课程简介：

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——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&AMp;配置深入
| | ├──5–任务四：MyBatis之缓存&AMp;延迟加载&AMp;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&AMp;事务&AMp;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&AMp;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&AMp;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 &AMp; 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&AMp;排序&AMp;推荐
| | └──1–课程资料.zIP 13.54M

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