【拉钩】拉勾大数据开发高薪训练营14期

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【拉钩】拉勾大数据开发高薪训练营14期
├─01、第一阶段 JavaSE
│  ├─01、Java语言基础
│  │  ├─1–开营直播
│  │  ├─3–任务一：初识计算机和Java语言
│  │  ├─4–任务二：变量和数据类型
│  │  ├─5–任务三：运算符
│  │  ├─6–任务四：流程控制语句
│  │  ├─7–任务五：数组以及应用
│  │  ├─8–任务六：模块作业
│  │  └─9–模块直播
│  ├─02、Java面向对象编程
│  │  ├─2–任务一：类和对象
│  │  ├─3–任务二：方法和封装
│  │  ├─4–任务三：static关键字和继承
│  │  ├─5–任务四：多态和特殊类
│  │  ├─6–任务五：特殊类
│  │  ├─7–任务六：模块作业
│  │  └─8–模块直播
│  ├─03、Java核心类库（上）
│  │  ├─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）
│  ├─04、Java核心类库（下）
│  │  ├─2–任务一：异常机制和File类
│  │  ├─3–任务二：IO流
│  │  ├─4–任务三：多线程
│  │  ├─5–任务四：网络编程
│  │  ├─6–任务五：反射机制
│  │  └─8–模块直播
│  └─阶段一资料
│  └─├─大数据高薪训练营阶段一模块二（面向对象编程）
│  └─├─大数据高薪训练营阶段一模块三（Java核心类库上）
│  └─├─大数据高薪训练营阶段一模块四（Java核心类库下）
│  └─└─大数据高薪训练营阶段一模块一（ Java编程基础）
├─02、第二阶段 Java Web数据可视化
│  ├─01、MySQL数据库
│  │  ├─11–模块直播
│  │  ├─2–任务一：MySql基础、SQL入门
│  │  ├─3–任务二：MySql单表、约束和事务
│  │  ├─4–任务三：Mysql多表、外键和数据库设计
│  │  ├─5–任务四：Mysql索引、存储过程和触发器
│  │  ├─6–任务五：JDBC
│  │  ├─7–任务六：数据库连接池和DBUtils
│  │  ├─8–任务七：XML
│  │  └─9–任务八：MySQL高级
│  ├─02、前端可视化技术
│  │  ├─2–任务一：HTML
│  │  ├─3–任务二： CSS
│  │  ├─4–任务三：JavaScript
│  │  ├─5–任务四：前端进阶之jQuery+Ajax+Vue
│  │  └─6–任务五：Highcharts+ECharts数据可视化
│  ├─03、Java Web 后端技术（上）
│  │  ├─2–任务一：Tomcat服务器软件
│  │  ├─3–任务二：HTTP协议解析
│  │  ├─4–任务三：Servlet
│  │  ├─5–任务四：Cookie及Session
│  │  ├─6–任务五：Filter过滤器及Listener监听器
│  │  └─7–任务六：MVC模式及三层架构
│  ├─04、Java Web 后端技术（下）
│  │  ├─10–任务九：SpringMVC之SpringMVC进阶
│  │  ├─11–任务十：SpringMVC之SSM框架整合
│  │  ├─12–任务十一：项目管理工具Maven高级
│  │  ├─13–任务十二：Spring Boot
│  │  ├─2–任务一：maven
│  │  ├─3–任务二：MyBatis之MyBatis基本应用
│  │  ├─4–任务三：MyBatis之复杂映射&配置深入
│  │  ├─5–任务四：MyBatis之缓存&延迟加载&注解应用
│  │  ├─6–任务五：Spring之Spring IOC
│  │  ├─7–任务六：Spring之Spring AOP
│  │  ├─8–任务七：Spring之JdbcTemplate&事务&Web集成
│  │  └─9–任务八：SpringMVC之SpringMVC入门
│  ├─05、拉勾网招聘行业报表数据可视化项目
│  │  └─2–任务一：可视化项目案例
│  ├─06、linux服务器
│  │  ├─2–任务一：linux及Shell编程
│  │  └─5–直播
│  └─资料
│  └─├─大数据高薪训练营阶段二模块二（前端可视化技术）
│  └─├─大数据高薪训练营阶段二模块六（linux）
│  └─├─大数据高薪训练营阶段二模块三（JavaWeb后端技术上）
│  └─├─大数据高薪训练营阶段二模块四（JavaWeb后端技术下）
│  └─├─大数据高薪训练营阶段二模块五（可视化项目）
│  └─└─大数据高薪训练营阶段二模块一（MySQL数据库）
├─03、第三阶段 Hadoop核心及生态圈技术栈
│  ├─01、Hadoop框架核心（HDFS、MapReduce、YARN）
│  │  ├─1–课程资料
│  │  ├─2–开营直播回放
│  │  ├─3–任务一：Hadoop简介及Apache Hadoop完全分布式集群搭建
│  │  ├─4–任务二：HDFS分布式文件系统
│  │  ├─5–任务三：MapReduce分布式计算框架
│  │  ├─6–任务四：YARN资源调度、HDFS核心源码及Hadoop3.X 新特性概述
│  │  ├─7–任务五：调优及二次开发示例
│  │  └─9–模块直播
│  ├─02、Hadoop生态圈技术栈（上）
│  │  ├─1–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
│  │  ├─5–任务四：作业
│  │  └─6–模块直播
│  ├─03、Hadoop生态圈技术栈（下）
│  │  ├─1–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
│  │  └─6–模块直播
│  └─04、Hadoop生态圈技术栈（中）
│  └─├─1–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
├─04、第四阶段分布式缓存Redis及Kafka消息中间件
│  ├─01、高性能分布式缓存Redis
│  │  ├─1–课程资料
│  │  ├─2–任务一：Redis快速实战
│  │  ├─3–任务二：Redis扩展功能
│  │  ├─4–任务三：Redis核心原理
│  │  ├─5–任务四：企业实战
│  │  └─6–任务五：Redis分布式高可用方案
│  └─02、高吞吐消息中间件Kafka
│  └─├─1–课程资料
│  └─├─2–任务一：Kafka架构与实战
│  └─├─3–任务二：Kafka高级特性解析
│  └─├─4–任务三：Kafka集群与运维
│  └─└─5–任务四：Kafka源码剖析
├─05、第五阶段 PB级企业电商离线数仓项目实战
│  ├─PB级企业电商离线数仓项目实战（上）
│  │  ├─1–课程资料
│  │  ├─2–任务一：数仓理论
│  │  ├─3–任务二：数据采集
│  │  ├─4–任务三：会员活跃度分析
│  │  └─5–任务四：广告分析
│  └─PB级企业电商离线数仓项目实战（下）
│  └─├─1–课程资料
│  └─├─2–任务一：核心交易分析
│  └─├─3–任务二：调度系统AIrflow
│  └─├─4–任务三：元数据管理Atlas
│  └─└─5–任务四：数据质量管理Griffin
├─06、第六阶段内存级快速计算引擎Spark
│  ├─01、Scala编程
│  │  ├─1–课程资料
│  │  ├─10–任务九：隐式机制及Akka扩展
│  │  ├─2–任务一：Scala基础
│  │  ├─3–任务二：控制结构和函数
│  │  ├─4–任务三：数组和元组
│  │  ├─5–任务四：类与对象
│  │  ├─6–任务五：继承与特质
│  │  ├─7–任务六：模式匹配和样例类
│  │  ├─8–任务七：函数及抽象化
│  │  └─9–任务八：集合
│  ├─02、Spark实战应用（上）
│  │  ├─1–课程资料
│  │  ├─2–任务一：Spark安装与配置
│  │  ├─3–任务二：RDD编程基础
│  │  ├─4–任务三：RDD编程高阶
│  │  └─5–任务四：SparkSQL编程
│  ├─03、Spark实战应用（下）
│  │  ├─1–课程资料
│  │  ├─2–任务一：实时流式计算框架Spark Streaming
│  │  ├─3–任务二：Spark Streaming与Kafka整合
│  │  └─4–任务三：Spark GraphX图计算
│  └─04、Spark原理及源码剖析
│  └─├─1–课程资料
│  └─├─2–任务一：重要组件(Master、Worker、Driver)
│  └─├─3–任务二：重要原理(作业调度及Shuffle原理)
│  └─└─4–任务三：内存管理、数据倾斜及优化
├─07、第七阶段智慧物流大数据分析调度平台项目
│  └─智慧物流大数据分析调度平台项目
│  └─├─1–课程资料
│  └─├─2–任务一：项目介绍及CDH搭建
│  └─├─3–任务二：平台数据准备
│  └─├─4–任务三：仓储预测及车货匹配
│  └─└─5–任务四：实时处理及可视化
├─08、第八阶段新一代计算利器Flink
│  └─计算领域锋利的武器Flink
│  └─├─1–课程资料
│  └─├─2–任务一：Flink概述及入门案例
│  └─├─3–任务二：Flink体系结构及安装部署
│  └─├─4–任务三：Flink常用API及Window窗口机制
│  └─├─5–任务四：Flink watermark及state机制
│  └─├─6–任务五：Flink 并行度、KafkaConnector源码及CEP
│  └─└─7–任务六：Flink Table及作业提交
├─09、第九阶段大数据新技术实践
│  ├─01、ClickHouse&Kudu
│  │  ├─1–课程资料
│  │  ├─2–任务一：ClickHouse概述及安装
│  │  ├─3–任务二：ClickHouse数据类型及表引擎
│  │  ├─4–任务三：ClickHouse连接Kafka、MySQL及ClickHouse副本分片机制
│  │  └─5–任务四：大数据存储引擎Kudu
│  └─02、Kylin&Druid
│  └─├─1–课程资料
│  └─├─2–任务一：分析型数据仓库 Kylin
│  └─└─3–任务二：实时分析数据库 Apache Druid
├─10、第十阶段 Elastic Stack 日志搜索、挖掘及可视化解决方案
│  └─Elasticsearch全文搜索引擎、Logstash采集、Kibana展示方案
│  └─├─1–课程资料
│  └─├─2–任务一：Elasticsearch & Kibana
│  └─├─3–任务二：LogStash日志采集
│  └─└─4–任务三：日志分析平台实战
├─11、第十一阶段电商行业实时数仓项目
│  └─电商行业实时数仓项目
│  └─├─1–任务一：实时数仓项目基础
│  └─├─2–任务二：需求实现
│  └─├─3–任务三：监控及可视化
│  └─├─4–任务四：数据质量及双流join
│  └─└┈1–课程资料.zip
├─12、第十二阶段大数据处理算法及案例
│  ├─模块二、统计学基础
│  │  ├─1–统计学基本原理_任务一：描述统计
│  │  ├─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
│  │  ├─2–统计学基本原理_任务二：总体推断
│  │  ├─3–统计学基本原理_任务三：抽样方法
│  │  ├─4–统计学基本原理_任务四：卡方检验
│  │  ├─5–统计学基本原理_任务五： T检验、方差检验
│  │  ├─6–统计学分析方法_任务一：多变量分析方法选择
│  │  ├─7–统计学分析方法_任务二：相关分析
│  │  ├─8–统计学分析方法_任务三：回归分析
│  │  ├─9–统计学分析方法_任务四：因子分析
│  │  └┈1–课程资料.zip
│  ├─模块三、数据挖掘算法与实战
│  │  ├─1–任务一有监督学习算法
│  │  ├─2–任务二无监督学习算法
│  │  ├─3–任务三数据挖掘项目综合实战
│  │  └┈1–课程资料.zip
│  └─模块一、python 编程
│  └─├─1–任务一：python基础
│  └─├─2–任务二：Numpy科学计算库
│  └─├─3–任务三：Pandas数据分析库
│  └─├─4–任务四：Matplotlib数据绘图
│  └─└┈1–课程资料.zip
├─13、第十三阶段机器学习
│  └─TensorFlow机器学习框架
│  └─├─1–任务一：TensorFlow实现KNN
│  └─├─2–任务二：TensorFlow实现线性回归
│  └─├─3–任务三：TensorFLow实现机器学习_逻辑回归
│  └─└┈1–课程资料.zip
└─14、第十四阶段：人才职位画像匹配推荐系统
└─└─人才职位画像匹配推荐系统
└─└─├─1–任务一：项目整体介绍
└─└─├─2–任务二：OLAP指标分析
└─└─├─3–任务三：SuperSet可视化
└─└─├─4–任务四：Spark MLlib机器学习
└─└─├─5–任务五：职位画像及用户画像
└─└─├─6–任务六：职位召回&排序&推荐
└─└─└┈1–课程资料.zip

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摘要：在数字化转型不断深入的时代背景下，大数据技术已经成为企业提升竞争力的重要驱动力，相关人才需求持续增长。【拉钩】拉勾大数据开发高薪训练营14期凭借系统化课程体系、实战化项目训练、专业化师资团队以及完善的就业服务，成为众多学习者关注的职业提升项目。课程围绕大数据开发核心技术展开，从基础知识到企业级项目实践逐步深入，帮助学员建立完整的知识框架与项目经验。训练营不仅重视技术能力培养，还注重解决实际业务问题的能力提升，使学员能够更加贴近企业真实开发场景。通过科学的教学规划和阶段性成长路径设计，学习者能够在较短时间内掌握主流大数据技术栈，提高职业竞争优势。无论是希望转型进入大数据行业的从业者，还是希望提升专业技能的技术人员，都能够在系统学习中获得成长与突破，为未来职业发展奠定坚实基础。

系统课程体系构建

【拉钩】拉勾大数据开发高薪训练营14期在课程设计方面体现出较强的系统性和完整性。课程内容围绕大数据开发岗位能力模型进行规划，涵盖数据采集、数据存储、数据处理、数据分析以及数据平台建设等多个核心模块，帮助学员建立全面的大数据知识体系。

在学习过程中，学员能够从基础概念开始逐步深入，掌握分布式计算框架、数据仓库技术以及实时数据处理技术。课程采用循序渐进的教学方式，让不同基础的学习者都能够找到适合自己的成长路径，降低学习门槛，提高学习效率。

训练营特别重视理论与实践结合，通过案例驱动的教学模式帮助学员理解复杂技术原理。每一个知识模块都配备对应的实践任务，使学习者能够边学边练，在实际操作中加深理解，从而实现知识向能力的有效转化。

与此同时，课程内容会结合行业发展趋势进行更新，确保学员接触到当前企业广泛应用的技术方案。这样的课程安排不仅满足学习需求，也能够帮助学员更好地适应市场变化，提高职业发展潜力。

实战项目能力培养

大数据开发岗位对于项目经验具有较高要求，因此【拉钩】拉勾大数据开发高薪训练营14期将项目实战作为重要培养环节。通过多个真实业务场景案例，学员能够体验完整的项目开发流程，理解企业级系统的设计与实现方式。

项目训练覆盖离线数仓建设、实时数据处理平台开发以及数据分析系统搭建等多个方向。学员在项目实践过程中需要独立完成需求分析、架构设计、代码开发以及性能优化等任务，从而提升综合技术能力。

相比单纯的理论学习，项目实战能够让学员更深入地理解技术应用场景。通过解决实际开发过程中遇到的问题，学习者能够积累宝贵经验，形成解决复杂业务需求的思维模式，为未来进入企业工作做好充分准备。

训练营还注重团队协作能力培养。在部分项目环节中，学员需要与其他成员共同完成开发任务，通过沟通协作提升项目管理意识和团队配合能力。这种训练模式更加接近真实企业环境，能够帮助学员提前适应职场节奏。

专业师资全程指导

优质的教学资源是保障学习效果的重要因素。【拉钩】拉勾大数据开发高薪训练营14期汇聚了具有丰富行业经验和教学经验的讲师团队，他们不仅掌握前沿技术发展动态，同时具备大型项目实践背景。

在课程讲解过程中，讲师会结合实际案例进行深入分析，将复杂的技术知识以更加通俗易懂的方式呈现出来。通过经验分享与问题解析，帮助学员快速理解核心技术要点，提升学习效率。

除了课程教学之外，训练营还提供答疑辅导服务。学员在学习过程中遇到问题时，可以及时获得专业指导，避免因为知识难点而影响学习进度。这种持续性的学习支持对于技术成长具有积极意义。

导师还会针对项目开发过程中的常见问题进行点评和优化建议，引导学员形成规范的开发习惯。通过不断修正和完善技术方案，学习者能够逐步提升代码质量和工程实践能力，为未来职业发展积累优势。

就业成长双重赋能

对于许多学习者而言，提升就业竞争力是参加训练营的重要目标之一。【拉钩】拉勾大数据开发高薪训练营14期在职业发展服务方面进行了全面布局，为学员提供从学习到就业的成长支持。

课程期间会围绕岗位能力要求开展针对性训练，包括简历优化、项目包装以及面试技巧辅导等内容。通过系统准备，帮助学员更加清晰地展示个人优势，提高求职成功率。

训练营还会结合行业招聘需求进行岗位分析，让学员了解企业对于大数据开发工程师的核心能力要求。通过职业规划指导，帮助学习者明确未来发展方向，制定更加科学的成长路径。

在技术能力不断提升的同时，学员也能够建立更加完善的职业认知。无论是职业转型还是技能升级，都能够借助训练营提供的资源和平台获得更多发展机会，实现个人价值与职业目标的同步提升。

总结：

总体来看，【拉钩】拉勾大数据开发高薪训练营14期通过系统课程体系、丰富项目实践、专业导师指导以及完善就业服务，构建了一套覆盖学习与成长全过程的人才培养方案。其课程内容紧贴行业需求，能够帮助学员快速掌握大数据开发核心技术，并积累宝贵的项目经验。

随着数字经济的持续发展，大数据技术人才需求仍将保持增长趋势。通过科学规划的学习路径和全面能力培养体系，训练营为学习者提供了提升专业能力和职业竞争力的重要平台，帮助更多技术人才在未来职业道路上实现新的突破与成长。

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