拉勾大数据高薪训练营2021课程介绍:
这门课大数据相关的组件和内容几乎都有涉及,并且提供了好几个模块的项目实践,毕竟转行的小伙伴最缺的就是手里没有实际做过什么相关的大数据项目。成为大数据工程师,你需具备4个能力,夺实基础知识,培养大数据架构思维,在项目中学习实战技巧,找准名师,迈进大数据门槛,大厂私教计划震撼启动,稳攻大厂offer.开启私教模式,稳操大厂胜券。能力测评,大厂加速,能力提升,贴身服务.
——/拉勾/拉勾大数据开发高薪[完结无密]/
├──01阶段:JavaSE
| ├──模块二 Java面向对象编程
| | ├──00.任务一:类和对象
| | ├──01.任务二:方法和封装
| | ├──02.任务三:static关键字和继承
| | ├──03.任务四:多态和特殊类
| | ├──04.任务五:特殊类
| | ├──05.任务六:模块作业
| | └──06.模块直播
| ├──模块三 Java核心类库(上)
| | ├──101 任务六:模块作业
| | ├──103 模块直播
| | ├──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)
| ├──模块四 Java核心类库(下)
| | ├──00.任务一: 异常机制和File类
| | ├──01.任务二:IO流
| | ├──02.任务三:多线程
| | ├──03.任务四:网络编程
| | ├──04.任务五:反射机制
| | ├──05.模块作业
| | └──06.模块直播
| └──模块一 Java语言基础
| | ├──1 开营直播
| | ├──2 任务一: 初识计算机和Java语言
| | ├──3 任务二: 变量和数据类型
| | ├──4 任务三: 运算符
| | ├──5 任务四:流程控制语句
| | ├──6 任务五:数组以及应用
| | ├──7 任务六:模块作业
| | └──8 模块直播
├──02阶段:Java Web数据可视化
| ├──01 模块一 MySQL数据库
| | ├──01 任务一:MySql基础、SQL入门
| | ├──02 任务二:MySql单表、约束和事务
| | ├──03 任务三:Mysql多表、外键和数据库设计
| | ├──04 任务四:Mysql索引、存储过程和触发器
| | ├──05 任务五:JDBC
| | ├──06 任务六:数据库连接池和DBUtils
| | ├──07 任务七:XML
| | ├──08 任务八:MySql高级
| | └──09 直播
| ├──02 模块二 前端可视化技术
| | ├──01 任务一:HTML
| | ├──02 任务二:CSS
| | ├──03 任务三:JavaScript
| | ├──04 任务四:任务四:前端进阶之jQuery+Ajax+Vue
| | └──05 任务五:Highcharts+ECharts数据可视化
| ├──03 模块三 Java Web 后端技术(上)
| | ├──01 任务一:Tomcat服务器软件
| | ├──02 任务二:HTTP协议解析
| | ├──03 任务三: Servlet
| | ├──04 任务四:Cookie及Session
| | ├──05 任务五:Filter过滤器及Listener监听器
| | ├──06 任务六:MVC模式及三层架构
| | ├──07 作业
| | └──08 直播
| ├──04.模块四 Java Web 后端技术(下)
| | ├──00.任务一:maven
| | ├──01.任务二:MyBati之MyBati基本应用
| | ├──02.任务三:MyBati之复杂映射&配置深入
| | ├──03.任务四:MyBati之缓存&延迟加载&注解应用
| | ├──04.任务五:Spring之Spring IOC
| | ├──05.任务六:Spring之Spring AOP
| | ├──06.任务七:Spring之JdbcTemplate&事务&Web集成
| | ├──07.任务八:SpringMVC之SpringMVC入门
| | ├──08.任务九:SpringMVC之SpringMVC进阶
| | ├──09.任务十:SpringMVC之SSM框架整合
| | ├──10.任务十一:项目管理工具Maven高级
| | ├──11.课程资料
| | ├──12.任务十二:Spring Boot
| | └──13.直播
| ├──05.模块五 拉勾网招聘行业报表数据可视化项目
| | ├──01.任务一:可视化项目案例
| | ├──02.模块作业
| | ├──03.直播
| | └──Linux和可视化项目讲义.zip 10.79M
| └──06.模块六 Linux服务器
| | └──00.任务一:Linux及Shell编程
├──03阶段:Hadoop核心及生态圈技术栈
| ├──模块二 Hadoop生态圈技术栈(上)
| | ├──00.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
| ├──模块三 Hadoop生态圈技术栈(中)
| | ├──00.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
| ├──模块四 Hadoop生态圈技术栈(下)
| | ├──00.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
| └──模块一 Hadoop框架核心(HDFS、MapReduce、YARN)
| | ├──00.课程资料
| | ├──2 任务一:Hadoop简介及Apache Hadoop完全分布式集群搭建
| | ├──3 任务二:HDFS分布式文件系统
| | ├──4 任务三:MapReduce分布式计算框架
| | ├──5 任务四:YARN资源调度、HDFS核心源码及Hadoop3.X 新特性概述
| | └──6 任务五:调优及二次开发示例
├──04阶段:分布式缓存Redis及Kafka消息中间件
| ├──模块二 高吞吐消息中间件Kafka
| | ├──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
| └──模块一 高性能分布式缓存Redis
| | ├──00.课程资料
| | ├──2 任务一:缓存原理及设计
| | ├──3 任务二:Redis数据结构及过期机制
| | ├──4 任务三:Redis持久化机制
| | ├──5 任务四:Redis扩展特性
| | ├──6 任务五:Redis高可用方案
| | └──7 任务六:Redis经典问题解析
├──05阶段:PB级企业电商离线数仓项目实战
| ├──01 PB级企业电商离线数仓项目实战(上)
| | ├──01 课程资料
| | ├──02 任务一:数仓理论
| | ├──03 任务二:数据采集
| | ├──04 任务三:会员活跃度分析
| | ├──05 任务四:广告分析
| | ├──06 作业
| | └──07 直播
| ├──02 PB级企业电商离线数仓项目实战(下)
| | ├──01 课程资料
| | ├──02 任务一:核心交易分析
| | ├──03 任务二:调度系统Airflow
| | ├──04 任务三:元数据管理Atlas
| | ├──05 任务四:数据质量管理Griffin
| | ├──06 随堂测试及作业
| | └──07 直播
| └──03 大厂面试题
| | ├──01 任务一:难度系数—简单
| | ├──02 任务二:难度系数—中等
| | └──03 任务三:难度系数—困难
├──06阶段:内存级快速计算引擎Spark
| ├──01 Scala编程
| | ├──01 课程资料
| | ├──02 任务一:Scala基础
| | ├──03 任务二:控制结构和函数
| | ├──04 任务三:数组和元组
| | ├──05 任务四:类与对象
| | ├──06 任务五:继承与特质
| | ├──07 任务六:模式匹配和样例类
| | ├──08 任务七:函数及抽象化
| | ├──09 任务八: 集合
| | ├──10 任务九:隐式机制及Akka扩展
| | ├──11 作业
| | └──12 直播
| ├──02 Spark实战应用(上)
| | ├──01 课程资料
| | ├──02 任务一:Spark安装与配置
| | ├──03 任务二:RDD编程基础
| | ├──04 任务三:RDD编程高阶
| | ├──05 任务四:SparkSQL编程
| | ├──06 作业
| | └──07 直播
| ├──03 Spark实战应用(下)
| | ├──01 课程资料
| | ├──02 任务一:实时流式计算框架Spark Streaming
| | ├──03 任务二:Spark Streaming与Kafka整合
| | ├──04 任务三:Spark GraphX图计算
| | ├──05 作业
| | └──06 直播
| └──04 Spark原理及源码剖析
| | ├──01 课程资料
| | ├──02 任务一:重要组件(Master、Worker、Driver)
| | ├──03 任务二:重要原理(作业调度及Shuffle原理)
| | ├──04 任务三:内存管理、数据倾斜及优化
| | ├──05 直播
| | └──06 作业
├──07阶段:智慧物流大数据分析调度平台项目
| └──01 智慧物流大数据分析调度平台项目
| | ├──01 课程资料
| | ├──02 任务一:项目介绍及CDH搭建
| | ├──03 任务二:平台数据准备
| | ├──04 任务三:仓储预测及车货匹配
| | ├──05 任务四:实时处理及可视化
| | ├──06 直播
| | └──07 作业
├──08阶段:新一代计算利器Flink
| └──01 计算领域锋利的武器Flink
| | ├──01 课程资料
| | ├──02 任务一:Flink概述及入门案例
| | ├──03 任务二:Flink体系结构及安装部署
| | ├──04 任务三:Flink常用API及Window窗口机制
| | ├──05 任务四:Flink watermark及state机制
| | ├──06 任务五:Flink 并行度、KafkaConnector源码及CEP
| | ├──07 任务六:Flink Table及作业提交
| | ├──08 直播
| | └──09 作业
├──09阶段:大数据新技术实践
| ├──01 ClickHouse&Kudu
| | ├──01 课程资料
| | ├──02 任务一:ClickHouse概述及安装
| | ├──03 任务二:ClickHouse数据类型及表引擎
| | ├──04 任务三:ClickHouse连接Kafka、MySQL及ClickHouse副本分片机制
| | ├──05 任务四:大数据存储引擎Kudu
| | ├──06 直播
| | └──07 作业
| └──02 Kylin&Druid
| | ├──01 课程资料
| | ├──02 任务一:分析型数据仓库 Kylin
| | ├──03 任务二:实时分析数据库 Apache Druid
| | ├──04 作业
| | └──05 直播
├──10阶段:Elastic Stack 日志搜索、挖掘及可视化解决方案
| └──01 Elasticsearch全文搜索引擎、Logstash采集、Kibana展示方案
| | ├──01 课程资料
| | ├──02 任务一:Elasticsearch & Kibana
| | ├──03 任务二:LogStash日志采集
| | ├──04 任务三:日志分析平台实战
| | ├──05 直播
| | └──06 作业
├──11阶段:电商行业实时数仓项目
| └──01 电商行业实时数仓项目
| | ├──01 任务一:实时数仓项目基础
| | ├──02 任务二:需求实现
| | ├──03 任务三:监控及可视化
| | ├──04 任务四:数据质量及双流join
| | ├──05 直播
| | └──06 作业
├──12阶段:大数据处理算法及案例
| ├──01 Python 编程
| | ├──01 任务一:Python基础
| | ├──02 任务二 :Numpy科学计算库
| | ├──03 任务三:Pandas数据分析库
| | └──04 任务四:Matplotlib数据绘图
| ├──02 统计学基础
| | ├──01 统计学基本原理_任务一: 描述统计
| | ├──02 统计学基本原理_任务二: 总体推断
| | ├──03 统计学基本原理_任务三: 抽样方法
| | ├──04 统计学基本原理_任务四: 卡方检验
| | ├──05 统计学基本原理_任务五: T检验、方差检验
| | ├──06 统计学分析方法_任务一: 多变量分析方法选择
| | ├──07 统计学分析方法_任务二: 相关分析
| | ├──08 统计学分析方法_任务三: 回归分析
| | ├──09 统计学分析方法_任务四: 因子分析
| | ├──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
| └──03 数据挖掘算法与实战
| | ├──01 任务一 有监督学习算法
| | ├──02 任务二 无监督学习算法
| | └──03 任务三 数据挖掘项目综合实战
├──13阶段:机器学习
| └──01 TensorFlow机器学习框架
| | ├──01 任务一 :TensorFlow实现KNN
| | ├──02 任务二:TensorFlow实现线性回归
| | └──03 任务三:TensorFLow实现机器学习_逻辑回归
├──14阶段:人才职位画像匹配推荐系统
| └──01 人才职位画像匹配推荐系统
| | ├──01 任务一:项目整体介绍
| | ├──02 任务二:OLAP指标分析
| | ├──03 任务三:SuperSet可视化
| | ├──04 任务四:Spark MLlib机器学习
| | ├──05 任务五:职位画像及用户画像
| | ├──06 任务六:职位召回&排序&推荐
| | ├──07 直播
| | └──08 作业
└──资料
| ├──01阶段:JavaSE
| | ├──02 Java面向对象编程
| | ├──模块三 Java核心类库(上)
| | └──模块一 Java语言基础
| ├──02阶段:Java Web数据可视化
| | ├──01 模块一 :MySQL数据库
| | ├──02 模块二 : 前端可视化技术
| | └──05 拉勾网招聘行业报表数据可视化项目
| ├──11.第十一阶段 电商行业实时数仓项目等多个文件
| | ├──11.第十一阶段 电商行业实时数仓项目
| | ├──12.第十二阶段 大数据处理算法及案例
| | ├──13.第十三阶段 机器学习
| | └──14.第十四阶段:人才职位画像匹配推荐系统
| ├──Hadoop课程笔记.pdf 9.55M
| ├──Hadoop生态圈技术栈.pdf 4.42M
| ├──HBase讲义.pdf 2.83M
| ├──Kafka.pdf 11.28M
| ├──讲义(1).rar 2.15M
| ├──讲义(2).rar 2.48M
| ├──讲义.rar 3.77M
| ├──交互式查询工具Impala.pdf 2.44M
| ├──企业电商离线数仓.pdf 2.61M
| └──资料-在每个阶段里面.txt
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