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课程以案例驱动教学的方式，带领学习者层层深入到大数据体系的内核当中，通过本课程的学习，旨在使学员能够快速系统的熟悉大数据的应用场景、理解大数据技术原理、以及掌握大数据应用的技术方法，让学员能够游刃有余的从事大数据相关工作

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课程亮点

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课程文件目录：V-3328：2021零基础大数据就业班 [103.27G]

01-阶段一Java基础

01-第一章Java基础语法-V10.0

02-第二章面向对象基础-V10.0

03-第三章API基础-V10.0

04-第四章集合基础-V10.0

05-第五章Git-V10.0

06-第六章面向对象进阶-V10.0

07-第七章常用API&异常-V10.0

08-第八章集合-V10.0

09-第九章IO流-V10.0

10-第十章多线程-V10.0

11-第十一章网络编程-V10.0

12-第十二章基础加强-V10.0

02-阶段二JavaWeb

01-第一章Linux-V10.0

02-第二章HTML+CSS+Nginx-V10.0

03-第三章JavaWeb核心-V10.0

04-第四章MYSQL-V10.0

05-第五章JDBC-V10.0

06-第六章Mybatis-V10.0

07-第七章JavaScript-V10.0

08-第八章JQuery-V10.0

09-第九章AJAX-V10.0

10-第十章Vue+Element-V10.0

11-第十一章Redis-V10.0

12-第十二章Maven基础-V10.0

13-第十三章Web项目实战-黑马面面-V10.0

03-阶段三主流框架

01-第一章Spring-V10.0

02-第二章SpringMVC-V10.0

03-第三章Maven高级-V10.0

04-第四章Dubbo-V10.0

05-第五章Zookeeper-V10.0

本套课程来自vipc6.com.jpg

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课程说明与解压密码.txt

04-阶段四流行框架

01-第一章Redis高级-V10.0

02-第二章微服务-SpringBoot微服务快速开发

03-第三章消息中间件-RabbitMQ

04-第四章微服务-SpringCloud-V10.0

05-第五章应用容器-Docker

06-第六章搜索引擎-ElasticSearch-V10.0

05-阶段五大数据基础增强

01-第一章大数据基础增强阶段-导学

02-第二章就业课(2.1)-Linux实战

03-第三章就业课(2.0)-JVM优化(上)

04-第四章就业课(2.0)-JVM优化(中)

05-第五章就业课(2.0)-JVM优化(下)

06-阶段六大数据Hadoop离线分布式系统

01-第一章大数据Hadoop离线分布式系统-导学

02-第二章就业课(2.1)-大数据基础和硬件介绍

03-第三章就业课(2.1)-Zookeeper组件

04-第四章就业课(2.1)-HDFS组件

05-第五章就业课(2.1)-MapReduce组件

06-第六章就业课(2.1)-Yarn组件

07-第七章就业课(2.1)-Hive组件

08-第八章就业课(2.1)-Impala组件

09-第九章就业课(2.1)-辅助系统工具

10-第十章就业课(2.1)-网站流量日志分析

07-阶段七大数据NoSQL、Kafka和ELK技术实战

01-第一章大数据NoSQL、Kafka和ELK技术实战-导学

02-第二章就业课(2.1)-redis组件

03-第三章就业课(2.1)-hbase组件

04-第四章就业课(2.1)-kafka组件

05-第五章就业课(2.1)-ELK技术栈

08-阶段八大数据Spark内存计算系统

01-第一章大数据Spark内存计算系统-0基础-导学

02-第二章就业课(2.1)-Scala语言

03-第三章就业课(2.1)-Spark入门以及集群搭建

04-第四章就业课(2.1)-spark_rdd算子

05-第五章就业课(2.1)-Spark原理_运行过程_高级特性

06-第六章就业课(2.1)-sparksql

07–第七章就业课(2.1)-SparkStreaming原理_运行过程_高级特性

08-第八章就业课(2.1)-StructuredStreaming_介绍_案例

09-第九章就业课(2.1)-Kudu入门_项目介绍_CDH搭建

10-第十章就业课(2.1)-Kudu_javaApi使用_Spark整合

11-第十一章就业课(2.1)-DMP项目_业务介绍_框架搭建

12-第十二章就业课(2.1)-DMP项目_IP转换_报表统计

13-第十三章就业课(2.1)-DMP项目_实现商圈库功能

14-第十四章就业课(2.1)-DMP项目_统一识别

09-阶段九大数据Flink实时计算系统

01-第一章大数据Flink实时计算系统-0基础-导学

02-第二章就业课(2.1)-Flink基础

03-第三章就业课(2.1)-Flink高级进阶

04-第四章就业课(2.1)-Flink电商指标分析项目

10-阶段十大数据新技术实战详解

01-第一章大数据新技术实战详解-导学

02-第二章就业课(2.1)-druid

11-阶段十一大项目实战一企业级360°全方位用户画像

01-第一章用户画像项目-项目介绍

02-第二章用户画像项目-集群搭建

03-第三章用户画像项目-数据抽取

04-第四章用户画像项目-调度平台介绍

05-第五章用户画像项目-匹配型标签

06-第六章用户画像项目-存储选型

07-第七章用户画像项目-统计型标签

08-第八章用户画像项目-机器学习入门

09-第九章用户画像项目-挖掘型标签

12-阶段十二大项目实战二千亿级数据仓库

01-第一章千亿级电商数仓项目-离线部分-数仓概述及kettle框架学习

02-第二章千亿级电商数仓项目-离线部分-数仓分层设计及业务数据采集

03-第三章千亿级数仓-离线部分-订单业务指标实现

04-第四章千亿级电商数仓项目-离线部分-日志数据采集及ETL处理

05-第五章千亿级电商数仓项目-离线部分-流量指标开发

06-第六章千亿级电商数仓项目-离线部分-Apachekylin

07-第七章千亿级电商数仓项目-离线部分-Apachesuperset

08-第八章千亿级电商数仓项目-实时部分-项目介绍及环境搭建

09-第九章千亿级电商数仓项目-实时部分-canal客户端开发

10-第十章千亿级电商数仓项目-实时部分-维度数据处理及logpasing框架使用

11-第十一章千亿级电商数仓项目-实时部分-点击流及订单业务数据开发

12-第十二章千亿级电商数仓项目-实时部分-Phoenix及Druid部署

13-第十三章千亿级电商数仓项目-实时部分-Druid进行OLAP分析及superset可视化

13-阶段十三机器学习(拓展课程)

01-第一章就业课(2.0)-机器学习入门

02-第二章就业课(2.0)-机器学习语言基础之Python语言

03-第三章就业课(2.0)-Python数据分析库实战

04-第四章就业课(2.0)-用户标签预测项目实战

05-第五章就业课(2.0)-推荐系统

06-第六章就业课(2.0)-CTR点击率预估实战

07-第七章就业课(2.0)-机器学习面试必备

14-阶段十四云计算(拓展课程)

01-第一章虚拟化

02-第二章阿里云

03-第三章私有云

04-第四章容器

05-第五章容器编排k8s

15-阶段十五大数据-就业指导技巧

01-第一章大数据-就业指导技巧

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