大數據培訓班_大數據培訓課程_大數據培訓機構-尚硅谷

大有來頭

硅谷大數據，課程內容無縫對接企業需求，對標BAT等大廠

70+ 技術解決方案，培養解決實際問題的硬核人才

解決方案涉及技術

集群監控解決方案 <> Zabbix 、Prometheus、Grafana
Flink背壓解決方案 <> Flink
Spark Streaming精準一次消費 <> Spark Streaming、Kafka
海量數據存儲解決方案 <> Hadoop
鏈路延遲檢測方案 <> Flink
Sqoop Null值存儲一致性問題解決方案 <> Sqoop
海量寬表數據查詢解決方案 <> ClickHouse、Doris、Elasticsearch
Flume提高吞吐量 <> Flume
HBase數據熱點問題解決方案 <> Hbase
Spark OOM解決方案 <> Spark
冷熱數據分離解決方案 <> Hadoop
數據質量監控解決方案 <> Shell + DolphinScheduler + Superset
Kafka內存溢出解決方案 <> Kafka
Hive數據傾斜解決方案 <> Hive
權限管理解決方案 <> Ranger、Sentry
Hadoop數據傾斜解決方案 <> Hadoop
數據脫敏解決方案 <> Hql、SparkSQL 、Kettle
Kafka過期數據清理解決方案 <> Kafka
流批一體解決方案 <> StreamX + Flink
Hadoop集群壓測解決方案 <> Hadoop
Kafka丟數據解決方案 <> Kafka
Hive大表大表Join解決方案 <> Hive
動態分流解決方案 <> Flink CDC
DataX性能優化解決方案 <> DataX
Spark數據傾斜解決方案 <> Spark
Hadoop內存溢出解決方案 <> Hadoop
旁路緩存解決方案 <> Redis
Kafka提高吞吐量解決方案 <> Kafka
Hadoop集群動態擴容解決方案 <> Hadoop
零點漂移問題解決方案 <> Flume
小文件解決方案 <> Hadoop
Flume集群動態擴容解決方案 <> Flume
Kafka數據積壓解決方案 <> Kafka
實時同步MySQL解決方案 <> Maxwell、Canal、Debezium
Kafka數據有序解決方案 <> Kafka
斷點續傳解決方案 <> Flume
Kafka單條日志傳輸大于1m解決方案 <> Kafka
湖倉一體解決方案 <> Hudi + Iceberg + Flink
Kafka集群壓測解決方案 <> Kafka
HDFS Sink小文件解決方案 <> Flume
Kafka集群動態服役退役解決方案 <> Kafka
Hive大小表Join解決方案 <> Hive
Kafka重復數據解決方案 <> Kafka
Hive查詢慢解決方案 <> Hive
多流Join 解決方案 <> Flink
Hive內存溢出解決方案 <> Hive
Kafka數據亂序解決方案 <> Kafka
Hive小文件解決方案 <> Hive
MySQL與Hive空值不一致解決方案 <> DataX
Kafka掛掉解決方案 <> Kafka
全量同步MySQL解決方案 <> Sqoop、DataX
Flink Exactly-Once解決方案 <> Flink
Spark Streaming丟失數據解決方案 <> Spark Streaming
Spark性能優化解決方案 <> Spark
Flink數據傾斜解決方案 <> Flink
Flink復雜事件解決方案 <> Flink
Hbase RowKey查詢慢解決方案 <> Hbase
Kafka指定任意時間消費解決方案 <> Kafka
Sqoop數據傾斜解決方案 <> Sqoop
數據清洗解決方案 <> Hql、SparkSQL 、Kettle
Kafka指定任意Offset消費解決方案 <> Kafka
元數據管理解決方案 <> Atlas
Flink內存溢出解決方案 <> Flink
數據治理解決方案 <> SpringBoot + Vue
Sqoop數據導出一致性問題解決方案 <> Sqoop
Flink SQL時區問題解決方案 <> Flink
異步IO解放方案 <> Flink + Hbase
大屏可視化報表解決方案 <> DataV、Suga
Flink RocksDB狀態后端調優解決方案 <> Flink
離線報表可視化解決方案 <> Superset、Echart、QuickBI

集群監控解決方案 <> Zabbix 、Prometheus、Grafana
Flink背壓解決方案 <> Flink
Spark Streaming精準一次消費 <> Spark Streaming、Kafka
海量數據存儲解決方案 <> Hadoop
鏈路延遲檢測方案 <> Flink
Sqoop Null值存儲一致性問題解決方案 <> Sqoop
海量寬表數據查詢解決方案 <> ClickHouse、Doris、Elasticsearch
Flume提高吞吐量 <> Flume
HBase數據熱點問題解決方案 <> Hbase
Spark OOM解決方案 <> Spark
冷熱數據分離解決方案 <> Hadoop
數據質量監控解決方案 <> Shell + DolphinScheduler + Superset
Kafka內存溢出解決方案 <> Kafka
Hive數據傾斜解決方案 <> Hive
權限管理解決方案 <> Ranger、Sentry
Hadoop數據傾斜解決方案 <> Hadoop
數據脫敏解決方案 <> Hql、SparkSQL 、Kettle
Kafka過期數據清理解決方案 <> Kafka
流批一體解決方案 <> StreamX + Flink
Hadoop集群壓測解決方案 <> Hadoop
Kafka丟數據解決方案 <> Kafka
Hive大表大表Join解決方案 <> Hive
動態分流解決方案 <> Flink CDC
DataX性能優化解決方案 <> DataX
Spark數據傾斜解決方案 <> Spark
Hadoop內存溢出解決方案 <> Hadoop
旁路緩存解決方案 <> Redis
Kafka提高吞吐量解決方案 <> Kafka
Hadoop集群動態擴容解決方案 <> Hadoop
零點漂移問題解決方案 <> Flume
小文件解決方案 <> Hadoop
Flume集群動態擴容解決方案 <> Flume
Kafka數據積壓解決方案 <> Kafka
實時同步MySQL解決方案 <> Maxwell、Canal、Debezium
Kafka數據有序解決方案 <> Kafka
斷點續傳解決方案 <> Flume
Kafka單條日志傳輸大于1m解決方案 <> Kafka
湖倉一體解決方案 <> Hudi + Iceberg + Flink
Kafka集群壓測解決方案 <> Kafka
HDFS Sink小文件解決方案 <> Flume
Kafka集群動態服役退役解決方案 <> Kafka
Hive大小表Join解決方案 <> Hive
Kafka重復數據解決方案 <> Kafka
Hive查詢慢解決方案 <> Hive
多流Join 解決方案 <> Flink
Hive內存溢出解決方案 <> Hive
Kafka數據亂序解決方案 <> Kafka
Hive小文件解決方案 <> Hive
MySQL與Hive空值不一致解決方案 <> DataX
Kafka掛掉解決方案 <> Kafka
全量同步MySQL解決方案 <> Sqoop、DataX
Flink Exactly-Once解決方案 <> Flink
Spark Streaming丟失數據解決方案 <> Spark Streaming
Spark性能優化解決方案 <> Spark
Flink數據傾斜解決方案 <> Flink
Flink復雜事件解決方案 <> Flink
Hbase RowKey查詢慢解決方案 <> Hbase
Kafka指定任意時間消費解決方案 <> Kafka
Sqoop數據傾斜解決方案 <> Sqoop
數據清洗解決方案 <> Hql、SparkSQL 、Kettle
Kafka指定任意Offset消費解決方案 <> Kafka
元數據管理解決方案 <> Atlas
Flink內存溢出解決方案 <> Flink
數據治理解決方案 <> SpringBoot + Vue
Sqoop數據導出一致性問題解決方案 <> Sqoop
Flink SQL時區問題解決方案 <> Flink
異步IO解放方案 <> Flink + Hbase
大屏可視化報表解決方案 <> DataV、Suga
Flink RocksDB狀態后端調優解決方案 <> Flink
離線報表可視化解決方案 <> Superset、Echart、QuickBI

9大硅谷實戰項目，大數據企業項目直接為學員所用

離線數倉項目
Flink實時數倉項目
Spark實時數倉項目
用戶畫像
在線教育
阿里云MaxCompute
物流數據分析項目(騰訊云EMR)
技術中臺
推薦系統

離線數倉項目

項目特色：

依托國內電商巨頭的實際業務場景，引入海量的真實點擊數據和業務數據，緊跟大數據主流技術需求，擁有豐富的數據倉庫功能模塊。

主要技術棧：

Hadoop Flume DataX Maxwell Kafka Spark DolphinScheduler SpringBoot SuperSet Kylin Presto Ranger

學習目標：

廣泛了解數據倉庫建模理論
充分熟悉電商行業數據分析指標體系
快速掌握多種大數據技術框架
了解認識多種數據倉庫技術模塊

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Flink實時數倉項目

項目特色：

參考眾多大廠的實時數倉項目的經典架構研發推出，采用當前主流的實時數據流處理框架Flink作為主要計算引擎，涉及多種實時計算關鍵技術，滿足企業對實時開發的要求。

主要技術棧：

Flume Maxwell Kafka Flink HBase Phoenix Redis ClickHouse SpringBoot Sugar

學習目標：

了解實時數據倉庫的建模理論
靈活應用Flink的的流式計算技術
多種技術框架協調配合、靈活應用，融會貫通整個大數據開發的關鍵技術

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Spark實時數倉項目

項目特色：

依托企業級真實的實時數據分析環境，對目前互聯網大廠中常見的實時分析場景提出了一套基于SparkStreaming的實用的技術解決方案，豐富實時技術棧。

主要技術棧：

Flume Canal Maxwell Kafka SparkStreaming HBase Phoenix Redis ElasticSearch Kibana SpringBoot Sugar

學習目標：

掌握Scala語言開發Spark的實時計算任務的開發技巧
了解使用不同的CDC框架，提升實時方向的項目開發經驗

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用戶畫像

項目特色：

著眼于用數字化的標簽描述用戶個性特征、勾畫目標用戶，實現了標簽定義、標簽任務處理、任務調度、任務監控、用戶分區、用戶洞察的全功能平臺化管理。

主要技術棧：

Spark MLib ClickHouse Redis Vue SpringBoot Mybatis

學習目標：

充分理解用戶畫像管理平臺的搭建及使用、用戶畫像系統的設計思路，以及標簽的設計流程及應用
初步了解機器學習算法

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在線教育

項目特色：

基于某教育的實際業務場景，引入海量的真實點擊數據和業務數據，緊跟大數據的主流技術需求，搭建一整套完整的離線數據倉庫、實時數據倉庫和用戶畫像系統。

主要技術棧：

Hadoop Flume DataX Maxwell Kafka Spark Presto DolphinScheduler SpringBoot Echart SuperSet Kylin Ranger Flink HBase Phoenix Redis ClickHouse Sugar

學習目標：

充分了解在線教育行業的業務數據體系
熟悉在線教育行業的離線指標體系
熟悉在線教育行業的實時指標體系
充分掌握多種大數據技術框架的協調應用

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阿里云MaxCompute

項目特色：

依托國內電商巨頭的真實業務場景，基于目前各大互聯網企業對于阿里云架構體系的需求，將整個電商的數據倉庫體系搭建在阿里云架構上，做到全項目全流程上云。

主要技術棧：

Flume RDS DataHub DataWorks DataV QuickBI Flink MaxCompute

學習目標：

掌握阿里云常用大數據技術框架
掌握基于阿里云服務器進行離線數據倉庫和實時數據倉庫的搭建

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物流數據分析項目(騰訊云EMR)

項目特色：

依托物流行業的的真實業務場景，基于目前各大互聯網企業對于騰訊云EMR架構體系的需求，將整個電商的數據倉庫體系搭建在騰訊云架構上。

主要技術棧：

騰訊云EMR中的Hive、Spark、Hadoop、Flink、Flume、Kafka

學習目標：

掌握騰訊云常用大數據技術框架的使用、選型和購買
掌握基于騰訊云EMR進行離線數據倉庫和利用進行實時數據倉庫的搭建

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技術中臺

項目特色：

一站式搞定數據治理、血緣管理、元數據管理、數據質量監控、批處理和實時處理的可視化調度、可視化即席查詢、可視化數據采集配置。

主要技術棧：

SpringBoot Vue ClickHouse Presto Spark Hive Flink DolphinSchedule

學習目標：

掌握技術中臺中的核心功能開發原理
掌握大數據、JavaEE和前端技術的融合

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階段一：JavaSE基礎核心

核心技能

1深入理解Java面向對象思想

2掌握開發中常用基礎API

3熟練使用集合框架、IO流、異常

4能夠基于JDK8開發

5熟練使用MySQL，掌握SQL語法

課程設計特色

本階段除了JavaSE中要求大家必會的常見知識外，重點加強了數據結構思想、集合源碼分析，逐步培養大家深入學習的能力，此外為大數據框架學習打好基礎，加強對SQL的講解，重點培養學生數據處理思想。

Java基礎語法

·分支結構if/switch
·方法重載

·方法聲明和調用
·循環結構for/while/do while

·命令行參數、可變參數

·數組的使用
·參數傳遞

IDEA

·IDEA常用設置、常用快捷鍵

·Web項目案例實操

·關聯Tomcat

·自定義模板

面向對象編程

·封裝、繼承、多態、構造器、包
·異常處理機制、IO流體系
·super、this、Object類
·枚舉、注解

·線程的安全、同步和通信
·反射、類的加載機制、網絡編程
·面向對象高級應用
·代理設計模式

·抽象類、接口、內部類
·常有基礎API
·集合List/Set/Map
·工廠設計模式

·泛型、線程的創建和啟動
·深入集合源碼分析
·常見數據結構解析
·模板設計模式

Java8-17新特性

·Lambda表達式、方法引用
·構造器引用、StreamAPI

·jShell(JShell)命令
·局部變量的類型推斷

·更簡化的編譯運行程序等
·Optional加強

·接口的私有方法

MySQL

·分組查詢、Join查詢、子查詢
·Union查詢、函數
·DML語言、DDL語言、DCL語言

·流程控制語句、事務的特點
·事務的隔離級別等

·鎖機制、高可用設計、集群
·存儲過程、觸發器、自定義函數等

·分庫分表、主從復制、視圖
·索引和優化、存儲引擎

JDBC

·使用JDBC完成數據庫增刪改查操作
·批處理的操作

·常見數據庫連接池C3P0、DBCP、Druid等
·數據庫連接池的原理及應用

階段二：Hadoop生態體系架構

核心技能

1Linux系統的安裝和操作

2熟練掌握Shell腳本語法

3Idea、Maven等開發工具的使用

4Hadoop組成、安裝、架構和源碼深度解析，以及API的熟練使用

5Hive的安裝部署、內部架構、熟練使用其開發需求以及企業級調優

6Zookeeper的內部原理、選舉機制以及大數據生態體系下的應用

7Flume的架構原理、組件自定義、監控搭建，熟練使用Flume開發實戰需求

8Kafka的安裝部署以及框架原理，重點掌握Kafka的分區分配策略、數據可靠性、數據一致性、數據亂序處理、零拷貝原理、高效讀寫原理、消費策略、再平衡等內容

9統籌Hadoop生態下的Hadoop、Flume 、Zookeeper、Kafka、DataX、MaxWell等諸多框架，搭建數據采集系統，熟練掌握框架結構和企業級調優手段

課程設計特色

本階段以Hadoop生態系統為主，是大數據主要框架的入門階段。根據課程的前后關聯性，先后為Linux、Hadoop、Hive、Zookeeper、Flume、Kafka、電商數據采集項目。課程順序經過精心調研安排，符合學習的基本認知規律。每個框架的講解都是從基礎的安裝部署和架構講解入手，穿插經典實操案例，配以關鍵源碼解讀。階段最后安排講解數據倉庫采集系統，對各種框架融會貫通，帶領學員回顧所學框架的同時，迅速增長實際開發經驗。

Maven

·Maven環境搭建

·本地倉庫&中央倉庫

·自動部署&持續繼承&持續部署

·創建Web工程

Linux

·VI/VIM編輯器

·系統管理操作&遠程登錄

·軟件包管理&企業真題

·常用命令

Shell編程

·自定義變量與特殊變量
·運算符

·條件判斷
·流程控制

·系統函數&自定義函數
·常用工具命令

·常用正則表達式
·面試真題

Hadoop

·Hadoop生態介紹
·Hadoop運行模式
·源碼編譯

·HDFS文件系統底層詳解
·DN&NN工作機制
·HDFS的API操作

·MapReduce框架原理
·數據壓縮
·Yarn工作機制

·MapReduce案例詳解
·Hadoop參數調優

Zookeeper

·Zookeeper數據結果
·內部原理

·選舉機制
·Stat結構體

·監聽器
·分布式安裝部署

·實戰案例、面試真題
·API操作

HA+新特性

·HDFS-HA集群配置

Hive

·Hive架構原理
·安裝部署
·遠程連接

·常見命令及基本數據類型
·DML數據操作
·查詢語句

·Join&排序
·分桶&函數
·壓縮&存儲

·企業級調優
·實戰案例
·面試真題

Flume

·Flume架構
·Agent內部原理

·事務
·安裝部署

·實戰案例
·自定義Source

·自定義Sink
·Ganglia監控

Kafka

·基礎架構
·安裝部署
·命令行操作
·生產者消息發送流程
·異步發送API

·同步發送API
·生產者分區策略
·生產者如何提高吞吐量
·數據可靠性
·數據去重

·數據有序
·數據亂序
·節點服役和退役
·Leader選舉流程
·文件存儲機制

·高效讀寫原理
·消費策略
·數據積壓
·Kafka-Eagle監控
·Kafka-Kraft模式

階段三：Spark生態體系架構

核心技能

1Spark的入門安裝部署、Spark Core部分的基本API使用熟練、RDD編程進階、累加器和廣播變量的使用和原理掌握、Spark SQL的編程掌握和如何自定義函數、Spark的內核源碼詳解（包括部署、啟動、任務劃分調度、內存管理等）、Spark的企業級調優策略

2DophineScheduler的安裝部署，熟練使用進行工作流的調度執行

3了解數據倉庫建模理論，充分熟悉電商行業數據分析指標體系，快速掌握多種大數據技術框架，了解認識多種數據倉庫技術模塊

4HBase和Phoenix的部署使用、原理架構講解與企業級優化

5開發工具Git&Git Hub的熟練使用

6Redis的入門、基本配置講解、jedis的熟練掌握

7ElasticSearch的入門安裝部署及調優

8充分理解用戶畫像管理平臺的搭建及使用、用戶畫像系統的設計思路，以及標簽的設計流程及應用，初步了解機器學習算法

9獨立構建功能完全的企業級離線數據倉庫項目，提升實戰開發能力，加強對離線數據倉庫各功能模塊的理解認知，實現多種企業實戰需求，累積項目性能調優經驗

課程設計特色

本階段課程進入進階階段，主要講解核心大數據框架Spark和HBase，對兩大框架進行了深入講解，包括兩大框架的基本安裝部署以及深入源碼解讀。

此外，本階段還包含三大項目——離線數據倉庫項目、用戶畫像項目和項目實戰。前兩大項目均采用新架構體系、穩定的框架選型、經典的理論解讀，手把手教你如何從0到1搭建一個功能完善的大數據系統。內容涵蓋絕大部分大數據經典流行框架、絕大部分經典需求實現，并配合企業級部署調優講解，助力學員迅速增長開發經驗，適配大部分企業的大數據開發需求。項目實戰項目主要鍛煉學生動手實戰能力，根據前兩個項目所學，自己獨立按照企業需求完成開發任務。

Spark

·安裝部署
·RDD概述
·編程模型
·持久化&檢查點機制
·DAG

·算子詳解
·DRDD編程進階
·累加器&廣播變量
·SparkSQL
·DataFrame

·DataSet
·自定義UDF&UDAF函數
·SparkSQL企業級調優
·數據傾斜處理
·小文件處理

·大表join大表
·大小表MapJoin
·謂詞下推
·CPU配置
·內存配置等

Presto

·Presto的安裝部署

·使用Presto執行數倉項目的即席查詢模塊

Superset

·使用SuperSet對數倉項目的計算結果進行可視化展示

DolphinScheduler

·任務調度工具DolphinScheduler的安裝部署

·實現數倉項目任務的自動化調度、配置郵件報警

DataX

·DataX架構原理

·DataX部署

·DataX使用

·DataX優化

Atlas2.0

·元數據管理工具Atlas的安裝部署

MaxWell

·使用MaxWell實時監控MySQL數據變化采集至實時項目

Zabbix

·集群監控工具Zabbix的安裝部署

HBase

·HBase原理及架構

·數據讀寫流程

·API使用

·企業級調優

Redis

·安裝配置
·Redis的五大數據類型

·Jedis
·持久化

·RDB

·AOF

階段五：就業指導

核心技能

1從技術和項目兩個角度按照企業面試要求帶領同學們復習

2熟悉CDH在生產環境中的使用

3手把手簡歷指導，助力學員順利通過簡歷篩選

課程設計特色

本階段課程主要圍繞學員的就業需求，在真正就業前，幫助學員多維度復習鞏固所學知識和項目，串講經典高頻面試題，傳授面試答題技巧，總結項目開發經驗，手把手簡歷指導，解決學員在就業過程中遇到的各種難題。

面試題+考試

·串講所學的各種技術點，如Hadoop、Hive、Kafka、Spark、Flink等技術框架高頻面試題
·串講各種學過的項目
·對串講過的面試題和項目進行考試

CDH

·在阿里云服務器上，基于CDH安裝部署各種離線數據倉庫項目

就業指導

·簡歷指導、職業規劃

·簡歷書寫（Word、網上）

·模擬面試

階段四：Flink生態體系架構

核心技能

1熟練掌握Flink的基本架構以及流式數據處理思想，熟練使用Flink多種Soure、Sink處理數據，熟練使用基本API、Window API 、狀態函數、Flink SQL、Flink CEP復雜事件處理等

2使用Flink搭建實時數倉項目，熟練使用Flink框架分析計算各種指標

3ClickHouse安裝、使用及調優

4項目實戰。貼近大數據的實際處理場景，多維度設計實戰項目，能夠更廣泛的掌握大數據需求解決方案，全流程參與項目打造，短時間提高學生的實戰水平，對各個常用框架加強認知，迅速累積實戰經驗

5可選掌握推薦和機器學習項目，熟悉并使用系統過濾算法以及基于內容的推薦算法等

6采用阿里云平臺全套大數據產品重構電商項目，熟悉離線數倉、實時指標的阿里云解決方案

課程設計特色

本階段課程以時下流行的大數據處理框架Flink為中心，從架構講起，詳細講解了各種層面API的使用，并對Flink的高級應用場景進行了案例化講解，還配備了詳細的源碼解讀和優化技巧。本階段還圍繞Flink講解了大數據領域另一個十分重要的項目——Flink實時數據倉庫項目。本項目與離線數倉項目可以無縫對接，兩大項目共同組成一個完整的企業級大數據架構。課程中包含深入數倉理論講解、實用高效的實時問題解決方案。通過學習本項目，可以迅速掌握實時開發的重點難點，掌握多種實時難點問題解決方案，對實時領域框架的搭配應用融會貫通，提升開發和調優經驗。本階段還配備項目實戰階段，主要鍛煉學生動手實戰能力，根據已學內容，在講師指導下獨立完成開發任務。

此外，本階段課程還將講解時下流行的熱點問題項目，數據湖 or K8S or 技術中臺，成熟的技術課程可以使學員更廣泛了解大數據的發展趨勢，掌握更多更熱門的大數據技術，例如Hudi、K8S、數據治理等。

在本階段課程的最后是企業級的項目調優課程，通過搭建一個企業級的大數據集群，對項目中可能發生的高頻熱點問題、面試常見問題給出多角度解答，問題多、范圍廣、覆蓋全，有助學員提升開發經驗，熟悉開發環境。

Flink

·運行時架構
·數據源Source
·Window API

·Water Mark
·狀態編程
·Flink SQL

·Table API
·CEP復雜事件處理

·Flink源碼
·Flink優化

ClickHouse

·ClickHouse安裝

·使用及調優

Sugar

·結合Springboot對接百度sugar實現數據可視化大屏展示

Doris

·Doris編譯域安裝
·集群擴容和縮容
·數據劃分
·數據模型

·動態分區
·Rollup
·物化視圖
·表的創建修改和刪除

·數據導入導出
·查詢設置
·Join查詢
·集成Spark

·集成Flink
·企業級優化
·數據備份和恢復

Hudi

·Hudi快速構建

·集成Spark

·集成Flink

·生產調優

Iceberg

·Iceberg構建

·集成Spark

·集成Flink

·生產調優

K8S

·集群搭建
·YAML文件詳解
·命令行工具Kubectl
·Pod、Label

·Controller
·Volume
·PVC和PV
·Secret

·configMap
·Namespace
·Service
·探針

·調度器
·集群安全機制RBAC
·性能監控平臺
·Helm

Git&GitHub

·安裝配置

·本地庫搭建

·基本操作

·工作流、集中式

Springboot

·利用Springboot開發可視化接口程序

大勢所趨

大有可為

尚硅谷講授技術涵蓋

企業招聘技術需求

大有來頭

70+ 技術解決方案，培養解決實際問題的硬核人才

9大 硅谷實戰項目，大數據企業項目直接為學員所用

離線數倉項目

項目特色：

主要技術棧：

學習目標：

Flink實時數倉項目

項目特色：

主要技術棧：

學習目標：

Spark實時數倉項目

項目特色：

主要技術棧：

學習目標：

用戶畫像

項目特色：

主要技術棧：

學習目標：

在線教育

項目特色：

主要技術棧：

學習目標：

阿里云MaxCompute

項目特色：

主要技術棧：

學習目標：

物流數據分析項目(騰訊云EMR)

項目特色：

主要技術棧：

學習目標：

技術中臺

項目特色：

主要技術棧：

學習目標：

推薦系統

項目特色：

主要技術棧：

學習目標：

大浪淘沙

200+ 新技術點廣泛覆蓋企業需求

階段一：JavaSE基礎核心

階段二：Hadoop生態體系架構

階段三：Spark生態體系架構

階段五：就業指導

階段四：Flink生態體系架構

大器早成

持續賦能，為學員成長保駕護航

入學測驗

個性化預習方案

技術學習期

求職期

三年免費谷粒學苑SVIP

入職追蹤

厲害了，我的硅谷

廣泛涵蓋大數據、教育、教務管理、閱讀、社區等領域

校區環境整潔有序，竭盡全力為學員提供高效學習氛圍

70+ 技術解決方案，培養解決實際問題的硬核人才

9大硅谷實戰項目，大數據企業項目直接為學員所用

持續賦能，為學員成長保駕護航

厲害了，我的硅谷

廣泛涵蓋大數據、教育、教務管理、閱讀、社區等領域

校區環境整潔有序，竭盡全力為學員提供高效學習氛圍