【拉钩】拉勾大数据开发高薪训练营14期
047.【拉钩】拉勾大数据开发高薪训练营14期├─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、拉勾网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
├─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
│├─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
│└─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
├─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
└─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
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