拉勾大数据开发高薪训练营14期
<p><img src="/data/attachment/forum/images/202262721503399131.jpg"></p><p> 课程大纲</p><p>├──01、第一阶段 JavaSE </p>
<p>| ├──01、Java语言基础 </p>
<p>| | ├──1--开营直播 </p>
<p>| | ├──3--任务一： 初识计算机和Java语言 </p>
<p>| | ├──4--任务二： 变量和数据类型 </p>
<p>| | ├──5--任务三： 运算符 </p>
<p>| | ├──6--任务四：流程控制语句 </p>
<p>| | ├──7--任务五：数组以及应用 </p>
<p>| | ├──8--任务六：模块作业 </p>
<p>| | └──9--模块直播 </p>
<p>| ├──02、Java面向对象编程 </p>
<p>| | ├──2--任务一：类和对象 </p>
<p>| | ├──3--任务二：方法和封装 </p>
<p>| | ├──4--任务三：static关键字和继承 </p>
<p>| | ├──5--任务四：多态和特殊类 </p>
<p>| | ├──6--任务五：特殊类 </p>
<p>| | ├──7--任务六：模块作业 </p>
<p>| | └──8--模块直播 </p>
<p>| ├──03、Java核心类库（上） </p>
<p>| | ├──2--任务一：常用类的概述和使用 </p>
<p>| | ├──3--任务二：String类的概述和使用 </p>
<p>| | ├──4--任务三：可变字符串类和日期相关类 </p>
<p>| | ├──5--任务四：集合类库（上） </p>
<p>| | └──6--任务五：集合类库（下） </p>
<p>| ├──04、Java核心类库（下） </p>
<p>| | ├──2--任务一： 异常机制和File类 </p>
<p>| | ├──3--任务二：IO流 </p>
<p>| | ├──4--任务三：多线程 </p>
<p>| | ├──5--任务四：网络编程 </p>
<p>| | ├──6--任务五：反射机制 </p>
<p>| | └──8--模块直播 </p>
<p>| └──阶段一资料 </p>
<p>| | ├──大数据高薪训练营阶段一模块二（面向对象编程） </p>
<p>| | ├──大数据高薪训练营阶段一模块三（Java核心类库上） </p>
<p>| | ├──大数据高薪训练营阶段一模块四（Java核心类库下） </p>
<p>| | └──大数据高薪训练营阶段一模块一（ Java编程基础） </p>
<p>├──02、第二阶段 Java Web数据可视化 </p>
<p>| ├──01、MySQL数据库 </p>
<p>| | ├──11--模块直播 </p>
<p>| | ├──2--任务一：MySql基础、SQL入门 </p>
<p>| | ├──3--任务二：MySql单表、约束和事务 </p>
<p>| | ├──4--任务三：Mysql多表、外键和数据库设计 </p>
<p>| | ├──5--任务四：Mysql索引、存储过程和触发器 </p>
<p>| | ├──6--任务五：JDBC </p>
<p>| | ├──7--任务六：数据库连接池和DBUtils </p>
<p>| | ├──8--任务七：XML </p>
<p>| | └──9--任务八：MySQL高级 </p>
<p>| ├──02、前端可视化技术 </p>
<p>| | ├──2--任务一：HTML </p>
<p>| | ├──3--任务二： CSS </p>
<p>| | ├──4--任务三：JavaScript </p>
<p>| | ├──5--任务四：前端进阶之jQuery+Ajax+Vue </p>
<p>| | └──6--任务五：Highcharts+ECharts数据可视化 </p>
<p>| ├──03、Java Web 后端技术（上） </p>
<p>| | ├──2--任务一：Tomcat服务器软件 </p>
<p>| | ├──3--任务二：HTTP协议解析 </p>
<p>| | ├──4--任务三：Servlet </p>
<p>| | ├──5--任务四：Cookie及Session </p>
<p>| | ├──6--任务五：Filter过滤器及Listener监听器 </p>
<p>| | └──7--任务六：MVC模式及三层架构 </p>
<p>| ├──04、Java Web 后端技术（下） </p>
<p>| | ├──10--任务九：SpringMVC之SpringMVC进阶 </p>
<p>| | ├──11--任务十：SpringMVC之SSM框架整合 </p>
<p>| | ├──12--任务十一：项目管理工具Maven高级 </p>
<p>| | ├──13--任务十二：Spring Boot </p>
<p>| | ├──2--任务一：maven </p>
<p>| | ├──3--任务二：MyBatis之MyBatis基本应用 </p>
<p>| | ├──4--任务三：MyBatis之复杂映射&配置深入 </p>
<p>| | ├──5--任务四：MyBatis之缓存&延迟加载&注解应用 </p>
<p>| | ├──6--任务五：Spring之Spring IOC </p>
<p>| | ├──7--任务六：Spring之Spring AOP </p>
<p>| | ├──8--任务七：Spring之JdbcTemplate&事务&Web集成 </p>
<p>| | └──9--任务八：SpringMVC之SpringMVC入门 </p>
<p>| ├──05、拉勾网招聘行业报表数据可视化项目 </p>
<p>| | └──2--任务一：可视化项目案例 </p>
<p>| ├──06、Linux服务器 </p>
<p>| | ├──2--任务一：Linux及Shell编程 </p>
<p>| | └──5--直播 </p>
<p>| └──资料 </p>
<p>| | ├──大数据高薪训练营阶段二模块二（前端可视化技术） </p>
<p>| | ├──大数据高薪训练营阶段二模块六（linux） </p>
<p>| | ├──大数据高薪训练营阶段二模块三（JavaWeb后端技术上） </p>
<p>| | ├──大数据高薪训练营阶段二模块四（JavaWeb后端技术下） </p>
<p>| | ├──大数据高薪训练营阶段二模块五（可视化项目） </p>
<p>| | └──大数据高薪训练营阶段二模块一（MySQL数据库） </p>
<p>├──03、第三阶段 Hadoop核心及生态圈技术栈 </p>
<p>| ├──01、Hadoop框架核心（HDFS、MapReduce、YARN） </p>
<p>| | ├──1--课程资料 </p>
<p>| | ├──2--开营直播回放 </p>
<p>| | ├──3--任务一：Hadoop简介及Apache Hadoop完全分布式集群搭建 </p>
<p>| | ├──4--任务二：HDFS分布式文件系统 </p>
<p>| | ├──5--任务三：MapReduce分布式计算框架 </p>
<p>| | ├──6--任务四：YARN资源调度、HDFS核心源码及Hadoop3.X 新特性概述 </p>
<p>| | ├──7--任务五：调优及二次开发示例 </p>
<p>| | └──9--模块直播 </p>
<p>| ├──02、Hadoop生态圈技术栈（上） </p>
<p>| | ├──1--课程资料 </p>
<p>| | ├──2--任务一：数据仓库工具Hive及交互工具Hue </p>
<p>| | ├──3--任务二：数据采集工具Flume </p>
<p>| | ├──4--任务三：ETL工具Sqoop及CDC </p>
<p>| | ├──5--任务四：作业 </p>
<p>| | └──6--模块直播 </p>
<p>| ├──03、Hadoop生态圈技术栈（下） </p>
<p>| | ├──1--课程资料 </p>
<p>| | ├──2--任务一：分布式协调组件ZooKeeper </p>
<p>| | ├──3--任务二：海量列式非关系型数据库HBase </p>
<p>| | ├──4--任务三：任务调度系统 </p>
<p>| | └──6--模块直播 </p>
<p>| └──04、Hadoop生态圈技术栈（中） </p>
<p>| | ├──1--课程资料 </p>
<p>| | ├──2--任务一： 即席查询Impala介绍及入门使用 </p>
<p>| | ├──3--任务二：Impala交互式查询 </p>
<p>| | └──4--任务三：Impala集群负载均衡及优化 </p>
<p>├──04、第四阶段 分布式缓存Redis及Kafka消息中间件 </p>
<p>| ├──01、高性能分布式缓存Redis </p>
<p>| | ├──1--课程资料 </p>
<p>| | ├──2--任务一：Redis快速实战 </p>
<p>| | ├──3--任务二：Redis扩展功能 </p>
<p>| | ├──4--任务三：Redis核心原理 </p>
<p>| | ├──5--任务四：企业实战 </p>
<p>| | └──6--任务五：Redis分布式高可用方案 </p>
<p>| └──02、高吞吐消息中间件Kafka </p>
<p>| | ├──1--课程资料 </p>
<p>| | ├──2--任务一：Kafka架构与实战 </p>
<p>| | ├──3--任务二：Kafka高级特性解析 </p>
<p>| | ├──4--任务三：Kafka集群与运维 </p>
<p>| | └──5--任务四：Kafka源码剖析 </p>
<p>├──05、第五阶段 PB级企业电商离线数仓项目实战 </p>
<p>| ├──PB级企业电商离线数仓项目实战（上） </p>
<p>| | ├──1--课程资料 </p>
<p>| | ├──2--任务一：数仓理论 </p>
<p>| | ├──3--任务二：数据采集 </p>
<p>| | ├──4--任务三：会员活跃度分析 </p>
<p>| | └──5--任务四：广告分析 </p>
<p>| └──PB级企业电商离线数仓项目实战（下） </p>
<p>| | ├──1--课程资料 </p>
<p>| | ├──2--任务一：核心交易分析 </p>
<p>| | ├──3--任务二：调度系统Airflow </p>
<p>| | ├──4--任务三：元数据管理Atlas </p>
<p>| | └──5--任务四：数据质量管理Griffin </p>
<p>├──06、第六阶段 内存级快速计算引擎Spark </p>
<p>| ├──01、Scala编程 </p>
<p>| | ├──1--课程资料 </p>
<p>| | ├──10--任务九：隐式机制及Akka扩展 </p>
<p>| | ├──2--任务一：Scala基础 </p>
<p>| | ├──3--任务二：控制结构和函数 </p>
<p>| | ├──4--任务三：数组和元组 </p>
<p>| | ├──5--任务四：类与对象 </p>
<p>| | ├──6--任务五：继承与特质 </p>
<p>| | ├──7--任务六：模式匹配和样例类 </p>
<p>| | ├──8--任务七：函数及抽象化 </p>
<p>| | └──9--任务八： 集合 </p>
<p>| ├──02、Spark实战应用（上） </p>
<p>| | ├──1--课程资料 </p>
<p>| | ├──2--任务一：Spark安装与配置 </p>
<p>| | ├──3--任务二：RDD编程基础 </p>
<p>| | ├──4--任务三：RDD编程高阶 </p>
<p>| | └──5--任务四：SparkSQL编程 </p>
<p>| ├──03、Spark实战应用（下） </p>
<p>| | ├──1--课程资料 </p>
<p>| | ├──2--任务一：实时流式计算框架Spark Streaming </p>
<p>| | ├──3--任务二：Spark Streaming与Kafka整合 </p>
<p>| | └──4--任务三：Spark GraphX图计算 </p>
<p>| └──04、Spark原理及源码剖析 </p>
<p>| | ├──1--课程资料 </p>
<p>| | ├──2--任务一：重要组件(Master、Worker、Driver) </p>
<p>| | ├──3--任务二：重要原理(作业调度及Shuffle原理) </p>
<p>| | └──4--任务三：内存管理、数据倾斜及优化 </p>
<p>├──07、第七阶段 智慧物流大数据分析调度平台项目 </p>
<p>| └──智慧物流大数据分析调度平台项目 </p>
<p>| | ├──1--课程资料 </p>
<p>| | ├──2--任务一：项目介绍及CDH搭建 </p>
<p>| | ├──3--任务二：平台数据准备 </p>
<p>| | ├──4--任务三：仓储预测及车货匹配 </p>
<p>| | └──5--任务四：实时处理及可视化 </p>
<p>├──08、第八阶段 新一代计算利器Flink </p>
<p>| └──计算领域锋利的武器Flink </p>
<p>| | ├──1--课程资料 </p>
<p>| | ├──2--任务一：Flink概述及入门案例 </p>
<p>| | ├──3--任务二：Flink体系结构及安装部署 </p>
<p>| | ├──4--任务三：Flink常用API及Window窗口机制 </p>
<p>| | ├──5--任务四：Flink watermark及state机制 </p>
<p>| | ├──6--任务五：Flink 并行度、KafkaConnector源码及CEP </p>
<p>| | └──7--任务六：Flink Table及作业提交 </p>
<p>├──09、第九阶段 大数据新技术实践 </p>
<p>| ├──01、ClickHouse&Kudu </p>
<p>| | ├──1--课程资料 </p>
<p>| | ├──2--任务一：ClickHouse概述及安装 </p>
<p>| | ├──3--任务二：ClickHouse数据类型及表引擎 </p>
<p>| | ├──4--任务三：ClickHouse连接Kafka、MySQL及ClickHouse副本分片机制 </p>
<p>| | └──5--任务四：大数据存储引擎Kudu </p>
<p>| └──02、Kylin&Druid </p>
<p>| | ├──1--课程资料 </p>
<p>| | ├──2--任务一：分析型数据仓库 Kylin </p>
<p>| | └──3--任务二：实时分析数据库 Apache Druid </p>
<p>├──10、第十阶段 Elastic Stack 日志搜索、挖掘及可视化解决方案 </p>
<p>| └──Elasticsearch全文搜索引擎、Logstash采集、Kibana展示方案 </p>
<p>| | ├──1--课程资料 </p>
<p>| | ├──2--任务一：Elasticsearch & Kibana </p>
<p>| | ├──3--任务二：LogStash日志采集 </p>
<p>| | └──4--任务三：日志分析平台实战 </p>
<p>├──11、第十一阶段 电商行业实时数仓项目 </p>
<p>| └──电商行业实时数仓项目 </p>
<p>| | ├──1--任务一：实时数仓项目基础 </p>
<p>| | ├──2--任务二：需求实现 </p>
<p>| | ├──3--任务三：监控及可视化 </p>
<p>| | ├──4--任务四：数据质量及双流join </p>
<p>| | └──1--课程资料.zip 4.71M</p>
<p>├──12、第十二阶段 大数据处理算法及案例 </p>
<p>| ├──模块二、统计学基础 </p>
<p>| | ├──1--统计学基本原理_任务一： 描述统计 </p>
<p>| | ├──10--统计学分析方法_任务五： logistic回归 </p>
<p>| | ├──11--统计学分析方法_任务六： 时间序列分析 </p>
<p>| | ├──12--项目实战_任务一： 案例背景介绍 </p>
<p>| | ├──13--项目实战_任务二： 案例分析过程 </p>
<p>| | ├──14--项目实战_任务三： 建模软件操作 </p>
<p>| | ├──2--统计学基本原理_任务二： 总体推断 </p>
<p>| | ├──3--统计学基本原理_任务三： 抽样方法 </p>
<p>| | ├──4--统计学基本原理_任务四： 卡方检验 </p>
<p>| | ├──5--统计学基本原理_任务五： T检验、方差检验 </p>
<p>| | ├──6--统计学分析方法_任务一： 多变量分析方法选择 </p>
<p>| | ├──7--统计学分析方法_任务二： 相关分析 </p>
<p>| | ├──8--统计学分析方法_任务三： 回归分析 </p>
<p>| | ├──9--统计学分析方法_任务四： 因子分析 </p>
<p>| | └──1--课程资料.zip 13.11M</p>
<p>| ├──模块三、数据挖掘算法与实战 </p>
<p>| | ├──1--任务一 有监督学习算法 </p>
<p>| | ├──2--任务二 无监督学习算法 </p>
<p>| | ├──3--任务三 数据挖掘项目综合实战 </p>
<p>| | └──1--课程资料.zip 15.10M</p>
<p>| └──模块一、Python 编程 </p>
<p>| | ├──1--任务一：Python基础 </p>
<p>| | ├──2--任务二 ：Numpy科学计算库 </p>
<p>| | ├──3--任务三：Pandas数据分析库 </p>
<p>| | ├──4--任务四：Matplotlib数据绘图 </p>
<p>| | └──1--课程资料.zip 12.15M</p>
<p>├──13、第十三阶段 机器学习 </p>
<p>| └──TensorFlow机器学习框架 </p>
<p>| | ├──1--任务一 ：TensorFlow实现KNN </p>
<p>| | ├──2--任务二：TensorFlow实现线性回归 </p>
<p>| | ├──3--任务三：TensorFLow实现机器学习_逻辑回归 </p>
<p>| | └──1--课程资料.zip 518.67kb</p>
<p>└──14、第十四阶段：人才职位画像匹配推荐系统 </p>
<p>| └──人才职位画像匹配推荐系统 </p>
<p>| | ├──1--任务一：项目整体介绍 </p>
<p>| | ├──2--任务二：OLAP指标分析 </p>
<p>| | ├──3--任务三：SuperSet可视化 </p>
<p>| | ├──4--任务四：Spark MLlib机器学习 </p>
<p>| | ├──5--任务五：职位画像及用户画像 </p>
<p>| | ├──6--任务六：职位召回&排序&推荐 </p>
<p>| | └──1--课程资料.zip 13.54M</p>
<div> </div><p style="border-top: 1px dotted #d9d9d9;margin: 25px 0"></p>
页:
[1]