拉钩-大数据开发高薪训练营14期 2022年【完结】价值8800元

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