本套课程零基础大数据在线就业班，课程官方售价17980元，课程分为15个阶段，文件大小共计103G。本课程专门为0基础学员而设计，从java基础开始，内容精准聚焦大数据开发过程中必备的离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算等重要内容，文章底部附下载地址。
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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零基础大数据在线就业班 视频截图
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-NO.1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-NO.1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-NO.1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
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课程说明与解压密码.txt
04-阶段四流行框架
01-NO.1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-NO.1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-NO.1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-NO.1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-NO.1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-NO.1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-NO.1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
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-NO.1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-NO.1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-NO.1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-NO.1章大数据-就业指导技巧
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