价格与服务

大数据专业时长:

线上课程合计7个月。每周课上学习和课下练习时间约15小时。

线下课程合计5个月时间,每日授课8小时,自习2小时,每周50小时。合计学习时间:1100小时。

课程更新:

每周星期一上午9点更新本班课程。

开班日期:

每月20号开班

班主任监管:

每周班主任都会进行1V1跟踪和监管,督促学习,克服拖延症。

班型 价格 完整课程
内容
课程内容 班主任监
督和管理
2年内容
更新服务
作业批改 线上系统
答疑
现场招聘会 就业辅导 1V1服务 线下面授
辅导
视频班 5980元 × × × × × ×
线上辅导班 9980元 × ×
百战程序员高薪班 19980元需考试
入学,毕业学员
保底15万年薪
视频班

适合有自学能力者。我们提供最新录制的系统化视频(再加3年更新服务)和班主任学习监管,系统化程度高,学员只需跟着视频一步步学习即可从零基础直达高手。

线上辅导班

若发现自己自学能力不够,可补差价报线上辅导班。专人负责线上答疑辅导,普通学员也可以直面北京导师。完美解决了“辅导答疑”问题。

重点辅导班

对于需要转行,暂时无法辞职的学员,我们推荐“重点辅导班”。全程老师1对1服务,助力成功转行。

百战程序员高薪班

若发现自己需要好的学习氛围“极速提升”,可补差价报线下班。相当于免费学习了线上课程。线下面对面互动、学习氛围仍然是最佳的学习方式。需要强调的是,线下班保底薪15万,同时有严格的入学考试。

课程进度

同步更新尚学堂和百战程序员线下课程核心内容,掌握本套课程具备挑战20万年薪的技能(薪资以北上广深杭一线城市为准)。

严格到天的课程,班主任一对一监督学习情况。每天都是“干货满满”,让你学到High,七个月在家也能“脱胎换骨”。

注:线下课程的内容,请参考官方网站实时发布的内容。

第01周
预科和入门准备

周一:大数据相关知识点介绍
周二:机器学习相关知识点介绍
周三:linux操作系统安装
周四:linux集群准备
周五:提交学习心得和作业

第02周
HDFS理论基础

周一:hadoop介绍
周二:HDFS架构理论
周三:HDFS读写理论
周四:HDFS伪分布式安装
周五:提交学习新的和作业

第03周
HDSF完全分布式

周一:HDFS 命令
周二:HDFS 完全分布式
周三:HA 理论
周四:HA 配置属性解析
周五:提交学习新的和作业

第04周
HDFS的高可用和API

周一:HA 集群搭建
周二:HA 集群验证
周三:HDFS 基于java的api
周四:HDFS 文件类型
周五:提交学习新的和作业

第05周
mapreduce和YARN

周一:mapreduce介绍
周二:shuffle原理
周三:YARN 1.x 角色介绍
周四:YARN 2.x 原理介绍
周五:提交学习新的和作业

第06周
YARN集群和案例一

周一:YARN 2.x HA集群
周二:MR作业提交
周三:WordCount案例
周四:MR程序打包和运行
周五:提交学习新的和作业

第07周
mapreduce源码解析

周一:MR 客户端提交源码解析
周二:MR 资源调度源码解析
周三:MR map任务源码解析
周四:MR reduce任务源码解析
周五:提交学习新的和作业

第08周
mapreduce案例二

周一:天气案例
周二:好友推荐案例
周三:pagerank案例
周四:tf-idf 案例
周五:提交学习新的和作业

第09周
hive 和HQL

周一:hive介绍
周二:hive集群搭建
周三:hive DDL 语句
周四:hive DML语句
周五:提交学习新的和作业

第10周
Hive函数和案例

周一:Hive客户端
周二:Hive 函数介绍
周三:UDF和UDAF
周四:Hive 案例
周五:提交学习新的和作业

第11周
Hive高级和优化

周一:Hive 分区和分桶
周二:Hive 视图和索引
周三:Hive的授权模型
周四:Hive 的优化
周五:提交学习新的和作业

第12周
Hbase理论和分布式

周一:Hbase介绍
周二:数据模型
周三:Hbase架构设计
周四:Hbase分布式
周五:提交学习新的和作业

第13周
Hbase高级和优化

周一:Hbase 基于java的开发
周二:Hbase 表设计
周三:Hbase 性能优化
周四:Hbase和Mapreduce的整合
周五:提交学习新的和作业

第14周
ETL 和日志分析项目一

周一:Flume实操
周二:Sqoop 实操
周三:日志项目需求分析
周四:日志项目数据流程分析
周五:提交学习新的和作业

第15周
日志分析项目二

周一:SDK 代码开发
周二:项目数据收集
周三:项目数据清洗
周四:日志分析MR 思路设计
周五:提交学习新的和作业

第16周
日志分析项目三

周一:日志分析MR代码实现
周二:Hive 和Hbase整合
周三:用户浏览深度设计
周四:项目总计和拓展
周五:提交学习新的和作业

第17周
scala分布式语言

周一:scala语言介绍和基本语法I
周二:scala 数据类型和集合
周三:scala 函数和高阶函数
周四:scala 面向对象和特征
周五:提交学习新的和作业

第18周
spark介绍和RDD

周一:Spark介绍
周二:RDD 原理和深入
周三:RDD 转换算子和行动算子
周四:Spark案例 PV统计
周五:提交学习新的和作业

第19周
RDD 高级特性和任务调度

周一:Spark集群
周二:RDD 宽窄依赖
周三:Stage和 任务调度
周四:任务调度原理
周五:提交学习新的和作业

第20周
Spark源码解析

周一:Spark 广播变量和累加器
周二:Spark 资源调度源码解析
周三:Spark 任务调度源码解析
周四:Shuffle深入解析
周五:提交学习新的和作业

第21周
Spark的Shuffle

周一:Shuffle调优
周二:Spark 深入学习
周三:Spark 的WEB UI
周四:Spark配置参数详解
周五:提交学习新的和作业

第22周
Spark SQL详解

周一:Spark SQL介绍
周二:Spark SQL读取数据
周三:Spark SQL 算子
周四:Spark SQL 的UDF
周五:提交学习新的和作业

第23周
Spark SQL的高级和优化

周一:Spark SQL 案例
周二:Spark SQL 和Hive整合
周三:DataFrame 深入
周四:Spark SQL 案例二和优化
周五:提交学习新的和作业

第24周
SparkStreaming入门

周一:SparkStreaming 介绍
周二:SparkStreaming 处理数据
周三:SparkStreaming 算子讲解
周四:SparkStreaming 广播变量
周五:提交学习新的和作业

第25周
SparkStreaming深入

周一:Kafka原理br/> 周二:SparkStreaming 分析
周三:SparkStreaming 案例
周四:SparkStreaming 优化
周五:提交学习新的和作业

第26周
Spark MLlib机器学习

周一:R语言
周二:Spark MLlib介绍
周三:向量和特征
周四:多元线性回归
周五:提交学习新的和作业

第27周
Spark MLlib和算法二

周一:神经网络
周二:逻辑回归
周三:Kmeans算法
周四:PCA算法
周五:提交学习新的和作业

第28周
Spark MLlib和算法三

周一:微博营销案例
周二:决策树
周三:随机森林
周四:股票预测案例
周五:提交学习新的和作业

第29周
智慧交通项目一

周一:项目需求分析
周二:技术方案和模块设计
周三:代码实现一
周四:代码实现二
周五:提交学习新的和作业

第30周
智慧交通项目二

周一:项目资源优化
周二:项目并行度优化
周三:数据倾斜优化
周四:项目部署调试
周五:提交学习新的和作业

第31周
推荐系统项目

周一:推荐项目需求介绍
周二:推荐系统架构
周三:特征工程和训练集
周四:模型调优和发布
周五:提交学习新的和作业

第32周
云计算和KVM

周一:云计算介绍
周二:虚拟化原理
周三:KVM
周四:KVM虚拟网络详解
周五:提交学习新的和作业

第33周
云计算和OpenStack

周一:OpenStack介绍
周二:neutron3 深入
周三:Openstack 集群
周四:docker和镜像制作
周五:提交学习新的和作业

技术学到手,前途不限量

从技术小白,到IT牛人,你也许只差一步选择

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