400-650-7353
SYSTEM
優(yōu)就業(yè)大數(shù)據(jù)課程體系
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緊跟企業(yè)所需
課程研發(fā)隨時關(guān)注最近技術(shù)與企業(yè)中使用頻率高的技術(shù)，根據(jù)調(diào)研結(jié)果研發(fā)符合現(xiàn)在情況與未來潮流的課程大綱，課程中會去掉淘汰很久并且無用的技術(shù)，整套課程最終為培養(yǎng)成高級大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師為目標(biāo)，在講解基礎(chǔ)的同時，更會深入的講解其原理，做到知其然也知其所以然，課程中也會涉及到Java基礎(chǔ)、JDBC技術(shù)、服務(wù)器端技術(shù)、Maven、Spring、SpringBoot、Git、Hadoop、Scala、Spark、Flink等。為學(xué)員在就業(yè)中更加有競爭力。
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豐富實戰(zhàn)項目
課程的每個階段都有實戰(zhàn)項目穿插，包含海王星大數(shù)據(jù)金融平臺、交通流量實時可視化大屏、暢游天涯旅游實時分析項目、EWR消費信用風(fēng)險輿情系統(tǒng)、Monoceros物流大數(shù)據(jù)平臺、物流Kubernetes+Docker項目遷移等項目，項目種類繁多，而且項目中包含了每個階段的知識點，在了解原理的同時，提升自己的動手操作能力。
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一體化學(xué)習(xí)模式
通過面授：老師面對面講授、手把手輔導(dǎo)、搭配CTS系統(tǒng)晚上可以看白天錄屏課程、保時保量，網(wǎng)課：優(yōu)質(zhì)團隊隨時隨地在線學(xué)習(xí)、一年內(nèi)反復(fù)聽，直播：優(yōu)就業(yè)講師授課、直播+錄播互動式教學(xué)、隨時互動答疑、不定期推出眾多免費公開課，圖書：提供優(yōu)就業(yè)自主研發(fā)書籍，可以更輕松的了解課程知識。并配備各種專業(yè)老師，如教務(wù)老師、就業(yè)老師、學(xué)管師、助教老師、實訓(xùn)老師等等，為大家提供專項的服務(wù)。
ROUTE
優(yōu)就業(yè)大數(shù)據(jù)課程學(xué)習(xí)路線
Java基礎(chǔ)
面向?qū)ο?/p>
Spring+SpringBoot
Java Web
Linux
Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
Flink技術(shù)棧
Spark技術(shù)棧
項目實戰(zhàn)
機器學(xué)習(xí)
恭喜達(dá)成
初級Java工程師
恭喜達(dá)成
中級Java工程師
恭喜達(dá)成
大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師
恭喜達(dá)成
大數(shù)據(jù)Spark開發(fā)工程師
恭喜達(dá)成
中級大數(shù)據(jù)工程師
晉級
晉級
晉級
晉級
主要介紹JDK的安裝和配置，Java的分支結(jié)構(gòu)，循環(huán)結(jié)構(gòu)，數(shù)組的使用，掌握編程學(xué)習(xí)技巧。
培養(yǎng)學(xué)員面向?qū)ο蟮木幊趟枷�，理解封裝、繼承、多態(tài)等特性，掌握常用類、異常、IO操作、多線程、集合的特點和使用，充分理解并運用Java面向?qū)ο笏枷雭磉M(jìn)行程序開發(fā)，掌握J(rèn)DK新特性的使用。
主要學(xué)習(xí)Spring框架的企業(yè)級開發(fā)，熟悉Spring模塊結(jié)構(gòu)和作用，理解掌握SpringIOC和SpringAOP，掌握Maven項目構(gòu)建和管理，掌握版本控制器Git的使用，能夠使用SpringBoot簡化項目開發(fā)。
主要介紹前端技術(shù)，MySQL的安裝與使用，事務(wù)及連接池的使用，服務(wù)器的使用，Servlet的基礎(chǔ)和進(jìn)階，JSP的原理及使用，MVC設(shè)計模式。
主要學(xué)習(xí)虛擬機的安裝，Linux操作系統(tǒng)安裝及基本命令，掌握shell腳本編程。
主要學(xué)習(xí)Hadoop集群的安裝和配置，Hadoop框架的原理和編程，Hadoop生態(tài)圈最火的十幾種技術(shù)：Hive、HBase、Phoeinx、Impala、Kylin、Flume、Sqoop、DataX、Oozie、Azkaban、Hue等；智慧農(nóng)業(yè)數(shù)倉分析平臺大項目數(shù)據(jù)實戰(zhàn)。
主要包含F(xiàn)link實時計算、Flink離線計算、Flink并行處理技術(shù)等，使學(xué)員熟練掌握目前市面上最火的Flink框架的開發(fā)和調(diào)優(yōu)。
主要學(xué)習(xí)Scala、Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphX等技術(shù)，使學(xué)員熟練掌握Spark的離線和實時計算，對Spark的機器學(xué)習(xí)模塊和圖形計算也有一定的了解和認(rèn)知；交通領(lǐng)域汽車流量監(jiān)控大項目數(shù)據(jù)實戰(zhàn)。
多行業(yè)大型項目、大廠級深度項目。目前采用的是高鐵電務(wù)設(shè)備智能監(jiān)控項目、中國移動公司手機充值項目、中國天氣網(wǎng)流量數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析項目、智慧農(nóng)場項目和交通領(lǐng)域汽車流量監(jiān)控項目。
主要是Python+機器學(xué)習(xí)算法等，使學(xué)員掌握機器學(xué)習(xí)算法理論基礎(chǔ)，熟悉Python語言基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)算法庫，掌握SparkMLlib機器學(xué)習(xí)框架的基本使用。
OUTLINE
優(yōu)就業(yè)大數(shù)據(jù)課程大綱
-
第一階段
Java基礎(chǔ)
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第二階段
Hadoop技術(shù)棧
-
第三階段
Spark技術(shù)棧
-
第四階段
Flink流式處理框架
-
第五階段
項目實戰(zhàn)+機器學(xué)習(xí)
- Java基礎(chǔ)語法
- 面向?qū)ο缶幊?/li>
- 集合&異常&IO&多線程&JDK新特性
Java基礎(chǔ)語法
- Java語言介紹
- JDK下載與安裝
- 環(huán)境變量配置
- HelloWorld案例
- 注釋
- 關(guān)鍵字
- 標(biāo)識符
- 運算符
- 流程控制
- 方法
- 數(shù)組
面向?qū)ο缶幊?/h1>
- OOP編程思想
- 類與對象
- 封裝
- 繼承
- 多態(tài)
- 抽象類
- 接口
- 內(nèi)部類
- 包與訪問控制權(quán)限
常用類和工具類
- API簡介
- Object
- String
- StringBuilder
- 常用工具類
- 正則
- 包裝類
集合框架體系
- 集合體系結(jié)構(gòu)
- Collection
- List
- Set
- Map
- 泛型
- 迭代器
- Collections
異常處理機制
- 異常概念
- 異常體系結(jié)構(gòu)
- 異常傳遞
- 異常處理機制
- 異常分類
- 自定義異常
文件和IO流
- 文件的操作
- IO流的概念
- 字節(jié)流
- 字符流
- 轉(zhuǎn)換流
- 緩沖流
- 對象序列化
- 壓縮流
- Properties
多線程
- 線程概念
- 線程與進(jìn)程
- 并行與并發(fā)
- Thread Runnable
- 線程常用方法
- 線程共享
- 線程池
- 線程相關(guān)類
JDK新特性
- Lamdba表達(dá)式
- 函數(shù)式接口概念
- Consumer
- Supplier
- Function
- Predicate
- 方法引用
- Stream類型
- Linux
- Hadoop
- Hadoop生態(tài)圈
Linux
- Linux入門
- 安裝VMWare
- Linux目錄結(jié)構(gòu)
- VI/VIM編輯器
- Linux常用命令
- shell腳本
Hadoop
- 大數(shù)據(jù)概論
- Hadoop介紹
- Hadoop集群搭建
- HDFS
- MapReduce
- YARN
- 企業(yè)級優(yōu)化
- 典型應(yīng)用案例
ZooKeeper
- ZooKeeper特點
- ZooKeeper安裝和部署
- 客戶端命令
- Java客戶端
- Hadoop HA部署
Hive
- 數(shù)據(jù)倉庫概念
- 數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)
- Hive的概念
- Hive架構(gòu)
- Hive安裝部署
- Hive的使用及調(diào)優(yōu)
HBase
- HBase的架構(gòu)
- HBase特點
- HBase安裝部署
- HBase shell操作
- HBase讀寫原理
- HBase Java API
- HBase與Hive整合
- HBase企業(yè)級調(diào)優(yōu)
Phoenix
- Phoenix簡介
- Phoenix安裝
- Phoenix數(shù)據(jù)類型
- Phoenix操作HBase
- CRUD操作
- 索引
Impala
- Impala架構(gòu)
- Impala shell
- Impala查詢
- Impala相關(guān)資源
- Impala優(yōu)化
Kylin
- OLAP背景
- Kylin原理及核心概念
- Kylin構(gòu)建Cube過程
- Cube設(shè)計優(yōu)化
- Kylin精確去重
Flume
- Flume概念
- Flume組成結(jié)構(gòu)
- Flume安裝部署
- Flume拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
- Flume實操練習(xí)
Kafka
- 消息隊列概述
- Kafka安裝和部署
- Kafka生產(chǎn)者
- Kafka消費者
- Java API操作Kafka
- Kafka與Flume集成
- Kafka攔截器
Oozie&Azkaban
- Oozie架構(gòu)
- Oozie安裝配置
- Oozie shell操作
- Azkaban簡介
- Azkaban和Oozie的對比
- Azkaban server安裝配置
- Azkaban executor安裝配置
- Azkaban案例
Hue
- Hue簡介
- 安裝Hue
- Hue與HDFS
- Hue與YARN
- Hue與Hive
- Hue與MySQL
- Hue與Oozie
- Hue與HBase
- Hue與ZooKeeper
- Scala
- Spark
- Kafka
Scala
- Scala概述
- Scala安裝
- 變量
- 類型
- 條件表達(dá)式
- 循環(huán)
- 方法和函數(shù)
- 數(shù)組
- 元組
- 集合
- 映射
- 模式匹配
- 異常
- 隱式轉(zhuǎn)換
Spark
- Spark概述
- Spark集群安裝
- Spark Core
- RDD
- 常用算子
- Spark SQL
- Spark Streaming
Kafka
- 消息隊列的分類
- Kafka簡介
- Kafka分布式安裝
- Kafka生產(chǎn)與消費
- Kafka與Flume的整合
- Kafka的分布式模型
- topic中的partition
- Flink
- ClickHouse
- Elasticsearch
Flink
- Flink簡介
- Flink安裝部署
- Flink Environment
- UDF 函數(shù)
- Flink Window
- 檢查點
- Flink CEP
ClickHouse
- ClickHouse簡介
- ClickHouse分布式安裝
- ClickHouse interface
- ClickHouse架構(gòu)
- ClickHouse與Spark整合
- ClickHouse與Flink整合
- ClickHouse性能優(yōu)化
暢游天涯旅游實時分析項目
- Lambda和Kappa架構(gòu)
- Flink+Elasticsearch
- Flink+ClickHouse
- Flink CEP
- 項目實戰(zhàn)
- 機器學(xué)習(xí)
EWR消費信用風(fēng)險輿情系統(tǒng)
- 掌握根據(jù)業(yè)務(wù)制定合理;
的技術(shù)框架(技術(shù)選型) - 掌握前臺工作整體機制
以及技術(shù)應(yīng)用 - 掌握后臺綜合分析展示
應(yīng)用系統(tǒng) - 掌握大量數(shù)據(jù)的ETL處理方式
- 掌握集群指標(biāo)監(jiān)控工具的使用
Monoceros物流大數(shù)據(jù)平臺
- 使用Flume、Sqoop、Canal結(jié)合Kafka數(shù)據(jù)大量采集系統(tǒng)
- 基于Kettle和Flink等數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊
- 以HDFS、Flink、MySQL、Redis來應(yīng)對PB級規(guī)模數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)離線分析系統(tǒng)
- 配合Kafka和Flink的實時分析監(jiān)控系統(tǒng)
- 整合Flink+算法的用戶畫像以及預(yù)測模塊
- 通過Echarts實時展示應(yīng)用方案
物流Kubernetes+Docker項目遷移
- 掌握Docker容器化技術(shù)以及應(yīng)用
- 掌握Kubernetes核心功能以及在項目中的部署應(yīng)用
學(xué)習(xí)完本階段課程可掌握OOP面向?qū)ο笏枷�、常用類的使用、集合類的使用，熟練掌握File類和多種IO流讀寫，培養(yǎng)閱讀源碼的
習(xí)慣和能力。學(xué)完可以去找初級Java工程師工作。
學(xué)完本階段可以掌握Hadoop及Hadoop生態(tài)圈技術(shù)的原理和基本使用，掌握各個大數(shù)據(jù)組件在項目中的實戰(zhàn)使用。學(xué)完本階段
可以找大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師工作。
學(xué)完本階段可以熟練掌握Spark的離線和實時計算，對Spark的機器學(xué)習(xí)模塊和圖形計算也有一定的了解和認(rèn)知。學(xué)完本階段
可以找大數(shù)據(jù)Spark開發(fā)工程師工作。
學(xué)完本階段可以熟練掌握掌握Flink的原理，掌握Flink的使用以及與其他技術(shù)的整合，掌握基于Flink CEP處理復(fù)雜事件。
學(xué)完本階段可以找Flink開發(fā)工程師工作。
學(xué)完本階段可以掌握項目過程中的技術(shù)架構(gòu)之間的整合，掌握Spark、Flink及其他大數(shù)據(jù)生態(tài)圈技術(shù)在項目中的應(yīng)用，掌握
大數(shù)據(jù)開發(fā)基本流程和技術(shù)架構(gòu)。掌握機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)�？梢哉抑屑壌髷�(shù)據(jù)工程師工作。
-
每日測評，晚自習(xí)輔導(dǎo)
每晚對學(xué)員當(dāng)天知識的吸收程度、老師授課內(nèi)容難易程度進(jìn)行評分，老師會根據(jù)學(xué)員反饋進(jìn)行分析，對學(xué)員吸收情況調(diào)整授課內(nèi)容、課程節(jié)奏。
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階段測試，技術(shù)指導(dǎo)
課程通過階段進(jìn)行學(xué)習(xí)，并進(jìn)行階段測試，根據(jù)學(xué)員的理解情況，在下個階段是著重那些方向的知識學(xué)習(xí)，重點知識方向微調(diào)等。
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就業(yè)輔導(dǎo)，面試技巧
最后一個階段進(jìn)行就業(yè)課程，不僅可以將之前的知識進(jìn)一步加深理解，并且可以查缺補漏，將所有知識點進(jìn)行更深的理解。
PROBLEM
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)常見問題
零基礎(chǔ)
每一個 成功者 都有一個開始
勇于開始，才能找到成功的路
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- Flink
- Linux