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大数据就业班(0基础)

阶段一:Java基础
阶段二:JavaWeb
阶段三:主流框架
阶段四:流行框架
阶段五:大数据基础增强
阶段六:Hadoop
阶段七:NoSQL、Kafka、ELK
阶段八:Spark
阶段九:Flink
阶段十:大数据新技术实战
阶段十一:机器学习(拓展)

阶段一:Java基础

主要内容:

1、基础语法   2、面向对象   3、常用API   4、集合API   5、异常   6、多线程   7、Lambda表达式   8、IO流   9、网络编程   10、新特性

核心能力培养:

1、能够掌握DOS系统常用基本命令;
2、熟练使用idea编写java代码;
3、熟练使用java语言的常用对象;
4、使用java编写单机应用程序;
5、掌握面向对象编程思想,为以后深入学习JavaEE就业课程打下坚实的基础。

可实现的市场价值:

1、 具备JavaSE基本开发能力,但是还不能满足企业用人需求,可为后续JavaWeb的学习打下坚实基础

阶段二:JavaWeb

主要内容:

1、mysql与jdbc   2、前端技术   3、linux与nginx   4、基础加强   5、xml与jsoup   6、servlet核心编程   7、web异步开发   
8、redis   9、maven   10、黑马旅游网

核心能力培养:

1、运用常用的网页开发技术设计网页;
2、掌握WEB系统交互原理;
3、掌握JavaWeb开发核心技术;
4、掌握JavaWeb高级技术,创建更好的Web应用程序;具备B/S结构软件开发能力;
5、掌握数据库的相关技术;
6、掌握如何使用Maven管理项目工程。

可实现的市场价值:

1、具备JavaWeb开发能力,但是还不能满足企业用人需求,可为后续学习框架打下坚实基础

阶段三:主流框架

主要内容:

1、spring   2、spring mvc   3、基于Spring,SpringMVC综合练习   4、mybatis   5、maven高级   6、git   7、dubbo   8、vue

核心能力培养:

1.掌握SSM框架并进行整合
2.掌握Maven的模块开发
3.掌握Dubbo框架的架构
4.掌握Dubbo服务提供者和消费者开发
5.掌握ZooKeeper常用命令

可实现的市场价值:

1、对热门的框架和SOA架构应用,便可掌握项目的构建并能够搭建企业级JavaWeb项目,为后期的项目做铺垫。

阶段四:流行框架

主要内容:

1、全文检索   2、lucene   3、JPA   4、spring boot

核心能力培养:

1、熟练使用全文检索
2、熟练使用JPA
3、熟练使用Git代码版本控制
4、掌握SpringBoot微服务搭建
5、掌握Zookeeper常用命令

可实现的市场价值:

1.前后端分离开发成为企业中软件架构的新宠儿,而掌握微服务框架的使用、项目环境快速部署的人才已被互联网企业所重视。所以适应现互联网开发环境,学习微服务框架成为企业新需人才必要条件。

阶段五:大数据基础增强

主要内容:

1、linux   2、网络管理   3、shell的变量定义    4、变量引用   5、流程控制语句   6、函数使用    7、 JVM参数   8、visualVM   9、垃圾回收原理   10、JVM字节码分析

核心能力培养:

1、掌握shell 脚本编程
2、熟练linux常用命令

可实现的市场价值:

1、能够完成中小型企业常见的自动化脚本

阶段六:大数据Hadoop离线分布式系统

主要内容:

1、大数据基础和硬件介绍   2、Zookeeper组件   3、HDFS组件    4、MapReduce   5、Yarn组件   6、Hive组件    7、 Impala组件   8、辅助系统工具   9、网站流量日志分析

核心能力培养:

1、掌握离线数据收集、数据存储、数据计算、任务调度、数据导入导出、数据报表开发技术;
2、掌握用户日志分析系统(业务分析、编码实现、调度配置、数据导出、数据可视化);
3、掌握数据仓库管理、元数据管理、数据稽查等常见处理技术掌握Hadoop高可用配置及管理。

可实现的市场价值:

本阶段匹配的工作岗位包括ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等。

阶段七:NoSQL、Kafka和ELK技术实战

主要内容:

1、NoSQL   2、Redis   3、Hbase组件    4、RowKey设计和优化策略   5、HBase+Redis微博实战案例   6、kafka组件    7、kafka架构和原理   8、监控工具和优化   9、ELK技术栈    10、 Elasticsearch   11、Logstash   12、网站流量日志分析

核心能力培养:

1、掌握NoSQL数据库的特点和应用场景;
2、掌握Hbase的应用场景和核心原理;
3、掌握Hbase的RowKey设计的策略;
4、掌握Hbase常用的性能优化手段;
5、掌握分布式数据发布和订阅的工具Kafka;
6、掌握Kafka工具的使用和性能优化;
7、掌握ELK技术栈(end-to-end)的应用场景;
8、掌握Logstash数据抽取、清洗,ElasticSearch分布式检索,Kibana数据展示的应用。

可实现的市场价值:

1、解决Hbase的RowKey高性能设计策略,满足业务的需求;
2、解决Hbase的性能瓶颈,解决业务问题对Hbase高性能的挑战;
3、解决企业里面海量数据实时传输的问题;
4、解决海量日志快速检索和监控问题。

阶段八:大数据Spark内存计算系统

主要内容:

1、 Scala   2、Iterator   3、akka    4、Spark集群环境搭建   5、RDD   6、Spark?Session    7、DAG   8、Spark?SQL   
9、SparkStreaming    10、 Dstream   11、Structured?String   12、Kudu    13、CDH环境搭建

核心能力培养:

1、掌握Spark基础、SparkRDD、SparkSQL、SparkStreaming开发技术;
2、掌握互联网电商用户画像建模、开发、可视化(业务知识、技术开发、架构);
3、掌握数据数据存储及存储(Hbase+Phoenix)。

可实现的市场价值:

本阶段匹配的工作岗位包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、大数据反欺诈工程师。

阶段九:大数据Flink实时计算系统

主要内容:

1、 Flink的运行机制   2、JobManager   3、TaskManager    4、水印WaterMark   5、Flink的状态管理   6、CheckPoint   
7、FlinkSQL   8、FlinkTableApi   9、Flink

核心能力培养:

1、掌握Flink、Spark和MapReduce的区别;
2、掌握Flink流式计算的功能和应用;
3、掌握Flink SQL的使用;
4、掌握Flink DataStream的使;
5、掌握Flink CEP复杂事件处理的应用场景;
6、掌握Flink的常用优化手段和技巧

可实现的市场价值:

1、解决企业里面海量数据对实时性要求要的数据分析和应用;
2、解决企业里面流式复杂事件处理的问题;
3、解决Flink企业级应用常见的优化技巧和手段

阶段十:大数据新技术实战详解

主要内容:

1、 Druid应用场景   2、集群搭建   3、数据加载    4、重要概念   5、架构及原理   6、数据查询    7、元数据   8、实时应用案例

核心能力培养:

1、掌握Druid的功能和应用场景;

可实现的市场价值:

1、解决企业级OLAP的解决方案

阶段十一:机器学习(拓展课程)

主要内容:

1、 机器学习概念入门   2、机器学习数学基础   3、机器学习语言基础之Python语言    4、Python数据分析库实战   5、Spark机器学习库实战   6、机器学习算法之用户标签预测项目实战    7、机器学习算法之推荐系统实战   8、机器学习算法之CTR点击率预估实战   9、机器学习算法之深度学习基础及图片分类实战

核心能力培养:

1、掌握机器学习算法理论基础;
2、熟悉Python语言基础及数据科学库;
3、熟悉机器学习应用场景;
4、掌握Spark机器学习框架、能使用scikit-learn机器学习库结合Python完成全栈机器学习建模;
5、熟悉深度基本概念、流程、常见算法、能够使用算法解决简单的业务问题(图像识别等);
6、掌握用户标签预测全流程;
7、掌握互联网行业推荐业务开发;
8、掌握点击率预估使用场景及项目全流程开发。

可实现的市场价值:

本阶段匹配的工作岗位包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师。

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大数据就业班(非0基础)

阶段一:大数据基础增强
阶段二:Hadoop
阶段三:NoSQL、Kafka、ELK
阶段四:Spark内存计算系统
阶段五:Spark项目实战
阶段六:Flink
阶段七:Flink项目实战
阶段八:大数据新技术实战
阶段九:机器学习(拓展)

阶段一:大数据基础增强

主要内容:

1、linux   2、网络管理   3、shell的变量定义    4、变量引用   5、流程控制语句   6、函数使用    7、 JVM参数   8、visualVM   9、垃圾回收原理   10、JVM字节码分析

核心能力培养:

1、掌握shell 脚本编程
2、熟练linux常用命令

可实现的市场价值:

1、能够完成中小型企业常见的自动化脚本

阶段二:大数据Hadoop离线分布式系统

主要内容:

1、大数据基础和硬件介绍   2、Zookeeper组件   3、HDFS组件    4、MapReduce   5、Yarn组件   6、Hive组件    7、 Impala组件   8、辅助系统工具   9、网站流量日志分析

核心能力培养:

1、掌握离线数据收集、数据存储、数据计算、任务调度、数据导入导出、数据报表开发技术;
2、掌握用户日志分析系统(业务分析、编码实现、调度配置、数据导出、数据可视化);
3、掌握数据仓库管理、元数据管理、数据稽查等常见处理技术掌握Hadoop高可用配置及管理。

可实现的市场价值:

本阶段匹配的工作岗位包括ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等。

阶段三:NoSQL、Kafka和ELK技术实战

主要内容:

1、NoSQL   2、Redis   3、Hbase组件    4、RowKey设计和优化策略   5、HBase+Redis微博实战案例   6、kafka组件    7、kafka架构和原理   8、监控工具和优化   9、ELK技术栈    10、 Elasticsearch   11、Logstash   12、网站流量日志分析

核心能力培养:

1、掌握NoSQL数据库的特点和应用场景;
2、掌握Hbase的应用场景和核心原理;
3、掌握Hbase的RowKey设计的策略;
4、掌握Hbase常用的性能优化手段;
5、掌握分布式数据发布和订阅的工具Kafka;
6、掌握Kafka工具的使用和性能优化;
7、掌握ELK技术栈(end-to-end)的应用场景;
8、掌握Logstash数据抽取、清洗,ElasticSearch分布式检索,Kibana数据展示的应用。

可实现的市场价值:

1、解决Hbase的RowKey高性能设计策略,满足业务的需求;
2、解决Hbase的性能瓶颈,解决业务问题对Hbase高性能的挑战;
3、解决企业里面海量数据实时传输的问题;
4、解决海量日志快速检索和监控问题。

阶段四:大数据Spark内存计算系统

主要内容:

1、 Scala   2、Iterator   3、akka    4、Spark集群环境搭建   5、RDD   6、Spark?Session    7、DAG   8、Spark?SQL   
9、SparkStreaming    10、 Dstream   11、Structured?String   12、Kudu    13、CDH环境搭建

核心能力培养:

1、掌握Spark基础、SparkRDD、SparkSQL、SparkStreaming开发技术;
2、掌握互联网电商用户画像建模、开发、可视化(业务知识、技术开发、架构);
3、掌握数据数据存储及存储(Hbase+Phoenix)。

可实现的市场价值:

本阶段匹配的工作岗位包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、大数据反欺诈工程师。

阶段五:大数据 Spark 项目实战

主要内容:

1、Kudu应用场景   2、Kudu原理   3、CDH环境搭建    4、kudu整合spark开发   5、项目框架搭建   6、报表统计    7、商圈库功能

核心能力培养:

1、掌握 Kudu 存储引擎以及其使用;
2、掌握大数据平台数据挖掘的应用场景;

可实现的市场价值:

1、全面提升 Spark 编程能力;
2、解决企业面对海量数据处理慢的问题;

阶段六:大数据Flink实时计算系统

主要内容:

1、 Flink的运行机制   2、JobManager   3、TaskManager    4、水印WaterMark   5、Flink的状态管理   6、CheckPoint   
7、FlinkSQL   8、FlinkTableApi   9、Flink

核心能力培养:

1、掌握Flink、Spark和MapReduce的区别;
2、掌握Flink流式计算的功能和应用;
3、掌握Flink SQL的使用;
4、掌握Flink DataStream的使;
5、掌握Flink CEP复杂事件处理的应用场景;
6、掌握Flink的常用优化手段和技巧

可实现的市场价值:

1、解决企业里面海量数据对实时性要求要的数据分析和应用;
2、解决企业里面流式复杂事件处理的问题;
3、解决Flink企业级应用常见的优化技巧和手段

阶段七:大数据 flink 项目实战

主讲内容:

1、 上报服务系统开发   2、Flink实时数据分析系统开发   3、实时频道热点分析业务开发    4、实时频道PV/UV分析   5、实时频道用户新鲜度分析   6、实时频道地域分析业务开发    7、实时运营商分析业务开发   8、实时数据同步系统   9、Canal数据采集平台    10、number函数使用说明case when 和row

核心能力培养:

1、掌握分布式实数计算框架架构和思想;
2、掌握Flink、Spark和MapReduce的区别;
3、掌握Flink流式计算的功能和应用;
4、掌握Flink SQL的使用;
5、掌握Flink DataStream的使用;
6、掌握Flink的常用优化手段和技巧

可实现的市场价值:

1、解决企业里面海量数据对实时性要求要的数据分析和应用;
2、解决企业里面流式复杂事件处理的问题;
3、解决Flink企业级应用常见的优化技巧和手段

阶段八:大数据新技术实战详解

主讲内容:

1、 Druid应用场景   2、集群搭建   3、数据加载    4、重要概念   5、架构及原理   6、数据查询    7、元数据   8、实时应用案例

核心能力培养:

1、掌握Druid的功能和应用场景;

可实现的市场价值:

1、解决企业级OLAP的解决方案

阶段九:机器学习(拓展课程)

主讲内容:

1、 机器学习概念入门   2、机器学习数学基础   3、机器学习语言基础之Python语言    4、Python数据分析库实战   5、Spark机器学习库实战   6、机器学习算法之用户标签预测项目实战    7、机器学习算法之推荐系统实战   8、机器学习算法之CTR点击率预估实战   9、机器学习算法之深度学习基础及图片分类实战

核心能力培养:

1、掌握机器学习算法理论基础;
2、熟悉Python语言基础及数据科学库;
3、熟悉机器学习应用场景;
4、掌握Spark机器学习框架、能使用scikit-learn机器学习库结合Python完成全栈机器学习建模;
5、熟悉深度基本概念、流程、常见算法、能够使用算法解决简单的业务问题(图像识别等);
6、掌握用户标签预测全流程;
7、掌握互联网行业推荐业务开发;
8、掌握点击率预估使用场景及项目全流程开发。

可实现的市场价值:

本阶段匹配的工作岗位包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师。

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Flink电商指标分析项目

项目介绍

基于电商公司电商系统,使用Flink分析电商网站的各种用户行为(访问行为、购物行为、点击行为等),统计出PV、UV等数据,深入掌握Flink DataStream的核心理论知识。

可解决的现实问题

1.解决企业里面海量数据对实时性要求要的数据分析和应用;
2.解决企业里面流式复杂事件处理的问题;
3.解决Flink企业级应用常见的优化技巧和手段。

技术点

Flink kafka、Canal、Hbase 、Spring Boot

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DMP(数据管理系统)项目

项目介绍

DMP 全称数据管理系统, 为广告系统提供数据服务, 项目涉及标签处理, 用户识别, 图计算等技术点, 能够有效提升大数据开发能力。

可解决的现实问题

1.熟悉DMP系统的架构和开发,全面提升 Spark 编程能力;
2.全面掌握 Kudu 存储引擎以及其使用。

技术点

Spark、 Zeppelin、kudu、okhttp、json、Impala

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网站流量日志分析项目

项目介绍

网站流量日志数据分析是一个纯粹的数据分析项目,主要分为:数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现5大步骤。

可解决的现实问题

1.具备大数据数据分析能力;
2.解决企业里面海量数据的数据分析和应用;
3.解决企业里面海量数据的数据采集 以及可视化的开发。

技术点

hadoop、flume、hive、sqoop

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黑马程序员原班讲师
十余年开发经验倾力相授!

赵老师
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人工智能领域技术讲师
多年模式识别和数据挖掘开发经验
主导研发多项国家和省级科研项目
专注于ML/DL/PR/KG领域相关算法的应用
曾负责企业级信贷风控模型和智能医疗数据平台开发
对Hadoop、Spark等大数据技术有丰富的实践经验

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徐老师
徐老师

高级讲师

JAVA企业级应用讲师
擅长分布式开发和实时计算
对Hadoop 、Storm、Spark等领域技术框架有一定的实践经验。
曾在某商业银行从事多年JAVAEE、数据仓库开发以及大数据处理方向的研发设计和管理工作

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王老师
王老师

高级讲师

多年JavaEE开发及编码经验
曾主导多个项目开发,涉及电信、征信、电商等多个行业
熟悉SpringMVC、MyBatis、Spring等JavaWeb技术
具有多年大数据开发经验,熟练解决各种大数据场景下的数据分析
擅长分布式数据存储等问题

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闻老师
闻老师

高级讲师

高级互联网软件工程师
曾担任某物流公司CRM开发团队TL
多年JavaEE、大数据研发经验,擅长分布式开发和离线计算
对Hadoop、Flume、kafka、spark、ELK等大数据生态领域技术有一定的实践经验

与老师聊聊
李老师
李老师

高级讲师

多年JavaEE、大数据开发经验
对大数据领域中的常用框架hadoop、hive、flume、kafka、storm、spark等有丰富的实战经验和研究
擅长从海量数据中结合业务梳理出计算模型
熟悉企业虚拟化技术,对KVM有一定的实战经验

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赵老师赵老师
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王老师王老师
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