2016年老男孩教育强力打造的最有价值的核心课程

冲向年薪30万,你有胆量么?

大数据高薪课程体系10月再开班

大数据与云计算的未来发展趋势和前景已经极其广阔,未来的互联网就是大数据和云计算的天下,大数据和云计算将成为每一个IT人员必须会的技术了。老男孩教育也顺势而为重金聘请一流核心骨干讲师,打造互联网大数据课程,绝对让同学们心悦诚服,绝对物超所值,让同学在技术道路上捷足先登,做IT技术达人,成为人生赢家必须要学大数据的理由见本文结尾。


一、开课信息

1、开课时间2016年10月 第三期开班

2、课程人数:满30人即开班。

3、上课时间每周3-4天课,总时长4-5个月。

4、上课形式:全脱产面授,3000度高温煅烧锻造,把你百炼成金。

5、开课地点:北京昌平线沙河地铁站西200米汇德商厦4层

5、开班学费:18999(其它机构同类课程学费2-4万)。

为了培养大数据人才,降低学习门槛,超值优惠如下,是限时的呦!

具体学费请咨询,咨询顾问。


6、入学条件:专科、本科毕业生、企业IT人员(运维、各类开发、测试等人员均可)、及有志向成为大数据人才的想转行IT的朋友。

7、其它说明:

a.为了保证大家都学好高薪就业,我们会对前两周考核不合格者劝退,(考察勤奋、努力程度、缺课、旷课情况),我们对学员负责,也对我们自己负责。

b.在学习期间通过博客(老男孩教育指定),坚持发布每日学习笔记,毕业后,再返1000元奖励,让你学好没商量。

8、咨询方式:

咨询QQ: 41117397 841884201 70271111 80042789 41117483

电话:18911718229 13552612571 18600338340 

超级大数据交流QQ群 421358633(务必标明大数据)

加小雨老师微信号oldboy_xiaoyu,拉你入大数据交流手机微信群

(二)课程大纲

阶段


课程名称


课程内容


课时(H


第一阶段


Java基础


JAVA 开发基础知识

Java IO/NIO

OOP

JVM原理与配置、调优

Eclipse 开发环境

egular Expression


多线程技术

Java设计模式

Socket 网络技术

Java反射技术

Java collection


120


Linux基础


Linux的介绍与安装

Linux常用命令

Linux启动流程运行级别详解

Linux文件属性、权限管理

MySQL数据库


Linux用户管理

Linux网络管理

Linux磁盘管理

nginx网络服务

tomcat网络服务

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第二阶段


Hadoop


Hadoop介绍

Hadoop 的集群结构

Hadoop 启动与停止

Hadoop 安装配置

HDFS datanode,namenode详解

Hdfs java api

BlockSize配置

MR作业流程分析

编写Reducer程序

Hadoop 核心类讲解

Hadoop底层IPC原理和RPC

Hadoop 核心组成介绍及hdfsmapreduce 体系结构

Hadoop 独立模式安装与测试

SSH安装与配置

HDFS底层工作原理

Hdfs shell

InputSplit和OutputSplit

最少副本数配置

编写Mapper程序

执行Mapreduce过程

YARN调度框架事件分发机制

Hadoop的底层google ProtoBuf的协议分析

30


第三阶段


 

Hbase


HBase简介与RDBMS的对比

系统架构

HBase上的MapReduce

Hbase核心术语介绍

Hbase基本操作


HBase Shell以及演示

Hbase 树形表设计

Hbase 一对多 和 多对多 表设计

Hbase 调优(读、写、设计)

18


Hive


Hive简介

Hive集群

客户端简介

HiveQL介绍与SQL的比较

数据类型

外部表和分区表

ddl与CLI客户端演示


Hive 优化

dml与CLI客户端演示

select与CLI客户端演示

Operators 和  functionsCLI客户端演示

Hive server2 与jdbc

用户自定义函数(UDF UDAF)的开发与演示

12


Sqoop


Sqoop简介和配置

Sqoop shell常见命令

Sqoop导入与导出


 

 

 

6


Flume


 

flume简介-基础知识

flume安装与测试

flume部署方式

flume source相关配置及测试

flume sink相关配置及测试


flume selector 相关配置与案例分析

flume Sink Processors相关配置和案例分析

flume Interceptors相关配置和案例分析

flume AVRO Client开发

flume 和kafka 的整合


12


Zookeeper


Zookeeper java api开发

Zookeeper rmi高可用集群开发

Zookeeper redis高可用监控


Netty 异步io通信框架

Zookeeper实现netty分布式架构的高可用

12


kafka


kafka是什么

kafka体系结构

kafka配置详解

kafka的安装

kafka的存储策略

kafka分区特点


kafka的发布与订阅

zookeeper协调管理

java编程操作kafka

scala编程操作kafka

flume 和kafka 的整合

Kafka 和storm 的整合

12


Storm


Storm的基本概念

Storm的应用场景

Storm和Hadoop的对比

Storm环境准备

Storm集群搭建

Storm配置文件配置项讲解

Storm常用组件和编程API

Storm分组策略

Strom下WordCount例子

Storm程序远程debug

Storm事物处理


Storm消息可靠性及容错原理

Storm结合消息队列Kafka

队列Kafka使用场景

Storm结合Kafka编程API

Storm Trident概念

Trident state 原理

Trident开发实例

Storm DRPC(分布式远程调用)介绍

Storm DRPC实战讲解

Storm和Hadoop  2.x的整合:Storm on Yarn

Kafka+Storm+Hbase+redis项目实战


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第四阶段


 

 

Scala


scala解释器、变量、常用数据类型等

scala的条件表达式、输入输出、循环等控制结构

scala的函数、默认参数、变长参数等

scala的数组、变长数组、多维数组等

scala的映射、元组等操作

scala的类,包括bean属性、辅助构造器、主构造器等

scala的对象、单例对象、伴生对象、扩展类、apply方法等

scala的包、引入、继承等概念

scala的特质

scala的操作符

scala的高阶函数

scala的集合

scala数据库连接


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Spark


Spark简介与应用场景

RDD

Transformation

Action

Spark计算PageRank

Lineage

Spark模型简介

Spark缓存策略和容错处理

宽依赖与窄依赖

Spark配置讲解


Spark集群搭建

集群搭建常见问题解决

Spark原理核心组件和常用RDD

数据本地性

任务调度

DAGScheduler

TaskScheduler

Spark源码解读

性能调优

Spark和Hadoop2.x整合:Spark on Yarn原理

18


Spark


Streaming


Spark Streaming:数据源和DStream

Transformation

Streaming Window的操作

sparksql 编程实战

spark的多语言操作


6


Spark MLlib
 机器学习


介绍
 
回归算法
 
分类算法


推荐系统 
 
聚类
 Kmeans

6


第五阶段


Docker


基本介绍

vm docker 对比

docker基本架构介绍

unfs cgroup namespace

进程虚拟化 轻量级虚拟化

docker 安装

docker 镜像制作

docker 常用命令

docker 镜像迁移

docker pipework

docker weave


12


虚拟化KVM


虚拟化介绍,虚拟化适用场景等等

Qemu Libvirt & KVM

安装KVM, Qemu, Libvirt

QEMU-KVM:访问外网

Kvm虚拟机 nat,网桥基本原理


kvm虚拟机克隆

kvm虚拟机vnc配置

kvm虚拟机扩展磁盘空间

Kvm快照

Kvm 迁移

Java,python,c语言编程控制kvm


6


云平台OpenStack


openstack介绍和模块基本原理分析

openstack多节点安装部署

Keystone基本原理

glance

Cinder

Swift

Neutron

Openstack api 二次开发


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第六阶段


综合项目


演练


1)结合基于SSH技术的jee项目互联网大数据调查系统,可针对当下流行的事件进行网络调查,然后从海量的调查调查问卷中通过大数据手段对其进行分析和汇总,最终对大众的消费习惯、文化倾向、未知领域的认知以及新事物趋势做数据上的可靠性分析,掌握大众的心理导向,有效指定企业的战略规划和部署。

2)结合国内某知名网站账户的泄露信息,运用大数据技术对所有账户的密码部分进行分析,从而判断国人在密码设置上的缺陷和漏洞,进而计算我们自己所设密码被成功破解的概率,最终通过改变个人的密码设置习惯有效保护个人的账户和财产安全。

60


合计


 

 

  438


1、为了跟进企业实际需要,实际上课和课表内课程安排可能会有微调,以实际上课为准。

2、为了跟进企业实际需要,项目实战部分也可能在必要时进行增加和调换,以上课所用项目为准。

3、老男孩教育保留所有解释权。








三、为什么要学大数据


大数据时代来了,想躲你是躲不掉的。

当大数据的大浪袭来时,要么你冲上浪尖,做时代的弄潮儿,要么被打入海底,做鱼儿的晚餐。

根据2012年互联网络数据中心发布的《数字宇宙2020》报告,2011年全球数据总量已达到1.87ZB1ZB=10万亿亿字节),如果把这些数据刻成DVD,排起来的长度相当于从地球到月亮

之间一个来回的距离,并且数据以每两年翻一番的速度飞快增长。预计到2020年,全球数据总量将达到35~40ZB,10年间将增长20倍以上。

在大数据时代,企业之间正在为了吸引并留住商业智能和信息管理的专业人才而展开战争。在InformationWeek每年公布的IT从业人员薪金调查中可以看出大数据从业人员面临巨大的缺口。

回顾InformationWeek多年的IT薪金调查报告,商业智能和信息管理的专业人才一直是IT领域中的高收入人群。但是2012年的调查报告显示数据整合/数据仓库领域的薪金曾更高,普通从业者和管理者的

薪金分别为97000美元和120000美元。

从星巴克到沃尔玛,从家乐福到肯德基,他们正在分析密集型数据,以便得出最合适的产品选型和定价。大数据分析消费者使用习惯,如何使企业利润最大化,如何制定食物的食材配比,都是有着严密

的数据分析做支撑,而这一切就是大数据的魅力所在。所以大数据是切切实实为企业创造价值的发动机,他们是企业生存发展的原动力。拥有大数据技能的人才是企业的核心竞争力。

已经越来越多的企业老板和负责人,他们真正意识到了这一技术的重要性和不可或缺性。所以他们对大数据人才的渴望非常迫切。

正因如此,才造成了大数据人才供不应求。

麦肯锡全球研究院的研究预测在未来6年,仅在美国本土就可能面临缺乏14万至19万具备深入分析数据能力人才的情况,同时具备通过分析大数据并为企业做出有效决策的数据的管理人员和分析师也有

150万人的缺口。美国和日本政府认为培训大量的大数据人才是相当必要的。

大数据人才缺口的巨大,直接导致了大数据行业的薪金持续增长.数据整合和数据仓库管理人员薪金在未来将达到131000美元,普通工作人员薪金也有101000美元。

大数据即意味着大机遇、大价值,也意味着大考验、大挑战。美国在2012年启动了大数据研究与发展计划,日本、英国以及相当一部分国家的政府都相继启动了这方面的行动计划。

就在刚刚闭幕的党的十八届五中全会公报提出要实施“国家大数据战略”,这是大数据第一次写入党的全会决议,这也是有史以来第一次将科技手段纳入到国家战略的高度。

在世界格局上,以后的竞争,就是大数据的竞争。计算机的核心是数据。

那么大数据就是金山,就是宝藏,谁能够淘到黄金,就看谁有没有专业的技术人才和团队。

大数据时代已经到来,他注定要改变世界、改变我们。

我们已没有选择,我们能做的就是接受大数据,征服大数据!!!