廣州博為峰教育
軟件測(cè)試培訓(xùn)
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博為峰為學(xué)員提供卓越的培訓(xùn)，擁有一支富有經(jīng)驗(yàn)的師資團(tuán)隊(duì)。學(xué)費(fèi)在2-3萬(wàn)左右，不同校區(qū)費(fèi)用可能略有不同，請(qǐng)向我們的招生顧問(wèn)了解。表面費(fèi)用可能在不同時(shí)間和優(yōu)惠期間有所變動(dòng)。
廣州中輝廣場(chǎng)軟件中心學(xué)習(xí)學(xué)校課后的好處，作為IT職業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)品牌，博為峰先后推出“51Testing”“超全棧開(kāi)發(fā)”“Python大數(shù)據(jù)分析”等多個(gè)業(yè)務(wù)。51Testing主要是軟件測(cè)試人才培訓(xùn)，包含就業(yè)培訓(xùn)、企業(yè)內(nèi)訓(xùn)、周末培訓(xùn)、測(cè)試開(kāi)發(fā)班、軟件測(cè)試認(rèn)證等服務(wù)；超全棧開(kāi)發(fā)是培訓(xùn)市場(chǎng)緊缺的全能型軟件開(kāi)發(fā)人才——“超全棧開(kāi)發(fā)工程師”；Python大數(shù)據(jù)分析則培訓(xùn)大數(shù)據(jù)時(shí)代不可或缺的復(fù)合型商業(yè)大數(shù)據(jù)分析/挖掘人才——“Python商業(yè)（大）數(shù)據(jù)分析師”。下面我們一起來(lái)看一下關(guān)于51Testing博為峰的詳細(xì)介紹。
課程內(nèi)容
JavaEE：設(shè)計(jì)模式、MD5加密、過(guò)濾器、Graphics繪圖、Spring、MyBatis、一級(jí)和二級(jí)緩存、I18N化、CRUD等；分布式：Restful API、反向代理、RabbitMQ、SpringCloud、Thymeleaf、集群部署、Lucene、Dubbo等。可試聽(tīng)課程。
適用學(xué)員
應(yīng)屆畢業(yè)生、需要轉(zhuǎn)行IT拿高薪的人員，年齡18-32周歲，不限專業(yè)/經(jīng)驗(yàn)/性別，應(yīng)/往屆生均可。
學(xué)習(xí)模式
全日制就業(yè)培訓(xùn)課程，在線直播課程，在線直播 錄播。
學(xué)習(xí)成果
1、運(yùn)用Java語(yǔ)言開(kāi)發(fā)服務(wù)器端程序的能力。
2、熟練掌握SSM框架（SpringMVC Spring MyBatis ）開(kāi)發(fā)方式。
3、WebService —將業(yè)務(wù)功能轉(zhuǎn)化為“網(wǎng)絡(luò)服務(wù)”開(kāi)放給其他網(wǎng)站調(diào)用。
4、Restful API——“前后端分離”開(kāi)發(fā)模式，服務(wù)器后端提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口，界面化呈現(xiàn)的功能交給前端完成。
5、Nginx——對(duì)集群化服務(wù)器進(jìn)行“輪詢調(diào)度”，實(shí)現(xiàn)服務(wù)器“負(fù)載均衡”。
6、Redis——非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，經(jīng)常被用來(lái)作為“熱數(shù)據(jù)的緩存。
7、RabbitMQ——實(shí)現(xiàn)客戶響應(yīng)和業(yè)務(wù)執(zhí)行的異步分離。
8、Lucene\Solr——搜索引擎，實(shí)現(xiàn)全文關(guān)鍵字檢索、拼音檢索、分詞停詞策略。
課程目標(biāo)
達(dá)到市場(chǎng)就業(yè)水平，較終目的是成功高薪就業(yè)。
軟件測(cè)未來(lái)的發(fā)展空間很大，軟件測(cè)式工程師的順現(xiàn)業(yè)之路同樣充滿希望。很多應(yīng)屬畢業(yè)生和職場(chǎng)新人有志從事軟件測(cè)試工作，卻因胺有混關(guān)專業(yè)篡礎(chǔ)和工作系，而被用人企業(yè)拒之門外。
51Tesing的軟件測(cè)式贏的業(yè)培訓(xùn)加項(xiàng)目，通介數(shù)厚的軟件測(cè)截強(qiáng)化培訓(xùn)、使郵缺乏職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的學(xué)員具備軟件測(cè)試設(shè)計(jì)和執(zhí)行能力，進(jìn)入軟件企業(yè)后就罐上手工作，既解決了學(xué)員的就業(yè)問(wèn)題，又能決了企業(yè)的用人問(wèn)題。
背景：金融風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)流程上分為貸前、貸中、貸后;工作內(nèi)容上分為∶ 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、信用分析建模、反欺詐分析建模、催收分析建模等。
簡(jiǎn)介：本項(xiàng)目通過(guò)一個(gè)真實(shí)的信用評(píng)分卡案例了解金融風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)分析全流程。在信用評(píng)分卡中一般使用邏輯回歸作為主要的模型。過(guò)程主要包括變量分箱、變量的WOE（證據(jù)權(quán)重）變換和變量選擇（IV值）、邏輯回歸估算。
核心技能
常用模型∶邏輯回歸、隨機(jī)森林、LGBM、GBDT、XGBOOST
數(shù)據(jù)挖掘工具∶ SAS、modelbuilder
編程語(yǔ)言∶ Python
應(yīng)用場(chǎng)景：反欺詐分析、銀行、信貸、金融風(fēng)控、摧收分析模型建立等。
教學(xué)定制：入學(xué)一對(duì)一能力評(píng)估，定制個(gè)人專屬學(xué)習(xí)方案。
教學(xué)力量：講師均為各行業(yè)大咖、資深人士，技術(shù)過(guò)硬，講課生趣。
教學(xué)平合?：支持手機(jī)端/PC端同步學(xué)習(xí)，隨時(shí)隨地，學(xué)習(xí)方便快捷。
教學(xué)模式：直播 錄播 作業(yè)打卡，支持錄播反復(fù)學(xué)習(xí)，項(xiàng)目式、小組PK式多學(xué)習(xí)模式。
教學(xué)方法：課前準(zhǔn)備、課前復(fù)習(xí)、課程引入、課程講解、課程總結(jié)、課后測(cè)驗(yàn)、課后作業(yè)。
教學(xué)實(shí)戰(zhàn)：注重實(shí)踐能力的培訓(xùn)，演練多個(gè)企業(yè)級(jí)真實(shí)項(xiàng)目，切實(shí)提高學(xué)員的職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
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