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学途无忧网2017零基础大数据就业课程(全网最全,856课时)

 爱的原理
发布于 2017/08/18 11:25
字数 1653
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2017零基础大数据就业课程(全网最全,856课时)
课程观看地址:http://www.xuetuwuyou.com/course/181
课程出自学途无忧网:http://www.xuetuwuyou.com

本套课程是风舞烟老师团队历时四个月打造的全网最全的一套大数据就业课程。可以说是完全0编程基础起步,一部到就业!课程分2大模块,14个课程,65章,共计856课时!

课程大纲:

一、Java模块课程
课程一、【大数据必知必会】- Java负基础扫盲篇
01、Java基础语法、变量、数据类型和运算符
02、选择结构
03、循环结构
04、循环结构进阶
05、数组

课程二、【大数据必知必会】- Java OOP面向对象编程
06、类和对象、方法
07、项目人机猜拳
08、项目DVD管理系统
09、继承、封装、多态
10、多态、接口
11、项目实战:劲舞团
12、异常、日期类、集合、泛型集合
13、Java IO流技术 & XML操作


课程三、【大数据必知必会】- MySQL数据库开发
14、MySQL数据库--初始MySQL
15、MySQL数据库--SQL进阶
16、MySQL数据库--多表查询及存储过程

课程四、【大数据必知必会】- Java核心编程
17、Java中利用JDBC操作数据库
18、项目案例:基于JDBC+MySQL实现图书管理系统
19、多线程编程基础
20、多线程高级编程
21、网络编程

课程五、【大数据必知必会】- Java高级特性
22、Java高级特性-反射、序列化
23、项目案例(5):即时聊天系统
24、Git版本控制系统、Maven项目管理构建工具
25、项目实战:小型商品进销存管理系统

二、大数据模块课程
课程六、【大数据开发基础】- LINUX 课程
26、环境及基本操作
27、Linux 常见命令的使用
28、Linux 软件安装及Shell编程


课程七、【大数据分布式基础架构】- HADOOP详解
29、Hadoop介绍及伪分布式环境
30、MapReduce编程及运行流程
31、网站案例分析及Hadoop分布式集群环境
32、MapReduceShuffle及Zookeeper框架
33、HDFS HA及二次排序
34、YARN 资源管理及MapReduce Join

课程八、【大数据仓库】- HIVE 详解
35、Hive 基本架构及环境部署
36、Hive 常用DML、UDF及连接方式
37、Sqoop Sqoop及用户行为分析案例
38、Hive 复杂用户行为案例分析及优化
39、Zeus 任务资源调度工具

课程九、【大数据分布式开源数据】- HBASE从入门到精通
40、Hbase  基本使用及存储设计
41、Hbase  企业应用及与MapReduce集成
42、案例:Hbase的设计及企业优化

课程十、【大数据可视化技术】- Echarts详解
43、大数据可视化技术:可视化技术概述与Echarts入门
44、大数据可视化技术:Echarts图表详解
45、大数据可视化技术:Echarts高级与综合案例实战

课程十一、【HADOOP 项目实战】
46、大数据离线项目:企业大数据项目业务及设计
47、大数据离线项目:数据采集框架Flume
48、大数据离线项目:Nginx+Flume实现数据采集
49、大数据离线项目:ETL的业务分析及实现(一)
50、大数据离线项目:ETL的业务分析及实现(二)
51、大数据离线项目:数据分析的思路及代码实现
52、大数据离线项目:Hourly分析及可视化展示

课程十二、【Spark从入门到上手实战】 - Spark课程
53、SPARK 数据分析:SCALA编程(一)
54、SPARK 数据分析:SCALA编程(二)
55、SPARK 数据分析:Spark Core(一)
56、SPARK 数据分析:Spark Core(二)
57、SPARK 数据分析:Spark SQL
58、SPARK 数据分析:Spark Streaming及Kafka
59、SPARK 数据分析:基于Java和Python的Spark编程

课程十三、【实时流式计算框架】- Storm技术详解
60、storm:架构、环境及使用
61、storm:Trident使用
62、storm:电商实时销售统计

课程十四、【大数据企业平台应用】
63、高薪面试:企业大数据平台(一)
64、高薪面试:企业大数据平台(二)
65、高薪面试:大数据面试


详细目录,请进入:http://www.xuetuwuyou.com/course/181/tasks


二、课程目标:
1、了解 Hadoop 的历史及目前发展的现状、以及 Hadoop 的技术特点,从而把握分布式计算框架及未来发展方向,在大数据时代能为企业的技术选型及架构设计提供决策参考。
2、让学员对大数据整个生态系统常用的大数据技术有清晰全面的认识,可以独立规划及部署生产环境的Hadoop 集群,掌握 Hadoop 基本运维思路和方法,对 Hadoop 集群进行管理和优化,能够利用大数据技术对企业的大数据进行基本数据存储,管理,分析,最终为企业单位创建价值


三、就业方向:
由于本套课程涉及的技术面很广,所以就业方向也有很多,包括但不限于以下几个主要的就业岗位:
1、Hadoop 大数据开发工程师
2、Hive 大数据开发工程师
3、Storm 大数据开发工程师
4、Spark 大数据开发工程师
5、大数据分析师

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