2022拉勾-大数据开发高薪训练营 291G 视频教程

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视频教程目录

第一阶段:Java SE

模块一:Java 语言基础

任务一:初始计算机和 Java 语言

任务二:变量和数据类型

任务三:运算符

任务四:流程控制语句

任务五:数组及应用

模块二:Java 面向对象编程

任务一:类和对象

任务二:方法和封装

任务三:static 关键字和继承

任务四:多态和特殊类

任务五:特殊类

模块三:Java 核心类库(上)

任务一:常用类的概述和使用

任务二:String 类的概述和使用

任务三:可变字符串类和日期相关类

任务四:集合类库(上)

任务五:集合类库(下)

模块四:Java 核心类库(下)

任务一:异常机制和 File 类

任务二:IO 流

任务三:多线程

任务四:网络编程

任务五:反射机制

第二阶段:JavaWeb 数据可视化

模块一:MySQL 数据库

任务一:MySql 基础、SQL 入门

任务二:MySql 单表、约束和事务

任务三:Mysql 多表、外键和数据库设计

任务四:Mysql 索引、存储过程和触发器

任务五:JDBC

任务六:数据库连接池和 DBUtils

任务七:XML

任务八:MySql 高级

模块二:前端可视化技术

任务一:HTML

任务二:CSS

任务三:JavaScript

任务四:前端进阶之 jQuery+Ajax+Vue

任务五:Highcharts+ECharts 数据可视化

模块三:JavaWeb 后端技术(上)

任务一:Tomcat 服务器软件

任务二:HTTP 协议解析

任务三:Servlet

任务四:Cookie 及 Session

任务五:Filter 过滤器及 Listener 监听器

任务六:MVC 模式及三层架构

模块四:JavaWeb 后端技术(下)

任务一:maven

任务二:MyBati 之 MyBati 基本应用

任务三:MyBati 之复杂映射 & 配置深入

任务四:MyBati 之缓存 & 延迟加载 & 注解应用

任务五:Spring 之 SpringIOC

任务六:Spring 之 SpringAOP

任务七:Spring 之 JdbcTemplate& 事务 &Web 集成

任务八:SpringMVC 之 SpringMVC 入门

任务九:SpringMVC 之 SpringMVC 进阶

任务十:SpringMVC 之 SSM 框架整合

任务十一:项目管理工具 Maven 高级

任务十二:SpringBoot

模块五:拉勾网招聘行业报表数据可视化项目

任务一:可视化项目案例

模块六:Linux 服务器

任务一:Linux 及 Shell 编程

第三阶段:Hadoop 核心及生态圈技术栈

模块一:Hadoop 框架核心(HDFS、MapReduce、YARN)

任务一:Hadoop 简介及 ApacheHadoop 完全分布式集群搭建

任务二:HDFS 分布式文件系统

任务三:MapReduce 分布式计算框架

任务四:YARN 资源调度、HDFS 核心源码及 Hadoop3.X 新特性概述

任务五:调优及二次开发示例

模块二:Hadoop 生态圈技术栈(上)

任务一:数据仓库工具 Hive 及交互工具 Hue

任务二:数据采集工具 Flume

任务三:ETL 工具 Sqoop 及 CDC

模块三:Hadoop 生态圈技术栈(中)

任务一:即席查询 Impala 介绍及入门使用

任务二:Impala 交互式查询

任务三:Impala 集群负载均衡及优化

模块四:Hadoop 生态圈技术栈(下)

任务一:分布式协调组件 ZooKeeper

任务二:海量列式非关系型数据库 HBase

任务三:任务调度系统

第四阶段:分布式缓存 Redis 及 Kafka 消息中间件

模块一:高性能分布式缓存 Redis

任务一:缓存原理及设计

任务二:Redis 数据结构及过期机制

任务三:Redis 持久化机制

任务四:Redis 扩展特性

任务五:Redis 高可用方案

任务六:Redis 经典问题解析

模块二:高吞吐消息中间件 Kafka

任务一:Kafka 架构与实战

任务二:Kafka 高级特性解析

任务三:Kafka 集群与运维

任务四:Kafka 源码剖析

第五阶段:PB 级企业电商离线数仓项目实战

模块一:PB 级企业电商离线数仓项目实战(上)

任务一:数仓理论

任务二:数据采集

任务三:会员活跃度分析

任务四:广告分析

模块二:PB 级企业电商离线数仓项目实战(下)

任务一:核心交易分析

任务二:调度系统 Airflow

任务三:元数据管理 Atlas

任务四:数据质量管理 Griffin

第六阶段:内存级快速计算引擎 Spark

模块一:Scala 编程

任务一:Scala 基础

任务二:控制结构和函数

任务三:数组和元组

任务四:类与对象

任务五:继承与特质

任务六:模式匹配和样例类

任务七:函数及抽象化

任务八:集合

任务九:隐式机制及 Akka 扩展

模块二:Spark 实战应用(上)

任务一:Spark 安装与配置

任务二:RDD 编程基础

任务三:RDD 编程高阶

任务四:SparkSQL 编程

模块三:Spark 实战应用(下)

任务一:实时流式计算框架 SparkStreaming

任务二:SparkStreaming 与 Kafka 整合

任务三:SparkGraphX 图计算

模块四:Spark 原理及源码剖析

任务一:重要组件 (Master、Worker、Driver)

任务二:重要原理 (作业调度及 Shuffle 原理)

任务三:内存管理、数据倾斜及优化

第七阶段:智慧物流大数据分析调度平台项目

任务一:项目介绍及 CDH 搭建

任务二:平台数据准备

任务三:仓储预测及车货匹配

任务四:实时处理及可视化

第八阶段:新一代计算利器 Flink

任务一:Flink 概述及入门案例

任务二:Flink 体系结构及安装部署

任务三:Flink 常用 API 及 Window 窗口机制

任务四:Flinkwatermark 及 state 机制

任务五:Flink 并行度、KafkaConnector 源码及 CEP

任务六:FlinkTable 及作业提交

第九阶段:大数据新技术实践

模块一:ClickHouse&Kudu

任务一:ClickHouse 概述及安装

任务二:ClickHouse 数据类型及表引擎

任务三:ClickHouse 连接 Kafka、MySQL 及 ClickHouse 副本分片机制

任务四:大数据存储引擎 Kudu

模块二:Kylin&Druid

任务一:分析型数据仓库 Kylin

任务二:实时分析数据库 ApacheDruid

第十阶段:ElasticStack 日志搜索、挖掘及可视化解决方案

任务一:Elasticsearch&Kibana

任务二:LogStash 日志采集

任务三:日志分析平台实战

第十一阶段:电商行业实时数仓项目

任务一:实时数仓项目基础

任务二:需求实现

任务三:监控及可视化

任务四:数据质量及双流 join

第十二阶段:大数据处理算法及案例

模块一:Python 编程

任务一:Python 基础

任务二:Numpy 科学计算库

任务三:Pandas 数据分析库

任务四:Matplotlib 数据绘图

模块二:统计学基础

统计学基本原理

任务一:描述统计

任务二:总体推断

任务三:抽样方法

任务四:卡方检验

任务五:T 检验、方差检验

统计学分析方法

任务一:多变量分析方法选择

任务二:相关分析

任务三:回归分析

任务四:因子分析

任务五:logistic 回归

任务六:时间序列分析

项目实战

任务一:案例背景介绍

任务二:案例分析过程

任务三:建模软件操作

模块三:数据挖掘算法与实战

任务一:有监督学习算法

任务二:无监督学习算法

任务三:数据挖掘项目综合实战

第十三阶段:机器学习

任务一:TensorFlow 实现 KNN

任务二:TensorFlow 实现线性回归

任务三:TensorFLow 实现机器学习_逻辑回归

第十四阶段:人才职位画像匹配推荐系统

任务一:项目整体介绍

任务二:OLAP 指标分析

任务三:SuperSet 可视化

任务四:Spark MLlib 机器学习

任务五:职位画像及用户画像

任务六:职位召回 & 排序 & 推荐

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