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大數據課程大綱(26周)


基礎階段一 計算機基礎 1、認知行業,崗位,介紹Hadoop大數據課程體系,就業趨勢以及行業未來展望
2、中英文輸入
3、Word文檔編輯
4、Excel電子表格處理
5、PowerPoint幻燈片制作
6、走進計算機技術世界
7、操作系統基礎知識
8、算法與數據結構
9、網絡和Internet
10、軟件開發過程
 
基礎階段二 Java初中高 1、初識JAVA
2、變量、數據類型和運算符
3、選擇結構
4、循環結構                         
5、循環結構進階                      
6、一維和二維數組
7、類和對象
8、類的無參和帶參方法
9、字符串的操作
10、JAVA的特性之繼承、封裝、多態
11、JAVA異常處理
12、內部類、包裝類、常用類
13、JAVA垃圾回收機制與枚舉類型
14、String正則表達式
15、StringBuffer與StringBuilder類的常用方法
16、集合、泛型
17、java文件I/O流
18、類加載和反射
19、多線程
20、網絡編程
21、數據庫簡介、安裝及基本概念
22、數據庫表操作、約束
23、DNL語句與事務處理
24、SQL查詢
25、JDBC編程
 
基礎階段三 Web前后端 1、HTML語言與基礎標簽
2、表格基礎、表單和框架
3、CSS樣式、網站設計和頁面布局技術
4、JavaScript語法
5、DOM編程-Window對象
6、Jquery和Ajax
7、Servlet和JSP
2周
大數據 大數據基礎階段 1、大數據課程介紹、VMware虛擬機安裝和使用
2、Linux安裝、Linux系統命令
3、Hadoop介紹,Google三大論文
4、HDFS工作流程、YARN工作流程、MapReduce工作流程
5、Hadoop偽分布式安裝,Hadoop的目錄介紹,運行wordeount程序
6、Hadoop的集群安裝,SSH通訊協議
7、FileSystem.Shell集群命令
8、Hadoop集群靜態和動態增刪集群節點,歷史服務器,集群災難恢復
9、Java調用Hadoop API 開發HDFS(使用lib開發)
10、Java調用Hadoop API 開發HDFS(使用Maven開發)
11、項目:云網盤需求分析,用戶登錄注冊模塊,Hdfs文件存儲模塊(上傳、下載、顯示、刪除等)
12、RPC原理,NIO原理,階段復習和講解Hadoop源碼
 
大數據續 大數據離線階段一 1、Mapreduce原理知識
2、Shuffie原理知識
3、Mapreduce練習
4、項目:手機流量計費系統
5、Zookeeper理論,Zookeeper集群,安裝
6、Zookeeper.shell集群命令
7、基于Zookeeper中Na的HA和YARN的HA(災難恢復)
8、Hive理論、Hive安裝、基本數據類型、復雜數據類型
9、HQL查詢語句
10、分區、分桶、索引、復雜類
11、內置函數
12、UDF自定義函數,Hive優化
13、Hbaon理論、Hbaon表的設計和內存結構,存儲格式
14、Hbaon集群安裝
15、Hbaon的shell集群管理命令
16、Java操作Hbaon.shell數據操作
17、Flomn收集數據
18、Sqoop對mysql、hdfa、hive、HBase之間的數據導入和導出
19、Qoize和Azbaban任務管理
 
大數據離線階段二 1、項目:運動微博shell+hive+MR+Hbaon
2、項目:電商用戶數據分析shell+hive+MR+Hbaon+S+Myaql
   
大數據在線階段一 1、Scala環境安裝設置
2、Scala基礎語法
3、Scala數據類型
4、Scala變量
5、Scala訪問修飾符
6、Scala運算
7、Scala   IF……ELSE語句
8、Scala循環類型
9、Scala while循環
10、Scala函數
11、Scala閉包
12、Scala字符串
13、Scala數組
14、Scala集合
15、Scala類與對象
16、Scala模式匹配
17、Scala正則表達式
18、Scala異常處理
19、Scala提取器
20、Scala文件I/O
 
大數據在線階段二 1、Spark基本理論和計算方法
2、Spark五大功能組件
3、Spark特點和應用場景
4、Spark與MapReduce的比較和集群安裝
5、交互模式
6、使用Spark處理Hadoop Datasets分布式數據集
7、設置共享變量
8、了解Mesos
9、Spark工作原理
10、Spark運行機制和作業調度
11、Spark編程模型和架構設計
12、Spark的Local、YARN、Mesos、Deploy模式架構
13、Spark創建RDD方式
14、Spark RDD中的Runtime流程
15、Spark中Tranaformation信息
16、Spark中Job的Stage劃分
17、Spark常見問題
18、Spark內核揭秘
19、Spark程序優化1
20、Spark程序優化2
21、MLlib基本數據類型
22、MLlib數理統計基本概念
23、協同過濾
24、相似度度量
25、MLlib中的交替量小二乘法(ALS算法)
26、隨機梯度下降算法
27、MLlib回歸的過擬合
28、MLlib線性回歸實戰
29、決策樹
30、保序回歸
31、聚類與分類
32、MLlib中的Kmeans算法
33、Apriori頻繁項集算法
34、FP-growth算法
35、奇異值分解(SVD)
36、主成分分析(PCA)
37、TF-IDF
38、詞向量化工具
39、基于卡方檢驗的特征選擇
 
大數據在線階段三 1、項目:Sp電商指標分析平臺
2、總復習、簡歷指導、面試輔導等
   

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