尚學堂開班提醒
這，只是他們的起步薪水！
我們2018年統計，僅是學員畢業后進入京東（135）人，阿里（41）人，百度（53）人，
今日頭條（78）人，騰訊（71）人等等
他們的 月薪普遍超過2萬，成長為技術大牛、CTO、 成功創業等的尚學堂學長，層出不窮！
最高薪資月薪 38000元
平均月薪 24550元
平均年薪 25.4萬
最高薪資月薪 31000元
平均月薪 27550元
平均年薪 28.5萬
最高薪資月薪 35000元
平均月薪 24550元
平均年薪 23.5萬
最高薪資月薪 50000元
平均月薪 21550元
平均年薪 23.5萬
最高薪資月薪 34000元
平均月薪 21550元
平均年薪 23.5萬
以上統計的，僅是學員畢業后首份工作的基本薪資，且不包含績效、獎金、補助等各項福利。
點擊查看，連續8期全部就業名單 >>不負春光，和學習戀愛
前沿課程+雄厚師資+變態管理=高薪大數據人才屢創新高
這，就是尚學堂大數據學院
2019，歡迎您來，大牛師資帶你嘗嘗大數據的甜頭！
肖斌老師 大數據學院院長
從事3年多的Hadoop開發和維護工作。擅長基 于Hadoop的海量數據平臺的搭建，TB級數據的 處理和基于Hadoop的開發和集群的維護。擅長 機器機器學習，掌握各種機器學習開發庫 （Mahout，spark mllib，tensorflow等）。
周志壘老師 大數據學院教學總監
10年企業工作經驗，3年大數據教學經驗。參與進出口銀行，建行，四川農商行，民生銀行相關數據分析、大數據平臺建設。先后服務飛機租賃融資公司，歌華，聯通，移動等多行業的數據分析
吳百豹老師 大數據資深講師
北京郵電研究生畢業，原清華同方下子公司大數據部門經理。多年軟件開發和大數據開發經驗。多年企業內部大數據培訓經歷。《spark從零到精通》系列視頻創作者。
連鵬舉老師 大數據資深講師
從事大數據工作多年，具有豐富的專業知識，熟練使用Oracle，Mysql，PostgreSql數據庫，熟悉Struts2，Hibernate，Spring，SpringMVC，Mybatis等主流Java開源框架以及Hadoop，Kafka，Hive，HBASE Storm，Spark等
賈振鋒老師 大數據資深講師
四年項目開發及教育培訓行業經驗，曾任職于中科軟科技技術有限公司等知名企業，負責及參與開發多項大型項目。教學思路清晰，授課風格深受廣大同學喜愛。
焦潤老師 大數據資深講師
多年JAVAEE開發經驗，多年的大數據開發，對大數據領域中的常用框架hadoop、hive、flume、kafka、storm、spark等有豐富的實戰經驗和研究，擅長從海量數據中結合業務梳理出計算模型。熟悉企業虛擬化技術。
大數據174.35G視頻 / 685套課后作業 / 北京1500家企業面試題
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智慧交通是指在交通領域中充分運用大數據、云計算、互聯網、機器學習、等技術，通過高新技術匯集交通信息，對交通管理、交通運輸、公眾出行等等交通領域全方面以及交通建設管理全過程進行管控支撐，使交通系統在區域、城市甚至更大的時空范圍具備感知、互聯、分析、預測、控制等能力，以充分保障交通安全、發揮交通基礎設施效能、提升交通系統運行效率和管理水平，為通暢的公眾出行和可持續的經濟發展服務。
天網搜車，智能研判，軌跡分析，套牌分析，稽查布控，跟車分析，晝伏夜出，統計分析等15大模塊。
hdfs +spark +kafka +flume + spark Streaming +spark MLlib+redis
日志分析項目是以數據為驅動，關注電商運營每一個環節，貫穿不同運營階段，隨時發現運營問題，調整運營計劃。一般來說電商平臺每天會產生100G到50T左右的日志數據。有了海量的數據就可以挖掘出有價值的決策依據。
用戶分析，流量分析，活動效果分析，渠道分析和訂單分析等8八模塊
nginx + HDFS+ mapreduce +Hive+hbase +spark +flume +sqoop+mysql +D3
大型網絡游戲每天會產生10G—100G的數據，通過大數據分析可以幫助追蹤注冊轉化率數據、快速定位注冊刷號行為。通過對關卡的訪問數，成功率，失敗原因進行分析，來合理調整難易度。游戲生產虛擬物品，而不是印鈔。您需要找到玩家在不同階段對哪類物品有最強依賴，才能刺激痛點策劃拉收。
玩家在線分析，等級分析，任務難度分析，收入分析，虛擬消費分析等7大模塊。
linux+hdfs+spark+mapreduce+hive+hbase。
推薦系統是利用 大數據和數據挖掘技術向客戶提供商品信息和建議，幫助用戶決定應該購買什么產品，模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程。個性化推薦是根據用戶的興趣特點和購買行為，向用戶推薦用戶感興趣的信息和商品。
清洗數據，構建訓練集，訓練模型，評估模型，推薦APP等
hdfs +hive +hbase +kafka +spark +spark MLlib+ python+redis +dubbo
廣告分析是指用大數據來分析和測定廣告促進商品或勞務銷售的效果。可以檢驗廣告目標是否正確、廣告媒體運用是否得當、廣告分布時間與頻率是否適宜、投入的廣告費用是否合理等，從而進一步檢驗出廣告決策是否正確、廣告創意設計是否需要改進等。廣告分析，能較客觀地測定廣告效果所取得的效益，提高廣告主對廣告的信心，也有利于廣告公司的業務發展。
聯盟廣告分析項目-項目模塊：這塊沒有提供文案
nginx + HDFS+ mapreduce +Hive+hbase +spark +flume +sqoop+mysql +D3
其他培訓機構一直在模仿我們的項目，卻講不明白項目的思路，大數據實戰項目，思路還是原裝的好
第一階段
1、學員可以自主選擇 2.5個月 或者 5.5個月 的J2EE課程，學完該階段考試合格進入大數據階段！
2、有基礎學員可以直接參加考試，合格直接進入大數據階段。
3、在職學員可直接進入周末班。每月一班隨到隨學。
第二階段
linux和高并發
第二階段
linux和高并發
第二階段
linux和高并發
操作系統概述
Linux內核與GNU介紹
Linux發行版介紹
虛擬化安裝centos
虛擬網絡編輯器
規劃多主機網絡通信
虛擬化管理快照與克隆
SSH客戶端使用與配置
Linux命令行原理
help內部命令幫助
man命令8種幫助手冊
df/du文件系統分析
文件系統HFS規范
文件系統管理命令
bash的{}、$擴展
文件內容預覽命令
管道的使用
基于管道的文件游標預覽
日志文件追蹤
vi命令的快捷操作
vi命令的編輯模式
vi命令的末行模式
awk腳本案例：統計報表
grep檢索文件
正則表達式
文本分析命令cut
文本分析命令sort
文本分析命令wc
文本分析命令sed
sed案例：正則和s命令另類使用
文本分析命令awk
系統服務配置文件
用戶管理
組管理
權限管理
案例：多用戶角色資源綁定
網絡管理
進程管理
后臺服務管理
操作系統軟件安裝原理
源碼編譯安裝及原理
RPM包管理機制原理
RPM的查詢、安裝、卸載
YUM倉庫原理
YUM本地、局域網倉庫源配置
案例：維護多個YUM源
YUM安裝中文幫助文檔
shell原理、命令原理
shell解釋器的4種腳本執行方式
shell函數、內部命令、外部命令總結
文件描述符與重定向
輸出重定向的6種方式
輸入重定向的4種方式
案例：重定向http協議到網站請求主頁
條件表達式
本地、局部變量
位置、特殊變量
父子進程、環境變量
linux中for進程原理
管道的子進程執行原理
引用、命令替換擴展
命令狀態與邏輯判斷
算數表達式及bash擴展
shell腳本：用戶管理
shell腳本：文件管理
shell腳本：增強for循環遍歷文件
shell腳本：游標for循環遍歷文件
shell腳本：重定向while循環遍歷文件
shell腳本：管道+while循環遍歷文件
bash解釋器的7中命令擴展總結
流程控制語句&bash詞的拆分擴展
高并發及解決方案概述
TCP/IP協議：應用層
TCP/IP協議：傳輸控制層
TCP/IP協議：TCP協議/報文/三次握手
TCP/IP協議：網絡層
TCP/IP協議：路由表和IP協議原理
TCP/IP協議：鏈路層
TCP/IP協議：ARP協議及交換機原理
四層負載均衡LVS拓撲
NAT網絡原理
LVS的DNAT模式分析
LVS的DR模式分析
LVS的TUN模式分析
LVS的靜態調度算法
LVS的動態調度算法
內核配置ARP協議
LVS的命令講解
高可用概述
健康檢查及故障遷移策略
分布式選主策略
keepalived原理
keepalived配置文件詳解
基于keepalived的高可用LVS
高可用驗證
后端健康檢查驗證
LVS的DR模式實驗搭建
單點性能壓力下的面向服務開發理論
反向代理服務器原理
Nginx介紹
Nginx和Apache的httpd對比
IO的阻塞模型和異步非阻塞模型
Nginx角色框架原理
Nginx的內核參數配置
Nginx的內核sendfile零拷貝原理
Nginx的TCP配置
Nginx的虛擬服務器原理
Nginx的location匹配規則
Nginx的自動索引
Nginx的反向代理服務器配置
Nginx的upstream負載均衡配置
Nginx的DNS負載均衡配置
Nginx負載均衡下數據一致性解決方案
Session一致性問題
Session復制
Session共享
Session同步
Memcached的緩存
K-V格式緩存
Tomcat和Memcache
緩存服務器
第三階段
Hadoop生態體系
第三階段
Hadoop生態體系
第三階段
Hadoop生態體系
第三階段
Hadoop生態體系
第三階段
Hadoop生態體系
第三階段
Hadoop生態體系
1T文件處理
Hadoop歷史
Hadoop架構
NameNode講解
SecondaryNameNode講解
DataNode與副本防治策略
HDFS權限
HDFS安全模式
HDFS文件上傳流程
hadoop完全分布式集群搭建
hadoop3新特性
NameNode的Federation
NameNode-HA
NameNode-HA集群搭建
NameNode-HA手動切換
NameNode-HA自動切換
java客戶端操作HDFS
HDFS讀文件流程
MapReduce簡介與原語
MapReduce執行流程
二次排序
MapReduce作業提交流程
MapReduce作業執行流程
YARN-ResourceManager-HA搭建
運行自帶的wordcount程序
手寫wordcount程序
偽分布式集群搭建
MapReduce作業提交流程源碼解析
作業切片計算的源碼解析
MapTask輸入方式的源碼解析
MapTask執行流程源碼解析
MapTask輸出方式的源碼解析
MapTask環形緩沖區源碼解析
RedueTask的shuffle源碼解析
ReduceTask分組的源碼解析
ReduceTask輸出的源碼解析
天氣案例需求分析
天氣案例映射為MR原語
天氣案例鍵值對設計
天氣案例排序比較器分組比較器設計
天氣案例開發和運行
好友推薦需求分析
好友推薦映射為MR原語
好友推薦鍵值對設計
好友推薦開發和運行
PageRank簡介及算法介紹
PageRank映射為MR原語
PageRank鍵值對設計
PageRank編碼和運行
TFIDF簡介及算法
TFIDF映射為MR原語
TFIDF鍵值對設計
TFIDF編碼和運行
itemCF簡介及算法
hive的介紹
數據倉庫概念講解
數據倉庫與數據庫區別
Hive的架構原理
Hive元數據講解
Hive的使用場景
Hive的優缺點
Hive的執行引擎
Hive操作符
linux環境下mysql安裝
mysql登錄權限修改
Hive三種安裝搭建模式
Hive元數據存儲到mysql
基于內存數據庫模式搭建
基于遠程數據庫模式搭建
基于遠程數據庫服務搭建
Hive配置文件講解
Hive命令操作
Hive基礎數據類型
Hive復雜數據類型
Hive數據類型轉換
Hive創建數據庫
Hive創建表三種方式
Hive創建管理表
Hive創建外部表
Hive數據讀取規則Row Format
Hive語法解析
Hive數據讀取規則 Serde
Hive靜態分區管理
Hive動態分區管理
Hive刪除表
Hive修改表
Hive分桶表管理
Hive視圖
Hive索引
itemCF編碼和運行
Hive從本地加載數據
Hive從hdfs加載數據
Hive通過查詢插入數據
Hive插入數據到指定目錄
Hive insert values插入
Hive事務管理
Hive事務特性
Hive事務配置
Hive修改數據
Hive全表查詢
Hive條件查詢
Hive分組查詢
Hive運算符
Hive內置函數
Hive自定義函數
Hive表連接
Hive排序方式
Hive嵌套查詢
Hive命令行方式
Hive元數據管理
Hiveserver2講解
Hive beeline客戶端講解
Hive JDBC操作
Hive參數
Hive變量
Hive腳本運行方式
Hive GUI方式
Hive授權模式
Hive Legacy Mode
Hive 基于SQL標準授權模型
Hive 基于元數據授權模型
Hive角色管理
Hive授權命令
Hive回收權限命令
Hive刪除數據
Hive清空數據
Hive存儲壓縮管理
Hive列式存儲
Hive行式存儲
Hive textfile
Hive sequencefile
Hive orc file
Hive parquet file
Hive map端輸出
Hive reduce端輸出
hbase介紹
NoSQL介紹
Hbase特點
Hbase存儲數據結構
Hbase數據模型
Hbase表結構介紹
Hbase架構圖
Hbase角色
Hbase內存結構介紹
Hbase存儲數據結構LSM樹
Hbase standalone模式安裝
Hbase 完全分布式安裝
Hbase 高可用
Hbase搭建注意
Hbase基本命令
Hbase DDL命令
Hbase DML命令
Hbase命名空間命令
Hbase寫數據流程
Hbase讀數據流程
Hbase創建表
Hbase刪除表
Hbase插入數據
Hbase更新數據
Hbase刪除數據
Hbase獲取一條數據
Hbase獲取某個范圍的數據
Hbase過濾器
Hbase與MR集成
Hbase與hive集成
Protobuffer講解
Protobuffer安裝
Protobuffer配置基本類型
Protobuffer配置集合類型
Protobuffer生成Java類
Hbase讀取Protobuffer生成的類
Hbase壓縮存儲
Flume日志收集工具
Flume agent架構
Flume組件
Flume集群講解
flume不同架構介紹
flume安裝
flume配置信息
flume單臺安裝
flume集群安裝
flume高可用講解
Avro source
Thrift source
Exec source
Spooling directory source
Kafka source
Netcat source
自定義Source
Source的分類
Hdfs sink
Hive sink
Hbase sink
Avro sink
Thrift sink
Logger sink
Kafka sink
自定義Sink
Sqoop簡介
ETL講解
Sqoop架構圖
Sqoop架構設計
Sqoop版本介紹
Sqoop導入
Sqoop導出
Sqoop安裝
Sqoop導入數據到hdfs
Sqoop導入數據到hive
Sqoop導入數據到hbase
Sqoop通過查詢語句到hdfs
Sqoop導出數據到mysql
導出配置
Hdfs配置
Hbase配置
分布式協調框架
Zookeeper背景與介紹
分布式zookeeper環境及安裝
Zookeeper源語命令操作
關于節點類型、版本、元數據信息的意義
Zookeeper 的api 環境java操作集群演示
事件注冊與節點的變更
基于zookeeper的分布式協調案例
ElasticSearch的現狀與前景
Lucene框架與倒排索引原理
Lucene框架在el search搜索引擎中的作用
ElasticSearch全分布式特性
ElasticSearch的環境要求與安裝
Curl命令與rest風格的使用
Api搜索項目演示1
Api搜搜項目演示2
國內外大數據平臺介紹
Cloudera產品介紹
什么是CDH
什么是cloudera manager
什么是cloudera manager service
cloudera manager框架原理
集群基礎設施配置
純手工安裝cloudera manager
cloudera manager部署CDH
cloudera manager管理主機
cloudera manager管理集群
cloudera manager管理服務
cloudera manager管理實例
cloudera manager管理配置
cloudera manager管理監控
cloudera manager管理資源
service的dashboard
Hue介紹
Hue安裝
Hue的HDFS管理與使用
Hue的YARN管理與使用
Hue的HIVE管理與使用
Hue的Oozie管理與使用
Hue的metadata管理與使用
Hue的用戶管理與使用
Impala介紹
內存計算與MR,SPARK計算的比較
impala框架角色講解
impala的安裝
impala的命令行使用
impala的命令參數詳解
impala的內部命令詳解
service圖表使用
service圖表創建
第四階段
Spark生態體系
第四階段
Spark生態體系
第四階段
Spark生態體系
第四階段
Spark生態體系
第四階段
Spark生態體系
Scala背景介紹
Scala語言六大特性
Scala下載安裝配置
Scala IDE開發Scala配置
IDEA 開發Scala配置
Scala類型推斷機制
Scala數據類型
Scala基本語法
Scala類和對象
Scala 循環、判斷
Scala函數定義
Scala遞歸函數
Scala默認值函數
Scala可變參數函數
Scala匿名函數
Scala嵌套函數
Scala偏應用函數
Scala高階函數
Scala柯里化函數
ScalaActor通信模型
Scala String操作
Scala Array 操作
Scala可變數組操作
Scala List 操作
Scala 可變列表操作
Scala Set 操作
Scala 可變Set操作
Scala map 操作
Scala 可變map操作
Scala 元組操作及要點
Scala伴生類
Scala伴生對象
Scala樣例類
Scala樣例類案例
Scala Trait要點
Scala Trait 案例
Scala match匹配
Scala隱式值操作
Scala隱式參數操作
Scala隱式函數操作
Scala隱式類操作
Spark技術介紹
Spark技術站詳解
Spark演變歷史
Spark與MR的區別
Spark 基于eclipse配置
Spark基于IDEA配置
Spark運行模式介紹
Spark集群搭建
Spark配置選項詳解
Spark Pi 任務提交運行
Spark客戶端搭建
Spark編程核心RDD
SparkRDD原理及使用
RDD結構及注意點
RDD五大特性
RDD彈性原理
RDD分布式原理
RDD容錯原理
coalesce算子使用
zip,zipWithIndex使用
map算子使用
flatMap算子使用
filter算子使用
sample算子使用
reduceByKey算子使用
SortByKey算子使用
Join、union算子使用
Cogroup算子使用
distinct,使用
repartition算子使用
Foreach算子使用
Take算子使用
SaveAsTextFile使用
Count算子使用
Take算子使用
Collect算子使用
First算子使用
CountByKey使用
CountByValue使用
Reduce使用
持久化數據級別分類
持久化算子cache使用
Cache要點注意事項
持久化算子persist使用
Persist要點注意事項
持久化算子Checkpoint
Checkpoint執行流程
Checkpoint注意事項
Checkpoint使用優化
Spark任務提交參數詳解
Standalone-client模式原理
Standalone-client模式流程詳解
Standalone-cluster模式原理
Standalone-cluster模式流程詳解
Yarn-client模式原理
Yarn-client模式流程詳解
Yarn-cluster模式原理
Yarn-cluster模式流程詳解
Client模式提交命令和特點
Cluster模式提交命令和特點
Spark-ClusterManager
Spark-Driver
Spark-Master
Spark-Worker
Spark-Executor
Spark-線程池
Spark-Application
Spark-job
Spark-Stage
SparkRDD窄依賴
SparkRDD寬依賴
SparkStage切割劃分
SparkStage計算模式
Pipeline管道數據落地
Stage并行度劃分
提高Stage并行度方式
Spark-task
任務調度角色劃分
資源調度角色劃分
Spark資源調度過程
Spark任務調度過程
SparkDAG有向無環圖
粗粒度資源申請特點
細粒度資源申請特點
Spark推測執行機制
Spark pv,uv案例
Spark WordCount案例
Spark二次排序案例
Spark分組取topN案例
Spark分組取topN優化
Spark處理數據思路轉換
MasterHA高可用配置
MasterHA搭建注意點
廣播變量及注意事項
累加器及注意事項
自定義累加器
版本對比變化
Spark-WebUI詳解
Spark日志查看
Pipeline計算模式驗證
歷史日志服務器配置
MasterHA高可用原理
SparkShuffle概念
Spark-HashShuffle普通機制
Spark-HashShuffle優化機制
Spark-SortShuffle普通機制
Spark-SortShufflebypass機制
HashShuffle執行流程詳解
SortShuffle執行流程詳解
HashShuffle與SortShuffle對比
Shuffle文件尋址詳解
Spark oom問題處理
Spark統一內存管理劃分
Shark原理分析
SparkSQL原理分析
SparkSQL演變過程
DataFrame與DataSet
SparkSQL數據源
SparkSQL底層架構
SparkSQL謂詞下推
Json格式數據轉DataSet
普通RDD和DataSet互操作
Parquet數據轉DataSet
Spark靜態內存管理劃分
SparkSQL序列化問題
Hive On Spark原理
Spark On Hive原理
Spark On Hive配置詳解
SparkSQL DataSet存儲
SparkSQL之UDF
SparkSQL之UDAF
SparkSQL之over函數
JDBC數據轉DataSet
aS
KafkaTopic更改、刪除
SparkStreaming介紹
SparkStreaming&Strom
SparkStreaming接受數據原理
SparkStreaming之Dstream
SparkStreaming讀取Socket數據
foreachRDD算子使用
transform算子使用
updateStateByKey算子使用
window窗口操作
reduceByKeyAndWindow使用
DriverHA原理及搭建
Kafka分布式消息系統介紹
Kafka應用場景
Kafka生產消息原理
Kafka存儲消息原理
Kafka Topic、partition原理
Consumer消費消息原理
Kafka集群搭建
Kafka命令使用
Kafka消息系統特點
KafkaLeader均衡機制
Kafka版本更改對比
Receiver模式整合原理
Receiver模式問題及優化
Direct模式整合原理
Direct模式Api使用
WAL機制配置及使用
Receiver模式并行度設置
Direct模式并行度設置
無主架構模型
Direct模式offset管理
新版本Direct模式使用
新版本Direct模式對比
新版本Direct模式offset管理
SparkStreaming配置參數詳解
SparkStreaming反壓機制
Rdb 與aof類型
主從架構模型
Redis介紹
String1類型
String2類型
List1類型
List2類型
Set類型
Sorted set類型
Redis集群搭建
Storm應用場景
Storm架構模型
Storm框架介紹
Storm單詞統計練習
Storm分組策略
Storm分組實踐
Storm偽分布式安裝
Storm異步與同步實時分析框架和實例
Storm全分布式
drpc實現
kafka 與storm
flume+kafka+storm
Storm容錯
Storm事務
Storm電信項目
第五階段
機器學習和算法
第五階段
機器學習和算法
第五階段
機器學習和算法
Python介紹
Python歷史
Python優缺點
Python應用場景
Python下載
Python安裝
Python ide安裝
Python helloworld
Python交互式窗口
Python注釋及亂碼
Python變量
Python類型
Python標識符
Python關鍵字
Python輸入
Python輸出
Python運算符
Python分支結構
Python input陷阱
Python 循環結構
字符串
列表
元組
字典
可變類型
不可變類型
集合的迭代
集合排序
集合嵌套
Python函數介紹
函數的定義與調用
Python參數
Python返回值
Python遞歸函數
Python匿名函數
高階函數
高階函數和遞歸計算
斐波拉契數列
Python文件的打開與關閉
Python的讀寫
Python的定位讀寫
Python文件操作
Os模塊
文件批量處理
Mp3音樂播放
文件批量處理
面向對象編程介紹
類與對象
定義類與創建對象
Self
保護對象的屬性
繼承
多繼承
多態
類屬性與實例屬性
類方法與靜態方法
單例模式
工廠模式
異常簡介
異常捕獲
異常的傳遞
自定義異常
異常處理中排除異常
異常的分類
模塊的使用與安裝
模塊制作
Python中的模塊
模塊的發布
模塊安裝及使用
Python連接mysql
Python查詢數據庫
數據API
API的封裝
numpy介紹
numpy特點
numpy安裝
numpy基礎
矩陣的創建
矩陣的屬性
矩陣的基本運算
矩陣的常用函數
矩陣的切片
矩陣的索引
PySpark基礎配置
Python開發工具配置
PySpark運行開發原理
Python模塊安裝方式
機器學習數學基礎
線性回歸原理
梯度下降迭代確定模型
多元線性回歸原理
參數優化
模型過擬合問題
貝葉斯分類算法
貝葉斯概率分類原理
貝葉斯公式推廣
拉普拉斯估計原理
模型保存
KNN算法原理
KNN問題
機器學習中的歸一化
距離度量方式
Kmeans聚類算法原理
Kmens++算法
K值的選擇策略
TF-IDF原理
邏輯回顧分類算法原理
傅里葉變化
最大似然估計思想
邏輯回歸構造損失函數
邏輯回顧損失函數公式推導
邏輯回歸歸一化
混淆矩陣
推薦系統原理
推薦系統架構
lambda架構處理數據
實時和離線場景應用
ML下python在Hive中應用
dubbo使用zookeeper協調應用
dubbo服務提供端原理
dubbo服務消費端原理
dubbo在推薦系統中應用
實時在線推薦app
垃圾郵件分類案例
數據點基于貝葉斯分類案例
手動實現KNN算法
數據點基于KNN算法分類
數據點Kmeans聚類案例
基于Python的KMeans可視化
微博聚類案例
音樂分類案例
道路擁堵預測案例
推薦系統
第六階段
平臺架構師課程體系
第六階段
平臺架構師課程體系
第六階段
平臺架構師課程體系
hive優化思想
hive查詢計劃
hive本地模式
hive并行計算
hive嚴格模式
hive排序
hive map join
hive大表join
hive合并小文件
hive map與reduce個數
hive-jvm重用
Hive數據傾斜
Hive腳本編程
Hive腳本執行架構
Hive的任務的監控
hive map-side聚合
預分區
Rowkey設計
列族個數
Compact合并優化
Split優化
多htable并發寫
Htable參數設置
批量寫
多htable并發讀
批量讀
多線程并發讀
緩存查詢結果
Blockcache
Htablepool
Hbase索引
多線程并發寫
Spark-pipeline iter 源碼分析
map源碼分析
flatMap源碼分析
reduceByKey源碼分析
combineByKey源碼分析
aggregateByKey源碼分析
sortByKey源碼分析
repartition源碼分析
Spark-Master啟動源碼分析
Spark-Worker啟動源碼分析
Spark-Driver啟動源碼分析
Spark-Application注冊源碼分析
Spark-Executor啟動源碼分析
Spark-資源調度源碼分析
Spark-任務調度源碼分析
Spark-Shuffle-Write源碼分析
Spark-Shuffle-Read源碼分析
Spark數據傾斜不同解決方案
Spark分配更多的資源
Spark并行度調優
Spark 代碼調優
Spark 算子選擇使用
Spark 自定義分區器
Spark數據結構優化
Spark數據本地化調優
Spark內存調優
Spark對外內存調優
SparkShuffle調優
有無截距
線性不可分問題
調整分類域值
魯棒性調優
歸一化數據
均值歸一化
邏輯回歸訓練方法選擇
機器學習中python腳本優化
kylin的背景介紹
kylin的應用場景
kylin的發展歷史
kylin的工作原理
kylin的體系架構
kylin的核心，cube構建
kylin的sql查詢原理
kylin的特性和生態圈
kylin事實表
kylin維度表
kylin的下載
kylin的安裝準備
kylin的部署方式
kylin安裝部署
KyLin和Hive
KyLin和hbase
KyLin和Zookeeper
OLAP分類
星型模型
雪花模型
simple cube描述
cube構建
kylin的視圖
kylin的元數據存儲
kylin JDBC訪問方式
kylin rest方式
Flink架構原理
Flink與Storm的區別
Flink與SparkStreaming的區別
Flink編程模型抽象層次
Flink無界數據流
Flink有界數據流
Flink程序和數據流
窗口和時間
有狀態算子操作
容錯檢查點原理
Flink任務和算子鏈
Flink-TaskManager
Flink-JobManager
Flink-DataStream Api操作
Flink與Kafka整合
基于本地模型部署Flink
基于Yarn模式部署Flink
TableApi 及SQL查詢使用
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任務槽和資源
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