您当前的位置: 首页 > IT认证 > web前端 > 南宁IT编程哪家好

南宁IT编程哪家好

兄弟连以“为社会培养优秀IT人才”为使命,传承极致的工匠精神,深耕Java、大数据、Python全栈+人工智能、Linux云计算、PHP、UI设计、前端全栈、网络营销等学科教研,拥有来自北大、清华和BAT等知名校企的专兼职教师数百名。超前的产品研发、线上线下相结合的科学教学模式和严格的教务管理体系共同确保了教学质量,使数十万名学员、从业人员和IT爱好者受惠,为华为、阿里巴巴、腾讯、百度、联想、京东等国内7000多家企业输送数万名软件开发和网络营销人才。2018年与中国人保共同推出“教育培训险”,兄弟连全日制学员参保并完成学习后,如未能如约实现就业并满足理赔条件的,即可申请理赔。

大数据

第一阶段

大数据入门基础课程

Java 语言基础 | Java面向对象编程 | JavaSE核心类库 | Java分析与设计 | 数据库开发 | JDBC技术 | Linux技术 | H5/CSS3/JS技术 | Servlet技术 | JSP技术 | AJAX技术

第二阶段

大数据Hadoop基础

大数据概论 | 访问HDFS | HDFS分布式文件系统的运行机制 | Hadoop I/O详解 | MapReduce应用编程开发 | MapReduce的工作机制与YARN平台

第三阶段

大数据离线分析技术

Hive基础 | Hive数据定义与操作| Hive内置函数和UDF | Azkaban工作流引擎 | Ooize | Impala

第四阶段

大数据实时计算技术

Zookeeper分布式协调系统与HBase安装部署 | HBase核心功能模块和基本概念 | MapReduce批量操作HBase | Redis集群及应用 | MongoDB数据库 | Kudu列式存储系统 | Storm | Kafaka | Flume海量日志采集系统

1561433571252317.png

十多年web前端开发经验,对于移动端和PC端有独特的见解,曾独立设计和负责过多个大中型的企业应用,比如msn中国,红袖添香,飞利浦互联项目。曾任职于诺赛生物中心公司,精通Vue.js、React.js、JavaScript、Node.js等框架和前端模块。

兄弟连秉承“成为 IT 培训界的黄埔军校”的发展愿景,深耕Python 全栈+人工智能、Java、大数据、PHP、前端全栈、UI 等学科教研。

拥有来自北大、清华和 BAT 等知名校企的专兼职教师数百名,面授、双师、双元和云课堂等多种教学模式并行,教学靠谱、变态严管、素质培养,共同确保了教学质量。

多种学习模式 找到最适合自己的学习“姿势”

线下面授

学员有问题也可以随时找到讲师,学习周期短,以保证以最短的时间,达到可以从事开发的水平

直播授课

课程内容全面完善,贴近实际工作需要!采用案例式教学,现在报名学习直播,免费领取配套图书教材

线上班级

课程的技术点完全采用编码规范,使学员熟练应用,提高编码效率

精品网课

课程中的每个知识点都是程序开发人员必不可少的内容,而且每个技术点的内容都非常全面,深度到位,课程当中不仅有丰富实用的教学案例,而且还融入了软件工程知识的企业级实战项目。

第五阶段  大数据分析 & 人工智能(160+课时)
主要内容涉及技术课程详情
数据分析概述数据行业概述,
数据分析方法论
数据分析方法,
数据分析流程
让学生大致了解数据行业状况、数据分析方法和数据分析的流程,掌握数据类软件和工具的使用
数据可视化Matplotlib,Pandas绘图函数,三维图学会统计绘图
数值计算
Numpy:一维到多维数组;利用数组进行数据处理,数组计算;随机数;数组文件的输出与输出切片与花式索引,部分统计函数的学习以及应用
让学生掌握数据处理的基本方法和统计学数据分析的基本方法
数学基础高等数学,线性代数,概率与统计,应用知识补齐为学生补齐Python数据领域所需数学基础
数据预处理与数据分析Pandas:Series,DataFrame,数据缺失补齐,筛选去重,清洗整理,合并分割,汇总与计算,层次化索引;数据面板,数据描述性统计分析Pandas实现)让学生学会用Pandas处理描述性统计分析的问题
数据的加载与存储CSV,TXT,JSON,EXcel,HDF5等文件的存储于加载学会这些文件的读取与写入
非格式化数据分析中文分词-Jieba,词云-WordCloud,中文情感分析了解非格式和文本数据分析
机器学习scikit-learn;常用分类、回归、聚类算法原理掌握常用机器学习算法原理和应用
深度学习神经网络算法原理及常见库应用掌握深度学习算法原理和案例应用
项目:上市公司股票趋势预测利用关联分析(CCA或PCA)进行描述性分析,找出影响股票走势的关键因素。然后通过机器学习LassoLarsCV和LassoPath算法进行优化。借助灰度预测进行特征预测,最后通过高容差深度机器学习神经网络进行该公司股l 掌握关联分析,数据预计算。
l 掌握机器学习Lasso回归算法及其Kit-learn实现
l 掌握深度学习反向传播算法及其Keras实现
l 掌握Matplotlib作图以及pandas作图
l 掌握灰度预测算法及其Python实现