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老汤大数据高级工程师课程

大数据的学习分为 5 个阶段，从零基础开始，先学习 Java SE、SQL、Linux 等基础，然后再开始学习 Hadoop、Spark、Flink 等大数据核心技术，课程中也安排了数十个阶段项目实战和 7 大综合项目实战。

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门课程

114097

人学习

课程总时长

老汤

讲师评分：5.0

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第一阶段：  大数据技术需要的基础

6门课程444600

主要包括 Java SE、SQL、Linux 三大基础，基础越扎实，后面学起来越快

  • 老汤大数据课程之计算机基础

    30节4小时17分钟
    课程目标：
    以下是老汤大数据课程体系的介绍，课程咨询请加 QQ 群：574185645

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    • 老汤大数据课程之Java入门基础

      40节8小时34分钟
      课程目标：
      本课程讲解的是 Java 编程语言 (以Java 11为版本) 的基础语法知识，包括的内容主要有如下几个方面：Java 的发展史以及其 Write Once Run Everywhere 的特性的讲解Java 11 和

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      • 老汤大数据课程之Java面向对象

        175节41小时44分钟
        课程目标：
        本课程主要是讲解 Java 的面向对象的编程技术，主要是从 Java 的面向对象的以下三大特点来详细讲解的：封装性继承性多态性本课程包含的面向对象的细分知识点包括但不限于：类和对象、private 封装属性、类的内存表示

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        • 老汤大数据课程之Java高级功能

          156节31小时25分钟
          课程目标：
          本课程是 Java 课程体系中的很重要的一个模块，主要讲解的是 Java 中常用的高级功能。包括：集合框架与基本算法IO多线程在集合框架中我们讲解了各种常用的集合类：数组、ArrayList、LinkedList、Has

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          • 老汤大数据课程之SQL

            98节19小时59分钟
            课程目标：
            课程是基于数据库 Oracle 11g 来讲解 SQL 语言课程内容的组织结构如下：

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            • 老汤大数据课程之Linux基础

              114节17小时31分钟
              课程目标：
              本课程的目标不是想让你称为 Linux 专家，而是让你学习大数据领域中基础的 Linux 知识。学习的都是一些基本的命令，学习这些命令就可以开始大数据的学习了。本门课程主要讲解了：Centos 7 虚拟机的安装和配置Li

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              第二阶段：  大数据技术入门

              3门课程90300

              从思想上和技术上入门大数据技术，主要学习 Hadoop 3

              • 老汤大数据课程之集群和开发环境

                22节3小时18分钟
                课程目标：
                本课程的目的是想让学习 "老汤大数据系列课程" 的同学学习在学习过程中搭建集群需要的基本环境以及开发环境。搭建集群需要的基本环境包括：准备 3 台虚拟机修改主机名配置无密钥登录安装 FileZilla ftp 工具安装

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                • 老汤大数据课程之 Hadoop 3

                  134节16小时19分钟
                  课程目标：
                  课程从下面的四个方向讲解大数据技术 Hadoop :大数据技术思想入门分布式存储之 HDFS分布式计算之 MapReduce 和 YarnHadoop 2

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                  • 老汤大数据课程之Zookeeper

                    31节5小时28分钟
                    课程目标：
                    本课程我们详细讲解大数据领域中分布式协调技术 - Zookeeper我们从以下内容中学习 Zookeeper ：Zookeeper 单机版本的安装和使用Zookeeper 数据模型分布式安装 ZookeeperJava

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                    第三阶段：  大数据技术核心

                    8门课程471000

                    主要讲解大数据行业中离线批处理技术，包括但不限于 Spark、HBase、Hive 等。学完你就可以胜任大数据企业中的离线批处理的工作

                    • 老汤大数据课程之Scala

                      167节24小时13分钟
                      课程目标：
                      在编程领域中，主要有三种编程思想，分别是：面向过程编程、面向对象编程以及函数式编程。函数式编程的可读性和简洁性是其他编程模式所不能比拟的，函数式编程也是编程语言的趋势。那么，Scala 编程语言是面向对象编程和函数式编程

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                      • 老汤大数据课程之Spark核心技术

                        175节32小时34分钟
                        课程目标：
                        Spark 是现在非常流行、使用范围最广泛的大数据分布式计算技术，是做大数据开发必备的一项技能。本课程主要是由浅入深的讲解 Spark 核心知识点，内容如下：一、Spark 集群和开发环境的搭建二、站在 high lev

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                        • 老汤大数据课程之 Spark SQL

                          75节15小时47分钟
                          课程目标：
                          Spark SQL 是 Spark 在结构化数据处理领域中的一项技术，我们可以通过 Spark SQL 使用 SQL 语言来处理分析大数据，从而降低对大量数据处理以及分析的门槛。对于熟悉 SQL 语言的同学，学习 Spa

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                          • 老汤大数据课程之Spark内核原理

                            29节3小时55分钟
                            课程目标：
                            本门课程深入到 Spark 的内核，讲解 Spark 核心中重要的四个方面：Spark 序列化机制Spark 内存管理Spark 存储管理Spark shuffle 管理

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                            • 老汤大数据课程之 HBase

                              75节16小时5分钟
                              课程目标：
                              分布式文件系统 HDFS 不支持随机读写，而 HBase 则是基于 HDFS 的，并且可以支持随机读写。本课程从如下三个方向来讲解 HBase ：核心原理高阶实战阶段实战

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                              • 老汤大数据项目实战之地图切片系统

                                57节11小时21分钟
                                课程目标：
                                本项目是大数据在GIS系统中的一个很典型的应用，GIS系统的数据量是巨大的，传统的技术根本分析处理不动，这个时候我们需要借助大数据的技术来分布式的处理GIS系统中的大量的数据，从而实现我们的业务。这个项目使用的技术包括：

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                                • 老汤大数据课程之 SQL On Hadoop

                                  88节20小时2分钟
                                  课程目标：
                                  本课程讲解了基于 Hadoop 之上的 SQL 解决方案，包括：Spark SQL、Hive 以及 Impala。本课程还包括了大数据组件可视化组件 Hue 和大数据应用调度技术组件 Oozie

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                                  • 老汤大数据项目实战之球员价值分析系统

                                    23节6小时53分钟
                                    课程目标：
                                    本课程使用大数据技术来实现分析篮球球员的价值。使用到的技术包括：HDFS + Hive + Spark + Zeppline本课程是大数据分析方向的课程，本课程给你演示了企业中是怎么使用大数据技术对数据进行分析的。学习完

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                                    第四阶段：  大数据实时流处理技术

                                    7门课程254880

                                    掌握大数据企业中的实时流处理的核心技术，学完你就可以胜任大数据企业中的实时流处理的工作

                                    • 老汤大数据课程之 Flume

                                      5节47分钟
                                      课程目标：
                                      Flume 是大数据领域中收集数据的技术，一般作为实时技术栈的数据源技术，Flume 也是从事大数据相关工作的必备技术本课程用三个实战例子来讲解分布式数据收集技术 Flume。使得你可以使用 Flume 来收集数据。

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                                      • 老汤大数据课程之 Kafka

                                        9节59分钟
                                        课程目标：
                                        Kafka 不仅在大数据领域使用广泛，在 Java WEB 领域使用的也是非常的频繁，所以对于一个使用 Java 语言开发的程序员来说，Kafka 也是必须学习的一项技能。本课程带你深入的学习 Kafka 的一些基本概念

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                                        • 老汤大数据课程之 Spark Streaming

                                          70节8小时6分钟
                                          课程目标：
                                          本课程从以下 4 个方面来讲解 Spark Streaming ：一、编程模型：讲解了 DStream 原理以及常用 API 的使用二、性能与稳定：讲解了如何提高 Spark Streaming 程序的性能和稳定性三、容

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                                          • 老汤大数据课程之 Storm

                                            13节2小时32分钟
                                            课程目标：
                                            Storm 作为以前使用非常广泛的实时流解决方案，其实时性做的非常的棒，这个也是它为什么使用广泛的原因。但是，现在的实时流解决方案越来越多，比如现在的 Flink 和 Spark Streaming 的使用就已经超越了

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                                            • 老汤大数据之 Flink Streaming 核心编程

                                              115节21小时41分钟
                                              课程目标：
                                              本课程的四大特色：(1) 案例驱动(2) 手写代码(3) 原理精辟(4) 实战丰富本课程内容如下：

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                                              • 老汤大数据项目实战之大数据平台建设

                                                55节12小时39分钟
                                                课程目标：
                                                本课程先介绍了传统数据仓库和大数据数据仓库之间的区别，然后引出了大数据平台的架构。然后我们从以下三个方向介绍了大数据平台：一、Batch ETL：离线数据处理二、Streaming ETL ：实时数据处理三、CDH 大数

                                                课程大纲

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                                                • 老汤大数据项目实战之网站流量分析系统

                                                  81节24小时4分钟
                                                  课程目标：
                                                  网站分析好比网站的温度计，不断检测和监控着网站的在线健康状况。它是一种研究并提升在线体验的方法，没有网站分析，您将会像无头苍蝇一样盲目。您将如何判断搜索引擎营销在捕捉潜在受众上是否有效甚至充分，如何判断在社会媒体口碑建设

                                                  课程大纲

                                                    免费试看

                                                  第五阶段：  大数据 + AI

                                                  11门课程122460

                                                  学完这个阶段你可以胜任基于 Spark 的大数据人工智能的工作，大数据 + AI 是趋势

                                                  • [老汤-人工智能]机器学习一之数学基础

                                                    18节4小时
                                                    课程目标：
                                                    本课程学习机器学习需要的两个数学基础知识：微积分、线性代数微积分基础包括：1、无穷和极限2、导数3、可导函数求导4、复合函数求导5、偏导数6、函数极值点求解线性代数主要讲解了机器学习需要的矩阵知识，包括：1、矩阵以及特殊

                                                    课程大纲

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                                                    • [老汤-人工智能]机器学习二之线性回归视频课程

                                                      19节4小时6分钟
                                                      课程目标：
                                                      从一元线性回归和多元线性回归两个算法讲解线性回归的算法原理并且讲解使用梯度下降算法求解线性回归的代价函数的最优值分别讲解了批量梯度下降算法、随机梯度下降算法以及小批量梯度下降算法的原理、区别等【老汤人工智能】机器学习课程

                                                      课程大纲

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                                                      • [老汤-人工智能]机器学习三之逻辑回归算法视频课程

                                                        11节2小时11分钟
                                                        课程目标：
                                                        这门课程是算法原理课，讲解机器学习中分类算法(也就是逻辑回归算法)，还讲解了解决机器学习的过拟合问题【老汤人工智能】机器学习课程体系分为三部分：机器学习一之数学基础(https://edu.51cto.com/cours

                                                        课程大纲

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                                                        • [老汤-人工智能]机器学习四之模型调试视频课程

                                                          7节1小时18分钟
                                                          课程目标：
                                                          这门课是算法原理课，讲解机器学习中怎么来评估模型、测试模型以及怎样定位模型问题等【老汤人工智能】机器学习课程体系分为三部分：机器学习一之数学基础(https://edu.51cto.com/course/14792.ht

                                                          课程大纲

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                                                          • [老汤-人工智能]机器学习五之SVM算法视频课程

                                                            6节1小时41分钟
                                                            课程目标：
                                                            这门课是算法原理课，讲解机器学习中应用很广泛的支持向量机算法(即SVM算法)【老汤人工智能】机器学习课程体系分为三部分：机器学习一之数学基础(https://edu.51cto.com/course/14792.html

                                                            课程大纲

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                                                            • [老汤-人工智能]机器学习六之Spark项目实战一

                                                              31节4小时14分钟
                                                              课程目标：
                                                              这个课程以一个项目来讲解Spark中怎么使用线性回归、逻辑回归以及SVM等算法模型。项目主要是预测航班的延迟时间，项目是按照如下的流程来讲解：在数据转换中，也详细讲解了Spark中的StringIndexer、OneHo

                                                              课程大纲

                                                                免费试看

                                                              • [老汤-人工智能]机器学习七之决策树算法视频课程

                                                                13节2小时37分钟
                                                                课程目标：
                                                                这门课是算法原理课，讲解机器学习中决策树算法，以及基于决策树的回归树算法、提升树算法以及梯度提升算法等算法【老汤人工智能】机器学习课程体系分为三部分：机器学习一之数学基础(https://edu.51cto.com/co

                                                                课程大纲

                                                                  免费试看

                                                                • [老汤-人工智能]机器学习八之Spark项目实战二

                                                                  32节4小时
                                                                  课程目标：
                                                                  这个课程以一个项目来讲解Spark中怎么使用决策树、提升树以及随机深林等算法模型的使用方法。项目主要是对运动数据的分类，项目是按照如下的流程来讲解：在数据转换中，也详细讲解了在机器学习中缺失值的探索与正确处理。在模型的评

                                                                  课程大纲

                                                                    免费试看

                                                                  • [老汤-人工智能]机器学习九之非监督算法

                                                                    12节1小时42分钟
                                                                    课程目标：
                                                                    这门课是算法原理课，讲解机器学习中非监督类型的算法，包括：聚类算法(K-Means算法)以及PCA降维算法【老汤人工智能】机器学习课程体系分为三部分：机器学习一之数学基础(https://edu.51cto.com/co

                                                                    课程大纲

                                                                      免费试看

                                                                    • [老汤-人工智能]机器学习十之Spark项目实战三

                                                                      20节3小时9分钟
                                                                      课程目标：
                                                                      这个课程讲解了一个End To End的机器学习的项目是什么样的，项目的架构图如下：项目分为三个大模块：1、离线批处理：主要是使用KMeans算法训练聚类模型2、实时流预测处理：利用离线批处理生成的聚类模型实时对uber

                                                                      课程大纲

                                                                        免费试看

                                                                      • [老汤-人工智能]机器学习十一之Spark推荐系统

                                                                        20节5小时3分钟
                                                                        课程目标：
                                                                        本课程的目的是使得同学们学习大数据领域中的推荐系统课程内容从两部分讲解推荐系统：第一部分讲解的是推荐系统需要的算法及其推导，内容如下：1、基于内容的推荐系统2、协同过滤的核心概念3、基于用户的协同过滤和基于产品的协同过滤

                                                                        课程大纲

                                                                          免费试看

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