¥999 ¥ 2799

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楼+ 是实验楼精心打造的教学产品,课程由实验楼一线核心研发人员或技术专家制作并录制视频,且提供助教全程QQ群答疑,班主任督学等服务。在楼+的学习中,你会在实验中动手学习,在挑战中检验自己的学习成果,在大项目中体验真实工作流程,以此来达到学习的目的,对只看不动手说NO!

楼+ 适合0基础起步,需要你付出的努力是每周至少上升25层楼(750 分钟编程时间),楼+的教学服务能让你少走弯路,但并不能让你不劳而获。这里没有鸡汤,没有捷径,都是实实在在你的汗水付出和楼+团队尽最大努力提供的教学服务。

你的收获,就是楼+的唯一目标!

6 周课程涵盖

Hadoop 基础 HDFS YARN MapReduce
HBase Sqoop Hive Flume Kafka Spark 基础
Spark SQL Spark Streaming Spark MLlib  ... 

为什么要学大数据

最近几年,企业对数据越来越重视,利用 Hadoop 及 Spark 等大数据技术对数据进行分析处理的应用越来越多。例如互联网金融、电子商务,甚至实验楼这样的在线教育网站都需要处理各种数据,包括交易数据、用户行为数据、Web日志数据等。通过数据的收集、清洗然后进行建模并从数据中得到有价值的信息。

除了使用传统的 Hadoop 对数据进行挖掘和分析,在更多大数据应用发展中,也提出了实时数据处理的需求,例如实时交通信息、用电消耗、旅游客流等应用场景与我们生活都是密切相关的。

在海量的数据中,获取有价值的关键信息或客观规律,这就是我们学习大数据技术的核心目的。

课程亮点

  • • 覆盖了最常用、最优秀的 Hadoop 及 Spark 组件,大数据开发入门必备

  • • 完全在线实验与挑战的学习模式,配合完整的实验配套视频

  • • 结合多个大数据应用项目,理论在项目实践中扎实理解

  • • 在动手中学习,随时检验学习效果,享受 QQ群助教实时答疑

学完可达到的水平

熟悉 Hadoop 及 Spark 常见组件的使用、具备实现大数据应用,分析业务系统产生的简单数据的能力。了解大数据分析系统的基本设计思路,达到大数据研发初级工程师的水平。

怎么学习楼+?

看了那么多视频和直播,一到动手的时候还是发懵?不用怕,在楼+的学习全过程中,你会在实验中学习,在挑战中检验自己的学习成果,在大项目挑战中体验真实工作流程,以此来达到学习的目的。

所以,在楼+的学习过程中,你每周需要拿出16小时来完成我们提供的一系列的实验和挑战任务,期间遇到问题需要你主动在QQ群寻求专职助教和导师的答疑。

楼+ 的服务

实验+自主挑战

学习后及时运用

学习更高效

实验配套视频

详细操作视频

辅助完成实验

挑战解析视频

挑战解析视频

从思路到实现

深入浅出讲解挑战

小组结伴学习

小组成员结伴学习

共同进步,分享知识

结业报告证书

包含真实学习数据

成绩合格即可获得结业证书

QQ群实时助教答疑

遇到问题

及时讨论与解答

共享桌面辅导

疑难问题预约1V1桌面辅导

学习更高效

课程安排

开课时间:2018年9月3日

6周课程 = 1次直播 + 38个实验 + 22个挑战 + 200个视频

技能准备阶段

楼+课程全部在实验楼完成,正式开课前,你需要学习Scala语言,在开课前学习这门实验楼的课程即可。 点击这里,学习《Scala开发教程》。另外由于课程将在Linux系统上学习,你还需要了解下Linux和Vim基本命令。

第0周
预备知识
现在~2018.09.02
楼+课程全部在实验楼完成,正式开课前,你需要学习Scala语言,在开课前学习这门实验楼的课程即可。 点击这里,学习《Scala开发教程》。另外由于课程将在Linux系统上学习,你还需要了解下Linux和Vim基本命令。
Hadoop 实战阶段
Hadoop 基础及相关组件,除了讲解基本原理的实验,结合了多个小的实战项目,实战项目均贯穿在以 Web 日志为数据基础的存储、分析上。涉及到 Hadoop 基础以及 HDFS、YARN、MapReduce、HBase、Sqoop、Hive、Flume、Kafka、Pig 等 Hadoop 各种组件的基本操作和项目。 在这个阶段,每周都有一系列的实验和挑战任务。实验会提供完整的代码和详细的文档,同时嵌入关键步骤的录制视频,是模仿练习阶段;挑战是实战中会遇到的问题或项目任务,包含若干知识点,需要在线完成,系统自动评判PASS或FAIL。
第1周
Hadoop 基础实战
2018.09.03 ~ 2018.09.09
Hadoop 基础实验中将实践 Hadoop 基本概念、HDFS 及 YARN 架构与操作、MapReduce 原理与编程思想。还会涉及到 HBase 及 Sqoop 组件,不会涉及太深,以能够了解和使用这些组件为目的。”模仿学习“阶段,6 个实验,需要你一步步按照实验文档和实验视频完成。“运用实战“阶段,5 个简单的挑战,涉及 Hadoop 组件的最重要的知识点,完成挑战作业,获得 PASS。
第2周
Hadoop 数据分析实战
2018.09.10 ~ 2018.09.16
学习 Solr、Hive、Flume、Kafka、Pig 等常见大数据分析组件,并结合第一周学习的 Hadoop 基础组件进行实战 Web 日志分析,让你能够在实验和挑战中学习结合多个不同的产品共同构建数据分析系统的思路。3 个挑战作业,包含若干关键知识点,需要你在实验中足够认真和编程中足够细心才能够获得 PASS。
Spark 实战阶段
Spark 实战阶段,4 周的内容包含 Spark 基础及相关组件,其中包含基础实验(或小型项目示例)及真实数据的实战项目。第1周学习 Spark 基础的概念和开发,后续三周针对 Spark SQL、Streaming 实时分析及机器学习三个方向进行项目实战。 在这个阶段,每周都有一系列的实验和挑战任务。实验会提供完整的代码和详细的文档,同时嵌入关键步骤的录制视频,是模仿练习阶段;挑战是实战中会遇到的问题或项目任务,包含若干知识点,需要在线完成,系统自动评判PASS或FAIL。
第3周
Spark 基础实战
2018.09.17 ~ 2018.09.26
本周快速上手 Spark 大数据分析框架,涉及到 Spark 基础与部署、RDD 操作及持久化、Spark 应用开发入门、Spark Streaming、Spark SQL、Spark GraphX 以及 Spark 机器学习的入门实战。本周的核心目的是能够结合 Spark 多个组件使用 Scala 开发简单的应用,“模仿学习”之后必须要能够“运用实战”。
第4周
Spark SQL 项目实战
2018.09.27 ~ 2018.10.10
结合实际项目学习 Spark SQL 数据分析。会应用到之前学习到的多个组件,实验中会开发一个完整的 Spark SQL 应用,从数据 ETL(提取-转换-加载) 贯穿到使用该应用进行分析,最后到数据可视化或存储。会涉及使用一些新的知识去解决遇到的新问题,重点学习项目中解决问题的思路。完成本周的内容,有能力使用 Spark SQL 开发应用解决简单的数据分析问题。
第5周
Spark Streaming 项目实战
2018.10.11 ~ 2018.10.17
结合实际项目学习 Spark Streaming 进行实时数据分析。会应用到之前学习到的多个组件,实验中会搭建一个实时分析系统,并开发一个 Spark Streaming 应用,从数据 ETL(提取-转换-加载) 贯穿到使用该应用进行分析,最后到数据可视化或存储。会涉及使用一些新的知识去解决遇到的新问题,重点学习项目中解决问题的思路。完成本周的内容,有能力使用 Spark Streaming 开发应用解决简单的实时数据分析问题。
第6周
Spark 机器学习项目实战
2018.10.18 ~ 2018.10.24
本周需要一定的数学基础,结合实际项目学习 Spark 机器学习进行建模、分析和运算。实验中会涉及多个小的机器学习项目,在项目提供的数据中进行建模。本周的内容涉及到多个常见的机器学习算法,并学习如何使用 Spark 机器学习的模块进行应用开发,根据已有的数据中进行预测和分析。完成本周的内容,有能力使用 Spark 机器学习模块进行常见机器学习算法实践。
适合人群 & 前提条件

有编程语言基础,例如 Scala、Python、Java 或 C++ 等,对大数据分析应用感兴趣即可参加

(不满足技能要求?不担心,在开课前学习这门实验楼的课程即可。点击这里,学习《Scala开发教程》)


现在报名,加入答疑QQ群与大家一起学习Scala还可获得不定期助教指导!

每周付出的时间

每周至少有 16 小时用于完成实验、挑战任务并参与小组讨论

坚持到底的决心

不会因为遇到困难而半途而废,有毅力坚持到最后

积极主动的态度

遇到问题能与小组同学及助教讨论,积极主动寻求答案

现在报名,即可享受新课上线最低价

 福利1:课程结课时,有效学习时间前3名,可获得¥300现金奖学金

 福利2:开课即赠送6周标准会员。

 福利3:若课程在半年内有升级,老学员可免费享受课程升级内容。

FAQ
学完能达到什么水平?

熟悉 Hadoop 及 Spark 常见组件的使用、具备实现大数据应用,分析业务系统产生的简单数据的能力。了解大数据分析系统的基本设计思路,达到大数据研发初级工程师的水平。

课程使用什么编程语言?

Hadoop 阶段用到少量 Java,Spark 阶段 Scala 为主,少量 Python。Spark 选择 Scala 的主要原因是:

1. Spark 是 Scala 实现的,原生支持。企业里用 Java 和 Scala 的偏多,同样的项目使用 Scala 比 Java 精简很多,开发效率更高。

2. Scala 并且支持 Scala shell,交互式开发,利于初学者上手学习。

3. Python 性能比 Scala 差,规模大点的 Spark 项目很少用 Python,为了尽量接近企业的场景选择 Scala。少量的实验选择 Python 是让大家了解下 Python 的 Spark 开发。

课程主要是什么形式的?

课程核心是实验和挑战,不是直播和录播。对于实验,我们会提供完整的代码和详细的文档,同时嵌入关键步骤的录制视频,是在模仿练习;

对于课程中的挑战,我们会提供实际工作中会遇到的问题或项目任务,包含若干知识点,需要在线完成,系统自动评判PASS或FAIL。

点击此处了解如何学习楼+课程
如果你还不熟悉实验楼,点击这里了解实验楼

是否支持退款?

开课后24小时内可以申请全额退款,因为之后会进行项目分组,6人一组,为避免对同组的影响,分组后不再接受退款申请。

开课前需要做什么准备?

1. 只需要准备一台能上网的电脑,学习将在实验楼的在线环境进行,无需安装配置本地环境;

2. 阅读课程须知,并完成第0周的课程学习(你可以报名后在课程详情页找到它)

怎么分组?

开课第二天下午进行分组,大家可以根据工作情况,所在地区等情况自由组队,需要组队满6个人并告知班主任。如果没有参加自由组队的将会随机分配分组。

支持什么付款方式?

目前支持微信,支付宝付款。若想分期购买,你可以给你的支付宝绑定一张信用卡,通过支付宝使用信用卡支付。暂不支持花呗分期等分期付款方式。

学完能找工作吗?

课程涉及的知识点是很全面的,符合大部分大数据相关岗位的岗位要求。但因为课程时间比较短(只有6周),对某个特定的方向都多熟悉多深入更多是看自己的努力。 如果你在课程的学习中,认真完成所有的实验,挑战,积极提问,肯定会让你的简历增加分量,提高找到工作的概率,可以胜任大数据初级工程师的岗位。

课程中如何进行答疑?

实验楼共有3种答疑方式:QQ群实时答疑,1V1桌面共享答疑和讨论区答疑。

其中工作时间(工作日9:00~18:00)可使用QQ群实时答疑,必要的时候会使用实验楼的共享桌面功能提供 1V1 共享桌面协作;

非工作时间,无法保证及时回复,可以在讨论区提问,助教上班后第一时间回复解决。

课程是否有有效期?

楼+的教学服务结束后,无法享受QQ群答疑服务。但仍可以在课程有效期内(默认180天,遇特殊情况可申请延长)学习课程并享受讨论区不定期答疑服务,过期后仍可查看文档。

楼+课程与其它课程的区别是什么?

楼+ 面向的是希望系统化学习某一技术的用户,提供了更完善的学习路径和教学服务。楼+课程与其它课程最大的不同体现在教学服务上:

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