【拉钩】拉勾大数据开发高薪训练营14期

admin

047.【拉钩】拉勾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
├─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
│  ├─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
│  └─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
├─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
└─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

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

版权声明

1、本站所发布的一切学习教程、软件等仅限用于学习体验和研究目的；请自觉下载后24小时内删除，严禁用于其他用途，如果你喜欢教程，请支持正版教程软件，得到更好的正版服务，本站内容全部来自网络，版权争议与本站无关，如果您认为侵犯了您的合法权益，请联系我们删除。发送邮件到邮箱：178271074@qq.com。

2、对于不当转载或引用本网站内容而引起的民事纷争、行政处理或其他损失，本网站不承担责任。

3、对不遵守本声明或其他违法、恶意使用本网站内容者，本网站保留追究其法律责任的权利。

海上孤灯

支持一下