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某馬零基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)就業(yè)班 |
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某馬零基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)就業(yè)班
〖課程介紹〗: 本課程專(zhuān)門(mén)為0基礎(chǔ)學(xué)員而設(shè)計(jì)，共包括十個(gè)大階段，從java基礎(chǔ)開(kāi)始，內(nèi)容精準(zhǔn)聚焦大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)過(guò)程中必備的離線(xiàn)數(shù)據(jù)分析、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和內(nèi)存數(shù)據(jù)計(jì)算等重要內(nèi)容；涵蓋了大數(shù)據(jù)體系中幾乎所有的核心技術(shù)，包含Linux、Zookeeper、Hadoop、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、Impala 目錄截圖： [attach]15042[/attach] 〖課程目錄〗: 階段一 : Java基礎(chǔ) 編程基礎(chǔ) DOS常用命令、Java概述、JDK環(huán)境安裝配置、環(huán)境變量配置、Java程序入門(mén) 常量與變量、數(shù)據(jù)類(lèi)型、運(yùn)算符、流程控制語(yǔ)句、方法、數(shù)組 面向?qū)ο笕腴T(mén) 面向?qū)ο笏枷搿㈩?lèi)與對(duì)象、成員變量和局部變量、封裝、 this關(guān)鍵字、構(gòu)造方法 Object類(lèi)、Scanner類(lèi)、Random類(lèi)、String、StringBuilder類(lèi) 集合概述、集合特點(diǎn)、ArrayList集合 字符輸入流、字符輸出流、字符緩沖輸入流、字符緩沖輸出流、 復(fù)制文件、集合與文件中數(shù)據(jù)相互讀寫(xiě) 市場(chǎng)價(jià)值 : 具備JavaSE基本開(kāi)發(fā)能力，但是還不能滿(mǎn)足企業(yè)用人需求，可為后續(xù)JavaWeb的學(xué)習(xí)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ) 階段二 : JavaWeb Java基礎(chǔ)增強(qiáng) 類(lèi)加載器、反射、網(wǎng)絡(luò)編程、端口和協(xié)議、TCP協(xié)議、服務(wù)端、客戶(hù)端、多線(xiàn)程、線(xiàn)程和進(jìn)程、線(xiàn)程的生命周期、線(xiàn)程安全、代碼同步、注解、JDK常用注解、自定義注解 Java web 核心 HTML、CSS、JavaSript、BootStrap MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)、MySQL單表操作、MySQL多表操作、MySQL事物、 MySQL存儲(chǔ)引擎、JDBC、JDBCDataSource Tomcat、Http協(xié)議、servlet入門(mén)、Rquest、Response、JSP、MVC、 Cookie、Session、JSP、ETLJSTL、Filter、listener Jquery、Ajax、ajax跨域、分頁(yè) Maven項(xiàng)目構(gòu)建、管理、編譯、倉(cāng)庫(kù)配置、 Git項(xiàng)目管理 市場(chǎng)價(jià)值 : 具備JavaWeb開(kāi)發(fā)能力，但是還不能滿(mǎn)足企業(yè)用人需求，可為后續(xù)學(xué)習(xí)框架打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ) 階段三 : 主流框架 Spring 組件 Spring簡(jiǎn)介、Spring配置文件、Spring配置數(shù)據(jù)源 、Spring注解開(kāi)發(fā)、AOP簡(jiǎn)介、AOP的實(shí)現(xiàn)方式、JdbcTemplate基本使用、Spring的事務(wù)控制 SpringMVC組件 Spring集成web開(kāi)發(fā)環(huán)境、SpringMVC簡(jiǎn)介、SpringMVC組件解析、SpringMVC的數(shù)據(jù)響應(yīng)、SpringMVC的請(qǐng)求參數(shù)綁定、SpringMVC的文件上傳、SpringMVC的攔截器 、SpringMVC的異常處理 Mybatis組件 Mybatis快速入門(mén)、Mybatis基本增刪改查操作、Mybatis核心配置文件、Mybatis的dao層實(shí)現(xiàn)原理、Mybatis映射文件深入-動(dòng)態(tài)SQL、Mybatis核心配置文件深入、Mybatis的多表操作、Mybatis注解開(kāi)發(fā)、SSM整合 市場(chǎng)價(jià)值 : 對(duì)熱門(mén)的框架和SOA架構(gòu)應(yīng)用，便可掌握項(xiàng)目的構(gòu)建并能夠搭建企業(yè)級(jí)JavaWeb項(xiàng)目，為后期的項(xiàng)目做鋪墊 階段四 ： 流行框架 Lucene組件 全文檢索基本介紹、lucene入門(mén)案例中文分析器索引庫(kù)維護(hù) Spring Data JPA JPA的引入、JPA的入門(mén)案例主鍵生成策略、JPA的基本操作 Spring Boot spring boot 介紹、spring boot 入門(mén)、spring boot 原理分析、 spring boot 配置文件 市場(chǎng)價(jià)值 : 前后端分離開(kāi)發(fā)成為企業(yè)中軟件架構(gòu)的新寵兒，而掌握微服務(wù)框架的使用、項(xiàng)目環(huán)境快速部署的人才已被互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所重視。所以適應(yīng)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)環(huán)境，學(xué)習(xí)微服務(wù)框架成為企業(yè)新需人才必要條件。 階段五 : 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)增強(qiáng) linux操作基礎(chǔ) 虛擬機(jī)的聯(lián)網(wǎng)以及基礎(chǔ)命令增強(qiáng)、linux的查找命令、linux的用戶(hù)與用戶(hù)組、linux的權(quán)限管理、linux系統(tǒng)服務(wù)管理、網(wǎng)絡(luò)管理 、shell的變量定義、變量引用、算數(shù)運(yùn)算符、流程控制語(yǔ)句、函數(shù)使用 Jvm 優(yōu)化 熟悉jvm 參數(shù)，visualVM 工具，垃圾回收原理， JVM字節(jié)碼分析等等 市場(chǎng)價(jià)值 : 能夠完成中小型企業(yè)常見(jiàn)的自動(dòng)化腳本 階段六 : 大數(shù)據(jù)Hadoop離線(xiàn)分布式系統(tǒng) 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和 硬件介紹 大數(shù)據(jù)集群基本環(huán)境準(zhǔn)備、大數(shù)據(jù)集群環(huán)境的基礎(chǔ)準(zhǔn)備 Hadoop 核心組件以及性能優(yōu)化 HDFS組件詳解以及實(shí)戰(zhàn)、mapreduce 組件詳解以及性能優(yōu)化、Yarn組件詳解以及多租戶(hù)的實(shí)現(xiàn)、hive組件實(shí)戰(zhàn)以及性能優(yōu)化、impala組件實(shí)戰(zhàn)以及性能優(yōu)化sqoop常見(jiàn)問(wèn)題詳解 輔助系統(tǒng)工具 sqoop hue impala kudu oozie flume azkaban組件功能介紹、架構(gòu)和原理、多個(gè)案例整合 網(wǎng)站流量日志分析項(xiàng)目 項(xiàng)目背景，日志埋點(diǎn)收集,數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)入庫(kù)，指標(biāo)分析，統(tǒng)計(jì)分析，可視化 市場(chǎng)價(jià)值 : 本階段匹配的工作崗位包括ETL工程師、任務(wù)調(diào)度工程師、Hive工程師、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師等。 階段七 : 大數(shù)據(jù) NoSQL、Kafka和ELK技術(shù)實(shí)戰(zhàn) NoSQL、Kafka和ELK技術(shù)實(shí)戰(zhàn) NoSQL介紹、Redis的原理和架構(gòu)、 Redis的集群搭建、Hbase的應(yīng)用場(chǎng)景、Hbase架構(gòu)和原理以及RowKey設(shè)計(jì)和優(yōu)化策略、HBase+Redis微博實(shí)戰(zhàn)案例、Elasticsearch的功能、架構(gòu)和原理以及ELK案例實(shí)戰(zhàn) 市場(chǎng)價(jià)值 : 1、解決Hbase的RowKey高性能設(shè)計(jì)策略，滿(mǎn)足業(yè)務(wù)的需求； 2、解決Hbase的性能瓶頸，解決業(yè)務(wù)問(wèn)題對(duì)Hbase高性能的挑戰(zhàn)； 3、解決企業(yè)里面海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)膯?wèn)題； 4、解決海量日志快速檢索和監(jiān)控問(wèn)題。 階段八 : 大數(shù)據(jù) Spark 內(nèi)存計(jì)算系統(tǒng) Scala語(yǔ)言基礎(chǔ) Scala基礎(chǔ)、聲明變量、數(shù)據(jù)類(lèi)型、條件表達(dá)式、塊表達(dá)式、循環(huán)、方法和函數(shù)、數(shù)組、元組、集合、Iterator、構(gòu)造器、伴生對(duì)象、akka Spark入門(mén)以及集群搭建 Spark集群環(huán)境搭建，spark入門(mén)程序，RDD入門(mén) SparkRDD Spark的應(yīng)用場(chǎng)景、架構(gòu)和原理、入門(mén)案例、Spark Session講解、RDD的概念和特性、Transformation RDD講解、Action RDD講解、Partition、Task、RDD的依賴(lài)關(guān)系、RDD的容錯(cuò)機(jī)制、RDD的存儲(chǔ)級(jí)別、RDD的緩存機(jī)制、RDD的廣播操作、DAG思想、DAG的生成、DAG的處理過(guò)程、運(yùn)行機(jī)制、Driver和Executor Spark SQL Spark SQL功能介紹、DataFrame、DataSet、RDD、Dataset和DataFrame的轉(zhuǎn)換、讀寫(xiě)Hive表數(shù)據(jù)、讀寫(xiě)HDFS的數(shù)據(jù)、DataFrame的API操作、讀取文件(txt、CSV、Json、parquet)、臨時(shí)表、讀寫(xiě)RDBMS、Spark SQL執(zhí)行計(jì)劃、Spark SQL的性能優(yōu)化 SparkStreaming原理_運(yùn)行過(guò)程_特性 sparkstring的功能介紹,架構(gòu)，流計(jì)算Dstream運(yùn)行原理 Structured Streaming_介紹_案例 Structured String的功能介紹、input功能、output功能、window操作、watermark操作、過(guò)期數(shù)據(jù)操作、去重?cái)?shù)據(jù)操作、整合Socket數(shù)據(jù)、整合Kafka數(shù)據(jù)、OutputModel(Append\complete\update)功能、Flume+kafka+Structured Streaming實(shí)現(xiàn)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)行為的實(shí)時(shí)分析 DMP項(xiàng)目 Kudu應(yīng)用場(chǎng)景,項(xiàng)目介紹, Kudu原理，cdh環(huán)境搭建,kudu整合spark開(kāi)發(fā)，項(xiàng)目框架搭建,報(bào)表統(tǒng)計(jì),商圈庫(kù)功能。 市場(chǎng)價(jià)值 : 可從事Spark相關(guān)工作，包括ETL工程師、Spark工程師、Hbase工程師、用戶(hù)畫(huà)像系統(tǒng)工程師、大數(shù)據(jù)反欺詐工程師。 階段九 : 大數(shù)據(jù) Flink 實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng) Flink基礎(chǔ)介紹 Flink的運(yùn)行機(jī)制、Flink組件和邏輯計(jì)劃、Flink執(zhí)行計(jì)劃生成、JobManager中的基本組件、TaskManager、算子、網(wǎng)絡(luò)、水印WaterMark、任務(wù)調(diào)度 flink進(jìn)階 flink的狀態(tài)管理、CheckPoint、flinksql及flinkTableApi Flink電商指標(biāo)分析項(xiàng)目 上報(bào)服務(wù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、Flink實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、實(shí)時(shí)頻道熱點(diǎn)分析業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)、實(shí)時(shí)頻道PV/UV分析、實(shí)時(shí)頻道用戶(hù)新鮮度分析、實(shí)時(shí)頻道地域分析業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)、實(shí)時(shí)運(yùn)營(yíng)商分析業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步系統(tǒng)、Canal數(shù)據(jù)采集平臺(tái) 市場(chǎng)價(jià)值 : 目前Flink在大型互聯(lián)網(wǎng)公司使用的的廣泛，在傳統(tǒng)行業(yè)Flink目前也是處在一個(gè)爆發(fā)的階段。 階段十 : 大數(shù)據(jù)新技術(shù)實(shí)戰(zhàn)詳解 Druid Druid應(yīng)用場(chǎng)景、集群搭建、數(shù)據(jù)加載、重要概念、架構(gòu)及原理、數(shù)據(jù)查詢(xún)、元數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)應(yīng)用案例 市場(chǎng)價(jià)值 : Druid目前人才需求量在不斷的增加 階段十一 : 機(jī)器學(xué)習(xí)（ 選修 ） 機(jī)器學(xué)習(xí)概念入門(mén) 1.基本概念：屬性、屬性的度量、屬性類(lèi)型、數(shù)據(jù)集類(lèi)型、數(shù)據(jù)集的特性、訓(xùn)練集、測(cè)試集、特征值、監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)等概念 2.數(shù)據(jù)的預(yù)處理：聚集、抽樣、維度規(guī)約、特征子集選擇、特征創(chuàng)建、離散化和二元化、變量變換 3.模型的評(píng)估：模型的過(guò)分?jǐn)M合(過(guò)擬合)，欠擬合，評(píng)估分類(lèi)器的性能(交叉驗(yàn)證和自助法)，模型評(píng)估方法、損失函數(shù)和風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)、參數(shù)優(yōu)化等，模型復(fù)雜度(奧卡姆剃刀)4.機(jī)器學(xué)習(xí)處理的一般流程分析 機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 初等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、函數(shù)求導(dǎo)以及鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則、方向?qū)?shù)、梯度、泰勒級(jí)數(shù)、 拉格朗日乘子法、線(xiàn)性代數(shù)與矩陣、特征值與特征向量、概率分析、 極大似然估計(jì)、梯度下降法代碼實(shí)踐、牛頓法代碼實(shí)戰(zhàn)、 矩陣分解實(shí)戰(zhàn)(SVD,PCA,QR) 機(jī)器學(xué)習(xí)語(yǔ)言基礎(chǔ)之Python語(yǔ)言 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類(lèi)型、list/tuple/dict/set、列表推導(dǎo)式、生成器推導(dǎo)式、 lambda函數(shù)、控制語(yǔ)句、文件讀寫(xiě)、異常處理分析、面向?qū)ο缶幊獭?GUI編程、Python基礎(chǔ)項(xiàng)目實(shí)踐 Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)實(shí)戰(zhàn) Numpy矩陣運(yùn)算庫(kù)基礎(chǔ)及實(shí)戰(zhàn)、Scipy數(shù)值運(yùn)算庫(kù)基礎(chǔ)及實(shí)戰(zhàn)、 Matplotlib繪圖庫(kù)基礎(chǔ)及實(shí)戰(zhàn)、Seaborn繪圖庫(kù)基礎(chǔ)及實(shí)戰(zhàn)、 Pandas數(shù)據(jù)分析庫(kù)基礎(chǔ)及實(shí)戰(zhàn) Spark機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)實(shí)戰(zhàn) SparkML和SparkMLLIB區(qū)別、Spark機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、Pipeline管道、 特征抽取(TF-IDF、Word2Vec、CountVectorizer）、特征轉(zhuǎn)換(Tokenizer、 PCA、N-gram、DCT、one-hot、MinMaxScaler、Normalizer、SqlTransformer、VectorAssembler)、特征選擇(VectorSlicer、RFormula、 ChiSqSelector) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法之用戶(hù)標(biāo)簽預(yù)測(cè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 用戶(hù)畫(huà)像標(biāo)簽預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)、KNN、KMeans、決策樹(shù)算法模型(ID3、C4.5、 Cart樹(shù))、集成學(xué)習(xí)算法(Bagging、隨機(jī)森林、Adaboost算法、GBDT算法、 XGBOOST算法、LightGBM算法模型)、人才流失模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法之推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn) 基于記憶的CF實(shí)戰(zhàn)(Surprise庫(kù)實(shí)戰(zhàn))、基于模型的CF實(shí)戰(zhàn)(SparkALS實(shí)戰(zhàn))、 基于Native-Bayes分類(lèi)算法實(shí)戰(zhàn)、基于內(nèi)容推薦(jieba分詞、提取詞向量、 文本分類(lèi)、特征聚類(lèi))、關(guān)聯(lián)挖掘算法實(shí)戰(zhàn)(基于Spark的FP-Growth算法實(shí)戰(zhàn))、推薦項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法之CTR點(diǎn)擊率預(yù)估實(shí)戰(zhàn) 特征工程實(shí)戰(zhàn)、CTR點(diǎn)擊率預(yù)估應(yīng)用場(chǎng)景分析、 邏輯斯特回歸算法理論基礎(chǔ)推導(dǎo)及項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、推薦系統(tǒng)指標(biāo)分析、 推薦系統(tǒng)架構(gòu)分析、基于Wideanddeep模型理論及實(shí)戰(zhàn)(學(xué)會(huì)讀學(xué)術(shù)Paper) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法之深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)及圖片分類(lèi)實(shí)戰(zhàn) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、MP神經(jīng)元模型、感知機(jī)模型、BPNN模型實(shí)戰(zhàn)、 CNN模型實(shí)戰(zhàn)圖像識(shí)別、Tensorflow基礎(chǔ)、電影評(píng)論文本分析、 RNN文本情感分析實(shí)戰(zhàn) 市場(chǎng)價(jià)值 : 可從事機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)工作，包括推薦算法工程師、數(shù)據(jù)挖掘工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，填補(bǔ)人工智能領(lǐng)域人才急劇增長(zhǎng)缺口。 階段十二 : 云計(jì)算（ 選修 ） 虛擬化 hypervisor管理類(lèi)工具、QEMU、KVM、QEMU-KVM、libvirt、虛擬化技術(shù)概述，Xen、VMware、KVM虛擬化對(duì)比與實(shí)踐 公有云（阿里云） 公有云概述、阿里云應(yīng)用實(shí)戰(zhàn) 私有云運(yùn)維（OpenStack) Openstack概述，OpenStack組件功能介紹，OpenStack安裝與配置，OpenStack私有云運(yùn)維實(shí)戰(zhàn); 容器Docker+監(jiān)控 Docker概述，Docker部署，Docker容器，Docker鏡像倉(cāng)庫(kù)該學(xué)科熱門(mén)課程 Kubernetes概述、Kubernetes安裝與部署、Docker+Kubernetes集群實(shí)戰(zhàn) 市場(chǎng)價(jià)值 : 熟練掌握和學(xué)習(xí)后，可滿(mǎn)足Linux云計(jì)算架構(gòu)工程師的需求。
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