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            Java核心技術
            Hadoop生態圈
            Spark基礎及源碼分析
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            廣告投放系統
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          • - 定時調度任務平臺 -

            解決T+1問題
            azkaban/airflow環境搭建
            了解詳情
          • - 圖存儲與圖計算 -

            為neo4j/janusGraph環境搭建
            解決行業預測
            解決風險評估/管控
            解決投資理財等問題
            了解詳情
          • - apache nifi -

            數據整合及工作流編排
            擴展自定義處理器
            Processor
            了解詳情
          • - 分布式內存數據 -

            加大元數據管理
            交換標準
            加大血緣關系
            了解詳情
          優化
          • - apache superset -

            大數據可視化
            實時展示grafana/kobana
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          • - 文件存儲格式 -

            apache文件存儲格式多樣化
            列式存儲格式
            內存組成(parquet)
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          • - apache Doris -

            基于MPP的交互式SQL數據倉庫
            解決報表
            多維分析
            在線報表和分析的數據倉庫系統
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          • - 數倉建設 -

            對大數據BI系統提供數據支撐
            OLAP方案之apache kylin
            解決OLAP場景 壓秒級查詢巨大Hive表
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          • - 版本全文索引ES5/6 -

            分布式緩存redis3 / redis4.0
            便于spark數據讀寫
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          大數據核心技術點一網打盡

          千鋒大數據核心知識點
          80%機構沒有知識點
          Python CDH Spark MLlib機器學習 Phoenix ELK技術棧 Mahout Flink Kylin JVM調優 Docker
          新增知識點
          azkaban/airflow OLAP方案 apache nifi apache superset neo4j/janusGraph 數倉建設

          新一代大數據技術架構專題

          課外新增深度授課點,整合不同知識內容,為各位企業場景提供最佳解決方案

          專題介紹

          通過數倉平臺,對大數據BI系統提供數據支撐,解決OLAP場景下的多維度分析數據快速穩定的 訪問能力,為企業進行戰略決策進行數據支撐。

          1.數據倉庫原理與OLAP技術方案介紹。

          2.某行業場景下的案例分析。

          • 2.1 梳理業務邏輯,規劃數據粒度,并轉化為數倉模型,進行維度建模。
          • 2.2 數倉架構劃分及建設過程(ODS/DWD DWS DM DIM)。
          • 2.3 進行ETL數據加工及各類業務指標計算。
          • 2.4 進行數據挖掘形成決策支持。
          技術架構
          • apache Hadoop
          • apache hive
          • apache Spark sql
          • apache Hbase
          • apache kylin
          專題介紹

          提供Hadoop之上的SQL查詢接口及多維分析(OLAP)能力以支持大規模數據,能夠處理TB乃至PB級別的分析任務,能夠在亞秒級查詢巨大的Hive表,并支持高并發

          • * OLAP多維度分析場景下的解決方案介紹
          • * kylin的架構原理
          • * 數據立方體的創建過程(全量構建、增量構建、流式構建)
          • * kylin客戶端接口使用
          • * kylin應用示例(電商埋點數據分析)
          技術架構
          • apache Hbase
          • apache kylin
          專題介紹

          分布式存儲系統下的需求場景

          * 隨機讀寫 * 高吞吐 * 增量計算 * 實時查詢 * 數據更新

          • 2.1 分布式存儲系統的設計思想及適用場景
          • 2.2 各自適用場景及混合架構示例
          技術架構
          • apache Hadoop
          • apache alluxio
          • apache kudu
          • apache Hbase
          專題介紹

          在社交網絡、風控系統、計算生物學等方面,利用圖結構進行計算存儲形成業務實體間的通聯關系,來解決行業預測、風險評估/管控、投資理財等方面問題

          • * 圖構成(頂點、邊、路徑)
          • * neo4j/janusGraph 環境搭建
          • * neo4j/janusGraph 客戶端API
          • * 示例:圖查詢、最小路徑、多層關系等
          • * 基于spark的圖計算(spark graph)
          技術架構
          • neo4j/janusGraph
          • apache Spark
          專題介紹

          底層基于Lucene的ES框架,可以快速查詢、搜索、分析海量數據,并結合第三方框架快速查詢數據

          * V6 新特性介紹    * 架構原理及角色說明    * es客戶端API   * 集群性能優化

          * 應用示例

          • * 基于spark/flink 讀寫
          • * 實時場景下的時序庫方案
          • * 基于es數據映射hive/spark sql表
          技術架構
          • elasticsearch
          • apache Spark
          專題介紹

          kafka為處理實時數據提供一個統一、高吞吐、低延遲的平臺,結合流式處理框架spark streaming/flink 構建實時數據平臺,處理實時數據分析、業務報警、窗口統計等方面的需求

          * 架構原理及角色說明    * 消息生產方式及同步列表、消息路由    * 消費流程及Exactly once    * 集群性能優化   

          應用示例

          • kafka 客戶端api、productor consumer spark streaming /flink kafka
          技術架構
          • apache kafka
          • apache spark streaming
          • apache flink
          專題介紹

          定時調度任務平臺,解決T+1問題

          1.* azkaban / airflow 環境搭建

          2. * azkaban平臺上創建定時任務

          技術架構
          • azkaban-0.35
          專題介紹

          海量數據下的各類統計結果將會以各種形式呈現出來,對應數據湖來說包含了多種數據來源,提供訪問多數據來源并擁有豐富的展示形式,幫助公司進行相關決策。

          1.apache superset 大數據可視化,BI展示

          2.實時展示

          • 2.1 grafana/Kibana
          • 2.2 多數據源支持
          • 2.3 豐富的可視化展示及自定義dashbord
          • 2.4 數據展示粒度可控
          技術架構
          • apache superset
          • grafana
          • apache Spark sql
          • apache Hbase
          • apache kylin
          專題介紹

          從數據本身來考慮,通常數據挖掘需要有數據清理、數據變換、數據挖掘實施過程、模式評估和知識表示等8個步驟

          1.數據挖掘流程與算法

          2.TensorFlow實現人工卷積網絡

          • 評價指標與特征工程
          • 線性算法
          • 分類算法
          • 聚類算法
          技術架構
          • 技術架構與建模
          • 加載數據集
          • 分割數據集
          • 選擇建立模型
          • 訓練模型
          • 數倉建設
          • OLAP方案
          • 分布式文件儲存系統
          • 圖存儲與圖計算
          • 全文索引
          • 消息隊列
          • 任務調度
          • 大數據可視化
          • 數據挖掘
          專題視頻演示

          首席技術官操刀 比老師我們怕過誰

          羅老師
          原微軟中國項目負責人

          大數據教學總監,JavaEE教學副總監,曾擔任廣東電信北京分公司移動事業部項目經理,開發過微軟中國平臺考試系統。10年多軟件開發經驗,7年多教學經驗,精通Java企業平臺技術、企業搜索引擎、Hadoop大數據、以及分布式架構。開發過山西省旅游局智能化平臺等大型項目、炎黃盈動企業OA平臺、微軟中國平臺考試系統。

          給學員的話:成功的人不是贏在起點,而是贏在轉折點。
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          知識涵蓋面豐富,善于引導大家自主學習能力
          精神飽滿,不是一直對著電腦講課,還用白板,參與性強
          和講師聊聊大數據

          每月小更新 季度大升級 V5.0課程緊貼企業需求

          Java語言基礎階段

          1.1 Java編程語言基本概述

          1.1.1 計算機語言與編程概述 1.1.2 介紹Java生態圈 ……

          1.2 Java基礎語法

          1.2.1 分支循環語句 1.2.2 if分支結構 ……

          1.3 面向對象編程

          1.3.1 軟件的生命周期 1.3.2 軟件的設計原則 ……

          1.4 面向對象高級編程

          1.4.1包 (package) 的管理與作用 1.4.2JavaBean規范 ……

          1.5 Java中的常用類庫

          1.5.1包裝類(Wrapper Class) 1.5.2裝箱和拆箱 ……

          1.6 枚舉和異常類

          1.6.1枚舉定義和使用 1.6.2通過枚舉的class文件查看底層實現 ……

          1.7 Java數據結構和集合框架泛型

          1.7.1數據結構舉例剖析 1.7.2數組的定義和使用方式 ……

          1.8 Java中的IO流

          1.8.1File類的常用操作 1.8.2遞歸遍歷文件夾 ……

          1.9 Java中的多線程

          1.9.1程序,進程,線程的關系詳解 1.9.2線程的原理 ……

          1.10 Java中網絡編程和反射

          1.10.1網絡通訊協議 1.10.2網絡七層協議 ……

          1.11 Java8新特性

          1.11.1Lambda表達式 1.11.2Java可以函數式編 ……

          1.12 Java基礎加強

          1.12.1Tomcat介紹與搭建 1.12.2軟件B/S和C/S ……
          Linux系統& Hadoop生態體系

          01 Linux入門

          02 常用基本命令

          03 系統管理

          04 Linux操作增強

          05 Linux shell編程

          06 Hadoop生態

          07 分布式系統概述

          08 Hadoop入門

          09 Hadoop偽分布式

          10 Hadoop全分布式

          11 HDFS基本概念

          12 HDFS的應用開發

          13 HDFS的IO流操作

          14 NameNode工作機制

          15 DataNode工作機制

          16 Zookeeper入門

          17 Zookeeper詳解

          18 HA框架原理

          19 Hadoop-HA集群配置

          20 MapReduce框架原理

          21 Shuffle機制

          22 Mapreduce案例一

          23 Mapreduce案例二

          24 Hive入門

          25 Hive DDL數據定義

          26 Hive分區表

          27 Hive分桶表

          28 Hive查詢

          29 Hive的高級查詢Join與排

          30 Hive的函數

          31 Hive DML數據管理

          32 Hive文件存儲

          33 Hive企業級調優

          34 Hive企業級調優二

          35 Hive企業級項目實戰

          36 Flume詳解

          37 Sqoop詳解

          38 Hbase概念

          39 Hbase的操作

          40 Hbase整合

          41 Hbase的實戰和優化

          分布式計算框架

          3.1 scala

          3.1.1 安裝idea配置環境變量 3.1.2 Maven本地庫配置 3.1.3 JDK環境變量配置 3.1.4 idea版本配置 ……

          3.2 Spark Core

          3.2.1 大數據架構體系 3.2.2 架構詳解 3.2.3 Spark集群介紹 3.2.4 Spark集群配置 ……

          3.3 Spark SQL

          3.3.1 Spark SQL的發展歷史 3.3.2 Spark SQL的原理介紹 3.3.3 DataFrame概述 3.3.4 創建DataFrame的方式 ……

          3.4 Spark Streaming

          3.4.1 Spark Streaming概述 3.4.2 Spark Streaming的原理介紹 3.4.3 Spark Streaming與Storm對比 3.4.4 DStream的概念 ……

          3.5 kafka

          3.5.1 Kafka的基本概念 3.5.2 Kafka的發展歷史 3.5.3 Kafka的應用背景 3.5.4 JMS基礎 ……

          3.6 ElasticSearch

          3.6.1 全文檢索技術簡介 3.6.2 ES安裝配置入門 3.6.3 ES插件安裝 3.6.4 ES基本操作 ……

          3.7 Logstash

          3.7.1 Logstash介紹 3.7.2 Input組件介紹 3.7.3 Filter組件介紹 3.7.4 Output組件介紹 ……

          3.8 Kibana

          3.8.1 Kibana介紹 3.8.2 Kibana環境準備 3.8.3 Kibana安裝 3.8.4 Kibana演示 ……

          3.9 Kibana

          3.9.1 什么是NoSQL 3.9.2 NoSQL數據庫的分類 3.9.3 Redis介紹 3.9.4 Redis發展歷史 ……
          大數據實戰項目

          4.1 互金領域-廣告投放

          項目介紹:構建廣告投放平臺,
          進行廣告投放業務,吸引潛在客戶,推廣產品,
          包含投放微服務平臺、競價模塊、客戶群體畫像、 千人千面推薦產品。

          4.2 電商平臺

          項目介紹: 埋點業務,
          進行用戶細分畫像、
          建立信用體系、進行線上各類活動。

          4.3 共享單車

          項目介紹: 依據用戶行為軌跡構成
          出行規律,根據用戶群體出行規律、
          區域情況等動態調度用車情況。

          4.4 工業大數據

          項目介紹:國家電網_省級輸/變電監控項目:
          監控線路的傳感設備,確保設備安全、
          降低故障成本,動態監控線路、
          變電站二次設備工作情況、報警自動化。

          4.5 交通

          項目介紹:貴州交通廳,交通離線/實時監控項
          目:通過交通卡口采集實時數據,動態監控全省
          各道路通行和事故狀況,避免擁堵、避免交通事故、 精準測速、防止套牌和提供便捷最佳出行方案、 預測擁堵系數,為各級提供最優道路規劃方案。

          4.6 旅游

          項目介紹:安順智慧旅游,
          整合各類旅游相關應用系統及信息資源,
          在公安、交通、工商等相關領域實現
          信息共享、協同合作,共同打造良性的
          旅游云生態系統。

          4.7 醫療

          項目介紹:某市人民醫院,隨著老年化的持續
          增加,患病率越來越高。增加大數據平臺,
          采集醫療相關數據,提高診斷的準確性,
          預防一些疾病的發生,監控相關病情康復進展,
          真正實現解決看病難,降低發病率等。
          AI(人工智能)方向

          5.1 Data Analyze數據分析基礎

          5.1.1 AI&&機器學習&&深度學習概論 5.1.2 數據科學 ……

          5.2 工作環境準備

          5.2.1 數據分析中常用的Python技巧 5.2.2 Python字符串操作 ……

          5.3 數據可視化的概念與準則

          5.3.1 Python Matplotlib庫 5.3.2 Matplotlib架構 ……

          5.4 Python機器學習

          5.4.1 機器學習的基本概念 5.4.2 分類算法與回歸算法 ……

          5.5 選擇模型

          5.5.1 訓練模型 5.5.2 測試模型 ……

          5.6 構建樹的過程

          5.6.1 sklearn中決策樹重要的參數 5.6.2 通過決策樹可以得到特征的重要性得分 ……

          5.7 網格搜索

          5.7.1 10折交叉驗證 5.7.2 模型評價指標及模型選擇 ……

          5.8 sklearn中有三類樸素貝葉斯算法

          5.8.1 Bernoulli模型 5.8.2 Multinomial模型 ……

          5.9 顏色特征

          5.9.1 紋理特征 5.9.2 形狀特征 ……

          5.10 手寫數字識別

          5.10.1 人臉識別 5.10.2 物體識別 ……

          5.11 文本的基本組成

          5.11.1 Python常用文本處理函數(字符串操作) 5.11.2 正則表達式 ……

          5.12 文本的基本組成

          5.12.1 主題模型及LDA 5.12.2 隱含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA) ……
          獲取精細版大綱

          七類主流企業級項目實操 入學即名企崗前培訓

          • 互金領域
          • 電商
          • 共享單車
          • 工業大數據
          • 交通
          • 旅游
          • 醫療

          項目介紹

          構建廣告投放平臺,進行廣告投放業務,吸引潛在客戶,推廣產品

          包含投放微服務平臺、競價模塊、客戶群體畫像、千人千面推薦產品

          業務:

          1 基于大數據及數據挖掘進行精準營銷,逐步形成用戶畫像

          2 進行產品及品牌推廣、傳播

          3 精細控制各個環節轉化率及成本

          項目架構

          hadoop+alluxio:數據分布式存儲

          hive/spark sql:數據清洗和分析工具

          kylin:數據預處理

          elasticsearch:數據存儲和分析

          apache superset:數據可視化展示

          kafka:消息隊列,用于實時指標

          flink/spark streaming:實時指標的分析工具

          redis:用于輔助分析

          mongodb:用于結果存儲和輔助分析

          大數據四大特色班型 專注不同人群實際需求

          制定你的大數據專屬學習方案

          你的學歷層次

          碩士
          本科
          大專
          高中
          其他

          當前就業情況

          在讀
          應屆畢業生
          已就業
          其他

          學習大數據的出發點

          興趣
          就業
          轉行
          其他
          姓名
          電話
          QQ/微信
          提交信息,免費定制大數據學習方案

          軟硬CP齊護航 收獲大數據培訓雙倍功效

          • 精細化課程大綱

            高端品質,匠心淬煉大綱
            每月小更新,季度大升級
            融合企業需求技術點
            深度技術專題與企業級項目實操
          • 企業技術導師

            特聘請原新浪、國企等
            大數據一線負責人
            從技術角度講述最新項目
            吊打其他機構初級授課講師
          • 考核測試系統

            學員入學需經過嚴格測試
            入班后每周小測、階段大測
            通過嚴格考核
            了解學員對知識的掌握情況
          • 專業教研/調研團隊

            為保證課程前瞻先導性
            及與企業無縫對接
            對市場進行階段性調研
            專人專職保障課程科學性
          • 就業保障

            注重提升學員職業綜合素質
            注重與企業、招聘平臺合作
            聯合共建、定向輸出
          • 學習硬件系統

            課程項目與企業無縫對接
            重金采購近10臺集群與服務器
            拒絕虛擬小作坊式學習
          • 企業經理課程

            與知名企業建立良好合作關系,
            聘請名企CTO講座,
            剖析實用技術、洞悉行業趨勢,
            實現學員與崗位無縫對接。
          • 合作名企雙選會

            與10000家名企聯合共建
            定向輸出專業大數據精英
            每月至少1期雙選會
            全年10000+職位推薦
          • 精英校友交流會

            每年至少2次精英校友交流會
            新生代技術大牛之間切磋
            技術分享、行業前瞻
            交互共贏,校友就是你的人脈
          • 職業素質課程

            提升職業素養及職業能力
            掌握企業生存的法則
            提升級職場競爭力,激發潛能
          • 單身聯誼派對

            實現事業與愛情雙豐收
            特定期舉辦單身聯誼派對
            開啟人生新一段旅程
          • 360°生活保障

            班主任與宿管老師
            全力保障學員衣食住行
            為學習做堅強后盾
          了解更多保障

          課程優OR劣 聽聽學員怎么說

          學員心得感悟 選擇比努力更重要

          大數據1期學員 李同學

          快樂與感動并存 付出和收獲成正比

          好程序員的學習氛圍很好,從早上上課到晚上下課教室里都是滿人的,最重要的是晚上 11點關門的保安都來催了,可是還有好多的同學沒有走,一直在學習。每每回到宿舍倒 頭就能睡著,但是我心里是滿足的,學到的知識在我腦海中不停旋轉,跳躍,我很是開 心,因為收獲了許多!
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          • 大數據1期學員 李同學 大數據工程師

          • 大數據2期學員 趙同學大數據工程師

          • 大數據3期學員 李同學大數據工程師

          • 大數據5期學員 邱同學大數據工程師

          更多學員心聲

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          深圳西部硅谷校區:深圳市寶安區寶安大道5010號深圳西部硅谷B座A區605-619

          杭州龍馳智慧谷校區:浙江省杭州市下沙經濟技術開發區元成路199號龍馳智慧谷B座7層

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