​

Создание современного web-приложения невозможно без хранения и использования данных.
Spring Data – это фреймворк, задача которого облегчить и упростить разработчику приложения работу с различными базами данных.
На этом курсе вы научитесь создавать полноценное приложение с подключением баз данных и применением популярных фреймворков для работы с данными. Вы на практике изучите способы подключения к базам данных и дальнейшую работу приложений с помощью Spring Data, а также рассмотрите несколько других способов сохранения объектов в реляционных базах данных с их плюсами и минусами.
С помощью данного курса вы на практике пройдете все этапы создания полноценного web-приложения. Вы рассмотрите вопросы архитектуры приложения, основы безопасности и создания системы авторизации на основе аспектов, а также методы обработки исключений в web-приложениях и основы тестирования.

По завершению курса вы научитесь:

• Понимать принципы работы и применять на практике системы объектно-реляционного отображения (ORM).
• Создавать полноценные web-приложения на основе Maven с использованием таких фреймворков, как: Hibernate, JPA, Spring Data.
• Понимать архитектуру REST и планировать архитектуру своего приложения исходя из необходимости соответствия такой архитектуре.
• Понимать существующий принцип иерархии исключений и как такая иерархия реализована в Spring, уметь обрабатывать исключения в web приложениях.
• Выполнять тестирование работы своего приложения с различными настройками.

Рассмотрение основ создания и работы web приложения, рассмотрение особенностей, отличающих web приложения от статических сайтов. Создание и конфигурирование web приложения на Java с использованием фреймворка Spring и сборщика проектов Maven.

 

Освой Профессию‌ ‌Data‌ ‌Scientist‌ [SkillBox]
Вас ждут 8 курсов, онлайн-лекции и практические задания, а также 2 дипломных проекта.
После обучения вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist.

Чему вы научитесь:
+ Программировать на Python
+ Визуализировать данные
+ Разрабатывать интерактивную инфографику
+ Работать с библиотеками и базами данных (Pandas, NumPy и Matplotlib, PostgreSQL, SQLite3, MongoDB)
+ Программировать на R
+ Применять нейронные сети для решения реальных задач
+ Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras
+ Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио

ПОРА ПРОФЕССИЮ МЕЧТЫ ПРЕВРАЩАТЬ В РЕАЛЬНОСТЬ! Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...