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01/大年夜数据保护、研发、架构工程师偏向

所触及的职业岗亭为: 大年夜数据工程师、大年夜数据保护工程师、大年夜数据研发工程师、大年夜数据架构师等

02/大年夜数据发掘、分析偏向

所触及的职业岗亭为:大年夜数据分析师、大年夜数据高等工程师、大年夜数据分析师专家、大年夜数据发掘师、大年夜数据算法师等

小提示:大年夜数据开辟工程师和大年夜数据分析师企业需求都异常大年夜,特别大年夜数据分析偏向将是将来职业人才网job.vhao.net岗亭缺口最大年夜的职位之一。

六大年夜课程优势,让进修后果更上一层楼

01

深度推敲学员需求

针对在职人员,只在周末或许放假时代上课。

02

较早的专业大年夜数据培训,直接上手大年夜数据和机械进修内容

尚私塾从2014年10月开端开第一个大年夜数据班一向到如今,每个月开一个班。只讲大年夜数据和机械进修。课程强度比较大年夜。

03

凹陷大年夜数据离线计算、内存计算,流式计算三大年夜数据分析计算框架

三大年夜数据分析框架占一切课程比例为70%。

04

重要课程机械进修,课时多,比严重年夜。

机械进修包含周末大年夜概须要将近三周的时间,同时进修案例多达10余个。

05

Hadoop和spark源码解析

特别针对mapreduce job的启动过程。经过过程带着先生看源码一步一步弄懂分布式离线计算的道理。在spark教授教化中,经过过程看源码详细控制RDD究竟是甚么,RDD的计算过程了如指掌。

06

全程贯穿七个大年夜数据、工智能项目

它们分别是市情热家声行的项目:a)社交推荐体系;b)基于微博的内容分析主题;c)大年夜型电商日记分析;d)基于朴实贝叶斯的渣滓邮件过滤体系;e)音乐分类项目;f)商品推荐项目;g)城市聪明交通项目

迷信公道的周末班型,三大年夜人群都可报名

本班型为“大年夜数据周末专业班”,特点是“周末教授教化,纯粹的大年夜数据,机械进修的教授教化。不讲计算机基本课程”。曾经控制一门计算机基本的、单位在职人员、并且想进修一下进入大年夜数据和人工智能殿堂的人士,都可以报名课程。

曾经卒业大年夜先生

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小提示:一切学员必须经过过程面试和测验肯定能否符合直接报名的条件。在页面上供给测验题下载。

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课程大年夜纲

离线计算(hadoop)知识模块体系
一、Linux基本 1)Linux的简介,Linux的装置:VMware Workstation虚拟软件装置过程、CentOS虚拟机装置过程
2)懂得机架办事器,采取真实机架办事器安排linux
3)Linux的经常使用敕令:经常使用敕令的简介、经常使用敕令的应用和演习
4)Linux体系过程管理基来源基本理及相干管理对象如ps、pkill、top、htop等的应用;
5)Linux启动流程,运转级别详解,chkconfig详解
6)VI、VIM编辑器:VI、VIM编辑器的简介、VI、VIM扥应用和经常使用快捷键
7)Linux用户和组账户管理:用户的管理、组管理
8)Linux磁盘管理,lvm逻辑卷,nfs详解
9)Linux体系文件权限管理:文件权限简介、文件权限的操作
10)Linux的RPM软件担保理:RPM包的简介、RPM装置、卸载等操作
11)yum敕令,yum源搭建
12)Linux搜集:Linux搜集的简介、Linux搜集的设备和保护
13)Shell编程:Shell的简介、Shell脚本的编写
14)Linux上罕见软件的装置:装置JDK、装置Tomcat、装置mysql,web项目安排
2、大年夜型网站高并发处理 1)第四层负载均衡: 2)第七层负载均衡 3)Tomcat、jvm优化进步并发量 4)缓存优化
5)Lvs+nginx+tomcat+redis|memcache构建二层负载均衡切切并发处理
6)Fastdfs小文件自力存储管理
3、初识hadoop 1)Hadoop生态情况简介 2)国表里Hadoop应用案例简介 3)Hadoop 概念、版本、汗青 4)Hadoop 核心构成简介及hdfs、mapreduce 体系构造 5)Hadoop 的集群构造 6)Hadoop 伪分布的详细装置步调 7)经过过程敕令行和浏览器不雅察hadoop
四、 HDFS体系构造和shell和java操作 1)HDFS底层任务道理 2)HDFS datanode,namenode详解 3)Hdfs shell 4)Hdfs java api
五、详细讲解Mapreduce 1)Mapreduce四个阶段简介 2)Writable 3)InputSplit和OutputSplit 4)Maptask 5)Shuffle:Sort,Partitioner,Group,Combiner 6)Reducer
六、Mapreduce案例案例 1)二次排序 2)倒排序索引 3)最优途径 4)电信数据发掘之--移动轨迹猜想分析(中国棱镜筹划) 5)社交石友推荐算法 6)互联网精准告白推送 算法 7)阿里巴巴天池大年夜数据比赛 《天猫推荐算法》案例 8)Mapreduce实战pagerank算法
7、Hadoop2.x集群搭建 1)Hadoop2.x集群构造体系简介 2)Hadoop2.x集群搭建 3)NameNode的高可用性(HA) 4)HDFS Federation 5)ResourceManager 的高可用性(HA) 6)Hadoop集群罕见成绩和处理办法 7)Hadoop集群管理
8、分布式数据库Hbase 1)HBase定义 2)HBase与RDBMS的比较 3)数据模型 4)体系架构 5)HBase上的MapReduce 6)表的设计 7)集群的搭建过程讲解 8)集群的监控 9)集群的管理 10)HBase Shell和演示 11)Hbase 树形表设计 12)Hbase 一对多 和 多对多 表设计 13)Hbase 微博 案例 14)Hbase 订单案例 15)Hbase表级优化 16)Hbase 写数据优化 17)Hbase 读数据优化
9、数据仓库Hive 1)数据仓库基本知识 2)Hive定义 3)Hive体系构造简介 4)Hive集群 5)客户端简介 6)HiveQL定义 7)HiveQL与SQL的比较 8)数据类型 9)外部表和分区表 10)ddl与CLI客户端演示 11)dml与CLI客户端演示 12)select与CLI客户端演示 13)Operators 和 functions与CLI客户端演示 14)Hive server2 与jdbc 15)用户自定义函数(UDF 和 UDAF)的开辟与演示 16)Hive 优化
十、elasticsearch分布式搜刮 1)elasticsearch简介 2)elasticsearch和solr的比较 3)elasticsearch装置安排 4)elasticsearch service wrapper启动插件 5)应用curl操作elasticsearch索引库 6)elasticsearch DSL查询 7)elasticsearch批量查询meet 8)elasticsearch批量操作bulk 9)elasticsearch插件简介 10)elasticsearch设备文件详解 11)java操作elasticsearch 12)elasticsearch的分页查询 13)elasticsearch中文分词对象的集成 14)elasticsearch优化 15)elasticsearch集群安排 16)elasticsearch+hbase大年夜型搜刮体系架构
十一、CM+CDH集群管理 1)CM + CDH集群的装置 2)基于CM主机及各类办事组件的管理 3)CDH集群的设备和参数调优 4)CDH集群HA设备及集群升级 5)CM的监控管理 6)集群管理的留意事项 7)HUE实战详解
十2、 Impala 1)Impala简介和架构 2)Impala实战装置,架构,外部shell 3)Impala外部shell,存储分区,SQL 4)Impala SQL、hbase整合,JDBC、性能优化 5)Impala设备及其调优 6)Impala项目应用
十3、Oozie 1)Oozie入门简介 2)Oozie装置设备及其简单操作 3)hPDL说话进修及流程定义 4)oozie任务流设备及元数据库定义 5)oozie准时义务调剂和oozie API操作
十四、数据迁徙对象Sqoop 1)简介 和 设备Sqoop 2)Sqoop shell应用 3)Sqoop-import 4)Sqoop-export
十五、Flume分布式日记框架 1)flume简介-基本知识 2)flume装置与测试 3)flume安排方法 4)flume source相干设备及测试 5)flume sink相干设备及测试 6)flume selector 相干设备与案例分析 7)flume Sink Processors相干设备和案例分析 8)flume Interceptors相干设备和案例分析 9)flume AVRO Client开辟 10)flume 和kafka 的整合
十六、Zookeeper 开辟 1)zookeeper架构 2)zookeeper实战情况 3)zookeeper外部算法详解 4)Zookeeper java api开辟 6)Zookeeper完成SOA高可用架构框架 7)Netty 异步io通信框架 8)Zookeeper完成netty分布式架构的高可用 9)Zookeeper分布式锁完成
内存计算(spark)知识模块体系 一、 Redis缓存数据库 1).redis特点、与其他数据库的比较 2.若何装置redis 3.若何应用敕令行客户端 4.redis的字符串类型 5.redis的散列类型 6.redis的列表类型 7.redis的集合类型 8.若何应用java拜访redis【a.python拜访redis,scala拜访redis】
9.redis的事务(transaction) 10.redis的管道(pipeline) 11.redis耐久化(AOF+RDB) 12.redis优化 13.redis的主从复制 14.redis的sentinel高可用 15.twemproxy,codis实战 16.redis3.x集群装置设备
2、Kafka分布式队列体系 1)kafka是甚么 2)kafka体系构造 3)kafka设备详解 4)kafka的装置 5)kafka的存储战略 6)kafka分区特点 7)kafka的发布与订阅 8)zookeeper调和管理 9)java编程操作kafka 10)scala编程操作kafka 11)flume 和kafka 的整合 12)Kafka 和storm 的整合
3、Storm及时数据处理 1)Storm的根本概念 2)Storm的应用处景 3)Storm和Hadoop的比较 4)Storm集群的装置的linux情况预备 5)zookeeper集群搭建 6)Storm集群搭建 7)Storm设备文件设备项讲解 8)集群搭建罕见成绩处理 9)Storm经常使用组件和编程API:Topology、 Spout、Bolt 10)Storm分组战略(stream groupings) 11)应用Strom开辟一个WordCount例子 12)Storm法式榜样本地形式debug、Storm法式榜样长途debug 13)Storm事物处理 14)Storm消息靠得住性及容错道理 15)Storm结合消息队列Kafka:消息队列根本概念(Producer、Consumer、Topic、Broker等)、消息队列Kafka应用处景、Storm结合Kafka编程API
16)Storm Trident概念 17)Trident state 道理 18)Trident开辟实例 19)Storm DRPC(分布式长途调用)简介 20)Storm DRPC实战讲解 21)Storm和Hadoop 2.x的整合:Storm on Yarn 22)淘宝核心架构套件
23)Storm开辟实战: flume+Kafka+Storm+Hbase+redis项目实战,和多个案例
四、Scala 1)scala说冥器、变量、经常使用数据类型等 2)scala的条件表达式、输入输入、轮回等控制构造 3)scala的函数、默许参数、变长参数等 4)scala的数组、变长数组、多维数组等 5)scala的映照、元组等操作 6)scala的类,包含bean属性、帮助构造器、主构造器等 7)scala的对象、单例对象、伴生对象、扩大类、apply办法等 8)scala的包、引入、持续等概念 9)scala的特质 10)scala的操作符 11)scala的高阶函数 12)scala的集合 13)scala数据库连接
五、Spark2.0 core大年夜数据编程 1)Spark2.0简介 2)Spark应用处景 3)Spark和Hadoop MR、Storm的比较和优势 4)RDD 5)Transformation 6)Action 7)Spark计算PageRank 8)Lineage 9)Spark模型简介 10)Spark缓存战略和容错处理 11)宽依附与窄依附 12)Spark设备讲解 13)Spark集群搭建 14)集群搭建罕见成绩处理 15)Spark道理核心组件和经常使用RDD 16)数据本地性 17)义务调剂 18)DAGScheduler 19)TaskScheduler 20)Spark源码解读 21)性能调优 22)Spark和Hadoop2.x整合:Spark on Yarn道理 23) Spark Core核心编程 24)RDD内核架构概览 25)RDD的不合数据来源的创建方法详解 26)RDD的操作算子综述与本质分析(转换算子、行动算子) 27)经常使用操作算子的案例实战 28)RDD耐久化实战和Checkpoint 29)RDD共享变量和累加器的应用实战
30)RDD简单排序功能(优化之前WordCount法式榜样)和二次排序的实战
31)Spark实战Top N功能详解 32)Spark义务调剂流程全体架构分析详解 33)Spark义务划分流程全体架构分析详解(宽依附与窄依附、DAGScheduler源码分析)
34)Spark履行义务相干道理和源码分析(TaskScheduler、Executor、Task、Shuffle)
35)Spark实战之PageRank 36)性能优化与调优的分析
六、 Spark SQL 1.Spark RDD应用SQL实战 2.RDD转化为DataFrame数据框的方法详解 3.Spark DataFrame数据框操作实战 4.加载和保存数据操作(load与save) 5.JSON数据源实战案例 6.JDBC数据源实战案例 7.Hive数据源实战案例 8.Parquets数据源实战加载数据、主动分区揣摸、归并元数据 9.内置函数的实战案例 10.开窗函数的实战案例 11.Spark SQL UDF自定义函数实战 12.Spark SQL UDAF自定义聚合函数实战 13.Spark SQL 任务道理详解和Spark SQL 的源码分析 14.Hive on Spark
7、Spark Streaming及时计算 1)Spark Streaming和Storm比较讲解 2)Spark Streaming本质道理分析 3)Wordcount法式榜样的及时版本开辟 4)Spark Streaming和Spark Core外面context的不合 5)输入DStream和Receiver的讲解 6)不合输入源(Kafka、HDFS)的DStream操作实战 7)基于DStream的window滑动窗话柄战案例 8)基于DStream的updateStateByKey实战案例 9)基于DStream的transform实战案例 10)DStream的输入存储操作和核心函数foreachRDD实战 11)Spark Streaming的耐久化实战和Checkpoint 12)与Spark SQL结合应用实战案例 13)架构道理分析与性能优化
人工智能知识模块体系 一、说话机械进修 1)R说话简介,根本函数,数据类型 2)线性回归 3)朴实贝叶斯分类 4)决定计划树分类 5)k均值聚类 6)接洽关系规矩摸索 7)神经搜集
2、Mahout机械进修 1)简介为甚么应用它,它的前景 2)设备装置(hadoop2.x版本的)编译装置步调解释 3)推荐 4)分类 5)聚类
3、Python 1)简介Python和特点 2)Python的装置 3)Python根本操作(注释、逻辑、字符串应用等) 4)Python数据构造(元组、列表、字典) 5)应用Python停止批量重定名小例子 6)Python罕见内建函数 7)更多Python函数及应用罕见技能 8)异常 9)Python函数的参数讲解 10)Python模块的导入 11)Python中的类与持续 12)搜集爬虫案例 13)数据库连接,和pip装置模块 14)Mongodb基本入门 15)讲解若何连接mongodb 16)Python的机械进修案例
四、park MLlib机械进修 1)简介b 2)回归算法b 3)分类算法b 4)第四章 推荐体系b 5)第五章 聚类b
云计算知识模块体系 一、Docker 1)根本简介 2)vm docker 比较 3)docker根本架构简介 4)unfs cgroup namespace 5)过程虚拟化 轻量级虚拟化 6)docker 装置 7)docker 镜像制造 8)docker 经常使用敕令 9)docker 镜像迁徙 10)docker pipework 11)docker weave
2、虚拟化KVM 1)虚拟化简介,虚拟化实用处景等等
2)Qemu Libvirt & KVM 3)装置KVM, Qemu, Libvirt 4)QEMU-KVM: 装置第一个能上彀的虚拟机 5)Kvm虚拟机 nat,网桥基来源基本理 6)kvm虚拟机克隆 7)kvm虚拟机vnc设备 8)kvm虚拟机扩大磁盘空间 9)Kvm快照 10)Kvm 迁徙 11)Java,python,c说话编程控制kvm 12)构建本身的虚拟云平台
3、云平台OpenStack 1)openstack简介和模块基来源基本理分析 2)openstack多节点装置安排 3)Keystone基来源基本理 4)glance 5)Cinder 6)Swift 7)Neutron 8)Openstack api 二次开辟

七大年夜出色项目案例,让你真正学会怎样去应用大年夜数据技巧

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石友推荐体系:

互联网行业总是离不开社交搜集这个概念,不管是旗舰级其他facebook、LinkedIn,照样各类交友和微博网站,或多或少地表现着 SNS(社会搜集办事)的特点。为应用户能熟悉更多的同伙,社交网站常常供给“你感兴趣的人”、“你能够熟悉的人”、“直接存眷推荐”等。

石友推荐体系是基于Hadoop和MapReduce等一系列技巧,根据数据分析出一度石友关系和二度石友关系等复杂计算,分析出给每位用户最好推荐对象,并在用户下次登录体系时主动将成果推荐给对应的用户,展示对应推荐的石友,达到便应用户更广社交的目标。

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基于微博内容分析主题:

互联网微博不时辰刻产生大年夜量的数据,触及各个方面,假定要分析出比来人们最热中评论辩论的话题关键字,那么由人工来分析简直是弗成能完成的义务,由人工分析完成的成果也不用定精确的反应出成果,那么针对一时段微博内容分析互联网最热中评论辩论的话题技巧必弗成少。微博内容分析话题是基于Hadoop生态圈技巧和机械进修feature_extraction算法、TFIDF算法,根据不时辰刻产生的微博内容,完成热点词汇分析的技巧。

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电商日记分析:

电商日记分析是针对在互联网电商中每天产生的大年夜量用户拜访IP日记、用户登录状况日记、用户购买商品日记、用户浏览商品日记停止搜集分析,对用户停止IP地址,浏览习气、购买才能和地辨别布停止用户画像,分析出用户对每个商品页面的PV、UV,感兴趣商品,页面跳转率等一些列行动。更好的办事用户和商家,达到共赢的目标。

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基于朴实贝叶斯的渣滓邮件过滤体系:

随着互联网的高速生长,电子邮件在人们的生活中扮演的愈来愈重的角色,称为互联网上最重要,最普及的沟通对象之一,但是随之出生的渣滓邮件愈来愈众多,给互联网管理员和用户形成异常不须要的费事

朴实贝叶斯渣滓邮件过滤是基于邮件内容停止贝叶斯分类,分析内容事宜的相对产生概率,构造频率表,根据贝叶斯算法和拉普拉斯估计算法评价渣滓邮件概率的体系。

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音乐分类项目:

随着机械进修范畴的进步,其应用范围也愈来愈广大年夜,很多本来只能由人工耗时辛苦的任务,如今都有了更具弹性的选择。辨别音乐的种别就是个中之一 ,在音乐串流风行的现代,音乐供给者需求一套好的演算法来判读一首歌曲的种别,来尽可能符合个别听众的爱好,鼓励听众发掘新音乐。

音乐分类项目根据事后选好的音乐种别模型数据绘制不合音乐类其他spectrogram频谱图,将互联网上大年夜量要分析的音乐抽取不应时段对应的频谱图,应用傅里叶变换算法将时间域上的音频图拆成不合基准频率转换成对应的频域波形图,根据机械进修中的logistic regression算法计算对应的音乐分类,完成计算机代替身工沉重的休息,进步了效力。展示大年夜数据无所不克不及的强大年夜才能。

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商品推荐体系:

电子商务网站是特性化推荐体系重要地应用的范畴之一,亚马逊就是特性化推荐体系的积极应用者和推行者,亚马逊的推荐体系深刻到网站的各类商品,为亚马逊带来了至少30%的发卖额。不然则电商类,推荐体系无处不在。QQ,人人网的石友推荐;新浪微博的你能够感到兴趣的人;优酷,土豆的片子推荐;豆瓣的图书推荐;大年夜众点评的餐饮推荐;世纪佳缘的相亲推荐;天际网的职业推荐等。

商品推荐体系是基于协同过滤算法、基于内容推荐算法,根据不适用户对物品的评分来评测用户之间的类似性和雷同用户对爱好商批评分推荐类似商品,基于以上二者做出商品推荐。

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城市聪明交通项目:

城市中不时辰刻都邑产生海量数据,应用数据发掘、机械进修和可视化技巧,应用基于内存迭代的分布式计算框架Spark,对海量的卡扣数据停止多维度的分析,统计分析每个卡扣的流量,卡扣转化率,缉查布控,及时统计门路的拥堵情况等。

项目会应用真实的数据。智能交通项目中应用数据仓库,应用Spark SQL组合处理数据仓库中的数据,应用到Spark Streaming及时计算门路的拥堵情况和稽查查察查察布控,分析出的数据可以改进城市筹划,减缓交通拥堵,抓捕罪犯。

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尚私塾的卒业学员,大年夜多半都进了这些公司

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