Velocity Freemarker mybatis; MVC模式、Model View Controller模式深入； SPRING MVC框架； Mybatisj持久层框架； Struts)应用开发、MVC、Struts常用标签Taglib、Struts国际化支持、异常处理、测试详解、多模块配置、拦截器； Hibernate)应用开发、ORM、关系映射技术、性能调优技术、性能优化； Spring4.x、Spring loC技术、Spring AOP:技术、Spring与Struts/Hibernate:结合运用、 Spring声明事务管理、Spring+Hibernate Spring支持Web; UML技术、项目构建、权限管理、流程引擎框架、Vebservice、日志管理、页面日志、 异步o通信框架、高级框架常见笔试题和面试题、 SSH项目实战，N层架构企业级项目综合运用。 

模块6

大数据前沿知识、数据分析基础、hadoop,入门、hadoop的单机和伪分布模式的安装配置； Linux技术、Linux3安装及配置、linux文件处理命令、linux)文件权限命令、linux分区详解 linux网络和服务配置、Linux下SSH命令使用方法详解； hadoop安装配置、hadoop运行机制解析、在三种环境下运行hadoop自带的小程序、 分析比较hadoop:三种模式的运行效率； 实战：学员自己搭建一个基于hadoop的大数据分析环境； 掌握数据分析的基本思想、分布式系统设计的基本思想； HDFS的概念及设计、Hdfs体系结构， MapReduce理论、基于MapReduce模型的案例； 大数据分析思想、大数据分析的思维转变、典型的大数据架构分析、大数据时代的数据分析思想的变革； 安装并运行Spark、Sparka基础原理、大数据案例分析； 职业规划、简历编写包装与推广、岗前面试专业指导，企业面试技巧、模拟面试。 

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