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[AI/大数据] 拉钩 新版大数据开发P6班,高薪大数据工程师进阶教程(视频+资料 216G) 价值8800元 |
课程介绍: 本套课程大数据开发训练营:大数据开发P6班,课程2022最新版,官方售价8800元,本课程高效系统的大数据学习路径,课程共分为14个阶段,包含视频以及相关资料,文件大小共计216.63G。内容设计由浅入深、环环相扣,知识框架的搭建可以让学员从0-1一步一步地窥探到这个庞大的体系,而且非常难得让自己做到可以清楚地(说出声来地)解释每一句代码、每一个选择背后对应的源码、原理、框架 课程目录: LG-大数据开发高薪训练营/2022 ├──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:会员活跃度分析 | | ├──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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