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拉勾教育《大数据开发高薪训练营》第14期 .

  • 发布者: Ann oto
  • 来源: 归一文学
  • 发表于2023-10-27
  • 阅读73

  •   大数据拉勾教育课程,本课程共363.1GB,VIP会员可通过百度网盘转存下载或者在线播放。此“拉勾教育《大数据开发高薪训练营》第14期”课程由千年教育收集整理。

      


      课程大纲

      ├──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JavaWeb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、JavaWeb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、JavaWeb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:SpringBoot  

      |  |  ├──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SpringIOC  

      |  |  ├──7--任务六:Spring之SpringAOP  

      |  |  ├──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ApacheHadoop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SparkStreaming  

      |  |  ├──3--任务二:SparkStreaming与Kafka整合  

      |  |  └──4--任务三:SparkGraphX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:Flinkwatermark及state机制  

      |  |  ├──6--任务五:Flink并行度、KafkaConnector源码及CEP  

      |  |  └──7--任务六:FlinkTable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ApacheDruid  

      ├──10、第十阶段ElasticStack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:SparkMLlib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

      

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