拉勾大数据开发高薪训练营14期｜焦圣希 18818568866

课程大纲

├──01、第一阶段 JavaSE

| ├──01、Java语言基础

| | ├──1–开营直播

| | ├──3–任务一： 初识计算机和Java语言

| | ├──4–任务二： 变量和数据类型

| | ├──5–任务三： 运算符

| | ├──6–任务四：流程控制语句

| | ├──7–任务五：数组以及应用

| | ├──8–任务六：模块作业

| | └──9–模块直播

| ├──02、Java面向对象编程

| | ├──2–任务一：类和对象

| | ├──3–任务二：方法和封装

| | ├──4–任务三：static关键字和继承

| | ├──5–任务四：多态和特殊类

| | ├──6–任务五：特殊类

| | ├──7–任务六：模块作业

| | └──8–模块直播

| ├──03、Java核心类库（上）

| | ├──2–任务一：常用类的概述和使用

| | ├──3–任务二：String类的概述和使用

| | ├──4–任务三：可变字符串类和日期相关类

| | ├──5–任务四：集合类库（上）

| | └──6–任务五：集合类库（下）

| ├──04、Java核心类库（下）

| | ├──2–任务一： 异常机制和File类

| | ├──3–任务二：IO流

| | ├──4–任务三：多线程

| | ├──5–任务四：网络编程

| | ├──6–任务五：反射机制

| | └──8–模块直播

| └──阶段一资料

| | ├──大数据高薪训练营阶段一模块二（面向对象编程）

| | ├──大数据高薪训练营阶段一模块三（Java核心类库上）

| | ├──大数据高薪训练营阶段一模块四（Java核心类库下）

| | └──大数据高薪训练营阶段一模块一（ Java编程基础）

├──02、第二阶段 Java Web数据可视化

| ├──01、MySQL数据库

| | ├──11–模块直播

| | ├──2–任务一：MySql基础、SQL入门

| | ├──3–任务二：MySql单表、约束和事务

| | ├──4–任务三：Mysql多表、外键和数据库设计

| | ├──5–任务四：Mysql索引、存储过程和触发器

| | ├──6–任务五：JDBC

| | ├──7–任务六：数据库连接池和DBUtils

| | ├──8–任务七：XML

| | └──9–任务八：MySQL高级

| ├──02、前端可视化技术

| | ├──2–任务一：HTML

| | ├──3–任务二： CSS

| | ├──4–任务三：JavaScript

| | ├──5–任务四：前端进阶之jQuery+Ajax+Vue

| | └──6–任务五：Highcharts+ECharts数据可视化

| ├──03、Java Web 后端技术（上）

| | ├──2–任务一：Tomcat服务器软件

| | ├──3–任务二：HTTP协议解析

| | ├──4–任务三：Servlet

| | ├──5–任务四：Cookie及Session

| | ├──6–任务五：Filter过滤器及Listener监听器

| | └──7–任务六：MVC模式及三层架构

| ├──04、Java Web 后端技术（下）

| | ├──10–任务九：SpringMVC之SpringMVC进阶

| | ├──11–任务十：SpringMVC之SSM框架整合

| | ├──12–任务十一：项目管理工具Maven高级

| | ├──13–任务十二：Spring Boot

| | ├──2–任务一：maven

| | ├──3–任务二：MyBatis之MyBatis基本应用

| | ├──4–任务三：MyBatis之复杂映射&配置深入

| | ├──5–任务四：MyBatis之缓存&延迟加载&注解应用

| | ├──6–任务五：Spring之Spring IOC

| | ├──7–任务六：Spring之Spring AOP

| | ├──8–任务七：Spring之JdbcTemplate&事务&Web集成

| | └──9–任务八：SpringMVC之SpringMVC入门

| ├──05、拉勾网招聘行业报表数据可视化项目

| | └──2–任务一：可视化项目案例

| ├──06、Linux服务器

| | ├──2–任务一：Linux及Shell编程

| | └──5–直播

| └──资料

| | ├──大数据高薪训练营阶段二模块二（前端可视化技术）

| | ├──大数据高薪训练营阶段二模块六（linux）

| | ├──大数据高薪训练营阶段二模块三（JavaWeb后端技术上）

| | ├──大数据高薪训练营阶段二模块四（JavaWeb后端技术下）

| | ├──大数据高薪训练营阶段二模块五（可视化项目）

| | └──大数据高薪训练营阶段二模块一（MySQL数据库）

├──03、第三阶段 Hadoop核心及生态圈技术栈

| ├──01、Hadoop框架核心（HDFS、MapReduce、YARN）

| | ├──1–课程资料

| | ├──2–开营直播回放

| | ├──3–任务一：Hadoop简介及Apache Hadoop完全分布式集群搭建

| | ├──4–任务二：HDFS分布式文件系统

| | ├──5–任务三：MapReduce分布式计算框架

| | ├──6–任务四：YARN资源调度、HDFS核心源码及Hadoop3.X 新特性概述

| | ├──7–任务五：调优及二次开发示例

| | └──9–模块直播

| ├──02、Hadoop生态圈技术栈（上）

| | ├──1–课程资料

| | ├──2–任务一：数据仓库工具Hive及交互工具Hue

| | ├──3–任务二：数据采集工具Flume

| | ├──4–任务三：ETL工具Sqoop及CDC

| | ├──5–任务四：作业

| | └──6–模块直播

| ├──03、Hadoop生态圈技术栈（下）

| | ├──1–课程资料

| | ├──2–任务一：分布式协调组件ZooKeeper

| | ├──3–任务二：海量列式非关系型数据库HBase

| | ├──4–任务三：任务调度系统

| | └──6–模块直播

| └──04、Hadoop生态圈技术栈（中）

| | ├──1–课程资料

| | ├──2–任务一： 即席查询Impala介绍及入门使用

| | ├──3–任务二：Impala交互式查询

| | └──4–任务三：Impala集群负载均衡及优化

├──04、第四阶段 分布式缓存Redis及Kafka消息中间件

| ├──01、高性能分布式缓存Redis

| | ├──1–课程资料

| | ├──2–任务一：Redis快速实战

| | ├──3–任务二：Redis扩展功能

| | ├──4–任务三：Redis核心原理

| | ├──5–任务四：企业实战

| | └──6–任务五：Redis分布式高可用方案

| └──02、高吞吐消息中间件Kafka

| | ├──1–课程资料

| | ├──2–任务一：Kafka架构与实战

| | ├──3–任务二：Kafka高级特性解析

| | ├──4–任务三：Kafka集群与运维

| | └──5–任务四：Kafka源码剖析

├──05、第五阶段 PB级企业电商离线数仓项目实战

| ├──PB级企业电商离线数仓项目实战（上）

| | ├──1–课程资料

| | ├──2–任务一：数仓理论

| | ├──3–任务二：数据采集

| | ├──4–任务三：会员活跃度分析

| | └──5–任务四：广告分析

| └──PB级企业电商离线数仓项目实战（下）

| | ├──1–课程资料

| | ├──2–任务一：核心交易分析

| | ├──3–任务二：调度系统Airflow

| | ├──4–任务三：元数据管理Atlas

| | └──5–任务四：数据质量管理Griffin

├──06、第六阶段 内存级快速计算引擎Spark

| ├──01、Scala编程

| | ├──1–课程资料

| | ├──10–任务九：隐式机制及Akka扩展

| | ├──2–任务一：Scala基础

| | ├──3–任务二：控制结构和函数

| | ├──4–任务三：数组和元组

| | ├──5–任务四：类与对象

| | ├──6–任务五：继承与特质

| | ├──7–任务六：模式匹配和样例类

| | ├──8–任务七：函数及抽象化

| | └──9–任务八： 集合

| ├──02、Spark实战应用（上）

| | ├──1–课程资料

| | ├──2–任务一：Spark安装与配置

| | ├──3–任务二：RDD编程基础

| | ├──4–任务三：RDD编程高阶

| | └──5–任务四：SparkSQL编程

| ├──03、Spark实战应用（下）

| | ├──1–课程资料

| | ├──2–任务一：实时流式计算框架Spark Streaming

| | ├──3–任务二：Spark Streaming与Kafka整合

| | └──4–任务三：Spark GraphX图计算

| └──04、Spark原理及源码剖析

| | ├──1–课程资料

| | ├──2–任务一：重要组件(Master、Worker、Driver)

| | ├──3–任务二：重要原理(作业调度及Shuffle原理)

| | └──4–任务三：内存管理、数据倾斜及优化

├──07、第七阶段 智慧物流大数据分析调度平台项目

| └──智慧物流大数据分析调度平台项目

| | ├──1–课程资料

| | ├──2–任务一：项目介绍及CDH搭建

| | ├──3–任务二：平台数据准备

| | ├──4–任务三：仓储预测及车货匹配

| | └──5–任务四：实时处理及可视化

├──08、第八阶段 新一代计算利器Flink

| └──计算领域锋利的武器Flink

| | ├──1–课程资料

| | ├──2–任务一：Flink概述及入门案例

| | ├──3–任务二：Flink体系结构及安装部署

| | ├──4–任务三：Flink常用API及Window窗口机制

| | ├──5–任务四：Flink watermark及state机制

| | ├──6–任务五：Flink 并行度、KafkaConnector源码及CEP

| | └──7–任务六：Flink Table及作业提交

├──09、第九阶段 大数据新技术实践

| ├──01、ClickHouse&Kudu

| | ├──1–课程资料

| | ├──2–任务一：ClickHouse概述及安装

| | ├──3–任务二：ClickHouse数据类型及表引擎

| | ├──4–任务三：ClickHouse连接Kafka、MySQL及ClickHouse副本分片机制

| | └──5–任务四：大数据存储引擎Kudu

| └──02、Kylin&Druid

| | ├──1–课程资料

| | ├──2–任务一：分析型数据仓库 Kylin

| | └──3–任务二：实时分析数据库 Apache Druid

├──10、第十阶段 Elastic Stack 日志搜索、挖掘及可视化解决方案

| └──Elasticsearch全文搜索引擎、Logstash采集、Kibana展示方案

| | ├──1–课程资料

| | ├──2–任务一：Elasticsearch & Kibana

| | ├──3–任务二：LogStash日志采集

| | └──4–任务三：日志分析平台实战

├──11、第十一阶段 电商行业实时数仓项目

| └──电商行业实时数仓项目

| | ├──1–任务一：实时数仓项目基础

| | ├──2–任务二：需求实现

| | ├──3–任务三：监控及可视化

| | ├──4–任务四：数据质量及双流join

| | └──1–课程资料.zip 4.71M

├──12、第十二阶段 大数据处理算法及案例

| ├──模块二、统计学基础

| | ├──1–统计学基本原理_任务一： 描述统计

| | ├──10–统计学分析方法_任务五： logistic回归

| | ├──11–统计学分析方法_任务六： 时间序列分析

| | ├──12–项目实战_任务一： 案例背景介绍

| | ├──13–项目实战_任务二： 案例分析过程

| | ├──14–项目实战_任务三： 建模软件操作

| | ├──2–统计学基本原理_任务二： 总体推断

| | ├──3–统计学基本原理_任务三： 抽样方法

| | ├──4–统计学基本原理_任务四： 卡方检验

| | ├──5–统计学基本原理_任务五： T检验、方差检验

| | ├──6–统计学分析方法_任务一： 多变量分析方法选择

| | ├──7–统计学分析方法_任务二： 相关分析

| | ├──8–统计学分析方法_任务三： 回归分析

| | ├──9–统计学分析方法_任务四： 因子分析

| | └──1–课程资料.zip 13.11M

| ├──模块三、数据挖掘算法与实战

| | ├──1–任务一 有监督学习算法

| | ├──2–任务二 无监督学习算法

| | ├──3–任务三 数据挖掘项目综合实战

| | └──1–课程资料.zip 15.10M

| └──模块一、Python 编程

| | ├──1–任务一：Python基础

| | ├──2–任务二 ：Numpy科学计算库

| | ├──3–任务三：Pandas数据分析库

| | ├──4–任务四：Matplotlib数据绘图

| | └──1–课程资料.zip 12.15M

├──13、第十三阶段 机器学习

| └──TensorFlow机器学习框架

| | ├──1–任务一 ：TensorFlow实现KNN

| | ├──2–任务二：TensorFlow实现线性回归

| | ├──3–任务三：TensorFLow实现机器学习_逻辑回归

| | └──1–课程资料.zip 518.67kb

└──14、第十四阶段：人才职位画像匹配推荐系统

| └──人才职位画像匹配推荐系统

| | ├──1–任务一：项目整体介绍

| | ├──2–任务二：OLAP指标分析

| | ├──3–任务三：SuperSet可视化

| | ├──4–任务四：Spark MLlib机器学习

| | ├──5–任务五：职位画像及用户画像

| | ├──6–任务六：职位召回&排序&推荐

| | └──1–课程资料.zip 13.54M

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