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深圳千锋大数据V5.0班

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课程介绍 发布日期:2019年6月17日

深圳千锋大数据V5.0班

| 行业前景

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| 升级亮点

- 定时调度任务平台 -

解决T+1问题
azkaban/airflow环境搭建

- 图存储与图计算 -

为neo4j/janusGraph环境搭建
解决行业预测
解决风险评估/管控
解决投资理财等问题

- apache nifi -

数据整合及工作流编排
扩展自定义处理器
Processor

- 分布式内存数据 -

加大元数据管理
交换标准
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- apache superset -

大数据可视化
实时展示grafana/kobana

- 文件存储格式 -

apache文件存储格式多样化
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- apache Doris -

基于MPP的交互式SQL数据仓库
解决报表
多维分析
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- 数仓建设 -

对大数据BI系统提供数据支撑
OLAP方案之apache kylin
解决OLAP场景 压秒级查询巨大Hive表

- 版本全文索引ES5/6 -

方便基于spark/flink读写
基于es数据映射hive/spark sql表

- 版本全文索引ES5/6 -

便于spark数据读写



| 课程内容

第一阶段 Java语言基础阶段
1.1 Java编程语言基本概述

1.1.1 计算机语言与编程概述
1.1.2 介绍Java生态圈
……

1.2 Java基础语法

1.2.1 分支循环语句
1.2.2 if分支结构
……

1.3 面向对象编程

1.3.1 软件的生命周期
1.3.2 软件的设计原则
……

1.4 面向对象高级编程

1.4.1包 (package) 的管理与作用
1.4.2JavaBean规范
……

1.5 Java中的常用类库

1.5.1包装类(Wrapper Class)
1.5.2装箱和拆箱
……

1.6 枚举和异常类

1.6.1枚举定义和使用
1.6.2通过枚举的class文件查看底层实现
……

1.7 Java数据结构和集合框架泛型

1.7.1数据结构举例剖析
1.7.2数组的定义和使用方式
……

1.8 Java中的IO流

1.8.1File类的常用操作
1.8.2递归遍历文件夹
……

1.9 Java中的多线程

1.9.1程序,进程,线程的关系详解
1.9.2线程的原理
……

1.10 Java中网络编程和反射

1.10.1网络通讯协议
1.10.2网络七层协议
……

1.11 Java8新特性

1.11.1Lambda表达式
1.11.2Java可以函数式编
……

1.12 Java基础加强

1.12.1Tomcat介绍与搭建
1.12.2软件B/S和C/S
……

第二阶段 Linux系统&Hadoop生态体系

01 Linux入门

02 常用基本命令

03 系统管理

04 Linux操作增强

05 Linux shell编程

06 Hadoop生态

07 分布式系统概述

08 Hadoop入门

09 Hadoop伪分布式

10 Hadoop全分布式

11 HDFS基本概念

12 HDFS的应用开发

13 HDFS的IO流操作

14 NameNode工作机制

15 DataNode工作机制

16 Zookeeper入门

17 Zookeeper详解

18 HA框架原理

19 Hadoop-HA集群配置

20 MapReduce框架原理

21 Shuffle机制

22 Mapreduce案例一

23 Mapreduce案例二

24 Hive入门

25 Hive DDL数据定义

26 Hive分区表

27 Hive分桶表

28 Hive查询

29 Hive的高级查询Join与排序

30 Hive的函数

31 Hive DML数据管理

32 Hive文件存储

33 Hive企业级调优

34 Hive企业级调优二

35 Hive企业级项目实战

36 Flume详解

37 Sqoop详解

38 Hbase概念

39 Hbase的操作

40 Hbase整合

41 Hbase的实战和优化

第三阶段 分布式计算框架

3.1 scala

3.1.1 安装idea配置环境变量
3.1.2 Maven本地库配置
3.1.3 JDK环境变量配置
3.1.4 idea版本配置
……

3.2 Spark Core

3.2.1 大数据架构体系
3.2.2 架构详解
3.2.3 Spark集群介绍
3.2.4 Spark集群配置
……

3.3 Spark SQL

3.3.1 Spark SQL的发展历史
3.3.2 Spark SQL的原理介绍
3.3.3 DataFrame概述
3.3.4 创建DataFrame的方式
……

3.4 Spark Streaming

3.4.1 Spark Streaming概述
3.4.2 Spark Streaming原理介绍
3.4.3 Spark Streaming与Storm对比
3.4.4 DStream的概念
……

3.5 kafka

3.5.1 Kafka的基本概念
3.5.2 Kafka的发展历史
3.5.3 Kafka的应用背景
3.5.4 JMS基础
……

3.6 ElasticSearch

3.6.1 全文检索技术简介
3.6.2 ES安装配置入门
3.6.3 ES插件安装
3.6.4 ES基本操作
……

3.7 Logstash

3.7.1 Logstash介绍
3.7.2 Input组件介绍
3.7.3 Filter组件介绍
3.7.4 Output组件介绍
……

3.8 Kibana

3.8.1 Kibana介绍
3.8.2 Kibana环境准备
3.8.3 Kibana安装
3.8.4 Kibana演示
……

3.9 Kibana

3.9.1 什么是NoSQL
3.9.2 NoSQL数据库的分类
3.9.3 Redis介绍
3.9.4 Redis发展历史
……

第四阶段 大数据实战项目

4.1 互金领域-广告投放

4.4 工业大数据

4.7 医疗

4.2 电商平台

4.5 交通

4.3 共享单车

4.6 旅游

第五阶段 大数据分析

5.1 Data Analyze数据分析基础

5.1.1 AI 机器学习深度学习概论
5.1.2 数据科学
……

5.5 选择模型

5.5.1 训练模型
5.5.2 测试模型
……

5.9 颜色特征

5.9.1 纹理特征
5.9.2 形状特征
……

5.2 工作环境准备

5.2.1 数据分析中常用的Python技巧
5.2.2 Python字符串操作
……


5.6 构建树的过程

5.6.1 sklearn中决策树重要的参数
5.6.2 通过决策树可以得到特征的重要性得分
……

5.10 手写数字识别

5.10.1 人脸识别
5.10.2 物体识别
……

5.3 数据可视化的概念与准则

5.3.1 Python Matplotlib库
5.3.2 Matplotlib架构
……

5.7 网格搜索

5.7.1 10折交叉验证
5.7.2 模型评价指标及模型选择
……

5.11 文本的基本组成

5.11.1 Python常用文本处理函数(字符串操作)
5.11.2 正则表达式
……

5.4 Python机器学习

5.4.1 机器学习的基本概念
5.4.2 分类算法与回归算法
……

5.8 sklearn中有三类朴素贝叶斯算法

5.8.1 Bernoulli模型
5.8.2 Multinomial模型
……

5.12 文本的基本组成

5.12.1 主题模型及LDA
5.12.2 隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA)
……



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