冰球突破豪华版

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Python培训Python+大数据开发培训高手班课程

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青岛昌平

    • 高级
      软件工程师课程

    • 12个
      “大厂级”实战项目

    • 80+
      解决方案和技术专题

    • 50人
      专职教研团队

    • 65%
      项目课程占比

    • 终身
      职业生态圈

    Python+大数据开发 高薪工作工作岗位的代动词

    Python培训班哪个靠谱?
    • 国家实施大数据战略
      大数据专业人才紧缺

    • 一线城市薪资高
      二三线紧随其后

    • 数字经济引领全球
      经济社会发生变革

    • Python+大数据培训就业前景怎么样?
    • Pyhton+大数据培训平均月薪
    • Python+大数据培训后薪资多少钱?

    Python+大数据挖掘表格開發
    就业起点高,职业发展好

    适宜群体

    • 0基础上转做人工数据课程从Python入手
      简单高效入门快
      适宜零基础人员学习

    • 应届研究生的毕业生缺乏工作经验技能
      未来没有明确规划
      通过学习本课入行IT

    • 互连网自己创业者目前工作待遇不理想
      市场上升空间有限
      需要突破现状转行

    • 有基本知识寻找合作伙伴体统完善者具有一定的数据理论或基础
      需要掌握系统数据技术
      在实际业务中如何应用

    6大课程优势 成为阿拉伯电子化专业人才

    • 最合适英语零基础框架队员课程由浅入深/数据量由小到大
      逐步掌握各业务场景下的数据处理

    • 热们工艺周自动更新一线大厂行业专家/年亿元级研发投入
      以“周”为单位更新前沿技术

    • 的项目驱动软件式教学活动多行业多项目实战
      提升实战能力 入职即能快速上手

    • 专业迎合市厂具体需求课程与时俱进不断融入热门技术栈
      打造学完即上岗人才

    • 重现真时作业场景设计参与真实项目开发流程
      锻炼独立分析、解决问题的能力

    • 掌握真实本职实践经验值真实数据业务需求转化
      企业级真项目涵盖14大主流行业

    渐进式课程内容 助你自幼白蝶变为加数之星

    Python+大数据分析显示开发技术培训课程考试大纲

    • Python程序编程基础理论
    • Python源程序升阶
    • SQL根基
    • ETL操作
    • Hadoop技艺栈
    • 百亿美元级线下数仓新项目
    • 百亿级线下数仓品牌实战经验
    • Spark能力栈
    • 微信用户用户画像分析处理计划书
    • PB级内存条算投资项目操作
    • 求业评价表&求业进一步强化
    • Flink技术设备栈
    • 亚秒级随时求算品牌

    查看详细课程大纲>Python编程基础学时:8天

    主要内容

    · Python基础上词法· Python数据文件操作· 函数值· ꦜ档案读写· 特别ꦜ加工· 模块电源和包

    可解决的现实问题

    纯熟控制Python语言英文,开发源编译程序逻辑思维,使考生是可以纯熟操作Python工艺搞定编译程序制定。

    可掌握的核心能力

    1.掌握Python开发环境基本配置;
    2.掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用;
    3.掌握字符串的基本操作;
    4.初步建立面向对象的编程思维;
    5.熟悉异常捕获的基本流程及使用方式;
    6.掌握类和对象的基本使用方式。

    查看详细课程大纲>Python编程进阶节课:7天

    主要内容

    · 处于关键字· 网洛代码编程· 多人物编译程序· 高等英语语法· Python和程序编꧋写一体化创业项目

    可解决的现实问题

    流畅运用Python朝向对象图片程序流程设计方案思维,掌握了数据报告開發管理需备Python高层语法学,解决处理较为常见Python開發管理状况。

    可掌握的核心能力

    1.掌握网络编程技术,能够实现网络通讯;
    2.知道通讯协议原理;
    3.掌握开发中的多任务编程实现方式;
    4. 知道多进程多线程的原理。

    查看详细课程大纲>SQL基础教时:6天

    主要内容

    · MySQL与SQL· Kettle与BI器具· Pymysql

    可解决的现实问题

    娴熟熟记MySQL\SQL、Kettle和BI工具软件的使用,也能搞定老式数仓业务范围激发钓鱼任务。

    可掌握的核心能力

    1. 掌握MySQL数据库的使用;
    2. 掌握SQL语法;
    3. 掌握Kettle数据迁移工具的使用;
    4. 熟练使用BI可视化工具;
    5. 对数据开发有一定认知,掌握BI工程师所具备的基本技能。

    查看详细课程大纲>ETL实战学时:5天

    主要内容

    · ETL的概念与工具软件· Python ETL进阶篇· BI

    可解决的现实问题

    掌控Python完全的统计数据报告ETL实战经验,也能解决处里规模性型的统计数据报告量的统计数据报告处里相关的目标。

    可掌握的核心能力

    1. 掌握ETL的相关概念;
    2. 掌握基于Python语言完成ETL任务开发实战;
    3. 基于ETL实战锻炼Python编程能力,包括(元数据管理、数据模型、项目配置、单元测试、工具方法抽取等);
    4. 掌握BI数据分析实战。

    查看详细课程大纲>Hadoop技术栈教时:11天

    主要内容

    · Linux· 大统计资料基础条件和网络设备讲述· Zookeeper· HDFS· M🦋a⛄pReduce· YARN· Hive理论知识· Hive高阶

    可解决的现实问题

    自己熟悉的Linux作业系统,还有种种Linux命令行,都可以解决办法机构级大数剧集群服务器布置大问题,为升阶大数剧规划设计确定根基。

    可掌握的核心能力

    1.掌握Linux常用命令,为数据开发后续学习打下的良好基础;
    2.掌握大数据的核心框架Hadoop以及其生态体系,完成HDFS、MapReduce及Yarn机制基本理解与使用;能顾搭建Hadoop高可用HA集群;
    3.掌握Hive的使用和调优;
    4.具备Hadoop开发能力、离线数据仓库开发能力;
    5.能够完成基本构建企业级数仓。

    查看详细课程大纲>千亿级离线数仓项目学时:10天

    主要内容

    · 大信息部署工作运营:Cloudera Manager· 概述决策制定需要量:数据分析仓库库房· 信息采集程序:sqoop· 统计资料介绍:Hive·👍 时代数据源百度快照:衣服拉链表· 的数据版本更新后的统计表讲解:拉链设计表· 参数任务调度:oozie+shell· OLAP机系统手机存储:MySQL· FineBI数据源表现

    可解决的现实问题

    并能防止工业公司级常见到信息倉庫建立,从的项目的标准、技术水平系统架构启动、服务系统架构启动、启动手机平台、ETL方案、功课任务调度等芭比娃娃家具pipeline,搞定大信息安全体系下的工业公司级信息倉庫创造出一个。

    可掌握的核心能力

    1.掌握零售行业离线数仓的分层与建模,从需求、设计、研发、测试到落地上线的完整项目流程;
    2.行业内首个深度使用Presto的项目;
    3.包括海量数据场景下如何优化配置;
    4.拉链表的具体应用;
    5.新增数据和更新数据的抽取和分析;
    6.提供新零售大型商超集团的数据存储分析以及服务监控方案。

    查看详细课程大纲>千亿级离线数仓项目实战节课:5天

    主要内容

    · 大资料部署工作运营:Cloudera Manager· 剖析行为需求量:参数仓库库房· 数据报告采集工具:s💎qoop· 统计资料概述:Hive+presto· 历史上数值浏览:拉锁表· 数据源游戏更新后的数据统得了解了解:衣服拉链表· 数据表格运营:ds· OLAP设备保存:MySQL· FineBI数据信息分享

    可解决的现实问题

    按品牌级大的资料开拓工艺流程,自主到位投资创业项目开拓,把握品牌级几分钟景大的资料无网数仓开拓业务能力,从数仓分出层次,数仓模型,的统计指标统计分析,的统计指标展示英文到位全部的大的资料投资创业项目。

    可掌握的核心能力

    1.掌握教育行业离线数仓的分层与建模,从需求、设计、研发、测试到落地上线的完整项目流程;
    2.真实业务逻辑,共涉及20多个主题,100多个指标,提升学员在教育行业中的核心竞争力;
    3.包括海量数据场景下如何优化配置;
    4.拉链表的具体应用;
    5.新增数据和更新数据的抽取和分析;
    6.Hive函数的具体应用;
    7.ClouderaManager可视化、自动部署和配置、Git、CodeReview功能。

    查看详细课程大纲>Spark技术栈学时:9天

    主要内容

    · Pandas基础知识· Pa♉ndas信息治理实战技巧· Spark基本条件· Spark Core· Spark SQL· SparkSQL案例分享

    可解决的现实问题

    撑握中国最红门的Spark技术性栈,凭借SparkCore和SparkSQL解决方法测算资料治疗与测算深入分析事情,阶升一级大测算资料设计规划建筑机电工程师。

    可掌握的核心能力

    1.掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思想;
    2.掌握SparkSQL结构化数据处理,Spark On Hive;
    3.掌握Structured Streaming整合多数据源完成实时数据处理;
    4.具备Spark全栈开发能力,满足大数据行业多场景统一技术栈的数据开发,提供就业核心竞争力。

    查看详细课程大纲>用户画像解决方案课节:7天

    主要内容

    · 🍬1SparkSQL资源整合ES自构成数剧源· DS每日任务程序界面化检修· 粉丝用户行为分析标签贴营造游戏规则· 业主画像图片标准规范类标贴整合𓄧· 顾客半身像总计类标识构筑

    可解决的现实问题

    该项目出示了全相关制造行业普基础户的肖像来解决改善, 操作SparkSQL+ES+DS在校园营销推广活动的环节之中所实现工业公有云普基础户的肖像,顺利通过SparkSQL+MySQL在校园营销推广活动的环节之中所实现基础相关制造行业普基础户的肖像价格标签装修标准。

    可掌握的核心能力

    1. SparkSQL整合ES自定义数据源;
    2. DS任务界面化调度;
    3. 用户画像标签构建规则;
    4. 用户画像规则类标签构建;
    5. 用户画像统计类标签构建。

    查看详细课程大纲>PB级内存计算项目实战教时:8天

    主要内容

    项目工作流程基本网络架构和保险业务工作流程、Hive数仓建模制作 、Sqoop数据分析发送到联合开发 DolphinScheduler世界任务任务调度、的选用lag,sum等界面方程 、的选用UDAF方程估算更有效投保单数字化段、估算现今意义、估算和安排金、划分表的的选用 、质量指标数据汇总估算 、Shuffle系统优化。

    可解决的现实问题

    依托于Spark全栈方法打造公司级大的统计资料联合发掘app,的学生排序单独的完工大型项目实战技巧,能够不胜任分类大的统计资料app联合发掘工做,保驾护航公司实现了数码化企业转型发展

    可掌握的核心能力

    1.快速搭建保险行业大数据平台;
    2.基于Hive+Spark SQL搭建离线数据仓库;
    3.基于SparkSQL应对轻松应对复杂的迭代计算;
    4.完成基于国内头部保险公司大数据项目开发;
    5.掌握基于Spark分析12亿报单表和8千万客户等数据;
    6.对保单汇总计算(业务发展类指标,成本费用类指标等),并向业务人员做数据展示。

    查看详细课程大纲>就业指导&就业加强学时数:5天

    主要内容

    · SQL进阶篇· Hive动态数据研究分析与面试流程题全面提升· Spark大数据定量分析与面试流🔯程题抓好· NoSQL数剧具体分析与应聘题大力加强· 大动态数据多行业内架构模式解析

    可解决的现实问题

    对读书的网站内容对其进行大体集锦,并研究分析典型招聘初面题,专业指导简历照片,招聘初面和沟通交流秘诀助推器百万年薪offer。

    可掌握的核心能力

    1.强化面试就业核心面试题;
    2.梳理大数据架构及解决方案;
    3.剖析多行业大数据架构。

    查看详细课程大纲>Flink技术栈课节:6天

    主要内容

    · Flink Core· Flink DataStream· Flink SQL· Fli꧋nk Ruℱntime· Flink高阶· Flink电商网例子实际战斗

    可解决的现实问题

    控制目前最火的流批整体化地理分布式存储测算公式整体布局完成后Flink简述生态保护,防止时时测算公式有趣景象方面,转变行业市场对Flink越来上涨的供给。

    可掌握的核心能力

    1.掌握基于Flink进行实时和离线数据处理、分析;
    2.掌握基于Flink的多流并行处理技术;
    3.掌握千万级高速实时采集技术。

    查看详细课程大纲>亚秒级实时计算项目学时:8天

    主要内容

    · Hive· HBase· HDFS的数据保存· Kafka信息数据传输· Flink全栈数据库外理· Nginx做正向加盟代理· LSV和Keepalived负💞债教育均衡♌发展和高用于

    可解决的现实问题

    动态数值采集达到千万别条新汽车新能源汽车的动态数值,可解决处理时实的高使用性能大量动态数值具体分享与存贮,应用于Flink全栈使用尽快OLAP具体分享,可完毕行业级Kappa搭建时实的活动搭配。

    可掌握的核心能力

    1.掌握基于Flink全栈进行快速OLAP分析;
    2.掌握实时高性能海量数据分析与存储;
    3.掌握针对HBase调优实现HBase存储调优;
    4.掌握数据报表分析;
    5.掌握业务数据实时大屏场景实现。

    企业级真项目课程 更快升级实际的程度

    【网络金融安全】富华太阳光安全【实业智能物连接wifi】一坐营造【新零售概念行业时代行业】亿品新零售概念行业时代行业大数据挖掘工作平台

    • 富华阳光保险

      110指标数量

      40亿数据量

      10解决方案

      6课程天数

      保障精算投资楼盘还要运算巨量详情帐投保险的信息文件报告信息,能够合成新公司财税爆表。投资楼盘安全适用SparkSQL来运算,法定期限远远加强,不断增强保障新公司的商业性信誉度。投资楼盘将好几行政部门的相关业务部门流程的信息文件报告信息库同时到hive的信息文件报告信息赶场,安全适用SparkSQL调用源的信息文件报告信息表(投保险表1两亿投保险,客表8切记客等),运算投保险的保险费率、钱价格、预备金等详情帐,带来了给新公司财税行政部门收費或支出价格,到最后对投保险汇总表运算(相关业务部门流程进展类要求值,直接价格价格类要求值等),并向相关业务部门流程成员做的信息文件报告信息动态展示。
    • 一站制造

      300+指标数量

      30亿数据量

      11解决方案

      8课程天数

      进行大资料技木体系结构,完成化学工业物联机网国际石油生产制作餐饮行业的资料手机文件存储和浅析、数值可视化、性情化高性价比难题。一走生产制作渠道包括基本概念hive数仓分层次来手机文件存储不同渠道的指标资料,基本概念sparksql做资料浅析。内在渠道包涵市场运营、接听中、工单系统、油站、仓储配送原材料。
    • 亿品新零售

      300+指标数量

      1095亿数据量

      20解决方案

      8课程天数

      本魔幻顶目基本概念二家魔幻连琐商城技术创新的大云计算探讨软件平台。是一号个深度1应用Presto的魔幻顶目,为售后Presto涉及到的课程培训的技术创新夺取了坚如磐石的基本,也为教员的就业机会扩大了道路交通;实在的云计算构成,复杂化的SQL确保阶段,幼儿自学日后就可以高达下载客户端数仓的初中级建设技术。

    百万级课程环境配置 大面积真数据源体验感

    专业学习大动态数据源,你见过真实的汇聚动态数据源吗?你操作方法过真实的【大大小云计算平台】吗?你触碰过真实的【云空间的】吗?这每件事,在潜力股源高级程序员都将改变真触碰!

    黑马程序员与知名云平台厂商—UCloud达成深度合作。为学生提供大规模服务器
    集群进行实战,硬件规模达到:

    *以上资源,年成本近百万,但黑马完全免费提供给每位学生使用
    真正让每个学生都能接触【真·大规模集群】和【真·大规模数据】

    数据源开发建设科技解决方案 迅速的拿下运行问题

    解決工作方案是任何?

    相等的作业情境,规划设计不用从零開始,避免措施就可以拿出来即用。领航者推进跟随市厂发展,成立“Python+大数值规划设计避免措施库”,80+技巧应用避免措施,覆盖面职场新人常有技巧应用数学难题,让朋友变成了的团队技巧应用现象避免最快效的人。
    • 大数据存储解决方案【车连接网络这个行业】

      包涵完成车连机业务量流程动画场景,涉及到驾驶者往返、网络围栏网、远程管理检验等真实度业务量流程使用 QBOX 机动车辆华为设备的数据库资料源具体分析显示获取,并辨析为 QSP 的数据库资料源具体分析显示、QCS 的数据库资料源具体分析显示、笔记本充电的数据库资料源具体分析显示、HU 的数据库资料源具体分析显示出具时实核算业务与网页版核算业务,并使用 API 数据库接口以会计报表和大屏幕表现具体分析结论的数据库资料源具体分析显示
    • 大数据离线分析解决方案【知行幼小衔接的行业】

      造成控股国际公司信息表格报告仓储,协调控股国际公司信息表格报告中心站,把不汇聚的业务部门信息表格报告汇聚存储器和处里 内容从意愿调研报告、开发、旧版操控、科研开发、自测到下地登录上线,内容涵盖了内容的详尽繁琐流程挖掘出信息分析超多应用者活动信息表格报告,订做多维信息表格报告真子集,造成信息表格报告赶场,供哪几个情景游戏主题应用
    • 大数据实时分析解决方案【今早平均值产业】

      时实网络监控录像股票贸易行业的的贸易行业的一周的销售买卖消费,保证 对股票贸易行业的买卖消费参数的调查统得了解布置督察监测体制,涉及:监测规律的管理,时实监测,厉史监测,督察厉史参数了解等熊市行情进行分析一下买卖消费参数时实采样、时实参数了解、多维了解,即席查找,时实大屏幕网络监控录像展现高稳定性整理,流整理折算模块选择的是 Flink,时实整理 100 万笔/s 的买卖消费参数
    • 大数据调度解决方案【车连接服务业】

      包函完整版车高速联网相关销售情景,收录座驾路程、网上栅栏、跨网珍断等真的相关销售借助 QBOX 机动车移动终端大信息深入分析整理,并解析视频为 QSP 大数剧、QCS 大数剧、充电桩大数剧、HU 大数剧具备实时路况算出保障与离线包算出保障,并借助 API 接头以月报表和大屏幕体现深入分析可是大数剧
    • 大数据BI解决方案【快运的行业】

      根据某家巨型货运大公司研制开发的智慧生活货运互联网大数据库信息内容报告渠道,日质感过千万,体现了质感、搬运管理、储存、货物搬运货物搬运、包装方式与流畅的粗加工等货运缓解中包括的数据库信息内容报告信息内容等 ,挺高搬运管理与配送加盟吸收率、限制货运成本投入、更能够地无法企业客户的服务请求,并对数据库信息内容报告剖析结论,确立具备着中观访谈提纲意义上的满足设计
    • 大数据OLAP解决方案【货运物时兴业】

      鉴于一家子魔幻国际国际物理网点大公司产品研发的智慧生活国际国际物理网点大数剧资料安全统计提供服务平台,日网上订单生产上百万万,把握网上订单生产、搬家、电商仓储、货物物理运输卸货、打包及通加工制作等国际国际物理网点节点中包含的数剧资料统计短信等 ,增进搬家及生鲜配送很好率、下降国际国际物理网点投入、更很好地需要满足业主提供服务想要,并而对数剧资料统计分析一下结果显示,提出者有着中观监督意议的解决处理方案格式
    • 大数据数据采集解决方案【物流货运互联网行业】

      基本概念一个大货运工厂研制开发的智慧教育货运大参数软件平台,日京东京东订单上万万,需紧紧围绕京东京东订单、运载、仓储管理、帮运货物搬运、包裝和零售业生产等货运各个环节中牵扯的参数消息等 ,提生运载和分销能够率、减低货运代价、更能够地够满足用户保障必须,并应对参数定量分析结杲,强调具备中观教育指导现实意义的解决方法规划
    • 大数据用户画像解决方案【网络营销的行业】

      特征提取竖直网络营销网上平台搭建的业主名全东南方向形象,全版抽选出1个业主名的相关资讯全貌 ,渠道环绕货物种类、客户订单、业主名的的基础相关资讯及习惯相关资讯等统计资料,控制业主名和货物种类的的基础元素、组合成元素、宏观形象、元素手机查询等渠道景象,提拱了企业主级多 东南方向渠道管理解析。
    • 数据分析多场景解决方案【多家互联网行业】

      信息介绍一下实际上是(大)信息研发中至关重要流程步骤,也是(大)信息研发的后面目的意义;越发越多越好的各个企业请求(大)信息建设高级工程师承受环节信息 介绍一下的事业
    • 金融授信产品风控建模解决方案【金融经济相关行业】

      信用卡管理可能性是财经资本稽查组织关键观注的可能性,息息相关财经资本装置自动运行的发展。在实际上的业务部开展调研和实体模型构造 历程中,面对着高维稀松结构特征包括样例不发展等多种事情,是如何使用机学习知识等数据资料搜集的办法提供信用卡管理可能性的评定和予测能力素质,是各行财经资本组织积极参与思考的朝向。

    项目实战流程 备份真实度办公室政治文化氛围

    • 1项目启动

      确保工程方向上目的需求分析调查

    • 2业务需求

      需要浅析要求转化

    • 3设计阶段

      网络架构制作技术性型号选择大数据我的生命阶段的数据源于数据显示分层次

    • 4开发上线

      工作组发展氛围建造数据分析录入数仓建筑定时任務任務内容开放代碼填写信息文件草拟统计数据回测

    Python+大数据开发 不收费训练技巧材料每日分享

    Python+大数据开发
    学习路线图

    通过自学必学零知识基础最薪版

    兔费领域短视频教学视频、重困惑技術剖析、自学成绩道具、自学成绩记笔记等

    Python+大数据课程体系V3.06大型项目制,推动薪资30w+

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    • 六创业投资项目制,40+天创业投资项目总额对标企业实际招聘需求,采用六个不同行业大数据项目,覆盖从离线到实时计算场景,更好的匹配学员能力
    • 大型厂级技艺应对方案格式,Apache贡献奖者佳選教课课程覆盖了数字化转型企业主流的技术和业务解决方案。
      6个技术解决方案:包括ETL、离线数仓、用户画像、Lambda架构、Kappa架构、湖仓一体等;
      多个业务解决方案:包括国内大型商超新零售、金融保险、金融证券、物流仓储、航空、电商、出行、教育、物联网等领域
    敢以全班为院校公示找工作图片信息的医疗机构,只剩下冰球突破豪华版的教育培训!用数万全班推进和找工作成果展现,冰球突破豪华版的教育培训Python+大的数据制作的培训课程,很好有很大程度的升降找工作薪资待遇层次!
    课程体系纲要
    1. 地基班

      1. Python编写程序根基

    2. 顶级高手班

      1. Python代码编程升阶 2. SQL基础性 3. ETL实际 4. Hadoop水平栈 5. 百亿美元级客户端数仓项目流程 6. 百亿美元级云同步数仓建设项目进阶篇 7. Spark技艺栈 8. 粉丝肖像来解决预案 9. PB级运存求算该项目 10. 择业创业命令&择业创业全面提升 11. Flink技术工艺栈 12. 亚秒级实时视频计算好项目

    3. 升级班

      1. 亚秒级及时升级课

    4. Python+大动态数据学习上升固件版本3.0

    • Python编程基础𓆏基础班  1

      课时:8天技术点:48项测验:1次学习方式:线下活动面授

      学习目标

      1.掌握Python开发环♋境基本配置| 2.掌握运算符、表达式、流程控制൩语句、数组等的使用| 3.掌握字符串的基本操作| 4.初步建立面向对象的编程思维| 5.熟悉异常捕获的基本流程及使用方式| 6.掌握类和对象的基本使用方式

      主讲内容

      1. Python基础理论句型零基础学习Python的开始,包含了以下技术点:

      01_变量| 02_标识符和关键字| 03_输入和输出| 04_数据类型转换| 05_PEP8编码规范| 06_比较/关系运算符| 07_if判断语句语法格式| 08_三目运算符| 09_while语句语法格式| 10_while🐈 循环嵌套| 11_break 和 continue| 12_while 循环案例| 13_for循环

      2. Python数值进行处理掌握Python的数据类型,并对其进行操作处理,包含了以下技术点:

      01🔜_字符串定义语法格式| 02_字符串遍历| 03_下标和切♛片| 04_字符串常见操作| 05_列表语法格式| 06_列表的遍历| 07_列表常见操作| 08_列表嵌套| 09_列表推导式| 10_元组语法格式| 11_元组操作| 12_字典语法格式| 13_字典常见操作| 14_字典的遍历

      3. 变量能够实现Python函数的编写,包含了以下技术点:

      01_꧅函数概念和作用、函数定义、调用| 02_函数的参数| 03_函数的返🅠回值| 04_函数的注释| 05_函数的嵌套调用| 06_可变和不可变类型| 07_局部变量| 08_全局变量| 09_组包和拆包、引用

      4. 文件下载读写能够使用Python对文件进行操作,包含了以下技术点:

      01_文件的打开与关闭、文件的读写| 02_文件、目录操作及案♑例| 03_os模块文件与目录相关操作

      5. 出现异常治理主要介绍了在Python编程中如何处理异常,包含了以下技术点:

      01_异常概念| 02_异常捕获| 03_异常的传递

      6. 传感器和包主要介绍了Python中的模块和包的体系,以及如何使用模块和包,包含了以下技术点:

      01_模块介绍| 02_模块的导入| 03_包的概念ꦓ| 04_包的导入| 05_模块中的__all__| 06_模块中__name__

    • Python编程进阶高手班 ☂  1

      课时:7天技术点:108项测验:1次学习方式:线下门店面授

      学习目标

      1.掌握网络编程技术,能够实现网络通讯| 2.知道通讯协议原理 | 3.掌握开👍发中的多任务编程实现方式| 4. 知道多进程多线程的原理A

      主讲内容

      1. 朝向另一半从逐步建立起面向对ღ象编程思想,再到会使用对象,到创建对象,再到真正理解为什么封装对象,包含了以下技术点:

      01_面向对象介绍| 02_类的定义和对象的创建| 03_添加和获取对象属性| 04_self♊ 参数| 05_init方法| 06_继承| 07_子类方法重写| 08_类属性和实例属性| 09_类方法、实例方法、静态方法

      2. 网咯编程学习主要学习通讯协议,以及Python实现TCP、HTTP通讯,包含了以下技术点:

      01_IP地址的介绍| 02_端口和端口号的介绍| 03_TCP的介绍| 04_Socket的介绍|ဣ 05_TCP网络应用的开发流程| 06_基于TCP通信程序开发|

      3. 多目标任务编程学习主要学习Python中多线程、多进程,包含了以下技术点:

      01_多任务介绍| 02_多进程的使用| 03_多线程的使用| 04_线程同步

      4. 高等级语法学主要学习Python的高级语法,包含以下技术点:

      01_闭包| 02_装饰器| 03_迭代器| 04_深浅拷贝| 05_正则

      5. Python程序语言综上新项目通过前边所学知识,完成综合案例,锻炼编程能力、培养编程思维

      01_Python代码编程网络综合大型项目
    • SQL基础♔高手班 ♐   2

      课时:6天技术点:70项测验:1次学习方式:地推面授

      学习目标

      1. 掌握MySQL数据🃏库的使用| 2. 掌握SQL语法| 3. 掌握Kettle数据迁移工具的使用| 4. 熟练使用BI可视化工具| 5. 对数据开发有一定🐼认知,掌握BI工程师所具备的基本技能

      主讲内容

      1. MySQL与SQL零基础小白通过MySQL数据库,掌握核心必备SQL,包含了以下技术点:

      01_数据库概念和作用| 02_MySQL数据类型| 03_数据完整性和约束| 0ꦫ4_数据库、表基本操作命令| 05_表数据操作命令| 06_where子句| 07_分组聚合| 08_连接查询| 09_外键的使用

      2. Kettle与BI软件工具使用Kettle做数据迁移,通过BI工具展示excel、MySQL中的数♚据,包含了以下技术点:

      01_Kettꦦle基本操作| 02_Kettle数据转换| 03_Kettle使用SQL脚本组件| 04_kettle Job开发| 05_FineBI基本操作| 06_FineBI常用图表| ♔07_FineBI仪表板| 08_综合案例

      3. PymysqlPython与数据库交互,主要学习PyMySQL包

      01. 环境搭建| 02. Python操作数据库

    • ETL实战高手班  🔯 ꦇ 3

      课时:5天技术点:48项测验:0次学习方式:渠道面授

      学习目标

      1. 掌握ETL的相关概念| 2. 掌握基于Python语言完成ETL🌼任务开发实战| 3. 基于ETL实战锻炼Python编程能力,包括(元数据管理、数据模型🍎、项目配置、单元测试、工具方法抽取等)| 4. 掌握BI数据分析实战

      ETL投资项目来源于在国内某巨型零售店企业厂家的出产各个交易机为核心,在我国十几个省会有上5万加盟电话铺动用,服务器进行连接老是将贩卖品牌信息上传视频到厂家控制台.用ETL电商平台实现信息截取有效的转化读取做工作,力助毕业生可达高中级ETL施工师计划。 进入项目体验
      讲课改善设计方案
      全面PythonETL很好完成策划计划书,Kettle数据源终端采集很好完成策划计划书。DS调度中心很好完成策划计划书,系统设计FineBi的BI很好完成策划计划书。
      讲授生活常识点

      1.ETL概念与工具| 2.Python ETL实战| 3.基于FineBI完成数据分析实战| 4.将收银机上传到后台的<订单>数据采集到数仓中| 5.将后台中的商品库数据采集到数仓中| 6。将后台的程序日志采集到数仓中

    • Hadoop技术栈高手班  🌺 4

      课时:11天技术点:120项测验:1次学习方式:渠道面授

      学习目标

      1.掌握Linux常用命令,为数据开发后续学习打下的良好基꧂础| 2.掌握大数据的核心框架Hadoop以及其生态体系,完成HDFS、MapReduce及Yarn机制基本理解与使用;能顾搭建Hadoop高可用HA集群| 3.掌握Hive的使用和调优| 4.具备Hadoop开发能力、离线数据仓库开发能力| 5.能够完成基本构建企业级数仓

      主讲内容

      1. Linux掌握Linux操作系统常用命令和权限管理,包含了以下技术点:

      01_Linux命令使用| 02_Linux命令选项的使用| 03_远程登录和远程拷贝| 04_Linux权限管理| 05_vi编辑器使用| 06_集🍌群搭建准备

      2. 大数值条件和产品讲述进一步阐述大数据特点与分布式思想,知识点由浅入深,包含了以下技术点:

      01_大数据的特点| 02_分布式存储概念| 03_分布式计算的概念| 04_服务器种类介绍、机架、交换机| 05❀_网络拓扑、Raid、IDC数据中心

      3. Zookeeper分布式软件管家,实现了集群管理与leader选举,包含了以下技术点:

      01💎_Zookeeper的应用场景| 02_架构和原理| 03_存储模型| 04_选举机制| 05_客户端操作| 06_ZK集群搭建

      4. HDFS分布式文件系统,解决了海量数据存储与容错,包含了以下技术点:

      01_HDFS设计的特点| 02_Master-Slave架构| 03_Block块存储、RF拷贝因子、机架感知| 04_Block拷贝策略、读写流程| 0🍒5_HDFS Federation、HDFS Snapshots、NameNode HA架构和原理| 06_HDFS管理员常用操作、HDFS权限控制| 07_HDFS普通集群以及HA集群搭建

      5. MapReduce分布式计算系统,解决海量数据的计算,包含了以下技术点:

      01_MapReduce架构和原理| 02_Spl🐎it机制| 03_MapReduce并行度| 04_๊Combiner机制| 05_Partition机制、自定义Partition| 06_MapReduce序列化、自定义排序、数据压缩

      6. YARN分布式资源调度管理器,管理服务器软件资源,包含了以下技术点:

      01_🅷Yarn原理和架构| 02_Yarn高可用| 03_Container资源的封装(CPU、内存和IO)| 04_资源调度策略⭕(FIFO、Fair和Capacity)| 05_YARN高可用模式搭建

      7. Hive地基数据仓库Hive,实现企业级数仓必备工具,包含以下知识点:

      01_HQL操作| 02_数据类型| 03_分区、分桶、临时表| 04_explain执行计划详解

      8. Hive高阶数据仓库Hive高阶原理和架构深入,实现企业级数仓优化,包含以下知识点:

      01_Hive原理和架构| 02_Meta Store服务| 03_HiveServer内置函数| 0🐬4_自定义UDF和UDAF| 05_数据压缩、存储格式、自动化脚本、常见性能♛优化

    • 千亿级离线数仓项目高手班  ඣ 5

      课时:10天技术点:105项测验:0次学习方式:线下推广面授

      学习目标

      1.掌握零售行业离线数仓的分层与建模,从需求、设计、研发、测试到落地上线的完整项目流程| 2.行业内首个深度使用Presto的项目| 3.包括海量数据场景下如何优化配置| 4.拉链꧅表的具体应用| 5.新增数据和更新数据的抽取和分ಞ析| 6.提供新零售大型商超集团的数据存储分析以及服务监控方案

      本好创业项目特征提取属于一家巨型连琐市场科研开发设计团队的大资料剖析机构。黑马股一是个进一步施用Presto的好创业项目,为后期Presto关联学科的科研开发设计团队攻破了夯实的基础条件,也为人的大的学生就业扩建了道路上;真实性的资料格局,冗杂的SQL满足历程,的学生借鉴往后也可以高达在线数仓的初级开发设计的水平。
      讲学克服设计
      把握好客户端数仓的分类与模型情境、大统计资料量情境下是怎样改进分配,衣服拉链表的到底操作,新加统计资料的获得和深入分析一下,更新换代统计资料的获得和深入分析一下,及及Hive变量的到底操作等。ClouderaManagerweb3d、重新部署工作和分配、Git的CodeReview功能性 保障创业工程优产品品质 客户端数仓的分类与模型情境 创业工程涉及到20各个主题词,100各个招生指标情境 帆软BI工业公司级会计报表展览
      讲学生活常识点
      1.的数据报告分享的数据报告信息库资料文件挖掘资料启动技术支持:Cloudera Manager 2.浅析策略具体需求:的数据报告分享的数据报告信息库资料文件资料厂房 3.的数据报告分享的数据报告信息库资料文件资料信息采集:sqoop 4.的数据报告分享的数据报告信息库资料文件资料浅析:Hive 5.历史资料的数据报告分享的数据报告信息库资料文件资料云服务器:拉链头设计表 6.的数据报告分享的数据报告信息库资料文件资料发布后的的数据报告分享浅析:拉链头设计表 7.的数据报告分享的数据报告信息库资料文件资料运维:oozie+shell 8.OLAP设备数据报告库:MySQL 9.FineBI的数据报告分享的数据报告信息库资料文件资料显示
    • 千亿级离线数仓项目实战高手班 🌱   ܫ 6

      课时:5天技术点:40项测验:0次学习方式:线下活动面授

      学习目标

      1.掌握教育行业离线数仓的分层与💮建模,从需求、设计、研发、测试到落地上线的完整⛎项目流程| 2.真实业务逻辑,共涉及20多个主题,100多个指标,提升学员在教育行业中的核心竞争力| 3.包括海量数据场景下如何优化配置| 4.拉链表的具体应用| 5.新增数据和更新数据的抽取和分析| 6.Hive函数的具体应用| 7.ClouderaManager可视化、自动部署和配置、Git、CodeReview功能

      1、创建控股集团有限公司动态的数据库库源统计仓库货架,规范控股集团有限公司动态的数据库库源统计基地,把疏散的渠道动态的数据库库源统计多随意调节和净化处理 2、顶目从需要量调研组、设计、的版本操作、开发、測試到正式出台上线了,包括了顶目的完整性道工序 3、深挖研究超多朋友动作动态的数据库库源统计,定制化多维动态的数据库库源统计子集,变成动态的数据库库源统计电商,供有几个场面个性主题选择。
      讲学应对实施方案
      该项目介召与自然环境供给、信息货仓的模型制作和等级、OLTP、ODS、DWD推动、Presto、DWB推动、DWS推动、DM、RPT、拷贝推动、Oozie架构模式与部署工作及施用的。施用的Hive、Presto、Oozie、数仓水平栈,供给智慧零售店超大型超市控股集团的信息存储空间深入分析以其服务质量监控视频计划方案
      主讲人信息点
      1.大动态动态数值统计资料工作部署售后:Cloudera Manager 2.阐述决策制定需要量:动态动态数值统计资料厂房 3.动态动态数值统计资料爬取:sqoop 4.动态动态数值统计资料阐述:Hive+presto 5.时间动态动态数值统计资料快照的更新:拉锁表 6.动态动态数值统计资料的更新后的动态数值统计阐述:拉锁表 7.动态动态数值统计资料调度员:ds 8.OLAP平台储存:MySQL 9.FineBI动态动态数值统计资料展示台
    • Spark技术栈高手班  💮 7

      课时:9天技术点:108项测验:1次学习方式:网上面授

      学习目标

      1.掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思想| 2.掌握SparkSQL结构化数据处理,Spark On Hive| 3.掌握Structur﷽ed Streaming整合多数据源完成实时数据处理| 4.具备Spark全栈开发能力,满足大数据行业多场景统一技术栈的数据开发,提供就业核心竞争力

      主讲内容

      1. Pandas基本知识Pandas数据处理及可视化技术,包含以下技术点:

      01_ Pandas数ඣ据结构| 02_ 索引操作| 03_列名操作| 04_Dataframe数据的增🔯删改查操作| 05_Pandas常用计算函数

      2. Pandas统计资料净化处理操作利用所学的Python Pandas,以及可视化技术,完成数据🐽处理项目实战:

      01_缺失值𓆏处理| 02_Pandas数据类型| 03_分组与分箱操作| 04_DF合并与变形操作| 05_DF的读取与保存

      3. Spark理论知识本阶段学习Spark环境搭建及以下知识点:

      01_🐠Spark基础环境搭建| 02_Spark的Standalone环境搭建| 03_Spark的StandaloneHA搭建| 04_SparkOnYarn环境搭建

      4. Spa💞rk Core整个spark框架核心部分,掌握🥃框架内部设计思想,数据流转步骤,是学习spark的基础模块,包含了以下技术点:

      01_Spark架构和原理(运༒行机制、Driver和Executor、spark任务提交流程)| 02_RDD开发和原理🌊(Partition、Task、RDD的依赖关系、RDD的容错机制、RDD的存储级别、RDD的缓存机制)广播变量 | 03_DAG原理(DAG思想、DAG的生成、DAG的处理过程)

      5. Spark SQL学习spark框架的SQL操作,spark与Hive等外部数据源的整合操作,包含了以♈下技术点:

      01_Spark SQL架构和原理| 02_DataF🌳rame、DataSet DSL和SQL开发| 03_Spark多数据源整合(tx♈t、CSV、Json、parquet、JDBC、Hive)| 04_Spark SQL执行计划原理| 05_Spark SQL性能调优

      6. SparkSQL例践行场景式教学,运用了Sp🌳ark阶段知识点,使用lambda加解决数据分析的应用,包含了以下技术点:

      01_Spark多期景典型案例实操
    • 用户画像解决方案高手班 ✱  ﷺ 8

      课时:7天技术点:80项测验:0次学习方式:线上线下面授

      学习目标

      1.SparkSQL整合ꦏES自定义数据源| 2.DS任务界面化调度| 3.用户画像标签构建规则| 4.用户画像规则类标签构建| 5.用户画像统计类标签构建

      借助使用者账户客户画像改善预案,完毕数剧数据备份和定量分析、使用者账户tag标签。
      讲课消除计划
      微信微信微信移动用户肖像处理好细则装修设计,包括应对于商业保险的相关行业进行微信微信微信移动用户标签纸装修设计,供给了全的相关行业处理好细则装修设计,教程运用由浅入深,层层抓落实连贯的演示方试, 会让你快些理解公司公有云微信微信微信移动用户肖像的用到, 用到SparkSQL+ES+DS融合公司公有云微信微信微信移动用户肖像。
      讲课专业知识要点
      1. SparkSQL转型ES自的定义数值源 2. DS级任务表面化调度中心 3. 业主肖像标识勾勒方式 4. 业主肖像方式类标识勾勒 5. 业主肖像数据分析类标识勾勒
    • PB级内存计算项目高手班 ༺  9

      课时:8天技术点:88项测验:0次学习方式:线上线下面授

      学习目标

      1.快速搭建保险行业大数据平台| 2.基于Hive+Spark SQL搭建离线数据仓库| 3.基于🦩SparkSQL应对轻松应对复杂的迭代计算| 4.完成基于国内头部保险公司大数据项目开发| 5.掌握基于Spark分析12亿报单表和8千万客户等数据| 6♐.对保单汇总计算(业务发展类指标,成本费用类指标等),并向业务人员做数据展示| 7.离线数仓项目实战| 8.用户画像项目实战

      保障精算工程要求运算的公式超多明细帐帐投保险信息表格源分析信息,以便于绘制钱财管理季度报表。工程的便用SparkSQL来运算的公式,有效期极大程度上挺高,改善保障我司的金融业名声。工程将好几职能部门的行业流程信息表格源分析信息库关联到Hive信息表格源分析信息电商,的便用SparkSQL打开源信息表格源分析信息表(投保险表11亿投保险,潜在合作方表8几千万潜在合作方等),运算的公式投保险的保险费率、流动资金实用价值、安排金等明细帐帐,提供信息给钱财管理职能部门计量或教育支出,第四对投保险汇总表运算的公式(行业流程进展类指数公式值,成本成本类指数公式值等),并向行业流程员工做信息表格源分析信息展出。
      讲课解決计划书
      产品核心理念架构部署和工作步骤流程、Hive数仓绘图 、Sqoop统计数据此次联合开发 DolphinScheduler任務指挥调度、选用lag,sum等菜单栏涵数 、选用UDAF涵数算出出出来有效的投保单号码段、算出出出来银行存款的价值、算出出出来和筹备 金、区域表的选用 、目标分类汇总算出出出来 、Shuffle优化网络、大家形象满足措施。
      讲课专业要点
      源于Spark轻松自由需要对商业保险较为复杂的迭代更新估算、源于SparkSQL提交访客画象实战经验、源于ES提交元素随意调节与索引。
    • 就业指导&就业加强高手班   ꦿ 🧔 10

      课时:六天技术点:40项测验:0次学习方式:线下渠道面授

      学习目标

      1.强化面试就业核心面试题 2.梳理大数据架构及解决方案| 3.剖析多行业大数据架构

      主讲内容

      1. SQL实用技巧解决Python大数据常见的SQL面试题,包含了以下技术点:

      01_面试题必备SQL实战| 02_SQL优化加强。

      2. Hive信息定性分析与招聘面试题搞好解决Hive数据分析开发必备面试题,包含了以下技术点:

      01_Hive基础| 02_Hive🤡拉链表| 03_Hive数据仓库构建示例| 04_Hive面试题

      3. Spark数据报告浅析与hr面试题切实加强解决Spark开发必备面试题,包含了以下技术点:

      01_Spark基础| 02_Spark离线分析| 04_Spark面试题

      4. NoSQL动态数据讲解与面试准备题进一步提高解决NoSQL常见的面试题,从消息队列到H🥀Base掌握关键原理,包含了以下技术𒊎点:

      01_Kafka基础| 02_HBase基础| 03_HBase面试题

      5. 大数剧多产业体系结构剖析材料解决多行业多场景大数据架构🎀设计,具备举一反三设计大数据架🐻构体系能来,包含了以下技术点:

      ไ💙01_数据分析流程| 02_大数据架构剖析| 03_多行业大数据架构设计| 04_大数据存储,调度等解决方案

    • Flink技术栈高手班 🤪  11

      课时:6天技术点:88项测验:1次学习方式:线下门店面授

      学习目标

      1.掌握基于Flink进行实时和离线数据𝓰处理、分析| 2.掌握基于Flink的多流并行处理技术| 3.掌握千万级高速实时采集技术

      主讲内容

      1. Flink Core🌳新一代批流统一数据处理引擎,在计算效率和性能都有很大提升,包含了以下技术点:

      01_Flink核心

      2. Flink DaဣtaStream构成了Flink解决实时数据处理部分,是掌握实时数🔴据处理必备技能,包含了以下技术点:

      01_Flink DataStream的使用| 02_Kafka + Flink

      3. Flink SQL解决Flink中的SQL化开🦹发,Flink-SQL开发必备技能,包含了以下技术点:

      01_Flink SQL开发| 02_Hive + Flink SQL

      4. Flink Runtime是对Flink任务进行调优,必须掌握的内容,包含了以下技术点:

      01_Watermark| 02_Checkpoint| ൲03_任务调度与负载均衡| 04_状态管理

      5. Flink高端解决Flink性能监控等高阶知识,具备实时数据分析必备技能,包含以下技术点:

      01_Flink性能监控| 02_Flink调优| 03_Flink SQL执行计划

      6. Flink电商行业例🍌实际践行场景式教学,运用了Flink阶段知识点,解决实时数据分析的应用,包含了以下技术点:

      01_Flume+Kafka+Flink+HBase+Sqoop+Canal+MySQL实际战斗
    • 亚秒级实时计算项目高手班   💖ꦺ12

      课时:8天技术点:80项测验:0次学习方式:线上面授

      学习目标

      1.掌握基于Flink全栈𓆉进行快速OLAP分析| 2.掌握实时高性能海量数据分析与存储💜| 3.掌握针对HBase调优实现HBase存储调优| 4.掌握数据报表分析| 5.掌握业务数据实时大屏场景实现

      1、含盖全部车上网的金融产品游戏场景,其中包含驾使里程、电子设备围栏网、远战原因等最真实的金融产品 2、使用QBOX配送车辆最终信息抽取,并解读为QSP信息、QCS信息、冲电信息、HU信息 3、体现 时时估算产品于与下线估算产品于,并使用API接口协议以表报和显示屏体现定量分析结果显示信息
      讲课处理计划
      Hive、HBase、HDFS数值表格存放、Kafka数值表格高速传输、Flink全栈数值表格正确处理、Nginx做倒置代销商、LSV和Keepalived电流多样化和高适用
      讲学知识储备点
      资料资料采集低于切记条新能源汽车技术车俩的资料资料 随时时间高功能巨量资料资料解析与随意调节 业务部资料资料随时时间显示屏场合做到
    • 亚秒级实时进阶课进阶班  💦 1

      课时:106天技术点:1000项测验:0次学习方式:线上游戏深造

      学习目标

      1🎐.线上3个月进阶大数据实时开发,多行业大数据项目助力企业数字人才精英| 2.皆在成就实时开发工程师,大数据架构师等,帮助学员成为站在金字塔顶端的实时工程师

      主讲内容

      1. 大资料Java表达大数据生态多语言开发,为进阶实时数据开发奠定基础

      1_编程基础| 𓄧2_面向对象| 3_常用类| 4_集合操作| 5_🐟IO操作| 6_Java基础增强| 7_JDBC| 8_Maven| 9_爬虫案例

      2. 统计数据录入掌握实时计算中组件,数据开发工程师重要技能

      1_Flume| 2_DataX| 3_实时采集

      ꦏ3. NoSQL&传闻机构分布式存储和消息队列专项课,从原理到源码,助力多场景存储技术架构选型,升值加薪必备技能。

      1_分布式缓存Redis| 2_消息队列Kafka| 3_Hbase| 4_ELK技术栈| 5_消息ಞ队列Pulsar

      4. 城市热力图OLAP方框掌握实时OLAP框架,数据开发工程师重要技能。

      1_实时OLAP框架ClickHouse| 2_实时OLAP框架Doris

      5. 数据库湖搭建数据湖技术专题课程,完成湖仓一体架构进阶。

      1_Hudi 基础入门篇| 2_Hudi 应用进阶篇| 3_Hudi 实战案例篇

      6. Flink技术应用栈Apache Flink作为当下最流行的实时技术,深度剖析底层原理,实ᩚᩚᩚᩚᩚᩚ⁤⁤⁤⁤ᩚ⁤⁤⁤⁤ᩚ⁤⁤⁤⁤ᩚ𒀱ᩚᩚᩚ现高级实时开发工程🅘师进阶。

      1_Flink基础| 2_Flink DataStreaꦐm的使用| 3_Kafka + Flink| 4_Flink SQL开发| 5_Hive + Flink SQL| 6_Flink CDC| 7_Flink CEP /Flink CEP SQL| ⛎8_Watermark| 9_Checkpoint| 10_任务调度与负载均衡| 11_状态管理| 12_Flink性能监控

      7. FlinkSQL方法到掌握全网流批一体架构首选FlinkSQL,进阶技术+业务专家。

      1_Flink SQL开发| 2_Hive + Flink SQL| 3_Flink性能监控| 4_Flink调优| 5_𒐪Flink SQL执行计划| 6_FlinkSQL案例实战

      8. 星途车连网实时公交内容掌握车联网大数据实时业务场景开发,助力物联网行业高薪挑战。

      ꦡ1_Hive| 2_HBase| 3_HDFS数据存储| 4_Kafka数据传输| 5_Flink全栈数据处理| 6_Nginx做反向代理| 7_LSV和Keepalived负载均衡和高可用

      9. 近期系数券商公交实时项目流程掌握金融业务数据实时场景实,助力金融行业高薪挑战。

      1_创建原始数据hbase的二级索引| 2_Fli🔯nk业务分析驾驶行程划分| 3_flink驾驶行程业务分析| 4_将实时车辆中在围栏中的车辆信息与mysql中已存在围栏中的车辆信息合并| 5_TimeWindow流连接广播状态流结果流连接省、市广播状态流

      10. 鉴于DataWorks全外链动态数据建设掌握智💝慧出行实时项目业务数据实时场景,覆盖全网所有🦋DataWorks平台大数据。

      1_智慧出行实时项目业务数据实时场景异构数据源采集| 2_基于DataꦇWorks的大数据平台设♓计| 3_出行行业可视化完整架构,涵盖全生命周期项目

      11. 湖仓一起化解决方法设计掌握基于湖仓一体的在线视频实时分析项目,助力大数据新技术企业应用。

      1_湖仓一体完整解决方案| 2_基于Flink的ꦑ在线视频数据处理与分析| 3_基于Hidi的在线视频数据数据湖构建

      12.𒆙 Flink源码分享一下全网最全Flink源码课程,从原理到源码,深挖技术底层,助力Flink性能调优,♈大数据架构师必备技能。

      1_Apache Flink设计理念与基本架构| 2_Flink DataStream的设计与实现源码分析| 3_Flink 运行时的核心原ꦺ理与实现| 4_Flink 任务提交与执行| 5_状态管理与容错| 6_网络通信| 7_内存管理

      13. Flink再次制作掌握Flink二次🌳开发流程,个♕性化解决企业大数据平台技术选型,助力在职的你持续高薪,大数据架构师必备技能。

      1_基于PyFlink的PR提交| 2_Flink的源码二次开发流程| 3_Flink的源码二次开发需求分析| 4_Flink的源码二次开发ꦡ实现过程| 5_PyFlink相关功能二次开发

    • python+大数据开发 V版本课程说明

      课程名称:主要针对:主要使用开发工具:

      学习介绍英文

    “周”更新日志
    课程大版本更新

    课程更新日志按周更换热点话题/领先的技术

    • 新添加入了2021-07-04

      · 行程地理区域维度· 组织机构维度· 服务网点维度

    • 转入2021-06-28

      · 加油站维度· 服务属性维度· 物流公司维度 · 故障维度

    • 划分2021-06-21

      · 数仓整体设计图· 技术选型设计图· 项目原始数据库结构图

    • 新增加的2021-06-14

      · ODS建模后,使用SQOOP导入数据· DWD根据业务使用全量表、增量表、拉链表等不同的方式实现· DWB层的订单明细表关联了订单表、订单副表、订单组表、店铺表、地区表、订单商品快照表等· 商品明细表关联了商品表、商品分类表(三层分类)、商品品牌表等

    • 更新2021-06-07

      · 使用新版数据库,包含完整的订单、商品、用户、配送及支付、退款等数据· 实战提取订单相关的指标和维度  · Flink多语言开发· Flink监控调优

    • 新增的2021-05-31

      · Flink背压机制· Flink内存管理· Python语言操作Flink

    • 新批2021-05-24

      · FlinkSink新特性· FlinkSQL整合Hive· 分层规范,通过对数据业务的分析,将数仓分为ODS, DWD, DWB, DM, APP五层

    • 新加2021-05-17

      · FlinkSQL&Table理论部分比重,移除过期API,使用新版API · FlinkSQL整合Kafka案例· 双流Join知识点和案例分层规范,通过对数据业务的分析,将数仓分为ODS, DWD, DWB, DM, APP5层复合

    • 新增加的2021-05-10

      · Flink版本为1.14· 弱化DataSetAPI讲解,加强DataStreamAPI-流批一体新特性的讲解· 移除过期API,增加DataStream、Window、Watermaker新版API使用讲解

    • 汇总2021-05-03

      · 实时业务-实时统计Top10热点题· 实时业务-实时统计答题最活跃的Top10年级· 实时业务-实时统计Top10热点题及所属科目

    • 新建2021-04-26

      · 数据模拟程序写入到Kafka· 实时分析学生答题情况· StructuredStreaming实时分析入口程序· python完成电商行业ETL实战· ETL基础概念· ETL完成的Pipeline构建流程

    • 新加2021-04-19

      · 结构化流更新,删除Rate数据源-文件数据源· 删除企业不常用SparkStreaming

    • 新批2021-04-12

      · Spark中Continuous Processing· Spark3.2新特性· Spark性能调优九项原则、数据倾斜、shuffle优化· 新增Spark教育行业案例,方便学员掌握RDD和DataFrame的使用

    • 将新增2021-04-05

      · StructuredStreaming 处理延迟数据和水印· StructuredStreaming 结构化流数据和静态数据Join· StructuredStreaming 结构化流数据和结构化路数据Join

    • 新开2021-03-29

      · 离线业务分析-各科目热点题分析· 离线业务分析-各科目推荐题分析

    • 增加2021-03-22

      · StructuredStreaming 物联网设备数据分析案例· StructuredStreaming 基于事件时间的窗口

    • 新建2021-03-15

      · SparkSQL底层执行原理· StructedStream结构化流内容· Pandas的教育案例数仓实战

    • 升阶2021-03-08

      · 升级Spark版本到3.2· 升级Spark的主流开发语言为Python· 优化Spark的Standalone方式安装,使用local和yarn模式· Spark3.2整合Hive3.1.2版本兼容问题

    • 合并2021-03-01

      · MySQL的教育案例数仓实战· Pandas基础使用,作为理解Spark数据类型的基础· Pandas的Series数据结构· 增加在线教育案例

    • 将新增2021-02-25

      · Python版本Hbase的API调用· Python的教育案例数仓实战· StructuredStreaming Sink内容· StructuredStreaming 整合Kafka

    • 新增加2021-02-18

      · Flume采集MoMo数据集场景· 实时和离线方式处理数据场景· Python版本Kafka的调用· NoSQL阶段多场景项目实战

    • 新增的2021-02-11

      ·Flume1.9数据采集方式· Hbase2.x新特性

      在线升级

      · Hbase的BulkLoader全量数据加载方式

    • 新建2021-02-04

      ·Python版本MapReduce写法

    • 新增的2021-01-28

      · python脚本实现增量从oracle导入数据到hdfs中 · python脚本实现全量从oracle导入数据到hdfs中 · python脚本实现上传avro文件到hdfs上

    • 新批2021-01-21

      · python脚本实现压缩表的avro文件为tar.gz文件 · python脚本实现avro压缩文件上传hdfs · python实现读取oracle表原始数据 · python实现创建hive表

    • 新开2021-01-14

      · python实现自定义记录日志 · python实现读取一行行文本文件工具类 · python读取表信息转对象方法 · python实现sparksql创建数据库和表 · python实现sparksql创建分区关联表对应的hdfs数据方法

    • 更改2021-01-07

      · python实现sparksql查询ods层明细数据并加载到dwd层方法 · python实现sparksql查询ods层明细数据并加载到dwd层方法 · 造数据平台 · 新特殊字段类型

    • 转入2020-12-24

      · 字段类型 · flink源码前置基础 · 源码的编译和部署 · flink启动脚本的解读 · yarn-per-job模式解析

    • 新增加2020-12-17

      · flink任务调度机制 · flink内存模型 · HIve3新特性 · Hive3数据压缩,存储格式等内容 · Hadoop3新特性

    • 转入2020-12-10

      · 概念和通用api介绍 · sqlclient工具的使用 · catalogs知识点的学习 · 流处理中的概念介绍

    • 新添加入了2020-12-03

      · flinksql中的窗口使用 · FlinkSQL函数操作 · Flinksql连接到外部系统 · flinksql的原理和调优 · sql操作参考

    • 更改2020-11-26

      · flink on yarn的第三种部署方式(Application Mode) · 自定义source · transformation算子minby和maxby · transformation的八大物理分区的原理和实现 · flink的global window的操作

    • 新增加2020-11-19

      · flink内置水印函数的操作 · flink的window的ReduceFunction · flink的state的数据结构的api升级 · flink的window的ProcessWindowFunction · flink的window的具有增量聚合的ProcessWindowFunction

    • 新批2020-11-12

      · flink的window的在 ProcessWindowFunction 中使用每个窗口状态 · flink的state的ttl机制 · flink的state的数据结构的api升级 · flink的Queryable State知识点 · 异步io的vertx框架实现

    • 新加2020-11-05

      · flink的join操作 · Streaming File Sink连接器的小文件操作 · 数据类型及序列化的原理和实现案例 · 热门销售排行TopN的使用案例 · 布隆过滤器结合TTL的使用案例

    • 新添加入了2020-10-29

      · PySpark的安装 · PySpark任务提交方式 · PySpark多种模式spark-submit · PySpark实现wordcount案例实战

    • 合并2020-10-22

      · Anaconda安装使用 · Python实现RDD的基础的Transformation操作 · Python实现RDD的Action操作 · Python实现Sougou分词案例 · Python实现IP热度分析案例

    • 将新增2020-10-15

      · Python实现PV-UV-TOPK案例 · Python实现累加器及案例优化 · Python实现广播变量案例及优 · Python实现缓存案例及优化实现 · PySparkSQL实现基础统计操作

    • 添加2020-10-08

      · PySpark实现DataFrame的基础操作 · PySpark实现DataFrame的wordcount操作 · PySpark实现DataFrame和RDD的转换操作 · PySpark实现电影评分数据集分析

    • 新批2020-09-24

      · PySpark的底层Dataframe如何转化为RDD的原理操作 · PySparkSQL的优化方式 · PySparkSQL分布式引擎实现 · PySparkSQL与HIve整合 · PySpark离线教育案例

    • 将新增2020-09-17

      · PySpark新零售分析案例 · ETL、ELT区别 · Hive CTE表达式、更新union联合查询 · 大数据5V特点 · 大数据多个应用场景

    • 版本更新2020-09-10

      · pandas及可视化课程迭代至v2.01 · 数据分析多场景项目迭代至v1.81 · 最新版Python基础编程v2.01 · 最新版Python编程进阶更新迭代至v2.01 · 制定v2.0版本课程大纲

    • 升极2020-09-03

      · 完善flink的运行架构内容 · 完善flink与kafka连接器的操作 · 完善flink的window操作的讲义 · 完善ODS层,新增和更新抽取方式,画图错误

    • 的更新2020-08-27

      · Flink版本为1.13最新版 · Flink table&sql的整体概述 · 项目开发语言为spark官方使用最多的python语言

    • 系统更新2020-08-20

      · Spark语言为官方使用最多的Python语言 · Spark版本为3.1.2发行版,Hive3.1.2版本

    • 晋级2020-08-13

      · 升级HDFS读写流程原理图 · 升级Hadoop为最新3.3.0版本 · 升级编排Linux2天讲义 · 升级Mysql RPM安装方式以支持hive3

    • 提高2020-08-06

      · 优化Hive知识点案例 同步为Hive3版本 · 优化Linux基础命令,删除了不常用命令 · 优化使用Python实现MR原理机制

    • 优化网络2020-08-03

      · 优化OLAP、OLTP区别 · 优化Hadoop版本安装及注意事项 · 优化数据分析基本步骤(6部曲) · 优化Hive版本为最新的3.1.2版本

    • 系统优化2020-07-27

      · 优化HIve3.x架构 · 优化PySpark执行流程,引入Py4J技术 · 优化车联网Web展示部分 · 优化车联网离线Hive数仓构建部分

    • 转入2020-07-20

      · 新增数仓整体设计图 · 新增技术选型设计图 · 新增项目原始数据库结构图

    • 添加了2020-07-13

      · 新增油站维度 · 新增服务属性维度 · 新增物流公司维度 · 新增故障维度

    • 增减2020-07-06

      · 新增行程地理区域维度 · 新增组织机构维度 · 新增服务网点维度 · 新增数仓建模方法论 · 新增日期维度程序生成

    • 新建2020-06-29

      · 新增维度模型选型 · 新增自动创建hive表 · 新增自动创建hive分区 · 新增自动关联hdfs数据 · 新增自动导入oracle数据

    • 新批2020-06-22

      · 新增自动创建文件目录 · 新增记录自动化过程日志 · 新增java和数据结构大数据题目4个  · 新增算法题目4个 · 新增Hadoop题目6个

    • 新增的2020-06-15

      · 新增hive题目3个 · 新增spark题目7个 · 新增flink题目4个 · 新增其他大数据组件题目4个 · 新增美团大数据架构

    • 新开2020-06-08

      · 新增平安大数据架构解决方案 · 新增小米大数据架构解决方案 · 新增百度广告业务场景大数据架构解决方案

    • 新添加入了2020-06-01

      · 新增Flume1.9数据采集方式 · 新增Flume采集MoMo数据集场景 · 新增实时和离线方式处理数据场景 · 新增SparkWebUI功能解释

    • 划分2020-05-25

      · 新增SparkSQL比重 · 新增StructedStream双流Join知识点 · 新增Spark多语言开发-JavaSpark和PySpark

    • 新建2020-05-18

      · 新增SparkMlLib-ALS推荐算法案例和原理 · 新增SparkMlLib-线性回归算法案例和原理 · 新增SparkMlLib-决策树算法案例和原理

    • 新批2020-05-11

      · 新增Spark3.0新特性 · 新增Spark性能调优九项原则、N多配置参数、数据倾斜、shuffle优化 · 新增IP查询案例

    • 添加2020-05-04

      · 新增教师案例Spark案例 · 新增DataStream、Window、Watermaker新版API使用讲解 · 新增FlinkSQL&Table理论部分比重,使用新版API· 新增FlinkSQL整合Kafka案例· 新增双流Join知识点和案例

    • 新增加2020-04-26

      · 新增Execl数据分析,整合Execl图标、透视表等使用 · 新增Execl分析项目 · 新增Tableau的BI分析工具及项目实· Tableau电商项目

    • 新添加入了2020-04-19

      · BI工具使用 · 数据分析报告 · 数据仪表板展示· Tableau电商项目

    • 将新增2020-04-12

      · Excel数据处理和计算 · Excel透视表 · Excel图表· Excel基本使用

    • 变更2020-04-05

      · 数据埋形式 · 数据埋点方案 · 数据需求文档· 后端埋点

    • 强制升级2020-03-29

      · 定时爬虫 · 下单并发处理 · 中文分词· 用户画像

    • 更改2020-03-22

      · 阿里搜索解决方案 · 快递解决方案 · Django即时通讯· mysql集群管理

    • 划分2020-03-15

      · 腾讯聊天机器人 · 腾讯文字识别 · python操作mycat · 小程序开发

    • 新增的2020-03-08

      · django_extensions使用 · axios网易案例 · 阿里云方案 · django-channels使用

    • 合并2020-03-01

      · pytest自定义插件使用 · pytest异步调用 · pytest定时执行 · pytest标记使用

    • 晋升2020-02-22

      · Cookie和Session使用 · Django类装饰器 · Django多对多查询 · Django关联查询

    • 晋升2020-02-15

      · 推荐算法 · 数据可视化 · sql数据查询 · H5语法

    • 发展2020-02-08

      · 美多状态保持 · Django框架请求对象获取数据 · Django模版 · Django拓展类

    • 合并2020-02-01

      · asyncio编程 · RabbitMQ的Confirm机制 · RocketMQ使用 · Celery定时任务

    • 新建2020-01-25

      · Angular管道 · Angular路由 · Angular使用HTTP · Angular表单

    • 变更2020-01-18

      · Ant Design · TypeScript类型断言 · TypeScript内置对象 · TypeScript代码检查

    • 晋级2020-01-11

      · Django认证 · Django权限控制 · 美多商城发送短信 · 美多商场QQ登录

    • 版本升级2020-01-04

      · SQL查询 · 数据仓库 · 业务报表· Pandas

    • 转入2019-12-28

      · 机器学习排序算法 · 购物篮分析 · RFM模型· K均值聚类算法

    • 添加2019-12-21

      · 物品画像 · 用户画像 · 召回算法· 漏斗分析

    • 升极2019-12-14

      · 状态保持 · 权限管理 · 页面静态化· xpath工具

    • 升级成2019-12-07

      · 极验验证 · jieba分词 · shell代码发布· 对象存储

    • 划分2019-11-30

      · ES集群搭建 · IK中文分词 · ES聚合查询· ES冻结解冻索引

    • 新批2019-11-23

      · Kafka Broker集群 · Topic模型 · kafka数据备份· kafka消息持久化

    • 强制升级2019-11-16

      · pandas的apply方法 · pandas的transform方法 · pandas的to_numeric函数· Pandas内置聚合方法

    • 自动升级2019-11-09

      · elk日志监控 · shell代码发布 · ubuntu版本20.04· 移动端测试

    • 整合2019-11-02

      · mysql读写分离 · reids哨兵 · redis安全限制· Keepalived非抢占模式

    • 汇总2019-10-26

      · VIP脑裂 · MyCAT使用 · WA配置使用· redis持久化

    • 添加了2019-10-19

      · HA Cluster高可用集群 · Keepalived使用 · VRRP协议· nginx服务切换

    • 更新升级2019-10-12

      · fastDFS使用 · shell使用 · docker使用· nginx使用

    • 持续2019-10-05

      · cookie和session案例 · mysql主从 · mysql集群· redis主从

    • 升級2019-09-28

      · Django用户权鉴 · Django表单 · Django-froms· Django站点管理

    • 新增的2019-09-07

      · Ansible使用 · AWX使用 · ceph使用· zabbix使用

    • 更新2019-08-31

      · 登录判断中间件 · cache缓存使用 · 购物车数据存储· git冲突解决

    • 新开2019-08-24

      · pyautogui使用 · uiautomator使用 · PO模式· mock测试

    • 添加了2019-08-17

      · Django转换器 · Django用户认证拓展类 · Django权限认证拓展类· Haystack搜索类

    • 强制升级2019-08-10

      · python操作reids · redis高可用 · redis集群搭建· redis持久化

    • 自动升级2019-08-03

      · mysql事务使用 · mysql主从搭建 · mysql客户端使用 · mysql外键操作

    • 更改2019-07-27

      · mongodb聚合 · mongodb索引 · mongodb权限· 常见反爬手段

    • 添加2019-07-20

      · 缓存击穿 · 缓存雪崩 · 雪花算法

    • 升极2019-07-13

      · Locust 性能测试 shell编程 · msyql数据库 · redis缓存 ·

    • 在线升级2019-07-06

      · redis集群 · gitfollow工作流 · 定时爬虫 · elk

    • 更新升级2019-06-29

      · 响应对象的处理 · 细化Cookie及Session的处理 · 链接失效的爬虫案例 · 美后台权限控制

    • 添加了2019-06-22

      · 高性能爬虫 · 多线程爬虫案例 · Flask-Migrate 数据模型设计 · 智慧大屏案例

    • 提高2019-06-15

      · UnitTest断言: 比较断言,复杂断言 · 路由系统全线升级 · 数据图片化反爬 · redis缓存

    • 新增加2019-06-08

      · Jmter 图形监视器扩展插件 · 警告断言 · 异常断言 · Jmter性能调试

    • 更改2019-06-01

      · 性能测试报告分析 · 新增分库访问 · 优化Fixtures的参数化 · protometheus使用

    • 新增的2019-05-25

      · flask-sqlalchemy二次开发 · 数据解析-BeautifulSoup4 · Jmeter分布式并发测试的配置 · zabbix使用

    • 汇总2019-05-18

      · Jmeter实现参数化 · 数据库测试 · 实现跨线程组传值 · lua基础

    • 合并2019-05-11

      · 自定义读写分离 · 认证体系 · 访问劫持 · 安全策略

    • 新增加2019-05-04

      · Redis悲观锁 · 布隆过滤器 · 文件安全 · WAF实践

    • 升级成2019-04-27

      · 搜索接口结构 · elsticsearch使用 · celerybug处理 · rabbitMQ使用

    • 上升2019-04-20

      · Locust关联 · Locust断言 · Locust各种业务场景下的参数化 · pipeline使用

    • 自动升级2019-04-13

      · 更改Scrapy以及Scrapy-redis项目 · Selenium知识点演示案例 · redis哨兵机制 · mysql主从搭建

    • 提升等级2019-04-06

      · 时间戳/页码/偏移量分页 · gitflow工作流 · sentry使用 · xss安全

    • 增加2019-03-30

      · Pytest.mark · flask缓存工具类 · 多级缓存 · mysql注入攻击

    • 新增的2019-03-23

      · 禅道的不同角色使用 · Mysql垂直拆分 · Flask-SQLAlchemy的读写分离 · Mysql水平拆分

    • 版本升级2019-03-16

      · 性能测试分类 · 性能监控指标 · 性能测试流程 · celery使用

    • 划分2019-03-09

      · 定时抓取数据爬虫 · Appium对APP数据的抓取 · 常见性能测试工具优化 · Filebeat详解

    • 晋级2019-03-02

      · 禅道的部署方式 · django框架升级为2.25版本 · 美多详情页静态化 · 商品spu表结构

    • 新加2019-01-16

      · 美多商城缓存 · elk日志监控 · docker部署美多商城 · shell代码发布

    • 更新2019-01-09

      · 等价类划分法演示案例 · 边界值法的演示案例 · 容联云发送短信 · fastDFS图片上传

    • 汇总2019-01-02

      · 测试用例的设计方法 · 获取用户信息模块的单元测试 · 登录注册模块的单元测试 · jenkins使用

    • 升级成2018-12-26

      · Django自带单元测试模块 · Mysql数据库教法调整 · 黑马头条缓存使用 · dockerfile使用

    • 变更2018-12-19

      · Locust 性能测试 · HttpLocust和Locust · TaskSet TaskSequence · seq_task

    • 晋升2018-11-28

      · 异常案例的讲解 · 代码健壮性提升方式 · 登录状态判断 · 异常处理

    • 升級2018-11-21

      · 商品模块代码进行了调整 · Redis事务型管道 · 反爬案例 · 搜索方法优化

    • 新批2018-11-14

      · 新增字体反爬 · Charles/fiddler抓包工具讲解 · Redis非事务型管道 · 新增shell编程

    • 升极2018-11-07

      · PO模型 · Requests模块的使用 · Get/Post等Http请求 · 试用例的设计方法

    • 增减2018-10-31

      · Flask项目搭建Flask-CORS · Fixtures实现SetUp和TearDown · 美多商城登录功能自动化测试 · Redis缓存数据集合

    • 晋升2018-10-24

      · 黑马头条前端代码 · 分布式事务 · 美多商城前台改为前后端分离模式 · admin后端管理站点讲解

    • 汇总2018-10-17

      · 美多商城支付模块单元测试 · Jmeter 性能测试报告 · TestCase Client FactoryRequest Mock · 美多商城下单模块性能测试

    • 新批2018-10-10

      · 黑马头条业务逻辑: 用户认证 、修改头像 · 黑马头条业务逻辑: 频道管理 · 黑马头条业务逻辑: 文章列表/详情 · 黑马头条业务逻辑: 关注用户 评论回复


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    2022.06.01 晋升的版本3.0
    课程体系明称 Python+大数据平台报告开发技术内容
    在线课程投入市场时间间隔 2022.06.01
    课程体系ios版本号 3.0
    重要采取 服务行业处理策划实施计划设计规划:客户端数仓处理策划实施计划设计规划、业主人物画像处理策划实施计划设计规划、Kappa架构设计处理策划实施计划设计规划、湖仓成一体处理策划实施计划设计规划           科技内容:ETL联合开发、NoSQL中间的件内容、修订版Flink内容

    重要用开发管理软件 PyCharm、DataGrip、FinalShell
    学科解释 ● Python互联网大数据文件V3.0课堂讴歌rlx升到,紧贴在种类工厂招聘职位所需,选用六该项目制驱动安装科技学业,保驾护航国度罗马数字化科技企业战略转型对罗马数字优质人才的大量的所需 ● 多为Apache社区卫生功绩者戮力公开课,从机制、入门到源码,兜兜风踏上高档发展过程中师一列 ● 拓展课复盖品牌的级信息挖掘分析几大发展趋势来彻底克服怎么写,例如离线包数仓来彻底克服怎么写、移动用户图像来彻底克服怎么写、流批集成来彻底克服怎么写和湖仓集成来彻底克服怎么写,重演大公司中真正的设计场景设计,关键不绝于出去上班,而应该作为各样品牌的购买的信息挖掘分析设计工程建设师。 ● 学习成绩提高时代趋势大大数据分析表格高技术设备栈,最新上线Hadoop3.2,Spark3.2,Flink1.15高技术设备刨析和新的特点选用,全服务业力荐Python全栈ETL开发设计学习成绩,一方面会学习成绩到完整的的根基ETL注意事项、的工具,更能尽职尽责千亿元级、亚秒级等更复杂大数据表格源状态下的工做。 ● 新添加入了根据Python和SQL的Flink内容,具备工作餐饮市场中,数据挖掘显示開發岗位工作职责更高的依赖性SQL、Python的需要发展。 ● 新批 依托于Python的Kafka、Elasticsearch等全新学科,增强随时计算出研发根基特性,帮学生知道信息研发水利机电工程师主要觉醒技能。 ● 合并 修订版招聘招聘面试准备进一步加强课,网站内容集成大型厂组织架构解析视频、SQL自查报告招聘招聘面试准备一点通,及其不间断拖动游戏更新的各大网站大数据分析源职能部门招聘招聘面试准备题讲课,保驾护航年薪百万offer。

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    新增加基于Python的全栈ETL开发课程,助力学员胜任ETL中高级开发岗位

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    变更全网首个基于PySpark技术栈的用户画像项目,替换原有旧项目,提升简历含金量

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    汇总知行教育项目实战,学习完整企业级项目实战流程,让学生真正掌握大数据开发精髓

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    加剧Spark技术课程为2022最新3.2版本、Flink技术课程为20𓆏22最新1.1🅷5版本,全网率先加入Pandas on Spark数据开发内容

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    更改Flink൲SQL湖💛仓一体项目、首推FlinkSQL流批一体最新课程,进阶Flink高阶工程师,助力突破年薪50W

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    添加了SparkSQL底层执行原理,StructuredStreaming结构化流内容

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    发展Spark3.2整合Hive3.1.2版本兼容问题

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    新开Pandas_udf函数,通过💙Apache Aඣrrow框架优化数据处理速度;Pandas技术栈,能够处理中小型数据量

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    新建Presꦦto对接多数据源实现企业级大数据OLAP分析、Presto加速对Hive数仓之上数据构建大数据分析引擎,实现多维🐻指标计算

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    汇总企业级BI工具FineBI,适用于多行业项目BI大屏展示,助力企业数字决策

    1

    新加Flink table&sql概念和通用api介绍、sqlclient工具的使用、catalogs知识点🦂的学习、流处理中ꦆ的概念介绍

    1

    新批FlinkSQL中的窗口使用、FlinkSQL函数操作、Flinksql连接到外部系统

    1

    转入Flink源码前置基础、源码的编译和部署、Flink启动脚本的解读、yarn-per-j๊ob模式解析

    1

    在线升级车联网Web展示部分、车联网离线Hive数仓构建部分

    1

    友情链接报错更多学习视频+资料+源码,请加QQ:2632311208。

    点击加载更多>>

    2021.06.01 加剧板本2.0
    内容名字大全 Python+大统计数据开发建设的课程
    课堂推行日子 2021.06.01
    教程型号号 2.0
    主要涉及 新零售时代网数仓活动、云端保障器集体
    主要是食用开拓交通工具 新销售业数仓大型项目、云端工作器集群技术
    培训课解绍 ● 经历过快速的传奇优化,已经创立新零售概念业数仓新楼盘学习,删除同一的旧新楼盘,建设扎实的新楼盘实战技巧技术 ● 新建实际价值700万的UCcloud云间提供服务器集群生产销售情况适用学,压根云提供服务研发情况感觉 ● 增加内容实际的关键环节,百分之百出现厂家中真实性工作中3d场景,做实制作实际的效果

    1

    持续PySpark执行流程

    1

    变更Spark3.x新特性以及性能调优九项原则

    1

    更新升级Hive版本为最新的3.x版本

    1

    更改自动导入oracle数据,自动创建hive表,自动创建hive分区,自动关联hdfs数据,自动创建文🍌件目录,并记录自动化过程日志

    1

    强制升级Flink版本为最新版

    1

    新开FlinkSQL&Table理论部分比重,使用新版API,使用新增FlinkSQL整合Kafka案𝔉例

    1

    增加美团、平安、小米大数据架构,以及百度广告业务场景大数据架构解决方案

    1

    增减flink的global window的操作、内置水印函数的操作

    1

    更新升级 flink的window的ReduceFunction、AggregateFun𒊎ction、P💎rocessWindowFunction、具有增量聚合的ProcessWindowFunction、在 ProcessWindowFunction 中使用每个窗口状态

    1

    添加flink的statജe的ttl机制、state的数据结构的api升级、Queryable State知识点

    1

    划分Flink异步io的vertx框架实现、🐷flink的join操作(Tu⭕mbling Window Join、Sliding Window Join、Session Window Join)

    1

    增减Streaming File Sink连接器的小文件操作

    1

    新增的数据类型及序列化的原理和实现案例

    1

    新增加Flink Action综合练习:热门销售排行TopN的♐使用案例、布隆过滤器结合🌠TTL的使用案例

    2020.01.01 升级系统板本1.6
    技术明称 Python+大统计资料制作学习
    在线课程投入市场用时 2020.06.01
    在线课程版本升级号 1.6
    主要是重视 Spark3.x
    大部分选择的开发方法 Pycharm、Idea、Datagrip、FinalShell
    专业介召 ● 造成Spark3.x板本的非常大的升级更新,处置大学生就业岗位上各种需求的迅速的转化,大数据行业源教学内容相对来说是比较低的第三次创立鉴于Python的Spark教学内容 ● 添加大参数项目师必用的SQL招聘面试升品强化木纹地板资源,提高自己大参数规划设计项目师层面SQL性能 ● 更改公司数仓架构模式专题学习资源,的提升数据文件库房中制作学习能力

    1

    晋级Hadoop为3.3.0版本、Hive版本为3.1.2版本、HIve3.x架构

    1

    汇总使用Python实现MR原理机制、OLAP、OLTP区别

    1

    新开MapReduce计算PI原理、MapReduce Python接口调用、Hadoop Streaming提交程序、🍌ETL、ELT区别

    1

    新批HIve3新特性、Hive3数据压缩,存储格式、Hive CTE表达式

    1

    升阶union联合查询、Hive知识点案例 同步为H𝓀ꦛive3版本、Linux课程、Mysql RPM安装方式以支持hive3

    1

    升阶Spark语🦩言为官方推荐🗹使用的Python语言、版本更新为Spark3.1.2发行版、adoop3.3.0、Hive3.1.2版本

    1

    转入PySpark的安装、任务✅提交方式、多种模式spark-submit、实现wordcount案♋例实战

    1

    新建Python实现RDD💫操作、DataFrame操作、实现Sougou分词案例、IP热度分析案例、PV-UV-TOPK案例

    1

    合并PySparkSQL实现基础统计操作、底层Dataframe转化RDD原理操🔴作、实现电影评分数据集分析、离线教育案例、新零售分析案例

    1

    划分PySparkSQL的优化方式、分布式引擎实现、与HIve整合

    2020.06.01 重磅推出 新版1.0
    课程培训标题 Python+互联网统计建设在线课程
    培训课程推新时段 2020.06.01
    英语课程的版本号 1.0
    重要针对性 信息挖掘统计引出Python编程语言、Pandas信息统计浅析
    最主要的选用激发器具 Pycharm、Idea、Datagrip
    英语课程简介 ● 8.1型号原来的动态信息显示定制开放课程培训,须要一定的Java根基和操作成功经验,从而作用来到动态信息显示定制开放领域的零根基人找最不适合的入门视频教程有效途径,大动态信息显示加入Python语言的,最新强制升级为Python+大动态信息显示定制开放1.0型号。 ● 借鉴Python大参数资料应用分析建设,以Python水平栈正确加工成长型型参数资料分析集,以大参数资料应用分析水平栈正确加工万部大工厂规模参数资料分析,是全能王工厂级参数资料分析建设人。 ● 其特性更适合零基本者,从完成并没有c语言编程体验展开;培训玩法宽因此深,枝术涿州购房顾问亲自讲授;向市场上,学可以了用,能让者高工资学生就业。

    1

    增加Python基础语言课程

    1

    划分Python高级语言进阶课程

    1

    将新增Python爬虫课程

    1

    新加Pandas数据分析课程

    1

    新增的多场景案例分析,应对中小型数据统计分析

    2020.06.01 持续版本号8.0
    培训称谓 人工智能技术方法数据信息入门班
    技术面世时长 2020.06.01
    内容旧版本号 8.0
    具体面对系統 Windows、Linux、MacOS
    包括利用开放手段 DataGrip、IDEA
    教学内容的介绍 ● 不同海量的行业内调研组研究分析,此前教学内容发布以大数据挖掘分析发掘偏重于线,在7.0基本上再度裁减Java教学内容比重,虚化几大类模块布置。 ● 对大资料技術深层和深度做好升极,举例新开Spark內存控制、Flink特点升级优化及反压、背压的工作原理等同于时为提高自己体验者的求业岗位工资,制定多市场大型项目很好解决实施方案,举例证券公司、货运物流等。 ● 以周为的单位做出能力刷新发展,新开Elastic Stack、 旅行、店商、视频播放、社群运营等教育领域大统计统计资料来解决工作方案、 超一线大公司能力结构、 社交电商业大统计统计资料大型项目入门,线下进行全包含。

    1

    转入数据仓库、ETL、BI开发

    1

    添加了Oracle及PLSQL编程、数据微服务开发

    1

    增减Spark的内存管理、avro序列化数据源

    1

    新增的continuous processing、偏移量管理机制

    1

    将新增KafkaStreams编程、exactly-once、Kafka事务、metrics监控

    1

    转入Hbasꦯe的协处理器和phoneix的二级索引实现、布隆过滤器、🔴LSM树、StoreFiles结构剖析

    1

    转入FLink性能优化及反压、背压指标计算原理、FlinkSQL On Hive、Flink HistoryServer、Flink的UDF🐽、UDAF、UDTF的实现

    1

    新加在线教育行业、物流行业、物联网行业、证券行业项目

    1

    更新分布式缓存系统, 万亿级NoSQL海量数据存储, 分布式流处理平台、电商行业项目

    1

    误删删减 JavaWeb

    2019.07.22 提升等级旧版7.0
    英语课程名字大全 云确定大资料实战技巧班
    学习推出了时 2019.07.22
    的课程版本号号 7.0
    主要应对固件版本 CDH5.14、Spark2.2.0、Flink1.8、Kafka0.11.0.2、ELK6.0
    重点的使用开发设计软件工具 IntelliJ IDEAA
    技术讲解 ● 大的云计算显示技术性日前在品牌里边儿操作的越变越比较广泛,对大的云计算显示人才的的供需越变也更加多,大的云计算显示的全部整个课堂指标体系是历史渊源高傲自大型车联机网、外资公司等享有5年不低于的中俄原油管道大的云计算显示层级项目 师、搭建师和层级机设备学校项目 师结构设计下来的,文章认可度异常高。 ● 必修学习工作体系在拆迁中遇到的高技木以客户要为主导性,必修学习在拆迁中遇到的項目也是客户当中真人的項目,借助学说、实行和真人的項目相通过,让教师能够更快的、比较深的的熟悉大信息惯用的体系化高技木和开发管理应该用,同一时间能够做到客户对中、顶级大信息高级人才的要。 ● 大数据平台资料培训课工作体系除其中包含通常用的Hadoop、Hive、Hbase、ELK、Sqoop、Flume、Kafka、Spark等技木和业务,还新加了当下智连网较出名的Flink、Druid、Kylin等技木和业务,一起引进了机械学校和淬硬层学校Spark Mllib和Tensorflow等技木和业务实战技巧。

    1

    增减Impala即席查询组件、Kudu列存储服务、Stru💦ctured Streaming结构化数据流处理

    1

    变更spark MLlib数据挖掘、spark graphX图计算

    1

    升级系统Flink的基础课程和案例实战

    1

    新开Flink高级特性CEP、Kylin数据OLAP分析、Druid时💧序数据实时分析、Kettle数据ETL工具

    1

    增减深度学习框架Tensorflow

    1

    将新增用户画像、数据仓库大型企业实战型项目

    2018.09.10 安卓版本升级安卓版本6.0
    培训课程分类 云估算互联网大数据报告初级教程班
    课堂推广时间段 2018.09.10
    培训板本号 6.0
    关键针对性微信版本 JDK1.8\CDH2.7.4\Storm1.1.1\Spark 2.1
    主要的在使用定制开发软件工具 IntelliJ IDEA
    英语课程介紹 ● 本拓展课是对于V5.0的一场灾害不断更新,统计报表并持续了大数据挖掘源专业有一年起来11个零根基各个班级的受课企业个人信心、学校企业个人信心、就业创业企业个人信心。 ● 已经调准了的课程的分布范围实际情况,增加了大大数值技术终合该项目,增加了最后代大大数值技术外理结构FLink,增加了大数值技术库优化网络,增加了JVM前提及操作过程,增加了Spark耐热性调优等游戏内容。 ● 英语在线课程内容升阶机系统方便,一般对机系统學習英语在线课程内容开展了升阶机系统,分享机系统楼盘前置摄像头变得7天的极为丰富英语在线课程内容,的提升商家進入机系统學習的行业力,然而好的专业对口人工服务智慧范围相应的岗位。 ● 布局一般来说,学科在培养出中高等大统计资料工程项目师的方面上又行进没事向前。

    1

    合并Hadoop 2.7.2\Storm1.1.1\Spark 2.1

    1

    合并Java virtual machine原理分析、Java高并发核心知识

    1

    增减数据库优化及调优、第四代大数据处理框架Apache 🀅Flink、Spark原理深入剖析及生产调优

    1

    添加了互联网反欺诈项目实战、广告系统业务模型及CTR预估

    1

    新增加用户画像、数据仓库大型企业实战型项目

    1

    提升等级用户画像概述/数据/建模/算法实战、推荐系统协同过滤ಌ算法实战、基于内容的推荐系统实战、基于关联规则推荐系统实战

    1

    优化混合推荐与CTR点击预估

    1

    晋级Hadoop版本为CDH

    2017.07.01 提高的版本5.0
    学习名字大全 云技术出来大数据应用库进阶篇班
    课堂进入中国精力 2017.07.01
    学习旧版号 5.0
    通常针对性最新版本 JDK1.8\Hadoop 2.7.2\Storm1.1.1\Spark 2.1
    通常操作搭建机器 Eclipse、IDEA
    拓展课介召 ● Java根基、JavaWeb主导程序设计、JavaWeb四大结构框架、线上百度爬虫、遍布式电商运营网络设计规划等学科包块。培养教育考生程序设计力,让零根基队员可能最好的学习成绩大数据平台文件业务。 ● 云计算库管理领域管理领域,添加超链接流记录采集而来体系的化、手机观众记录讲解表报体系的化、手机观众画像图片体系的化等成功案例。让党员干部这样不只要学习培训到云计算库的技术点,是可以适用云计算库来解决现实相关问题。 ● 增加POS机人读书英语培训课为10天。该英语培训课历经一年时间研发培训,深入调查浅出,也能让队员好些的初学POS机人读书,变为人工客服电话智力规划设计的新的项目师。

    1

    持续Hadoop 2.7.2\Storm1.1.1\Spark 2.1

    1

    添加了网络爬虫开发

    1

    划分三大框架开发

    1

    增减JavaWeb核心

    1

    划分Java语言基础

    2016.03.01 的版本升级的版本4.0
    技术公司名称 云求算大数据安全库入门班
    教程投放市场时间段 2016.03.01
    英语课程新版本号 4.0
    最主要对于ios版本 JDK7.x
    大部分食用開發产品 Eclipse、IDEA
    内容详细介绍 ● 对比图本来的培训课,本届培训课想做非常大的更行,将大参数的内在系统hadoop试述现代农业圈系统完美无瑕的推向来到了培训课中。 ● 在线课程培训分一阶段的做真实案例实际和工程项目实际,在大数据技术文件方向基础知识组织体制会更为完善,在线课程培训会更为的宽度有的宽度,会更为紧贴实际。 ● 分分阶段的对其通过大统计数据生太圈的学业,将生太圈以分成挂机整理,实时交通流统计公式和保证最红热的spark内存空间统计公式,终极的将生太圈对其通过了挣脱和类别,让学业看上去更方便快捷的。

    1

    在线升级Spark1.6版本

    1

    增加Linux操作系统和shell脚本学习

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    新开JVM内存模型分析、NIO、Netty、自定义RPC框架

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    汇总电商点击流日志分析、电商实时日志告警平台、交易风控风控平台、流量日志分析分析

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    变更Spark游戏日志分析项目

    1

    误删KVM虚拟化技术、网络基础和OpenvSwitch技术、Ceph存储技术

    1

    全部删除CloudStack云管理平台、混合云管理平台项目

    2015.05.15 提升等级的版本3.0
    教学内容公司名称 云核算大动态数据实际班
    学科退出用时 2015.05.15
    内容旧版号 3.0
    主耍根据游戏版本 JDK7.x
    一般的使用开拓设备 Eclipse、IDEA
    英语课程推荐 ● 这次的更新将大大参数应用和VR虚拟化技术设备这两个热搜榜技术设备注入到培训在线课程管理模式中,在大大参数应用多方面内容管理模式变得完好,培训在线课程变得深浅有深浅,变得紧密结合实战彩票玩法。 ● 在虚拟网洛网洛化行业领域,选泽了在公有云方式行业领域常见的虚拟网洛网洛化、网洛、储存等水平工艺,并经过Apache CloudStack水平工艺数据整合,在这里基础性上搭建相溶云经营机构。

    1

    提升Hadoop2.0版本、Hive优化课程

    1

    添加了电信流量运营分析项目、混合云管理平台项目

    1

    汇总Scala函数式编程、Spark内存计算、KVM虚拟化技术

    1

    合并网络基础和OpenvSwitch技术

    1

    新添加入了Ceph存储技术、CloudStack云管理平台

    2014.02.15 提升等级ios版本2.0
    课堂名稱 云折算大数据安全显示操作班
    拓展课停售准确时间 2014.02.15
    课程内容旧版号 2.0
    主要的对於新版本 JDK6.x
    主要选用联合开发手段 Eclipse
    学科简介 ● 逐渐近些这几年来来云折算平台方式大动态数据的使劲进步,市扬对有关系人才的使用需求急增,故而本版专业内容体系在固有的云折算平台方式专业内容体系来进行了变革性的深化改革,把没想到只能有1天的专业内容体系发展为7天,加盟了Hadoop生态环境圈的有关系枝术。

    1

    自动升级云计算课程、Hadoop集群部署、优化HDSF、MapReduce案例

    1

    添加Hadoop生态圈相关技术:Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Flume

    1

    新加Storm实时计算技术和案例

    1

    添加黑马论坛日志分析项目

    2012.02.15 升极发行版1.0
    教程名稱 云计算机的大动态数据实战技巧班
    内容面世时段 2012.02.15
    学习游戏版本号 1.0
    最主要的面向版本升级 JDK6.0
    具体运用开发建设辅助工具 Eclipse
    技术分享 ● 近期的云求算原则风靡系统异常,冰球突破豪华版学习学校敏锐性的嗅探到动态数据分析表格文件新的技木的悄然无声迅猛进步,并預測动态数据分析表格文件新的技木机会像下雨天春笋一种最快进步,所有冰球突破豪华版学习学校开拓进取在内容中机遇了1天的云求算内容,看作首条享有动态数据分析表格文件内容的学习平台,冰球突破豪华版学习学校动态数据分析表格文件实际战斗班助推朋友可不可以把握好近期最新的新的技木,拓展朋友的毕业生就业创业路径,加强毕业生就业创业良性知名度。

    1

    新添加入了云计算课程:云计算和大数据相关概念

    1

    新建Hadoop 1.0伪分布式环境部署

    1

    更改HDFS、MapReduce应用案例

                                                           

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      2. 学前教育目标导向式学习

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