课程目录

大数据开发高薪训练营/2022
├──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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