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拉钩大数据开发高薪训练营2021年完结无秘

【课程介绍】

【课程目录】
——/000大课/拉勾大数据开发高薪 【完结】/
├──01阶段:JavaSE
| ├──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
| └──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
├──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
| └──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
├──04阶段:分布式缓存Redis及Kafka消息中间件
| ├──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
| └──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
├──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: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

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