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大數據基礎班課程詳細列表

第一階段:JavaSE

初識Java 數據類型和運算符 控制語句和方法 數組及其查找排序算法

第二階段:Oracle數據庫+MySQL+JDBC

數據庫和Oracle入門 SQL語句:單表select、DDL SQL語句:連接查詢和子查詢 數據庫對象 三大范式 MySQL PowerDesigner JDBC DBC案例:員工管理系統 XML和反射機制 SQL面試題詳解和SQL查詢優化

第三階段:Web前端基?。℉TML5+CSS3+JavaScript+jQuery)

HTML/HTML5 CSS/CSS3 JavaScript jQuery

第四階段:JavaEE階段(Servlet+JSP+JSTL/EL+Ajax+EasyUI)

Servlet JSP MVC模式、JSTL/EL 過濾器和監聽器 分頁和上傳下載技術 jQuery Ajax、JSON、Gson EasyUI JavaEE課上項目

第五階段:linux和高并發

Linux基礎 Linux初級 Linux文本操作 Linux文本分析 Linux管理 Linux安裝管理 Linux高級 Linux腳本編程 Linux腳本案例 網絡基礎 四層負載均衡 Keepalived實現高可用 Nginx原理與配置 Nginx的反向代理和負載均衡 Session和緩存

第六階段:Hadoop生態體系

HDFS基本概念 HDFS高級概念 MR MR源碼解析 MapReduce案例 Hive介紹及架構 Hive架構 Hive DDL Hive DML Hive查詢 Hive訪問方式 Hive安全管理 Hive存儲及壓縮 Hbase介紹及架構 Hbase架構及操作 Hbase Java API Hbase壓縮存儲 Flume架構 flume source講解 flume sink講解 Sqoop介紹及架構 Sqoop操作 zookeeper ElasticSearch CDH cloudera manager使用 Hue的使用 Impala的安裝使用 Oozie的使用

第七階段:Spark生態體系

Scala基礎語言應用 Scala函數編程 Scala字符串、集合 Scala高級應用 Spark基礎使用 Spark核心RDD Spark 轉換算子 Spark行動算子 Spark 持久化算子 Spark任務提交方式及參數 Spark術語 Spark計算模式 Spark任務調度 Spark任務提交案例 Spark 高階應用 Spark 核心之Shuffle SparkSQL初級 SparkSQL高級 SparkStreaming流式處理框架 Kafka分布式消息系統應用 SparkStreaming+kafka整合 Redis語法 Storm流式計算 Storm計算詳解

第八階段:機器學習和算法

Python介紹及安裝 Python基礎知識 Python集合類型 Python函數 Python文件操作 Python類與對象 設計模式與異常 Python??榧笆菘獠僮?/span> Numpy庫 機器學習基礎 機器學習算法 機器學習案例

第九階段:平臺架構師課程體系

Hive優化 hbase優化 Spark核心源碼分析 Spark核心源碼分析 Spark優化 機器學習優化 Kylin介紹及架構 kylin的安裝與部署 kylin的使用及訪問方式 Flink流式處理框架

大數據基礎班課程大綱

第一階段

JavaSE

第二階段

Oracle數據庫
+
MySQL+JDBC

第二階段

Oracle數據庫
+
MySQL+JDBC

第三階段

Web前端基礎
HTML5
+
CSS3
+
JavaScript
+
jQuery

第四階段

JavaEE階段
Servlet+JSP
+
JSTL/EL+Ajax
+
EasyUI

第五階段

linux和高并發

第五階段

linux和高并發

第五階段

linux和高并發

第六階段

Hadoop生態體系

第六階段

Hadoop生態體系

第六階段

Hadoop生態體系

第六階段

Hadoop生態體系

第六階段

Hadoop生態體系

第七階段

Spark生態體系

第七階段

Spark生態體系

第七階段

Spark生態體系

第七階段

Spark生態體系

第七階段

Spark生態體系

第八階段

機器學習和算法

第八階段

機器學習和算法

第八階段

機器學習和算法

第九階段

平臺架構師課程體系

第九階段

平臺架構師課程體系

第九階段

平臺架構師課程體系

大牛引路,實戰貫穿!

  • 智慧交通項目
  • 電商日志分析項目
  • 游戲運營分析項目
  • App個性化推薦項目
  • 聯盟廣告分析項目

阿里巴巴基于杭州智慧交通項目

智慧交通是指在交通領域中充分運用大數據、云計算、互聯網、機器學習、等技術,通過高新技術匯集交通信息,對交通管理、交通運輸、公眾出行等等交通領域全方面以及交通建設管理全過程進行管控支撐,使交通系統在區域、城市甚至更大的時空范圍具備感知、互聯、分析、預測、控制等能力,以充分保障交通安全、發揮交通基礎設施效能、提升交通系統運行效率和管理水平,為通暢的公眾出行和可持續的經濟發展服務。

項目??椋?/h3>

天網搜車,智能研判,軌跡分析,套牌分析,稽查布控,跟車分析,晝伏夜出,統計分析等15大???。

技術架構:

hdfs +spark +kafka +flume + spark Streaming +spark MLlib+redis

某大型電商日志分析項目

日志分析項目是以數據為驅動,關注電商運營每一個環節,貫穿不同運營階段,隨時發現運營問題,調整運營計劃。一般來說電商平臺每天會產生100G到50T左右的日志數據。有了海量的數據就可以挖掘出有價值的決策依據。

需求??椋?/h3>

用戶分析,流量分析,活動效果分析,渠道分析和訂單分析等8八???/p>

技術架構:

nginx + HDFS+ mapreduce +Hive+hbase +spark +flume +sqoop+mysql +D3

大型游戲運營分析項目

大型網絡游戲每天會產生10G—100G的數據,通過大數據分析可以幫助追蹤注冊轉化率數據、快速定位注冊刷號行為。通過對關卡的訪問數,成功率,失敗原因進行分析,來合理調整難易度。游戲生產虛擬物品,而不是印鈔。您需要找到玩家在不同階段對哪類物品有最強依賴,才能刺激痛點策劃拉收。

項目??椋?/h3>

玩家在線分析,等級分析,任務難度分析,收入分析,虛擬消費分析等7大???。

技術架構:

linux+hdfs+spark+mapreduce+hive+hbase。

App個性化推薦項目

推薦系統是利用 大數據和數據挖掘技術向客戶提供商品信息和建議,幫助用戶決定應該購買什么產品,模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程。個性化推薦是根據用戶的興趣特點和購買行為,向用戶推薦用戶感興趣的信息和商品。

功能??椋?/h3>

清洗數據,構建訓練集,訓練模型,評估模型,推薦APP等

技術架構:

hdfs +hive +hbase +kafka +spark +spark MLlib+ python+redis +dubbo

聯盟廣告分析項目

廣告分析是指用大數據來分析和測定廣告促進商品或勞務銷售的效果??梢約煅楣愀婺勘曄欠裾?、廣告媒體運用是否得當、廣告分布時間與頻率是否適宜、投入的廣告費用是否合理等,從而進一步檢驗出廣告決策是否正確、廣告創意設計是否需要改進等。廣告分析,能較客觀地測定廣告效果所取得的效益,提高廣告主對廣告的信心,也有利于廣告公司的業務發展。

項目??椋?/h3>

聯盟廣告分析項目-項目??椋赫飪槊揮刑峁┪陌?/p>

技術架構:

nginx + HDFS+ mapreduce +Hive+hbase +spark +flume +sqoop+mysql +D3

其他培訓機構一直在模仿我們的項目,卻講不明白項目的思路,大數據實戰項目,思路還是原裝的好

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面授課程:?JavaEE+微服務+大數據? ???大數據+機器學習+平臺架構?????Python+數據分析+機器學習??人工智能+模式識別+強化學習???WEB前端+移動端+服務端渲染

 

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