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内容包括：web前端/java/Python/大数据全集/人工智能/珍贵电子书/最新面试题集合/简历模板集合等（如下图，共800G！）

以大数据为例

第一阶段：JavaSE

第一阶段

第二阶段：Oracle数据库+MySQL+JDBC

第二阶段

第三阶段：Web前端基础（HTML5+CSS3+JavaScript+jQuery）

第三阶段

第四阶段：JavaEE阶段（Servlet+JSP+JSTL/EL+Ajax+EasyUI）

第四阶段

第五阶段：linux和高并发

第五阶段

第六阶段：Hadoop生态体系

第六阶段

第七阶段：Spark生态体系

第七阶段

第八阶段：机器学习和算法

第八阶段

第九阶段：平台架构师课程体系

第九阶段

实战项目一

智慧交通是指在交通领域中充分运用大数据、云计算、互联网、机器学习、等技术，通过高新技术汇集交通信息，对交通管理、交通运输、公众出行等等交通领域全方面以及交通建设管理全过程进行管控支撑，使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平，为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。

项目模块：

天网搜车，智能研判，轨迹分析，套牌分析，稽查布控，跟车分析，昼伏夜出，统计分析等15大模块。

技术架构：

hdfs +spark +kafka +flume + spark Streaming +spark MLlib+redis

实战项目二

某大型电商日志分析项目

日志分析项目是以数据为驱动，关注电商运营每一个环节，贯穿不同运营阶段，随时发现运营问题，调整运营计划。一般来说电商平台每天会产生100G到50T左右的日志数据。有了海量的数据就可以挖掘出有价值的决策依据。

需求模块：

用户分析，流量分析，活动效果分析，渠道分析和订单分析等8八模块

技术架构：

nginx + HDFS+ mapreduce +Hive+hbase +spark +flume +sqoop+mysql +D3

实战项目三

大型游戏运营分析项目

大型网络游戏每天会产生10G—100G的数据，通过大数据分析可以帮助追踪注册转化率数据、快速定位注册刷号行为。通过对关卡的访问数，成功率，失败原因进行分析，来合理调整难易度。游戏生产虚拟物品，而不是印钞。您需要找到玩家在不同阶段对哪类物品有最强依赖，才能刺激痛点策划拉收。

项目模块：

玩家在线分析，等级分析，任务难度分析，收入分析，虚拟消费分析等7大模块。

技术架构：

linux+hdfs+spark+mapreduce+hive+hbase。

实战项目四

App个性化推荐项目

推荐系统是利用 大数据和数据挖掘技术向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。

功能模块：

清洗数据，构建训练集，训练模型，评估模型，推荐APP等

技术架构：

hdfs +hive +hbase +kafka +spark +spark MLlib+ python+redis +dubbo

实战项目五

联盟广告分析项目

广告分析是指用大数据来分析和测定广告促进商品或劳务销售的效果。可以检验广告目标是否正确、广告媒体运用是否得当、广告分布时间与频率是否适宜、投入的广告费用是否合理等，从而进一步检验出广告决策是否正确、广告创意设计是否需要改进等。广告分析，能较客观地测定广告效果所取得的效益，提高广告主对广告的信心，也有利于广告公司的业务发展。

项目模块：

联盟广告分析项目-项目模块：这块没有提供文案

技术架构：

nginx + HDFS+ mapreduce +Hive+hbase +spark +flume +sqoop+mysql +D3

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