LG-大数据开发高薪训练营2022

/LG-大数据开发高薪训练营/2022

├──01阶段：JavaSE

├──模块二 Java面向对象编程

├──00.任务一：类和对象

├──01.任务二：方法和封装

├──02.任务三：static关键字和继承

├──03.任务四：多态和特殊类

├──04.任务五：特殊类

├──05.任务六：模块作业

└──06.模块直播

├──模块三 Java核心类库（上）

├──101 任务六：模块作业

├──103 模块直播

├──2 任务一：常用类的概述和使用

├──3 任务二：String类的概述和使用

├──4 任务三：可变字符串类和日期相关类

├──5 任务四：集合类库（上）

└──6 任务五：集合类库（下）

├──模块四 Java核心类库（下）

├──00.任务一： 异常机制和File类

├──01.任务二：IO流

├──02.任务三：多线程

├──03.任务四：网络编程

├──04.任务五：反射机制

├──05.模块作业

└──06.模块直播

└──模块一 Java语言基础

├──1 开营直播

├──2 任务一： 初识计算机和Java语言

├──3 任务二： 变量和数据类型

├──4 任务三： 运算符

├──5 任务四：流程控制语句

├──6 任务五：数组以及应用

├──7 任务六：模块作业

└──8 模块直播

├──02阶段：Java Web数据可视化

├──01 模块一 MySQL数据库

├──01 任务一：MySql基础、SQL入门

├──02 任务二：MySql单表、约束和事务

├──03 任务三：Mysql多表、外键和数据库设计

├──04 任务四：Mysql索引、存储过程和触发器

├──05 任务五：JDBC

├──06 任务六：数据库连接池和DBUtils

├──07 任务七：XML

├──08 任务八：MySql高级

└──09 直播

├──02 模块二 前端可视化技术

├──01 任务一：HTML

├──02 任务二：CSS

├──03 任务三：JavaScript

├──04 任务四：任务四：前端进阶之jQuery+Ajax+Vue

└──05 任务五：Highcharts+ECharts数据可视化

├──03 模块三 Java Web 后端技术（上）

├──01 任务一：Tomcat服务器软件

├──02 任务二：HTTP协议解析

├──03 任务三： Servlet

├──04 任务四：Cookie及Session

├──05 任务五：Filter过滤器及Listener监听器

├──06 任务六：MVC模式及三层架构

├──07 作业

└──08 直播

├──04.模块四 Java Web 后端技术（下）

├──00.任务一：maven

├──01.任务二：MyBati之MyBati基本应用

├──02.任务三：MyBati之复杂映射&配置深入

├──03.任务四：MyBati之缓存&延迟加载&注解应用

├──04.任务五：Spring之Spring IOC

├──05.任务六：Spring之Spring AOP

├──06.任务七：Spring之JdbcTemplate&事务&Web集成

├──07.任务八：SpringMVC之SpringMVC入门

├──08.任务九：SpringMVC之SpringMVC进阶

├──09.任务十：SpringMVC之S框架整合

├──10.任务十一：项目管理工具Maven高级

├──11.课程资料

├──12.任务十二：Spring Boot

└──13.直播

├──05.模块五 拉勾网招聘行业报表数据可视化项目

├──01.任务一：可视化项目案例

├──02.模块作业

├──03.直播

└──Linux和可视化项目讲义.zip 10.79M

└──06.模块六 Linux服务器

└──00.任务一：Linux及Shell编程

├──03阶段：Hadoop核心及生态圈技术栈

├──模块二 Hadoop生态圈技术栈（上）

├──00.课程资料

├──2 任务一：数据仓库工具Hive及交互工具Hue

├──3 任务二：数据采集工具Flume

└──4 任务三：ETL工具Sqoop及CDC

├──模块三 Hadoop生态圈技术栈（中）

├──00.课程资料

├──2 任务一： 即席查询Impala介绍及入门使用

├──3 任务二：Impala交互式查询

└──4 任务三：Impala集群负载均衡及优化

├──模块四 Hadoop生态圈技术栈（下）

├──00.课程资料

├──2 任务一：分布式协调组件ZooKeeper

├──3 任务二：海量列式非关系型数据库HBase

└──4 任务三：任务调度系统

└──模块一 Hadoop框架核心（HDFS、MapReduce、YARN）

├──00.课程资料

├──2 任务一：Hadoop简介及Apache Hadoop完全分布式集群搭建

├──3 任务二：HDFS分布式文件系统

├──4 任务三：MapReduce分布式计算框架

├──5 任务四：YARN资源调度、HDFS核心源码及Hadoop3.X 新特姓概述

└──6 任务五：调优及二次开发示例

├──04阶段：分布式缓存Redis及Kafka消息中间件

├──模块二 高吞吐消息中间件Kafka

├──2 任务一：Kafka架构与实战

├──3 任务二：Kafka高级特姓解析

├──4 任务三：Kafka集群与运维

└──5 任务四：Kafka源码剖析

└──模块一 高性能分布式缓存Redis

├──00.课程资料

├──2 任务一：缓存原理及设计

├──3 任务二：Redis数据结构及过期机制

├──4 任务三：Redis持久化机制

├──5 任务四：Redis扩展特姓

├──6 任务五：Redis高可用方案

└──7 任务六：Redis经典问题解析

├──05阶段：PB级企业电商离线数仓项目实战

├──01 PB级企业电商离线数仓项目实战（上）

├──01 课程资料

├──02 任务一：数仓理论

├──03 任务二：数据采集

├──04 任务三：会员活跃度分析

├──05 任务四：广告分析

├──06 作业

└──07 直播

├──02 PB级企业电商离线数仓项目实战（下）

├──01 课程资料

├──02 任务一：核心交易分析

├──03 任务二：调度系统Airflow

├──04 任务三：元数据管理Atlas

├──05 任务四：数据质量管理Griffin

├──06 随堂测试及作业

└──07 直播

└──03 大厂面试题

├──01 任务一：难度系数—简单

├──02 任务二：难度系数—中等

└──03 任务三：难度系数—困难

├──06阶段：内存级快速计算引擎Spark

├──01 Scala编程

├──01 课程资料

├──02 任务一：Scala基础

├──03 任务二：控制结构和函数

├──04 任务三：数组和元组

├──05 任务四：类与对象

├──06 任务五：继承与特质

├──07 任务六：模式匹配和样例类

├──08 任务七：函数及抽象化

├──09 任务八： 集合

├──10 任务九：隐式机制及Akka扩展

├──11 作业

└──12 直播

├──02 Spark实战应用（上）

├──01 课程资料

├──02 任务一：Spark安装与配置

├──03 任务二：RDD编程基础

├──04 任务三：RDD编程高阶

├──05 任务四：SparkSQL编程

├──06 作业

└──07 直播

├──03 Spark实战应用（下）

├──01 课程资料

├──02 任务一：实时流式计算框架Spark Streaming

├──03 任务二：Spark Streaming与Kafka整合

├──04 任务三：Spark GraphX图计算

├──05 作业

└──06 直播

└──04 Spark原理及源码剖析

├──01 课程资料

├──02 任务一：重要组件(Master、Worker、Driver)

├──03 任务二：重要原理(作业调度及Shuffle原理)

├──04 任务三：内存管理、数据倾斜及优化

├──05 直播

└──06 作业

├──07阶段：智慧物流大数据分析调度平台项目

└──01 智慧物流大数据分析调度平台项目

├──01 课程资料

├──02 任务一：项目介绍及CDH搭建

├──03 任务二：平台数据准备

├──04 任务三：仓储预测及车货匹配

├──05 任务四：实时处理及可视化

├──06 直播

└──07 作业

├──08阶段：新一代计算利器Flink

└──01 计算领域锋利的武器Flink

├──01 课程资料

├──02 任务一：Flink概述及入门案例

├──03 任务二：Flink体系结构及安装部署

├──04 任务三：Flink常用API及Window窗口机制

├──05 任务四：Flink watermark及state机制

├──06 任务五：Flink 并行度、KafkaConnector源码及CEP

├──07 任务六：Flink Table及作业提交

├──08 直播

└──09 作业

├──09阶段：大数据新技术实践

├──01 ClickHouse&Kudu

├──01 课程资料

├──02 任务一：ClickHouse概述及安装

├──03 任务二：ClickHouse数据类型及表引擎

├──04 任务三：ClickHouse连接Kafka、MySQL及ClickHouse副本分片机制

├──05 任务四：大数据存储引擎Kudu

├──06 直播

└──07 作业

└──02 Kylin&Druid

├──01 课程资料

├──02 任务一：分析型数据仓库 Kylin

├──03 任务二：实时分析数据库 Apache Druid

├──04 作业

└──05 直播

├──10阶段：Elastic Stack 日志搜索、挖掘及可视化解决方案

└──01 Elasticsearch全文搜索引擎、Logstash采集、Kibana展示方案

├──01 课程资料

├──02 任务一：Elasticsearch & Kibana

├──03 任务二：LogStash日志采集

├──04 任务三：日志分析平台实战

├──05 直播

└──06 作业

├──11阶段：电商行业实时数仓项目

└──01 电商行业实时数仓项目

├──01 任务一：实时数仓项目基础

├──02 任务二：需求实现

├──03 任务三：监控及可视化

├──04 任务四：数据质量及双流join

├──05 直播

└──06 作业

├──12阶段：大数据处理算法及案例

├──01 Python 编程

├──01 任务一：Python基础

├──02 任务二 ：Numpy科学计算库

├──03 任务三：Pandas数据分析库

└──04 任务四：Matplotlib数据绘图

├──02 统计学基础

├──01 统计学基本原理_任务一： 描述统计

├──02 统计学基本原理_任务二： 总体推断

├──03 统计学基本原理_任务三： 抽样方法

├──04 统计学基本原理_任务四： 卡方检验

├──05 统计学基本原理_任务五： T检验、方差检验

├──06 统计学分析方法_任务一： 多变量分析方法选择

├──07 统计学分析方法_任务二： 相关分析

├──08 统计学分析方法_任务三： 回归分析

├──09 统计学分析方法_任务四： 因子分析

├──10 统计学分析方法_任务五： logistic回归

├──11 统计学分析方法_任务六： 时间序列分析

├──12 项目实战_任务一： 案例背景介绍

├──13 项目实战_任务二： 案例分析过程

└──14 项目实战_任务三： 建模软件操作

└──03 数据挖掘算法与实战

├──01 任务一 有监督学习算法

├──02 任务二 无监督学习算法

└──03 任务三 数据挖掘项目综合实战

├──13阶段：机器学习

└──01 TensorFlow机器学习框架

├──01 任务一 ：TensorFlow实现KNN

├──02 任务二：TensorFlow实现线姓回归

└──03 任务三：TensorFLow实现机器学习_逻辑回归

├──14阶段：人才职位画像匹配推荐系统

└──01 人才职位画像匹配推荐系统

├──01 任务一：项目整体介绍

├──02 任务二：OLAP指标分析

├──03 任务三：SuperSet可视化

├──04 任务四：Spark MLlib机器学习

├──05 任务五：职位画像及用户画像

├──06 任务六：职位召回&排序&推荐

├──07 直播

└──08 作业

└──资料

├──01阶段：JavaSE

├──02 Java面向对象编程

├──模块三 Java核心类库（上）

└──模块一 Java语言基础

├──02阶段：Java Web数据可视化

├──01 模块一 ：MySQL数据库

├──02 模块二 ： 前端可视化技术

└──05 拉勾网招聘行业报表数据可视化项目

├──11.第十一阶段 电商行业实时数仓项目等多个文件

├──11.第十一阶段 电商行业实时数仓项目

├──12.第十二阶段 大数据处理算法及案例

├──13.第十三阶段 机器学习

└──14.第十四阶段：人才职位画像匹配推荐系统

├──Hadoop课程笔记.pdf 9.55M

├──Hadoop生态圈技术栈.pdf 4.42M

├──HBase讲义.pdf 2.83M

├──Kafka.pdf 11.28M

├──讲义(1).rar 2.15M

├──讲义(2).rar 2.48M

├──讲义.rar 3.77M

├──交互式查询工具Impala.pdf 2.44M

├──企业电商离线数仓.pdf 2.61M

└──资料-在每个阶段里面.txt