尚学堂-大数据

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尚学堂-大数据
├─00-预科阶段
│  └─章节1：什么是大数据？为什么要学习大数据？
│  └─├┈01什么是大数据_.mp4
│  └─└┈02人工智能真的来了吗.mp4
├─01-linux操作系统
│  ├─章节1：linux操作系统概述与安装
│  │  ├┈01课程介绍.mp4
│  │  ├┈02linux操作系统_.mp4
│  │  ├┈03安装VMWare软件_.mp4
│  │  └┈新建文本文档_.txt
│  ├─章节2：linux常用命令
│  │  ├┈01基本命令_命令入门.mp4
│  │  ├┈02基本命令_获取命令的帮助上.mp4
│  │  ├┈03基本命令_获取命令的帮助下.mp4
│  │  ├┈04基本命令_echo PATH ls.mp4
│  │  ├┈05基本命令_pwd cd mkdir_.mp4
│  │  ├┈参考手册&资料_.rar
│  │  ├┈文档_.rar
│  │  └┈新建文本文档.txt
│  ├─章节3：linux用户权限和软件安装与管理
│  └─章节4：ShellScript脚本编程
│  └─├┈01Shell脚本编程概述上_.mp4
│  └─├┈02Shell脚本编程概述下_.mp4
│  └─├┈文档_.rar
│  └─└┈新建文本文档.txt
├─02-大型网站高并发处理
│  ├┈01课程介绍.mp4
│  ├┈02Nginx是什么.mp4
│  ├┈03为什么学习Nginx之现实生活中的案例分析.mp4
│  ├┈软件.rar
│  ├┈文档.rar
│  ├┈文档.zip
│  └┈新建文本文档.txt
├─03-Maven项目管理
│  └─章节1：Maven项目管理
│  └─├┈01课程介绍_.mp4
│  └─├┈02为什么要使用Maven_.mp4
│  └─├┈03什么是Maven_.mp4
│  └─└┈04Maven的作用和Maven工程类型_.mp4
├─04-Zookeeper分布式协调服务框架
│  ├┈01课程介绍.mp4
│  ├┈01资料.rar
│  ├┈02为什么使用Zookeeper.mp4
│  ├┈03Zookeeper概述.mp4
│  ├┈03笔记.rar
│  ├┈04代码.rar
│  ├┈04分布式编程容易出现的问题.mp4
│  ├┈05拜占庭将军问题.mp4
│  ├┈06Paxos小岛的故事上.mp4
│  ├┈07Paxos小岛的故事中.mp4
│  ├┈08Paxos小岛的故事下.mp4
│  ├┈09集群架构剖析_ZooKeeper之攘其外.mp4
│  ├┈10集群架构剖析_Zookeeper之安其内.mp4
│  ├┈11集群架构剖析_脑裂和服务器数量选取.mp4
│  ├┈12四台服务器之间免密登录.mp4
│  ├┈13JDK安装和环境变量配置.mp4
│  ├┈14集群搭建_下载.mp4
│  ├┈27IDEA环境搭建.mp4
│  ├┈28创建ZooKeeper客户端.mp4
│  ├┈29创建节点.mp4
│  ├┈42高可用RMI原理分析上.mp4
│  ├┈43高可用RMI原理分析下.mp4
│  └┈44服务生产者代码分析上.mp4
├─05-Git项目版本管理
│  ├┈01课程介绍.mp4
│  ├┈02什么是Git.mp4
│  ├┈03本地版本控制和集中式版本控制工具.mp4
│  ├┈04分布式版本控制工具和版本控制工作的作用.mp4
│  └┈05为什么要学习Git.mp4
├─06-Hadoop分布式文件系统HDFS
│  ├─章节1：Hadoop分布式文件系统HDFS
│  │  ├┈01 课程介绍.mp4
│  │  ├┈02 1TB大文件操作的思考.mp4
│  │  ├┈03 分治思想引入案例_.mp4
│  │  ├┈04 单机处理大数据的问题上_.mp4
│  │  ├┈05 单机处理大数据的问题下.mp4
│  │  └┈06 集群分布式处理大数据_.mp4
│  └┈新建文本文档.txt
├─07-Hadoop分布式计算框架MapReduce和资源管理Yarn
│  ├─资料
│  │  ├─章节1：MapReduce原理和搭建
│  │  ├─章节2：MapReduce源码分析
│  │  ├─章节3：MapReduce开发实战
│  │  └─章节4：MapReduce项目实战
│  ├┈01 课程介绍.mp4
│  ├┈02 MapReduce的定义.mp4
│  ├┈03 MapReduce优缺点.mp4
│  ├┈04 MapReduce工作流程一.mp4
│  ├┈05 MapReduce工作流程二.mp4
│  ├┈06 MapReduce工作流程三.mp4
│  └┈07 Yarn资源管理器_架构剖析.mp4
├─08-数据仓库Hive
│  ├─资料
│  │  ├─章节1：概述、搭建实战、sql语法、分区
│  │  ├─章节2：运算符和函数、实战、动态分区、分桶
│  │  └─章节3：视图、索引、安全认证、优化、高可用
│  ├┈01 Hive课程介绍.mp4
│  ├┈02 Hive概述_简介.mp4
│  ├┈03 Hive概述_系型数据库区别.mp4
│  ├┈04 Hive概述_Hive的优缺点.mp4
│  └┈05 Hive概述_Hive架构一.mp4
├─09-分布式数据库HBase
│  ├─资料
│  │  ├─章节1：hbase第1章
│  │  ├─章节2：hbase第2章
│  │  └─章节3：hbase第3章
│  ├┈01 HBase课程介绍.mp4
│  ├┈02 HBase概述、架构与搭建_HBase概述一.mp4
│  ├┈03 HBase概述、架构与搭建_HBase概述二.mp4
│  ├┈04 HBase概述、架构与搭建_数据模型.mp4
│  └┈05 HBase概述、架构与搭建_名词解释.mp4
├─10-日志采集Flume
│  ├┈01课程介绍.mp4
│  ├┈02Flume概述_介绍.mp4
│  └┈03Flume概述_系统需求.mp4
├─11-大型电商日志离线分析系统
│  └─章节1：项目需求分析
│  └─├┈01课程介绍.mp4
│  └─├┈02项目需求分析_概述.mp4
│  └─├┈03项目需求分析_名称解释.mp4
│  └─└┈04项目需求分析_各模块需求说明.mp4
├─12-Elasticsearch分布式搜索
│  └─章节1：ElasticSearch分布式搜索
│  └─├┈01_课程介绍.mp4
│  └─├┈02_Elasticsearch介绍_全文检索.mp4
│  └─└┈03_Elasticsearch介绍_倒排索引.mp4
├─13-Redis缓存数据库
│  ├─章节1：Redis分布式缓存数据库
│  │  ├┈01概述.mp4
│  │  ├┈02源码下载与单机版安装.mp4
│  │  └┈03单机版配置和基本使用.mp4
│  ├┈01资料.rar
│  ├┈02笔记.rar
│  └┈1.txt
├─14-Scala分布式语言
│  └─章节1：Scala的基本语法
│  └─├┈01Scala的介绍.mp4
│  └─├┈02安装Scala和创建Scala项目.mp4
│  └─├┈代码.rar
│  └─├┈文档.rar
│  └─└┈资料.rar
├─15-Spark分布式计算框架
│  ├─章节1：Spark分布式计算框架核心基础
│  │  ├┈01_Spark核心_Spark分布式计算框架介绍.mp4
│  │  ├┈02_Spark核心_Spark分布式计算框架技术栈介绍.mp4
│  │  ├┈03_Spark核心_Spark分布式计算框架Spark发展历程及与MapReduce处理模式对比.mp4
│  │  ├┈04_Spark核心_Spark分布式计算框架 Maven安装及Scala&Java Maven项目创建.mp4
│  │  ├┈05_Spark核心_Spark分布式计算框架 Spark-Scala版本WordCount代码实战.mp4
│  │  ├┈1.txt
│  │  ├┈笔记.rar
│  │  ├┈代码.rar
│  │  └┈资料.rar
│  └─章节2：Spark集群搭建、任务提交资源申请核心原理
│  └─├┈01_Spark核心_Spark分布式计算框架 SparkStandalone集群搭建及端口修改.mp4
│  └─├┈02_Spark核心_Spark分布式计算框架基于SparkStandalone运行SparkPi任务.mp4
│  └─├┈03_Spark核心_Spark分布式计算框架 Spark客户端搭建及基于 yarn 运行SparkPi任务.mp4
│  └─└┈1.txt
├─16-大数据任务流调度系统azkaban
│  └─章节1：Azkaban系统基础原理及搭建
│  └─├┈01_Azkaban 任务流调度器_Azkaban使用场景及介绍.mp4
│  └─├┈02_Azkaban 任务流调度器_源码编译及安装.mp4
│  └─├┈03_Azkaban 任务流调度器_导入数据库及创建SSL配置.mp4
│  └─├┈04_Azkaban 任务流调度器_Azkaban-Web端配置及Azkaban-Executor端配置.mp4
│  └─├┈05_Azkaban 任务流调度器_Azkaban启动访问及HTTPS访问、HTTP访问.mp4
│  └─├┈1.txt
│  └─├┈笔记.rar
│  └─└┈资料.rar
├─17-音乐数据中心数仓综合项目
│  └─章节1：数据仓库建模理论及模型设计
│  └─└┈01_数据仓库建模理论_数据库及数据库三范式设计.mp4
├─18-Flink实时计算引擎
│  └─章节1：初识Flink
│  └─├┈01初识Flink之Flink的定义.mp4
│  └─├┈02初识Flink之Flink的有状态计算.mp4
│  └─├┈03初识Flink之Flink的用户和使用场景.mp4
│  └─├┈04初识Flink之Flink的特点和优势.mp4
│  └─├┈05初识Flink之Flink和其他计算框架的对比.mp4
│  └─├┈06初识Flink之复习总结.mp4
│  └─├┈代码.rar
│  └─├┈课堂笔记.rar
│  └─└┈下载资料.rar
├─19-Flink城市交通实时监控平台
│  └─章节1：实时卡扣监控
│  └─├┈01_Flink交通项目_项目介绍及数据来源.mp4
│  └─└┈02_Flink道路监控_实时监控超速车辆信息.mp4
├─20-CDH集群管理
│  └─章节1：ClouderaManager简介及CDH简介
│  └─├┈01-大数据集群搭建及管理问题.mp4
│  └─└┈笔记.rar
├─21-Kylin数据仓库分析引擎
│  └─章节1：数据仓库理论基础及OLAP分析瓶颈
│  └─└┈01_数据分析之OLTP与OLAP操作的区别.mp4
├─22-python数据挖掘语言
│  └─章节1：python概述
│  └─├─1资料
│  └─├─2笔记
│  └─├─4代码
│  └─├┈01介绍和历史.mp4
│  └─├┈02关键点和优缺点.mp4
│  └─└┈03应用场景.mp4
├─23-机器学习与数据挖掘
│  └─章节1：PySpark及线性回归算法
│  └─├┈01-pyspark环境准备.mp4
│  └─├┈01-资料.rar
│  └─├┈02-pyspark wordcount.mp4
│  └─├┈03-pvuv-code.mp4
│  └─├┈03-笔记.rar
│  └─├┈04-pvuv-code2.mp4
│  └─├┈04-代码.rar
│  └─├┈05-线性回归算法.mp4
│  └─└┈06-线性回归代码.mp4
├─24-推荐系统项目
│  └─章节1：推荐系统架构原理
│  └─├┈01_推荐系统_推荐系统介绍.mp4
│  └─└┈02_推荐系统_基于用户的协同过滤思想.mp4
├─25-大数据面试题精讲
│  ├─章节1：企业面试高频SQL面试题解析
│  │  ├┈01-SQL面试题-统计作家写的书总数.mp4
│  │  ├┈02-SQL面试题-表A表B得到表C.mp4
│  │  └┈03-SQL面试题-统计最大消费金额对应的日期.mp4
│  └┈资料.rar
├─26-面试和成功求职的秘技
│  └─章节1：简历
│  └─├┈1.为什么有人“面霸”，有人是“面渣”？.mp4
│  └─├┈2.最佳简历十要素.mp4
│  └─├┈3.最佳简历_个人基本要素合理写法.mp4
│  └─├┈4.最佳简历_JAVA程序员的专业技能如何写？.mp4
│  └─├┈5.最佳简历_JAVA程序员的项目经验如何写？.mp4
│  └─└┈6.简历投递的五大招聘网站.mp4
└─27-入职后快速成长到CTO
└─└─章节1：入职后三个月试用期要做的事
└─└─├┈1.txt
└─└─└┈1.三法宝，处理同事关系.mp4

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摘要：尚学堂-大数据作为我国大数据领域的佼佼者，以其独特的教学理念、丰富的课程资源和强大的师资力量，吸引了众多学习者。本文将从尚学堂-大数据的教学体系、课程设置、师资力量和行业影响力四个方面进行详细阐述，以期为大数据学习者提供有益的参考。

1、教学体系

尚学堂-大数据拥有一套完善的教学体系，旨在培养具备扎实理论基础和实践能力的大数据人才。该体系包括理论教学、实践操作和项目实战三个阶段。理论教学阶段，学员将学习大数据的基本概念、技术原理和行业应用；实践操作阶段，学员将通过实际操作掌握大数据处理和分析技能；项目实战阶段，学员将参与真实项目，提升解决实际问题的能力。

尚学堂-大数据的教学体系注重理论与实践相结合，通过案例教学、互动讨论和项目实践等多种教学方法，激发学员的学习兴趣，提高学习效果。

此外，尚学堂-大数据还注重学员的个性化发展，根据学员的学习进度和需求，提供定制化的学习方案，确保每位学员都能在适合自己的学习节奏中取得进步。

2、课程设置

尚学堂-大数据的课程设置紧跟行业发展趋势，涵盖了大数据领域的核心课程。包括但不限于Hadoop、Spark、Python、数据分析、机器学习等。这些课程旨在帮助学员全面掌握大数据技术栈，为未来的职业发展打下坚实基础。

课程内容丰富，既有基础知识，也有高级应用。学员可以根据自己的兴趣和职业规划选择合适的课程进行学习。

此外，尚学堂-大数据还定期更新课程内容，确保学员所学知识始终处于行业前沿。

3、师资力量

尚学堂-大数据拥有一支强大的师资队伍，团队成员均具备丰富的行业经验和教学经验。他们来自国内外知名高校、科研机构和大型企业，对大数据技术有着深刻的理解和实践经验。

师资队伍中既有教授、副教授等高级职称的教师，也有来自一线企业的技术专家。他们以严谨的教学态度、丰富的教学经验和深厚的专业知识，为学员提供高质量的教学服务。

尚学堂-大数据还注重师资队伍的持续培养，定期组织教师参加行业培训和学术交流，不断提升教师的教学水平和科研能力。

4、行业影响力

尚学堂-大数据在业界享有较高的声誉，其培养的大数据人才遍布各行各业。许多知名企业，如阿里巴巴、腾讯、百度等，都对尚学堂-大数据的毕业生给予了高度评价。

尚学堂-大数据积极参与行业交流活动，与国内外知名高校、科研机构和大型企业建立了紧密的合作关系。这些合作不仅为学员提供了丰富的实践机会，也为尚学堂-大数据的教学和科研工作提供了有力支持。

尚学堂-大数据还致力于推动大数据技术的发展和应用，为我国大数据产业的繁荣做出了积极贡献。

总结：

尚学堂-大数据凭借其完善的教学体系、丰富的课程设置、强大的师资力量和显著的行业影响力，成为了大数据领域的一股强大力量。对于有志于从事大数据行业的学习者来说，尚学堂-大数据无疑是一个值得信赖的选择。

本文对尚学堂-大数据进行了全面剖析，旨在为大数据学习者提供有益的参考。希望本文能为您的学习之路提供一些启示。

本文由nayona.cn整理

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