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课程特色

课程大纲

Week
Week 01

Week 02
Week 03
Week 04
Week 05
Week 06
Week 07
Week 08
Week 09
Week 10
Week 11
Week 12
Week 13
Week 14
Week 15
Week 16
Wednesday
Java 编程基础 03
算法 01 Array & ArrayList
算法 03 Recursion
算法 05 Stack & Queue
算法 07 Binary Search
算法 09 Divide & Conquer
算法 11 Graph
算法 13 Two Pointers
算法 15 String I
算法 17 Dynamic Programmin I
算法 19 Bit Manipulation
项目实践 TA答疑课
项目实践 TA答疑课
项目实践 TA答疑课
项目实践 TA答疑课
Saturday
Java 编程基础 01
Java 编程基础 04
算法 02 Greedy
算法 04 Linked List
算法 06 Hash Table
算法 08 Heap
算法 10 Binary Search Tree
算法 12 DFS & BFS
算法 14 Sorting Algorithms
算法 16 String II
算法 18 Dynamic Programming II
算法 20 Union Find & Topologyl Sort
人工智能项目 理论课
人工智能项目 理论课
金融大数据项目 理论课
金融大数据项目 理论课
Sunday
Java 编程基础 02
大数据 01 Intro & MapReduce  I
大数据 02 MapReduce II
大数据 03 SQL
大数据 04 Hive
大数据 05 Storm
大数据 06 Kafka & HBase
大数据 07 Spark
大数据 08 Spark SQL
大数据 09 Speak Real Time
大数据 10 Machine Learning
Holiday
人工智能项目 实践课
人工智能项目 实践课
金融大数据项目 实践课
金融大数据项目 实践课

项目介绍

项目概述

课程涉及项目,均由Data Application Lab原创设计,由多位工业级资深工程师和我们的老师TA一起编写,基于实际数据集和往期学员经验,历时2年时间打磨,打造专门适合学习的大数据编程项目。
在最后4周的项目实战训练阶段,学员将会在老师和TA的细心带领下, 完成2个基于时下国际流行的大数据Lambda构架综合性工业级大数据项目。 在此过程中, 学员将会学习系统构架方面专业知识,完成系统设计,获得项目管理经验,实际动手从coding到完成整个项目。 项目不仅会用到我们自己的Hadoop服务器群, 同时会涉及到本地调试以及时下流行的AWS云端过程。项目经验,一定会让学员们在简历删选过程中脱引而出,也会在面试中为学员综合表现增添亮点。

项目难度

项目整体偏难,涉及的领域和新技术较多。每周需花费多天时间刻苦专研学习。
项目涉及Java, Python, Network知识,全面的大数据构架知识,云端平台知识,以及我们课程中的算法和实时系统等知识

项目背景(Lambda Architecture)

Lambda架构是由Storm的作者Nathan Marz提出的一个实时大数据处理框架。Marz在Twitter工作期间开发了著名的实时大数据处理框架Storm,Lambda架构是其根据多年进行分布式大数据系统的经验总结提炼而成。 Lambda架构的目标是设计出一个能满足实时大数据系统关键特性的架构,包括有:高容错、低延时和可扩展等。Lambda架构整合离线计算和实时计算,融合不可变性(Immunability),读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则,可集成Hadoop,Kafka,Storm,Spark,Hbase等各类大数据组件。

  项目一:人工智能AI游戏推荐项目实践

  • ※ 编写复杂网络爬虫抓取多个站点数据(Crawler)
  • ※ 设计和建立分布式数据库,存放海量抓取数据(Hive)
  • ※ 使用机器学习(Machine Learning)相关知识建立数据Model(Recommendation System)
  • ※ Full Stack开发,从前端网页展示到后台实现(Front-end & Back-end)
  • ※ 使用AWS云平台搭建Spark系统处理大数据(Cloud Computing)

  项目二:金融大数据实时流处理系统

  • ※ 基于实际真实数据,了解和体会Lambda构架的优势
  • ※ 练习和设计使用复杂API
  • ※ 编写并在试题大数据服务器集群上运行Cluster Mode(非单片机VM single node)的Kafka, Storm金融数据流处理
  • ※ HBase处理和存储
  • ※ Spark Steaming系统设计

常见问题

我是转专业的学生,基础不是很好,是否适合这门课?

不必担心,我们本期课程,特意为基础薄弱和转专业的同学,专门开设了Java的编程教学,零基础手把手教会大家写代码,debug。算法教学也是从简到难,从浅到深,一步步教会大家如何思考,如何解题。还有任劳任怨的助教全程为学员们答疑解惑。每节课后分享给学员们课程的录像视频,方便大家课后复习。

我是CS科班学生,自己有刷过题,还需要培训吗?

很多科班出身的同学,LeetCode几乎刷了个遍,但是依旧拿不到offer。换个角度想,公司想招的是能力强的员工,而不是只会刷题的员工。所以提高我们得综合实力,才是拿到offer的关键。本期集训营,我们不仅为学员们安排了java基础课,算法精讲课,还开设了10周的大数据课程,以及4周的实战项目训练。整个课程下来,学员们不仅能获得扎实的算法解题能力,还会获得系统设计方面的实战训练,为简历和面试增添亮点。

我人在东部,不知道能不能上课?

完全不用担心,我们上课全程使用网络会议直播的形式,无论您身处何处,只要能上网就不耽误上课。即使因为其他原因错过了某次课也不用担心,我们课后会将课程视频录像整理出来发给每个学员,方便大家课后复习。

如果跟不上进度,可以重听下一期课程吗?

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怎样可以算是Early Bird,可以拿到折扣价?

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1. 在线提交申请 2. 导师1对1咨询 3. 完成报名 4. 参加培训

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