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拉勾大數(shù)據(jù)開發(fā)高薪訓(xùn)練營(yíng)14期(網(wǎng)盤分享)

田斌:親密關(guān)系的30個(gè)修煉技巧

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拉勾大數(shù)據(jù)開發(fā)高薪訓(xùn)練營(yíng)14期

拉勾大數(shù)據(jù)開發(fā)高薪訓(xùn)練營(yíng)14期

拉勾大數(shù)據(jù)開發(fā)高薪訓(xùn)練營(yíng)14期資源簡(jiǎn)介:

?課程大綱

├──01、第一階段 JavaSE

|? ?├──01、Java語(yǔ)言基礎(chǔ)

|? ?|? ?├──1–開營(yíng)直播

|? ?|? ?├──3–任務(wù)一: 初識(shí)計(jì)算機(jī)和Java語(yǔ)言

|? ?|? ?├──4–任務(wù)二: 變量和數(shù)據(jù)類型

|? ?|? ?├──5–任務(wù)三: 運(yùn)算符

|? ?|? ?├──6–任務(wù)四:流程控制語(yǔ)句

|? ?|? ?├──7–任務(wù)五:數(shù)組以及應(yīng)用

|? ?|? ?├──8–任務(wù)六:模塊作業(yè)

|? ?|? ?└──9–模塊直播

|? ?├──02、Java面向?qū)ο缶幊?/p>

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:類和對(duì)象

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:方法和封裝

|? ?|? ?├──4–任務(wù)三:static關(guān)鍵字和繼承

|? ?|? ?├──5–任務(wù)四:多態(tài)和特殊類

|? ?|? ?├──6–任務(wù)五:特殊類

|? ?|? ?├──7–任務(wù)六:模塊作業(yè)

|? ?|? ?└──8–模塊直播

|? ?├──03、Java核心類庫(kù)(上)

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:常用類的概述和使用

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:String類的概述和使用

|? ?|? ?├──4–任務(wù)三:可變字符串類和日期相關(guān)類

|? ?|? ?├──5–任務(wù)四:集合類庫(kù)(上)

|? ?|? ?└──6–任務(wù)五:集合類庫(kù)(下)

|? ?├──04、Java核心類庫(kù)(下)

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一: 異常機(jī)制和File類

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:IO流

|? ?|? ?├──4–任務(wù)三:多線程

|? ?|? ?├──5–任務(wù)四:網(wǎng)絡(luò)編程

|? ?|? ?├──6–任務(wù)五:反射機(jī)制

|? ?|? ?└──8–模塊直播

|? ?└──階段一資料

|? ?|? ?├──大數(shù)據(jù)高薪訓(xùn)練營(yíng)階段一模塊二(面向?qū)ο缶幊蹋?/p>

|? ?|? ?├──大數(shù)據(jù)高薪訓(xùn)練營(yíng)階段一模塊三(Java核心類庫(kù)上)

|? ?|? ?├──大數(shù)據(jù)高薪訓(xùn)練營(yíng)階段一模塊四(Java核心類庫(kù)下)

|? ?|? ?└──大數(shù)據(jù)高薪訓(xùn)練營(yíng)階段一模塊一( Java編程基礎(chǔ))

├──02、第二階段 Java Web數(shù)據(jù)可視化

|? ?├──01、MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)

|? ?|? ?├──11–模塊直播

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:MySql基礎(chǔ)、SQL入門

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:MySql單表、約束和事務(wù)

|? ?|? ?├──4–任務(wù)三:Mysql多表、外鍵和數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

|? ?|? ?├──5–任務(wù)四:Mysql索引、存儲(chǔ)過程和觸發(fā)器

|? ?|? ?├──6–任務(wù)五:JDBC

|? ?|? ?├──7–任務(wù)六:數(shù)據(jù)庫(kù)連接池和DBUtils

|? ?|? ?├──8–任務(wù)七:XML

|? ?|? ?└──9–任務(wù)八:MySQL高級(jí)

|? ?├──02、前端可視化技術(shù)

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:HTML

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二: CSS

|? ?|? ?├──4–任務(wù)三:JavaScript

|? ?|? ?├──5–任務(wù)四:前端進(jìn)階之jQuery+Ajax+Vue

|? ?|? ?└──6–任務(wù)五:Highcharts+ECharts數(shù)據(jù)可視化

|? ?├──03、Java Web 后端技術(shù)(上)

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:Tomcat服務(wù)器軟件

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:HTTP協(xié)議解析

|? ?|? ?├──4–任務(wù)三:Servlet

|? ?|? ?├──5–任務(wù)四:Cookie及Session

|? ?|? ?├──6–任務(wù)五:Filter過濾器及Listener監(jiān)聽器

|? ?|? ?└──7–任務(wù)六:MVC模式及三層架構(gòu)

|? ?├──04、Java Web 后端技術(shù)(下)

|? ?|? ?├──10–任務(wù)九:SpringMVC之SpringMVC進(jìn)階

|? ?|? ?├──11–任務(wù)十:SpringMVC之SSM框架整合

|? ?|? ?├──12–任務(wù)十一:項(xiàng)目管理工具M(jìn)aven高級(jí)

|? ?|? ?├──13–任務(wù)十二:Spring Boot

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:maven

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:MyBatis之MyBatis基本應(yīng)用

|? ?|? ?├──4–任務(wù)三:MyBatis之復(fù)雜映射&配置深入

|? ?|? ?├──5–任務(wù)四:MyBatis之緩存&延遲加載&注解應(yīng)用

|? ?|? ?├──6–任務(wù)五:Spring之Spring IOC

|? ?|? ?├──7–任務(wù)六:Spring之Spring AOP

|? ?|? ?├──8–任務(wù)七:Spring之JdbcTemplate&事務(wù)&Web集成

|? ?|? ?└──9–任務(wù)八:SpringMVC之SpringMVC入門

|? ?├──05、拉勾網(wǎng)招聘行業(yè)報(bào)表數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目

|? ?|? ?└──2–任務(wù)一:可視化項(xiàng)目案例

|? ?├──06、Linux服務(wù)器

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:Linux及Shell編程

|? ?|? ?└──5–直播

|? ?└──資料

|? ?|? ?├──大數(shù)據(jù)高薪訓(xùn)練營(yíng)階段二模塊二(前端可視化技術(shù))

|? ?|? ?├──大數(shù)據(jù)高薪訓(xùn)練營(yíng)階段二模塊六(linux)

|? ?|? ?├──大數(shù)據(jù)高薪訓(xùn)練營(yíng)階段二模塊三(JavaWeb后端技術(shù)上)

|? ?|? ?├──大數(shù)據(jù)高薪訓(xùn)練營(yíng)階段二模塊四(JavaWeb后端技術(shù)下)

|? ?|? ?├──大數(shù)據(jù)高薪訓(xùn)練營(yíng)階段二模塊五(可視化項(xiàng)目)

|? ?|? ?└──大數(shù)據(jù)高薪訓(xùn)練營(yíng)階段二模塊一(MySQL數(shù)據(jù)庫(kù))

├──03、第三階段 Hadoop核心及生態(tài)圈技術(shù)棧

|? ?├──01、Hadoop框架核心(HDFS、MapReduce、YARN)

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–開營(yíng)直播回放

|? ?|? ?├──3–任務(wù)一:Hadoop簡(jiǎn)介及Apache Hadoop完全分布式集群搭建

|? ?|? ?├──4–任務(wù)二:HDFS分布式文件系統(tǒng)

|? ?|? ?├──5–任務(wù)三:MapReduce分布式計(jì)算框架

|? ?|? ?├──6–任務(wù)四:YARN資源調(diào)度、HDFS核心源碼及Hadoop3.X 新特性概述

|? ?|? ?├──7–任務(wù)五:調(diào)優(yōu)及二次開發(fā)示例

|? ?|? ?└──9–模塊直播

|? ?├──02、Hadoop生態(tài)圈技術(shù)棧(上)

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具Hive及交互工具Hue

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:數(shù)據(jù)采集工具Flume

|? ?|? ?├──4–任務(wù)三:ETL工具Sqoop及CDC

|? ?|? ?├──5–任務(wù)四:作業(yè)

|? ?|? ?└──6–模塊直播

|? ?├──03、Hadoop生態(tài)圈技術(shù)棧(下)

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:分布式協(xié)調(diào)組件ZooKeeper

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:海量列式非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)HBase

|? ?|? ?├──4–任務(wù)三:任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)

|? ?|? ?└──6–模塊直播

|? ?└──04、Hadoop生態(tài)圈技術(shù)棧(中)

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一: 即席查詢Impala介紹及入門使用

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:Impala交互式查詢

|? ?|? ?└──4–任務(wù)三:Impala集群負(fù)載均衡及優(yōu)化

├──04、第四階段 分布式緩存Redis及Kafka消息中間件

|? ?├──01、高性能分布式緩存Redis

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:Redis快速實(shí)戰(zhàn)

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:Redis擴(kuò)展功能

|? ?|? ?├──4–任務(wù)三:Redis核心原理

|? ?|? ?├──5–任務(wù)四:企業(yè)實(shí)戰(zhàn)

|? ?|? ?└──6–任務(wù)五:Redis分布式高可用方案

|? ?└──02、高吞吐消息中間件Kafka

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:Kafka架構(gòu)與實(shí)戰(zhàn)

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:Kafka高級(jí)特性解析

|? ?|? ?├──4–任務(wù)三:Kafka集群與運(yùn)維

|? ?|? ?└──5–任務(wù)四:Kafka源碼剖析

├──05、第五階段 PB級(jí)企業(yè)電商離線數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

|? ?├──PB級(jí)企業(yè)電商離線數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(上)

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:數(shù)倉(cāng)理論

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:數(shù)據(jù)采集

|? ?|? ?├──4–任務(wù)三:會(huì)員活躍度分析

|? ?|? ?└──5–任務(wù)四:廣告分析

|? ?└──PB級(jí)企業(yè)電商離線數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(下)

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:核心交易分析

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:調(diào)度系統(tǒng)Airflow

|? ?|? ?├──4–任務(wù)三:元數(shù)據(jù)管理Atlas

|? ?|? ?└──5–任務(wù)四:數(shù)據(jù)質(zhì)量管理Griffin

├──06、第六階段 內(nèi)存級(jí)快速計(jì)算引擎Spark

|? ?├──01、Scala編程

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──10–任務(wù)九:隱式機(jī)制及Akka擴(kuò)展

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:Scala基礎(chǔ)

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:控制結(jié)構(gòu)和函數(shù)

|? ?|? ?├──4–任務(wù)三:數(shù)組和元組

|? ?|? ?├──5–任務(wù)四:類與對(duì)象

|? ?|? ?├──6–任務(wù)五:繼承與特質(zhì)

|? ?|? ?├──7–任務(wù)六:模式匹配和樣例類

|? ?|? ?├──8–任務(wù)七:函數(shù)及抽象化

|? ?|? ?└──9–任務(wù)八: 集合

|? ?├──02、Spark實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用(上)

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:Spark安裝與配置

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:RDD編程基礎(chǔ)

|? ?|? ?├──4–任務(wù)三:RDD編程高階

|? ?|? ?└──5–任務(wù)四:SparkSQL編程

|? ?├──03、Spark實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用(下)

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:實(shí)時(shí)流式計(jì)算框架Spark Streaming

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:Spark Streaming與Kafka整合

|? ?|? ?└──4–任務(wù)三:Spark GraphX圖計(jì)算

|? ?└──04、Spark原理及源碼剖析

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:重要組件(Master、Worker、Driver)

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:重要原理(作業(yè)調(diào)度及Shuffle原理)

|? ?|? ?└──4–任務(wù)三:內(nèi)存管理、數(shù)據(jù)傾斜及優(yōu)化

├──07、第七階段 智慧物流大數(shù)據(jù)分析調(diào)度平臺(tái)項(xiàng)目

|? ?└──智慧物流大數(shù)據(jù)分析調(diào)度平臺(tái)項(xiàng)目

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:項(xiàng)目介紹及CDH搭建

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:平臺(tái)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

|? ?|? ?├──4–任務(wù)三:倉(cāng)儲(chǔ)預(yù)測(cè)及車貨匹配

|? ?|? ?└──5–任務(wù)四:實(shí)時(shí)處理及可視化

├──08、第八階段 新一代計(jì)算利器Flink

|? ?└──計(jì)算領(lǐng)域鋒利的武器Flink

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:Flink概述及入門案例

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:Flink體系結(jié)構(gòu)及安裝部署

|? ?|? ?├──4–任務(wù)三:Flink常用API及Window窗口機(jī)制

|? ?|? ?├──5–任務(wù)四:Flink watermark及state機(jī)制

|? ?|? ?├──6–任務(wù)五:Flink 并行度、KafkaConnector源碼及CEP

|? ?|? ?└──7–任務(wù)六:Flink Table及作業(yè)提交

├──09、第九階段 大數(shù)據(jù)新技術(shù)實(shí)踐

|? ?├──01、ClickHouse&Kudu

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:ClickHouse概述及安裝

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:ClickHouse數(shù)據(jù)類型及表引擎

|? ?|? ?├──4–任務(wù)三:ClickHouse連接Kafka、MySQL及ClickHouse副本分片機(jī)制

|? ?|? ?└──5–任務(wù)四:大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)引擎Kudu

|? ?└──02、Kylin&Druid

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:分析型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Kylin

|? ?|? ?└──3–任務(wù)二:實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)庫(kù) Apache Druid

├──10、第十階段 Elastic Stack 日志搜索、挖掘及可視化解決方案

|? ?└──Elasticsearch全文搜索引擎、Logstash采集、Kibana展示方案

|? ?|? ?├──1–課程資料

|? ?|? ?├──2–任務(wù)一:Elasticsearch & Kibana

|? ?|? ?├──3–任務(wù)二:LogStash日志采集

|? ?|? ?└──4–任務(wù)三:日志分析平臺(tái)實(shí)戰(zhàn)

├──11、第十一階段 電商行業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目

|? ?└──電商行業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目

|? ?|? ?├──1–任務(wù)一:實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目基礎(chǔ)

|? ?|? ?├──2–任務(wù)二:需求實(shí)現(xiàn)

|? ?|? ?├──3–任務(wù)三:監(jiān)控及可視化

|? ?|? ?├──4–任務(wù)四:數(shù)據(jù)質(zhì)量及雙流join

|? ?|? ?└──1–課程資料.zip? 4.71M

├──12、第十二階段 大數(shù)據(jù)處理算法及案例

|? ?├──模塊二、統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)

|? ?|? ?├──1–統(tǒng)計(jì)學(xué)基本原理_任務(wù)一: 描述統(tǒng)計(jì)

|? ?|? ?├──10–統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法_任務(wù)五: logistic回歸

|? ?|? ?├──11–統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法_任務(wù)六: 時(shí)間序列分析

|? ?|? ?├──12–項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)_任務(wù)一: 案例背景介紹

|? ?|? ?├──13–項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)_任務(wù)二: 案例分析過程

|? ?|? ?├──14–項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)_任務(wù)三: 建模軟件操作

|? ?|? ?├──2–統(tǒng)計(jì)學(xué)基本原理_任務(wù)二: 總體推斷

|? ?|? ?├──3–統(tǒng)計(jì)學(xué)基本原理_任務(wù)三: 抽樣方法

|? ?|? ?├──4–統(tǒng)計(jì)學(xué)基本原理_任務(wù)四: 卡方檢驗(yàn)

|? ?|? ?├──5–統(tǒng)計(jì)學(xué)基本原理_任務(wù)五: T檢驗(yàn)、方差檢驗(yàn)

|? ?|? ?├──6–統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法_任務(wù)一: 多變量分析方法選擇

|? ?|? ?├──7–統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法_任務(wù)二: 相關(guān)分析

|? ?|? ?├──8–統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法_任務(wù)三: 回歸分析

|? ?|? ?├──9–統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法_任務(wù)四: 因子分析

|? ?|? ?└──1–課程資料.zip? 13.11M

|? ?├──模塊三、數(shù)據(jù)挖掘算法與實(shí)戰(zhàn)

|? ?|? ?├──1–任務(wù)一 有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

|? ?|? ?├──2–任務(wù)二 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

|? ?|? ?├──3–任務(wù)三 數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目綜合實(shí)戰(zhàn)

|? ?|? ?└──1–課程資料.zip? 15.10M

|? ?└──模塊一、Python 編程

|? ?|? ?├──1–任務(wù)一:Python基礎(chǔ)

|? ?|? ?├──2–任務(wù)二 :Numpy科學(xué)計(jì)算庫(kù)

|? ?|? ?├──3–任務(wù)三:Pandas數(shù)據(jù)分析庫(kù)

|? ?|? ?├──4–任務(wù)四:Matplotlib數(shù)據(jù)繪圖

|? ?|? ?└──1–課程資料.zip? 12.15M

├──13、第十三階段 機(jī)器學(xué)習(xí)

|? ?└──TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架

|? ?|? ?├──1–任務(wù)一 :TensorFlow實(shí)現(xiàn)KNN

|? ?|? ?├──2–任務(wù)二:TensorFlow實(shí)現(xiàn)線性回歸

|? ?|? ?├──3–任務(wù)三:TensorFLow實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)_邏輯回歸

|? ?|? ?└──1–課程資料.zip? 518.67kb

└──14、第十四階段:人才職位畫像匹配推薦系統(tǒng)

|? ?└──人才職位畫像匹配推薦系統(tǒng)

|? ?|? ?├──1–任務(wù)一:項(xiàng)目整體介紹

|? ?|? ?├──2–任務(wù)二:OLAP指標(biāo)分析

|? ?|? ?├──3–任務(wù)三:SuperSet可視化

|? ?|? ?├──4–任務(wù)四:Spark MLlib機(jī)器學(xué)習(xí)

|? ?|? ?├──5–任務(wù)五:職位畫像及用戶畫像

|? ?|? ?├──6–任務(wù)六:職位召回&排序&推薦

|? ?|? ?└──1–課程資料.zip? 13.54M

拉勾大數(shù)據(jù)開發(fā)高薪訓(xùn)練營(yíng)14期(網(wǎng)盤分享)

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小費(fèi)實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)三期2022.6

小費(fèi)實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)三期2022.6

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