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2017零基礎大資料就業課程（全網最全，856課時）
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本套課程是風舞煙老師團隊曆時四個月打造的全網最全的一套大資料就業課程。可以說是完全0編程基礎起步，一部到就業！課程分2大模組，14個課程，65章，共計856課時！
課程大綱：
一、Java模組課程
課程一、【大資料必知必會】- Java負基礎掃盲篇
01、Java基礎文法、變數、資料類型和運算子
02、選擇結構
03、迴圈結構
04、迴圈結構進階
05、數組
課程二、【大資料必知必會】- Java OOP物件導向編程
06、類和對象、方法
07、項目人機猜拳
08、項目DVD管理系統
09、繼承、封裝、多態
10、多態、介面
11、項目實戰：勁舞團
12、異常、日期類、集合、泛型集合
13、Java IO流技術 & XML操作
課程三、【大資料必知必會】- MySQL資料庫開發
14、MySQL資料庫--初始MySQL
15、MySQL資料庫--SQL進階
16、MySQL資料庫--多表查詢及預存程序
課程四、【大資料必知必會】- Java核心編程
17、Java中利用JDBC操作資料庫
18、項目案例：基於JDBC+MySQL實現圖書管理系統
19、多線程編程基礎
20、多線程進階編程
21、網路編程
課程五、【大資料必知必會】- Java進階特性
22、Java進階特性-反射、序列化
23、項目案例(5)：即時聊天系統
24、Git版本控制系統、Maven專案管理構建工具
25、項目實戰：小型商品進銷存管理系統
二、大資料模組課程
課程六、【大資料開發基礎】- LINUX 課程
26、環境及基本操作
27、Linux 常見命令的使用
28、Linux 軟體安裝及Shell編程
課程七、【大資料分布式基礎架構】- HADOOP詳解
29、Hadoop介紹及偽分布式環境
30、MapReduce編程及運行流程
31、網站案例分析及Hadoop分布式叢集環境
32、MapReduceShuffle及Zookeeper架構
33、HDFS HA及二次排序
34、YARN 資源管理及MapReduce Join
課程八、【大資料倉儲】- HIVE 詳解
35、Hive 基本架構及環境部署
36、Hive 常用DML、UDF及串連方式
37、Sqoop Sqoop及使用者行為分析案例
38、Hive 複雜使用者行為案例分析及最佳化
39、Zeus 任務資源調度工具
課程九、【大資料分布式開來源資料】- HBASE從入門到精通
40、Hbase 基本使用及儲存設計
41、Hbase 公司專屬應用程式及與MapReduce整合
42、案例：Hbase的設計及企業最佳化
課程十、【大資料視覺效果技術】- Echarts詳解
43、大資料視覺效果技術：可視化技術概述與Echarts入門
44、大資料視覺效果技術：Echarts圖表詳解
45、大資料視覺效果技術：Echarts進階與綜合案例實戰
課程十一、【HADOOP 項目實戰】
46、大資料離線項目：企業大資料項目業務及設計
47、大資料離線項目：資料擷取架構Flume
48、大資料離線項目：Nginx+Flume實現資料擷取
49、大資料離線項目：ETL的業務分析及實現（一）
50、大資料離線項目：ETL的業務分析及實現（二）
51、大資料離線項目：資料分析的思路及代碼實現
52、大資料離線項目：Hourly分析及可視化展示
課程十二、【Spark從入門到上手實戰】 - Spark課程
53、SPARK 資料分析：SCALA編程（一）
54、SPARK 資料分析：SCALA編程（二）
55、SPARK 資料分析：Spark Core（一）
56、SPARK 資料分析：Spark Core（二）
57、SPARK 資料分析：Spark SQL
58、SPARK 資料分析：Spark Streaming及Kafka
59、SPARK 資料分析：基於Java和Python的Spark編程
課程十三、【即時資料流式計算架構】- Storm技術詳解
60、storm：架構、環境及使用
61、storm：Trident使用
62、storm：電商即時銷售統計
課程十四、【大資料企業平台應用】
63、高薪面試：企業大資料平台（一）
64、高薪面試：企業大資料平台（二）
65、高薪面試：大資料面試
詳細目錄，請進入：http://www.xuetuwuyou.com/course/181/tasks
二、課程目標：
1、瞭解 Hadoop 的曆史及目前發展的現狀、以及 Hadoop 的技術特點，從而把握分散式運算架構及未來發展方向，在大資料時代能為企業的技術選型及架構設計提供決策參考。
2、讓學員對大資料整個生態系統常用的大資料技術有清晰全面的認識，可以獨立規劃及部署生產環境的Hadoop 叢集，掌握 Hadoop 基本營運思路和方法，對 Hadoop 叢集進行管理和最佳化，能夠利用大資料技術對企業的大資料進行基本資料存放區，管理，分析，最終為企業單位建立價值
三、就業方向：
由於本套課程涉及的技術面很廣，所以就業方向也有很多，包括但不限於以下幾個主要的就業崗位：
1、Hadoop 大資料開發工程師
2、Hive 大資料開發工程師
3、Storm 大資料開發工程師
4、Spark 大資料開發工程師
5、大資料分析師
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