2022大数据工程师就业实战培训教程 PB企业级项目实战视频

作者: admin 分类: 大数据云计算教程合集 发布时间: 2022-06-28 06:43
  • ├──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、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 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: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 13.54M
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