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  • 拉钩-大数据开发高薪训练营14期|2022年|价值8800元|重磅首发|完结无秘

    拉钩-大数据开发高薪训练营14期|2022年|价值8800元|重磅首发|完结无秘 最后编辑:2022-08-22
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    课程简介:

    • 课程完整363G,内容详实,入门大数据的不二之选!!大力推荐!!年薪百万等着你!!!

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    目录:

    • ——大数据开发高薪训练营14期/
      ├──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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