博学谷线上云计算大数据培训班课程[基础进阶]大纲内容学什么？

教育培训网线上云计算大数据培训班课程[基础进阶]大纲内容学什么？职场遇瓶颈，基础提升云计算大数据培训班课程分为八个阶段，主要课程内容：就业课(2.0)-基础巩固、大数据 Hadoop 离线分布式系统、大数据Storm实时计算系统、大数据Spark内存计算系统、大数据 Spark 项目实战、机器学习 (拓展课程)等。

教育培训网线上云计算大数据培训班课程适合哪些人学习？

具有编程开发经验，想要转行从事大数据相关工作的人员；具有编程开发经验，想要将大数据应用于实践的在职人员。

为什么选择教育培训网线上云计算大数据培训班课，课程有哪些优势？

1、课程重磅升级，技术热点全覆盖

本次升级新增当下大数据应用技术热点，使课程更全涵盖大数据体系中的技术点，包括但不限于Linux、Zookeeper、Hadoop、Yarn、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、Impala、Hue、Oozie、Storm、kafka、Spark、Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming、Sqoop、Flume、CDH、Scala、Hbase等，将离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算中的技术点全面覆盖

2、原理讲解深入浅出，通俗易懂

将晦涩难懂的理论以通俗易懂的方式进行讲解，然后通过深入分析源码让学员深入理解其内在原理，在照顾基础薄弱学习者的同时又融入核心技术点加以实战，即夯实了基础又快速储备了丰富的实战经验

3、实战项目/案例贯穿始终、边学边练、及时强化

此课程涵盖网站点击流日志分析系统、统一监控告警系统、用户画像、Flume 实战案例、Azkaban实战案例、Hbase实战案例和Hbase整合读写数据等源于企业中的真实项目和案例，以项目/案例驱动教学，将真实实例贯穿到知识点中，学中练、练中学、及时训练、及时强化，让学习者更快掌握大数据实战技术

参加完教育培训网的线上云计算大数据培训班能胜任什么工作岗位？

学习完本课程可以能够进入企业胜任大数据系统研发开发（包括大数据开发工程师，大数据运维工程师，大数据架构师），大数据应用开发，大数据分析等等大数据相关的工作。

基础进阶：教育培训网线上云计算大数据培训班课程大纲：

阶段一 大数据基础增强

本阶段重点讲解 Linux 操作基础、 Shell 编程、 Zookeeper 集群和 hadoop 集群环境准备等内容，可以帮助没有 Linux 基础 或者 Linux 基础薄弱的学员，达到熟练使用 Linux、熟练安装 Linux 上的软件，熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建 互联网高并发、高可靠的服务架构，为大数据内容的深入学习做好充足的准备。

第一章: 就业课(2.0)-基础巩固
1-1 linux操作基础 此章节课免费试学
1-2 shell编程
1-3 hadoop集群环境准备
1-4 zookeeper集群
1-5 网络编程与总结

第二章: 就业课(2.0)-JVM优化(上)
2-1 JVM优化1

第三章: 就业课(2.0)-JVM优化(中)
3-1 JVM优化2

第四章: 就业课(2.0)-JVM优化(下)
4-1 JVM优化3

阶段二 大数据 Hadoop 离线分布式系统

大数据 Hadoop 离线分布式系统

第一章: 就业课(2.0)-hadoop环境搭建2.0
1-1 hadoop源生集群搭建
1-2 CDH版本集群搭建

第二章: 就业课(2.0)-hdfs
2-1 hdfs入门免费试学
2-2 hdfs深入

第三章: 就业课(2.0)-mapreduce
3-1 mapreduce入门
3-2 mapreduce深入学习
3-3 mapreduce高级

第四章: 就业课(2.0)-yarn
4-1 yarn

第五章: 就业课(2.0)-hive
5-1 hive安装
5-2 hive基本操作免费试学
5-3 hive高级用法
5-4 hive调优

第六章: 就业课(2.0)-辅助系统工具
6-1 flume
6-2 azkaban调度
6-3 sqoop

第七章: 就业课(2.0)-网站点击流项目
7-1 网站点击流项目(上)
7-2 网站点击流项目(下)

第八章: 就业课(2.0)-impala
8-1 IMPALA

9-1 HUE

第十章: 就业课(2.0)-oozie
10-1 OOZIE

阶段三 大数据 Storm 实时计算系统

本阶段通过全面 Storm 内部机制、原理以及 strom 实时看板案例的深入讲解和练习，让学习者能够拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示的编程能力。

第一章: 就业课(2.0)-kafka消息队列
1-1 kafka消息队列

第二章: 就业课(2.0)-storm编程
2-1 storm编程免费试学
2-2 storm实时看板案例
2-3 storm高级应用

阶段四 大数据 Storm 项目实战

实时采集线上业务系统日志，对接 Storm 流式计算平台实时分析，出现异常信息，调用告警业务通知相关负责人，达到监 控业务系统运行的功能，基于日志进行监控，监控需要一定规则，对触发监控规则的日志信息通过短信和邮件进行告警。

第一章: 就业课(2.0)-storm 项目开发
1-1 storm日志告警
1-2 storm路由器项目开发

阶段五 大数据 Spark 内存计算系统

Spark 可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL） 和实时流处理（Spark Streaming） 等相关内容，本阶段通过讲解 Spark 一站式处理框架，让学习者掌握 Spark 相关的开发技术，达到能够胜任 Spark 相关工作的能力。

第一章: 就业课（2.0）-scala
1-1 Scala基础语法
1-2 Scala中面向对象编程
1-3 Scala中的模式匹配
1-4 Scala中的actor介绍
1-5 Actor实战
1-6 Scala中的高阶函数
1-7 隐式转换和隐式参数
1-8 Akka通信框架
1-9 Akka编程实战

第二章: 就业课（2.0）-spark入门
2-1 Spark概述
2-2 Spark集群安装
2-3 Spark HA高可用部署
2-4 Spark程序

第三章: 就业课（2.0）-sparkRDD
3-1 RDD概述
3-2 创建RDD
3-3 RDD常用的算子操作
3-4 RDD的依赖关系
3-5 RDD的缓存机制
3-6 DAG的生成

第四章: 就业课（2.0）-sparkSQL
4-1 spark检查点
4-2 Spark SQL概述
4-3 Dataframe介绍以及与RDD对比
4-4 Dataframe常用操作
4-5 DataSet的介绍
4-6 以编程方式执行Spark SQL查询
4-7 Spark on Yarn介绍

第五章: 就业课（2.0）-sparkStreaming
5-1 sparkStreaming概述
5-2 Spark Streaming原理
5-3 DStream相关操作
5-4 Dstream操作实战
5-5 sparkStreaming整合flume实战
5-6 sparkStreaming整合kafka实战

第六章: 就业课（2.0）-hbase
6-1 hbase简介
6-2 hbase部署
6-3 hbase基本操作
6-4 hbase的过滤器
6-5 hbase原理
6-6 hbase高级

阶段六 大数据 Spark 项目实战

用户画像是根据用户基本属性、社会属性、生活习惯和消费行业等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像 的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。

第一章: 就业课（2.0）-用户画像
1-1 用户画像概述
1-2 用户画像建模
1-3 用户画像环境
1-4 用户画像开发
1-5 hive整合hbase
1-6 hbase集成phoenix
1-7 项目可视化

阶段七 大数据 flink 实时计算系统

大数据 flink 实时计算系统

第一章: flink入门
1-1 flink引入
1-2 flink简介
1-3 flink特性
1-4 flink安装
1-5 jobmanager的web页面
1-6 flink的restapi
1-7 flink的高可用HA搭建
1-8 flink运行wordcount
1-9 flink on yarn
1-10 flink离线api

第二章: flink进阶
2-1 flink 编程

第三章: Flink-电商项目（新）
3-1 项目背景与介绍
3-2 上报服务代码
3-3 flink实时流处理环境配置
3-4 业务1：频道实时热热点统计分析
3-5 业务2：频道的PVUV分析
3-6 业务3：频道的新鲜度分析
3-7 业务4：频道的地域分析
3-8 业务5：用户上网类型分析
3-9 业务6：用户浏览器类型分析
3-10 业务数据同步系统开发

阶段八 机器学习 (拓展课程)

机器学习 (拓展课程)

第一章: 就业课(2.0)-机器学习入门

1-1 机器学习概念入门
1-2 机器学习数学基础

第二章: 就业课(2.0)-机器学习语言基础之Python语言
2-1 机器学习语言基础之Python语言(上)免费试学
2-2 机器学习语言基础之Python语言(下)

第三章: 就业课(2.0)-Python数据分析库实战
3-1 Python数据分析库实战(上)
3-2 Python数据分析库实战(下)

第四章: 就业课(2.0)-用户标签预测项目实战
4-1 用户画像标签预测实战
4-2 集成学习算法
4-3 数据挖掘项目:构建人才(用户)流失模型

第五章: 就业课(2.0)-推荐系统
5-1 推荐系统入门
5-2 推荐案例实战(上)
5-3 推荐案例实战(下)

第六章: 就业课(2.0)-CTR点击率预估实战
6-1 CTR点击率预估实战
第七章: 就业课(2.0)-机器学习面试必备
7-1 机器学习面试必备

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