拉勾大數據開發高薪訓練營14期（網盤分享）

?課程大綱

├──01、第一階段 JavaSE

|? ?├──01、Java語言基礎

|? ?|? ?├──1–開營直播

|? ?|? ?├──3–任務一： 初識計算機和Java語言

|? ?|? ?├──4–任務二： 變量和數據類型

|? ?|? ?├──5–任務三： 運算符

|? ?|? ?├──6–任務四：流程控制語句

|? ?|? ?├──7–任務五：數組以及應用

|? ?|? ?├──8–任務六：模塊作業

|? ?|? ?└──9–模塊直播

|? ?├──02、Java面向對象編程

|? ?|? ?├──2–任務一：類和對象

|? ?|? ?├──3–任務二：方法和封裝

|? ?|? ?├──4–任務三：static關鍵字和繼承

|? ?|? ?├──5–任務四：多態和特殊類

|? ?|? ?├──6–任務五：特殊類

|? ?|? ?├──7–任務六：模塊作業

|? ?|? ?└──8–模塊直播

|? ?├──03、Java核心類庫（上）

|? ?|? ?├──2–任務一：常用類的概述和使用

|? ?|? ?├──3–任務二：String類的概述和使用

|? ?|? ?├──4–任務三：可變字符串類和日期相關類

|? ?|? ?├──5–任務四：集合類庫（上）

|? ?|? ?└──6–任務五：集合類庫（下）

|? ?├──04、Java核心類庫（下）

|? ?|? ?├──2–任務一： 異常機制和File類

|? ?|? ?├──3–任務二：IO流

|? ?|? ?├──4–任務三：多線程

|? ?|? ?├──5–任務四：網絡編程

|? ?|? ?├──6–任務五：反射機制

|? ?|? ?└──8–模塊直播

|? ?└──階段一資料

|? ?|? ?├──大數據高薪訓練營階段一模塊二（面向對象編程）

|? ?|? ?├──大數據高薪訓練營階段一模塊三（Java核心類庫上）

|? ?|? ?├──大數據高薪訓練營階段一模塊四（Java核心類庫下）

|? ?|? ?└──大數據高薪訓練營階段一模塊一（ Java編程基礎）

├──02、第二階段 Java Web數據可視化

|? ?├──01、MySQL數據庫

|? ?|? ?├──11–模塊直播

|? ?|? ?├──2–任務一：MySql基礎、SQL入門

|? ?|? ?├──3–任務二：MySql單表、約束和事務

|? ?|? ?├──4–任務三：Mysql多表、外鍵和數據庫設計

|? ?|? ?├──5–任務四：Mysql索引、存儲過程和觸發器

|? ?|? ?├──6–任務五：JDBC

|? ?|? ?├──7–任務六：數據庫連接池和DBUtils

|? ?|? ?├──8–任務七：XML

|? ?|? ?└──9–任務八：MySQL高級

|? ?├──02、前端可視化技術

|? ?|? ?├──2–任務一：HTML

|? ?|? ?├──3–任務二： CSS

|? ?|? ?├──4–任務三：JavaScript

|? ?|? ?├──5–任務四：前端進階之jQuery+Ajax+Vue

|? ?|? ?└──6–任務五：Highcharts+ECharts數據可視化

|? ?├──03、Java Web 后端技術（上）

|? ?|? ?├──2–任務一：Tomcat服務器軟件

|? ?|? ?├──3–任務二：HTTP協議解析

|? ?|? ?├──4–任務三：Servlet

|? ?|? ?├──5–任務四：Cookie及Session

|? ?|? ?├──6–任務五：Filter過濾器及Listener監聽器

|? ?|? ?└──7–任務六：MVC模式及三層架構

|? ?├──04、Java Web 后端技術（下）

|? ?|? ?├──10–任務九：SpringMVC之SpringMVC進階

|? ?|? ?├──11–任務十：SpringMVC之SSM框架整合

|? ?|? ?├──12–任務十一：項目管理工具Maven高級

|? ?|? ?├──13–任務十二：Spring Boot

|? ?|? ?├──2–任務一：maven

|? ?|? ?├──3–任務二：MyBatis之MyBatis基本應用

|? ?|? ?├──4–任務三：MyBatis之復雜映射&配置深入

|? ?|? ?├──5–任務四：MyBatis之緩存&延遲加載&注解應用

|? ?|? ?├──6–任務五：Spring之Spring IOC

|? ?|? ?├──7–任務六：Spring之Spring AOP

|? ?|? ?├──8–任務七：Spring之JdbcTemplate&事務&Web集成

|? ?|? ?└──9–任務八：SpringMVC之SpringMVC入門

|? ?├──05、拉勾網招聘行業報表數據可視化項目

|? ?|? ?└──2–任務一：可視化項目案例

|? ?├──06、Linux服務器

|? ?|? ?├──2–任務一：Linux及Shell編程

|? ?|? ?└──5–直播

|? ?└──資料

|? ?|? ?├──大數據高薪訓練營階段二模塊二（前端可視化技術）

|? ?|? ?├──大數據高薪訓練營階段二模塊六（linux）

|? ?|? ?├──大數據高薪訓練營階段二模塊三（JavaWeb后端技術上）

|? ?|? ?├──大數據高薪訓練營階段二模塊四（JavaWeb后端技術下）

|? ?|? ?├──大數據高薪訓練營階段二模塊五（可視化項目）

|? ?|? ?└──大數據高薪訓練營階段二模塊一（MySQL數據庫）

├──03、第三階段 Hadoop核心及生態圈技術棧

|? ?├──01、Hadoop框架核心（HDFS、MapReduce、YARN）

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–開營直播回放

|? ?|? ?├──3–任務一：Hadoop簡介及Apache Hadoop完全分布式集群搭建

|? ?|? ?├──4–任務二：HDFS分布式文件系統

|? ?|? ?├──5–任務三：MapReduce分布式計算框架

|? ?|? ?├──6–任務四：YARN資源調度、HDFS核心源碼及Hadoop3.X 新特性概述

|? ?|? ?├──7–任務五：調優及二次開發示例

|? ?|? ?└──9–模塊直播

|? ?├──02、Hadoop生態圈技術棧（上）

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務一：數據倉庫工具Hive及交互工具Hue

|? ?|? ?├──3–任務二：數據采集工具Flume

|? ?|? ?├──4–任務三：ETL工具Sqoop及CDC

|? ?|? ?├──5–任務四：作業

|? ?|? ?└──6–模塊直播

|? ?├──03、Hadoop生態圈技術棧（下）

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務一：分布式協調組件ZooKeeper

|? ?|? ?├──3–任務二：海量列式非關系型數據庫HBase

|? ?|? ?├──4–任務三：任務調度系統

|? ?|? ?└──6–模塊直播

|? ?└──04、Hadoop生態圈技術棧（中）

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務一： 即席查詢Impala介紹及入門使用

|? ?|? ?├──3–任務二：Impala交互式查詢

|? ?|? ?└──4–任務三：Impala集群負載均衡及優化

├──04、第四階段 分布式緩存Redis及Kafka消息中間件

|? ?├──01、高性能分布式緩存Redis

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務一：Redis快速實戰

|? ?|? ?├──3–任務二：Redis擴展功能

|? ?|? ?├──4–任務三：Redis核心原理

|? ?|? ?├──5–任務四：企業實戰

|? ?|? ?└──6–任務五：Redis分布式高可用方案

|? ?└──02、高吞吐消息中間件Kafka

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務一：Kafka架構與實戰

|? ?|? ?├──3–任務二：Kafka高級特性解析

|? ?|? ?├──4–任務三：Kafka集群與運維

|? ?|? ?└──5–任務四：Kafka源碼剖析

├──05、第五階段 PB級企業電商離線數倉項目實戰

|? ?├──PB級企業電商離線數倉項目實戰（上）

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務一：數倉理論

|? ?|? ?├──3–任務二：數據采集

|? ?|? ?├──4–任務三：會員活躍度分析

|? ?|? ?└──5–任務四：廣告分析

|? ?└──PB級企業電商離線數倉項目實戰（下）

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務一：核心交易分析

|? ?|? ?├──3–任務二：調度系統Airflow

|? ?|? ?├──4–任務三：元數據管理Atlas

|? ?|? ?└──5–任務四：數據質量管理Griffin

├──06、第六階段 內存級快速計算引擎Spark

|? ?├──01、Scala編程

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──10–任務九：隱式機制及Akka擴展

|? ?|? ?├──2–任務一：Scala基礎

|? ?|? ?├──3–任務二：控制結構和函數

|? ?|? ?├──4–任務三：數組和元組

|? ?|? ?├──5–任務四：類與對象

|? ?|? ?├──6–任務五：繼承與特質

|? ?|? ?├──7–任務六：模式匹配和樣例類

|? ?|? ?├──8–任務七：函數及抽象化

|? ?|? ?└──9–任務八： 集合

|? ?├──02、Spark實戰應用（上）

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務一：Spark安裝與配置

|? ?|? ?├──3–任務二：RDD編程基礎

|? ?|? ?├──4–任務三：RDD編程高階

|? ?|? ?└──5–任務四：SparkSQL編程

|? ?├──03、Spark實戰應用（下）

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務一：實時流式計算框架Spark Streaming

|? ?|? ?├──3–任務二：Spark Streaming與Kafka整合

|? ?|? ?└──4–任務三：Spark GraphX圖計算

|? ?└──04、Spark原理及源碼剖析

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務一：重要組件(Master、Worker、Driver)

|? ?|? ?├──3–任務二：重要原理(作業調度及Shuffle原理)

|? ?|? ?└──4–任務三：內存管理、數據傾斜及優化

├──07、第七階段 智慧物流大數據分析調度平臺項目

|? ?└──智慧物流大數據分析調度平臺項目

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務一：項目介紹及CDH搭建

|? ?|? ?├──3–任務二：平臺數據準備

|? ?|? ?├──4–任務三：倉儲預測及車貨匹配

|? ?|? ?└──5–任務四：實時處理及可視化

├──08、第八階段 新一代計算利器Flink

|? ?└──計算領域鋒利的武器Flink

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務一：Flink概述及入門案例

|? ?|? ?├──3–任務二：Flink體系結構及安裝部署

|? ?|? ?├──4–任務三：Flink常用API及Window窗口機制

|? ?|? ?├──5–任務四：Flink watermark及state機制

|? ?|? ?├──6–任務五：Flink 并行度、KafkaConnector源碼及CEP

|? ?|? ?└──7–任務六：Flink Table及作業提交

├──09、第九階段 大數據新技術實踐

|? ?├──01、ClickHouse&Kudu

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務一：ClickHouse概述及安裝

|? ?|? ?├──3–任務二：ClickHouse數據類型及表引擎

|? ?|? ?├──4–任務三：ClickHouse連接Kafka、MySQL及ClickHouse副本分片機制

|? ?|? ?└──5–任務四：大數據存儲引擎Kudu

|? ?└──02、Kylin&Druid

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務一：分析型數據倉庫 Kylin

|? ?|? ?└──3–任務二：實時分析數據庫 Apache Druid

├──10、第十階段 Elastic Stack 日志搜索、挖掘及可視化解決方案

|? ?└──Elasticsearch全文搜索引擎、Logstash采集、Kibana展示方案

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務一：Elasticsearch & Kibana

|? ?|? ?├──3–任務二：LogStash日志采集

|? ?|? ?└──4–任務三：日志分析平臺實戰

├──11、第十一階段 電商行業實時數倉項目

|? ?└──電商行業實時數倉項目

|? ?|? ?├──1–任務一：實時數倉項目基礎

|? ?|? ?├──2–任務二：需求實現

|? ?|? ?├──3–任務三：監控及可視化

|? ?|? ?├──4–任務四：數據質量及雙流join

|? ?|? ?└──1–課程資料.zip? 4.71M

├──12、第十二階段 大數據處理算法及案例

|? ?├──模塊二、統計學基礎

|? ?|? ?├──1–統計學基本原理_任務一： 描述統計

|? ?|? ?├──10–統計學分析方法_任務五： logistic回歸

|? ?|? ?├──11–統計學分析方法_任務六： 時間序列分析

|? ?|? ?├──12–項目實戰_任務一： 案例背景介紹

|? ?|? ?├──13–項目實戰_任務二： 案例分析過程

|? ?|? ?├──14–項目實戰_任務三： 建模軟件操作

|? ?|? ?├──2–統計學基本原理_任務二： 總體推斷

|? ?|? ?├──3–統計學基本原理_任務三： 抽樣方法

|? ?|? ?├──4–統計學基本原理_任務四： 卡方檢驗

|? ?|? ?├──5–統計學基本原理_任務五： T檢驗、方差檢驗

|? ?|? ?├──6–統計學分析方法_任務一： 多變量分析方法選擇

|? ?|? ?├──7–統計學分析方法_任務二： 相關分析

|? ?|? ?├──8–統計學分析方法_任務三： 回歸分析

|? ?|? ?├──9–統計學分析方法_任務四： 因子分析

|? ?|? ?└──1–課程資料.zip? 13.11M

|? ?├──模塊三、數據挖掘算法與實戰

|? ?|? ?├──1–任務一 有監督學習算法

|? ?|? ?├──2–任務二 無監督學習算法

|? ?|? ?├──3–任務三 數據挖掘項目綜合實戰

|? ?|? ?└──1–課程資料.zip? 15.10M

|? ?└──模塊一、Python 編程

|? ?|? ?├──1–任務一：Python基礎

|? ?|? ?├──2–任務二 ：Numpy科學計算庫

|? ?|? ?├──3–任務三：Pandas數據分析庫

|? ?|? ?├──4–任務四：Matplotlib數據繪圖

|? ?|? ?└──1–課程資料.zip? 12.15M

├──13、第十三階段 機器學習

|? ?└──TensorFlow機器學習框架

|? ?|? ?├──1–任務一 ：TensorFlow實現KNN

|? ?|? ?├──2–任務二：TensorFlow實現線性回歸

|? ?|? ?├──3–任務三：TensorFLow實現機器學習_邏輯回歸

|? ?|? ?└──1–課程資料.zip? 518.67kb

└──14、第十四階段：人才職位畫像匹配推薦系統

|? ?└──人才職位畫像匹配推薦系統

|? ?|? ?├──1–任務一：項目整體介紹

|? ?|? ?├──2–任務二：OLAP指標分析

|? ?|? ?├──3–任務三：SuperSet可視化

|? ?|? ?├──4–任務四：Spark MLlib機器學習

|? ?|? ?├──5–任務五：職位畫像及用戶畫像

|? ?|? ?├──6–任務六：職位召回&排序&推薦

|? ?|? ?└──1–課程資料.zip? 13.54M