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课程简介

体系化 - 百战程序员大数据全系列在线课660集,用体系化的课程设置,帮助学员打造系统的知识体系,和坚实的理论基础。

项目实战 - 每个知识点须完成相应的实战项目,有效保证学员的学习质量。

物超所值 - 百战程序员线上课程言简意赅,只讲干货,实惠的价格、全面的内容,为学员省下一大笔费用,让学员感觉物超所值。

分班分人 - 视频班、辅导班、重点班、高薪班为不同特征学员量身定制,解决个性化需求!

适合学员

①零基础想要入门学技术

②想转行互联网赚取高薪,而没有时间上课的在职人士

③对编程/大数据感兴趣,想要成为专业人士的极客

④对未来迷茫,想要快速就业,追求高薪和职业发展

学习目标

①打好理论基础,入行大数据领域。

②学习处理大型网站高发问题,掌握核心技能,成为企业所需人才。

③实战操练深入理解大数据技术,积累项目经验。

④成为一名合格的大数据工程师,具备就业的基本能力。

课程安排

大数据全系列按照知识点结构分为14阶段课程,每一阶段配以不同数量的实操作业。

根据不同需求人群设置不同班级,学员根据自己的需求报名,享有不同的课程内容和服务。

视频课程及资料会以班级为单位每周9点进行更新,保持视频跟进最新技术潮流。

我们坚持只做优良的课程,课程内容只能增,不能减。

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金融数据的采集处理, 风险防控都需要大数据。

健康大数据

大数据帮助医生诊疗病情,理解和预测疾病。

课程大纲
阶段 技术名称 技术内容
前言阶段 什么是大数据?什么是人工智能? 章节1:大数据入门
第一阶段 linux 系统 章节1:linux 基础
第二阶段 大型网站高并发处理 章节1:高并发与负载均衡
第三阶段 Hadoop 分布式文件系统:HDFS 章节1:Hadoop 简单介绍及架构设计
章节2:Hadoop 高可用集群及java API
第四阶段 Hadoop 分布式计算框架:Mapreduce 章节1:MapReduce 分布式计算框架架构设计及项目案例
第五阶段 Hadoop 离线体系:Hive 章节1:hive架构、搭建、sql语法、函数
章节2:hive分区、分桶、安全认证、优化
第六阶段 Hadoop 离线计算体系:Hbase 章节1:hbase 架构设计及hbase 部署
章节2:hbase 基本操作及性能优化
章节3:【项目】网站日志分析系统_数据源讲解及数据收集
章节4:【项目】网站日志分析系统_flume、数据存储及ETL
章节5:【项目】网站日志分析系统_利用MapReduce进行模块设计1
章节6:【项目】网站日志分析系统_利用MapReduce进行模块设计2
章节7:【项目】网站日志分析系统_sqoop讲解、hive进行模块设计、项目优化
第七阶段 Zookeeper 开发 章节1:zookeeper 架构及开发
第八阶段 elasticsearch 分布式搜索 章节1:lucene 介绍
章节2:elasticsearch 安装及使用
第九阶段 CDH 集群管理 章节1:CDH_clouderaManager使用_hue
章节2:CDH_clouderaManager使用_impala_oozie
第十阶段 Storm 实时数据处理 章节1:storm 介绍及部署
章节2:storm 深入学习及案例讲解
章节3:应用场景 架构模型 伪分布式与全分布式搭建
章节4:异步与同步时时分析框架与源码和实例
章节5:容错 事务和项目案例
第十一阶段 Redis 缓存数据库 章节1:Redis 介绍及使用
第十二阶段 spark体系之分布式计算 章节1:Scala语言特点、类、对象、集合
章节2:Scala隐式转换、通信模型
章节3:Spark初始、核心RDD、算子
章节4:Spark集群搭建、任务提交流程
章节5:Spark计算模式、任务调度和资源调度
章节6:Spark核心源码
章节7:Spark业务场景、Shuffle机制
章节8:SparkShuffle源码、SparkSQL初始
章节9:SparkSQL函数、SparkStreaming初始
章节10:Kafka、SparkStreaming+Kafka两种版本整合
章节11:【车流量项目】介绍及数据导入
章节12:【车流量项目】卡扣监控及统计车辆信息
章节13:【车流量项目】统计高速卡扣、车辆及随机车辆信息
章节14:【车流量项目】优化
章节15:【车流量项目】转换率及实时信息统计
第十三阶段 机器学习及推荐系统实战 章节1:python介绍、安装、基础知识、函数、文件操作
章节2:Python类与对象、设计模式、异常、模块安装、numpy
章节3:PySpark及线性回归算法
章节4:贝叶斯算法、KNN算法及KMeans算法
章节5:微博聚类、逻辑回归及音乐分类
章节6:道路预测及逻辑回归优化
章节7:混淆矩阵及推荐系统原理
章节8:推荐系统应用及决策树、随机森林算法
第十四阶段 Flink 章节1:初识Flink
章节2:Flink快速入门
章节3:Flink的安装和部署
章节4:Flink的常用API详解
章节5:Flink的State管理与恢复
章节6:Flink的Window(窗口)详解
章节7:Flink的Time详解
章节8:TableAPI和Flink的SQL
章节9:Flink的复杂事件处理CEP编程
章节10:Flink性能优化
章节11:附录:常见面试题汇总讲
第十五阶段 面试和成功求职的秘技

章节1:简历

章节2:面试前的准备

章节3:笔试和面试

章节4:offer 和上班后,如何应对

第十六阶段 入职后快速成长到CTO

章节1:入职后三个月试用期要做的事

章节2:前三年需要学的技术

章节3:前三年需要提高的软实力

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