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区块链、比特币、以太坊最佳实践   
1460 次浏览  20 次
Tomson
区块链技术专家,多年区块链应用开发经验。
 
时间地点:北京 上海 深圳 根据报名开班
课程费用:5700元/人
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册



认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测:
  • 在线考试
  • 能力分析,给出学习建议
  • 合格者颁发证书,作为职业技能资格证明


    区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。本课程首先介绍了区块链基本概念, 和官方推荐的Solidity开发语言.后四天采用理论结合实践案例,使同学们可以快速掌握区块链概念、使用场景与技术实现
    学习目标:
      去中心化与区块链介绍
      概念演示:Miner、Wallet、IOC、POW、Merkel、SPV
      区块链目前发展阶段介绍 (比特币、以太坊、EOS)
      Solidity与Truffle框架介绍
      区块链项目实战
      智能合约实现
      基于Truffle Web3js项目实践
      基于Fabric + Go的项目实践
    培训目标:

    • 区块链、比特币、以太坊介绍与环境搭建
    • Solidity、Truffle Framework
    • React 、Truffle、Web3.js
    • HyperLedger Fabric 架构与应用
    培训对象:前、后端编程,和对区块链感兴趣人员.
    学院基础:具有java和javascript开发技能
    授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练

    培训内容:3天

    主题
    课程安排
    区块链、比特币、以太坊介绍与环境搭建 去中心化与区块链应用场景
    区块链技术分类介绍
  • Bitcoin
  • Ethereum
  • EOS
  • 区块链常见概念介绍
  • 挖矿、矿机、矿池
  • Hash、POW、Merkel、Fork
  • Wallet、SPV
  • 区块链测试环境搭建
  • Remix IDE、Atom IDE
  • Node.js安装、配置、运行
  • 官方区块链案例演示
  • 搭建以太坊私链开发环境
  • Ethereum Wallet
  • ENS (Ethereum Name Service)
  • 编写第一个智能合约
  • Solidity、Truffle Framework Solidity基本语法
  • 数据类型、类、对象、多重继承
  • Tuples、constant
  • 属性与方法访问权限
  • String、Byte、Dynamically、Array
  • 单位换算与Gas计算
  • Solidity高级语法
  • Address、Banance、Transfer
  • Enums、Structs、Mapping
  • 修改器与合约自毁
  • 智能合约综合案例
  • Truffle framework
  • 采用NodeJS搭建Truffle开发环境
  • Truffle创建代币实现
  • 通过zeppelin-solidity创建标准代币
  • React 、Truffle、Web3.js React快速入门
  • React JSX
  • React 组件、事件
  • State、Props
  • 组件生命周期
  • React ajax、Refs
  • Web3.js、Truffle Unbox
  • Web3js API的使用
  • Truffle Init创建、编译、测试、部署、互动
  • Unbox经典案例介绍
  • 采用React、Web3.js 重构Unbox Web端区块链项目
  • HyperLedger Fabric 架构与实现 HyperLedger Fabric 架构设计
  • 共享账本
  • 共识机制
  • 隐私和安全Fabric
  • V1.0 开发环境配置
  • 安装Docker和Docker-Compose
  • 使用Docker创建 Fabric 网络
  • 使用命令行工具部署、调用、查询智能合约
  • 开发环境故障排除
  • Fabric 常用的 Docker 命令
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    定制内训


    咨询服务:大数据技术平台构建与应用
    咨询目标 帮助客户设计、规划大数据架构
    帮助客户建立大数据技术平台,
    帮助客户建立大数据分析模型
    咨询范围 大数据架构:数据结构模型,存储空间,数据分析模型
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    咨询方式 调查分析客户当前的数据资源和使用情况。
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     讲座 数据治理
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