课程目录：
01阶段：JavaSE
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
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
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
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
04阶段：分布式缓存Redis及Kafka消息中间件
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
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
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
评论0