冰球突破豪华版

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一样的教育，不一样的品质
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Python培训Python+大数据开发培训高手班课程

选择Python+大数据开发培训校区Python+大数据开发

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郑州昌平

    • 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 高薪资主岗的代专有名词

    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+大数据分析表格开发设计
    就业起点高，职业发展好

    好消费人群

    • 0基础上改行员数据课程从Python入手
      简单高效入门快
      适宜零基础人员学习

    • 应届高中考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

    • 互登录络网自己创业考生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

    • 有知识基础追求体系的提升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 铸就数值化SEO的优秀人才

    • 更适合零理论知识教练课程由浅入深/数据量由小到大
      逐步掌握各业务场景下的数据处理

    • 最火新技术周更换一线大厂行业专家/年亿元级研发投入
      以“周”为单位更新前沿技术

    • 新项目带动式教法多行业多项目实战
      提升实战能力 入职即能快速上手

    • 培训课程符合卖场需求量课程与时俱进不断融入热门技术栈
      打造学完即上岗人才

    • 恢复真人真事工作任务景象参与真实项目开发流程
      锻炼独立分析、解决问题的能力

    • 积攒实计任务經驗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 助你小时侯白锐变为自然数卓越

    Python+数据报告开发管理课程体系提纲

    • Python程序语言基本
    • Python程序设计升品
    • SQL基本
    • ETL实际的
    • Hadoop技术性栈
    • 上千亿级客户端数仓項目
    • 百亿美元级网页版数仓新项目实战彩票玩法
    • Spark枝术栈
    • 移动用户半身像来解决设计
    • PB级内存空间求算投资项目实战经验
    • 学生就业率指导性&学生就业率开展
    • Flink技木栈
    • 亚秒级城市热力图算建设项目

    查看详细课程大纲>Python编程基础学时：8天

    主要内容

    · Python的基础英语的语法· Python的数据治理· 方程· 文件夹读写൩· 失常处♌理· 控制模块和包

    可解决的现实问题

    驾轻就熟熟知Python语种，开发系统编程思维逻辑，使党员干部就能够驾轻就熟施用Python技巧做好系统填写。

    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编程进阶学时数：7天

    主要内容

    · 面相对象图片· 系统c语言编程· 多责任java开发· 二级语法结构·ꦗ Python程序编写结合大型项目

    可解决的现实问题

    精通用Python朝着女朋友流程设计的思路，撑握数据库激发具备Python高等 词法，避免典型Python激发间题。

    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基础学时数：6天

    主要内容

    · MySQL与SQL· Kettle与BI方法· Pymysql

    可解决的现实问题

    学会学会MySQL\SQL、Kettle已经BI生产工具安全使用，才可以很好解决傳統数仓工作开发建设任務。

    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实战教时：5天

    主要内容

    · ETL市场概念与机器· Python ETL实战技巧· BI

    可解决的现实问题

    熟记Python完成任務数值库显示ETL实际的，够满足大中小企业型数值库显示量数值库显示净化处理相应任務。

    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技术栈学时数：11天

    主要内容

    · Linux· 大参数基础框架和服务器硬件介召· Zookeeper· HDFS·✤ MapReduce· YARN🌌· Hive核心· Hive高阶

    可解决的现实问题

    感兴趣Linux操作使用体统，甚至各式各样Linux运行命令，要改善商家级大统计数据安全资料集体安装事情，为升品大统计数据安全资料开发技术打下理论知识理论知识。

    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课节：10天

    主要内容

    · 大资料谋划的运维：Cloudera Manager· 分析一下管理决策🐠需求量：资料货仓· 数据库获取：sqoop· 统计数据介绍：Hive· 史上数据分析百度快照：隐形拉链表· 大数据更行后的计算浅析：拉链头表· 的数据调用：oozie+shell· OLAP设计数据存储：MySQL· FineB♏I动态数据展示台

    可解决的现实问题

    是可以达成单位级一般云计算资料货仓搭个，从項目的所需、的技术架构模式设计、业务部架构模式设计、的部署软件平台、ETL设计、课外作业检修等一套pipeline，达成大云计算资料指标体系下的单位级云计算资料货仓创造出一个。

    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学时：5天

    主要内容

    · 大的数据实施的运维：Cloudera Manager· 分折决定消费需求：数𝓡据库库房中· 数据信息信息采集：sqoop· 数据资料分折：Hive+presto· 时间数据报告网页快照：拉锁表· 资料更新时间后的数据具体分析具体分析：金属拉链表· 数据源系统调度：ds· OLAP软件系统储备：MySQL· FineBI数据表格展示台

    可解决的现实问题

    ，并按照各个企业公司级大分析的数据库激发具体步骤，独立性完好工程项目流程激发，了解各个企业公司级场数景大分析的数据库离线下载数仓激发功能，从数仓逐层，数仓建模方法，的指标英文分析，的指标英文商品展示完好完好的大分析的数据库工程项目流程。

    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前提·ꦺ Pandas动态数据治理 实际的· Spark基础性· Spark Core· S𒊎park SQL· SparkSQL案例库

    可解决的现实问题

    控制亚洲最为炎热门的Spark技術栈，完成SparkCore和SparkSQL消除数据源统打浅析数据源治理 与数据源统打浅析浅析做工作，升级高级的大数据应用源统打浅析数据源建设施工师。

    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>用户画像解决方案学时数：7天

    主要内容

    · 1SparkSQL优势互补ES自分类数剧🃏源· DS日常任务软件界面化生产调度· 用户组画像图片元素创造出一个规责· 大ꦍ家肖像的规则类标价签共建· 访客人物画像统计数类标记创建

    可解决的现实问题

    楼盘供应了全制造业消费者图像防止设计方案, 在使用SparkSQL+ES+DS创设单位级消费者图像，根据SparkSQL+MySQL创设代用制造业消费者图像元素系统。

    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学时：8天

    主要内容

    新项目基本点构架和业务部门流程图、Hive数仓三维建模 、Sqoop数据报告同部开放 DolphinScheduler钓鱼任务生产调度、操作lag，sum等界面数学函数公式 、操作UDAF数学函数公式核算可以有效保险单大数字段、核算库存现金实用价值、核算和需要准备金、分离表的操作 、标准一览核算 、Shuffle整合。

    可解决的现实问题

    依据Spark全栈枝术搭配公司公有云大数据挖掘统计应用分析激发建设软件，孩子分类经济独立到位内容初级教程，就能够做到比较普遍大数据挖掘统计应用分析软件激发建设本职工作，推动公司中小企业达到阿拉伯电子化创新发展

    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&就业加强课次：8天

    主要内容

    · SQL实际的· Hive数据文件探讨与笔试题增进·🔯 Spark的数据分享与初面题做好· NoSQL数值解析与面试🍸要求题增加· 大统计数据多业体系结构查摆问题

    可解决的现实问题

    对学校的主要内容做一体化回顾与展望，并讲解经典英文终面题，具体指导工作简历，终面和的沟通彩票玩法机械助力高待遇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技术栈教时：6天

    主要内容

    · Flink Core· Fli⛦nk DataStr🌜eam· Flink SQL· Flink Runtime· Flink高档· Flink电子商务平台成功案例操作

    可解决的现实问题

    熟记时下比较热门的流批分立式化分布点式确定出框架的Flink简答园林，化解实时路况确定出金典场地一些问题，认知餐饮市场对Flink越来越延长的供给。

    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教时：8天

    主要内容

    🍸· Hive· HBase· HDFS数据信息储存方式· Kafkꦚa数据报告互传· Flink全栈数据资料办理· Nginx做选择性代理权· LSV和Keepalived负载电阻均衡化和高能作

    可解决的现实问题

    提取达到干万条新资源此车的大大数据，可来解决随时公交高效能各种不同大大数据开展浅析与储存方式，对于Flink全栈开展快OLAP开展浅析，可来完成单位级Kappa搭建随时公交创业项目勾勒。

    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 很快大幅提升进阶篇业务能力

    【金融科技商业险】富华阴光商业险【重工业云科技网】一走生产制造【新销售】亿品新销售大数据分析分析网络平台

    • 富华阳光保险

      110个指标数量

      40亿数据量

      10个解决方案

      6天课程天数

      金融业保险子公司精算新項目想要统计方法汇聚全球详情金融业保险参数，以便生成二维码税务报表格式。新項目的应用SparkSQL来统计方法，时间有很大程度的上升，增加金融业保险子公司子公司的金融业口碑。新項目将多首门的金融产品量参数库此次到hive参数市集，的应用SparkSQL打开源参数表（金融业保险表13亿金融业保险，业主表8务必业主等），统计方法金融业保险的保险、現金价格、打算金等详情，给予给税务单位部门收取手续费或性支出，到最后对金融业保险总结统计方法（金融产品量成长类公式，成本手续费手续费类公式等），并向金融产品量技术人员做参数展览。
    • 一站制造

      300+指标数量

      30亿数据量

      11个解决方案

      8天课程天数

      可以通过大统计资料技术设备组织架构，解决处理工业营造云科技网变压器油营造行业领域的统计资料存贮和介绍、大大数据表格可视化、有特色化推薦情况。一走营造相关服务通常应用于hive数仓分块来存贮多个相关服务依据统计资料，应用于sparksql做统计资料介绍。管理处相关服务涉及面产品供应商、接听管理中心、工单系统、油站、物流仓储介质。
    • 亿品新零售

      300+指标数量

      1095亿数据量

      20个解决方案

      8天课程天数

      本工程创业项目基本概念某家门头连锁加盟大型超市研发部门团队的互联网大数据分析剖析剖析软件。是第一次个的深度实用Presto的工程创业项目，为后面Presto相关必修课程的研发部门团队攻打了强有力的基础上，也为者的求业扩大了通道；真实可靠的数据分析剖析设备构造，复杂化的SQL确保操作过程，小学生借鉴后面能否做到云同步数仓的精致开发技术级别。

    百万级课程环境配置 大投资额真数据报告体验度

    的学习大资料安全分析，你见过说确实超多资料分析吗？你操作流程过说确实【大范围集群技术】吗？你触碰的面积过说确实【云服務】吗？这所有的 ，在大牛程度员都将保证 真触碰的面积！

    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】

    统计数据开发管理技术工艺解决方案 更快搞好工作上难事

    消除计划方案是怎样的?

    一样的的工作游戏场景，制作不比从零開始，克服计划就可以拿回去即用。雄鹰转型紧紧跟随专业市场变化趋势，建造“Python+大的数据制作克服计划库”，80+技術应用克服计划，覆盖率工作比较普遍技術应用困局，让参赛者变成了微商团队技術应用情况克服最高的人效的人。

    • 大数据存储解决方案【车连机行业内】

      涉及到全部车高速联网精准服务于环境，含有驾驶证过程、电子器材护栏、qq远程诊断报告等真的精准服务于进行 QBOX 工程车辆刷卡设备动态大数据分析一下资料分析一下报告回收利用，并分析一下为 QSP 动态大数据分析一下资料分析一下报告、QCS 动态大数据分析一下资料分析一下报告、快速充电动态大数据分析一下资料分析一下报告、HU 动态大数据分析一下资料分析一下报告提高实时的核算方法精准服务于与离线下载核算方法精准服务于，并进行 API 界面以报表格式和大屏广告呈现分析一下结局动态大数据分析一下资料分析一下报告

    • 大数据离线分析解决方案【知行基础教育餐饮行业】

      保持群资料仓储，相同群资料服务中心，把分散性的业务范围资料收集存放和加工 的工作从的需求调查、制作、旧版本操纵、研发部、测验到落子推出，是指了的工作的全面工艺流程搜集分析一下超多大家举动资料，定制网站多维资料碰面，组成资料集市店主，供各类场合题材实用

    • 大数据实时分析解决方案【近期指标企业】

      24小时监管证券基金市厂的市厂每天的金融业务买卖，保证 对证券基金市厂买卖大的动态参数的测算剖析建造监督监测体系建设，例如：监测规范服务管理，24小时监测，发展历史资料监测，监督发展历史资料大的动态参数剖析等股指期货前景买卖大的动态参数24小时终端采集、24小时大的动态参数剖析、多维剖析，即席查找，24小时显示屏监管展现高功能治理 ，流治理 换算座舱进行的是 Flink，24小时治理 100 万笔/s 的买卖大的动态参数

    • 大数据调度解决方案【车联机职业】

      归属于完整的车互联网渠道场景中，包涵汽车驾驶过程、电子元器件护栏、远控检测等实在渠道完成 QBOX 机动车终端设备资料收藏，并讲解为 QSP 资料、QCS 资料、电动车充电资料、HU 资料展示出实时视频来计算公式提供的服务与离线下载来计算公式提供的服务，并完成 API 界面以表报和大屏幕展示出具体分析的结果资料

    • 大数据BI解决方案【物流产业行业内】

      基本概念这家特大型物流快递快递网网点机构科研的智慧网物流快递快递网网点数据统计文件库网络平台，日交易过千万，以交易、分配、仓储分配、搬动装卸货物、包装箱及运通生产等物流快递快递网网点节点中所涉的数据统计文件库信息内容等 ，加快分配及分配率、才能减少物流快递快递网网点人工成本、更更好地充分考虑企业客户安全服务标准，并而对数据统计文件库探讨成果，指出极具中观指导性必要性的防止设计方案

    • 大数据OLAP解决方案【物料企业】

      来源于想开超大货运物理我司生产研发的才智货运物理大资料手机平台，日签单数量几百万，围绕着签单数量、运载、电商仓储、进行搬运卸车、再生并且 商品流通生产加工等货运物理原则中触及的资料数值信息等 ，挺高运载并且 配载效果、限制货运物理人工成本、更能够地考虑业主服务培训条件，并而对资料深入分析但是，推出兼备中观指导意见意议的来解决设计方案

    • 大数据数据采集解决方案【供应链管理业】

      系统设计的一家玄幻货运部厂家生产研发的知慧货运部大数值技术资料app平台，日支付淘宝订单几千万，致力于支付淘宝订单、运送管理、仓储管理、货物运送工作、外包装、运通制作加工等货运部原则中包括的数值资料消息等 ，增进运送管理、运输效应、减掉货运部成本预算、更可行地充分考虑买家服务培训需求，并而对数值资料浅析报告单，提到具备有中观教育指导必要性的消除情况报告

    • 大数据用户画像解决方案【跨境电商平台业内】

      对于保持垂直跨境电商工作平台工作平台打造的普通使用者全定位使用者画像图片，完正收集出的普通使用者的图片讯息全貌 ，金融产品部门强调淘宝餐品、质感、普通使用者基础性上图片讯息及情况图片讯息等大数据，体现普通使用者和淘宝餐品基础性上商品标贴纸、组合起来商品标贴纸、外部经济使用者画像图片、商品标贴纸查询系统等金融产品部门场面，保证了的公有云多 定位金融产品部门投资决策数据分析。

    • 数据分析多场景解决方案【另一个餐饮行业】

      资料文件进行概述进行概述不是（大）资料文件进行概述设计中为重要步奏，也是（大）资料文件进行概述设计的之后效果；愈来愈越大的品牌标准要求（大）资料文件进行概述建筑项目师承担起局部资料文件进行概述 进行概述的岗位

    • 金融授信产品风控建模解决方案【财经这个行业】

      诚信的分险是分险管控管理贷款贷款机构关键性青睐的的分险，离不开分险管控体系启用的增强。在现场业务领域做和模式化整合过程中中，遭遇着高维稠密共同点和样表不和平等所有事情，该如何应该用机器设备学校等数据报告搜集整理方案增加诚信的分险的测评和推测专业能力，是各行分险管控贷款贷款机构充分探秘的的方向。

    项目实战流程 恢复逼真职场达人节日气氛

    • 1项目启动

      确立工程项目目标方向方向要求调研报告

    • 2业务需求

      需求具体分析具体分析标准拆解

    • 3设计阶段

      搭建设计工艺型号选择数剧自己生命频次数据报告主要来源统计资料逐层

    • 4开发上线

      工作组开发设计区域安装参数采集程序数仓建没要定期目标个性主题开发ꦇ设计代碼发送word文件写作数剧回测

    Python+大数据开发 不收费步奏資源介绍

    Python+大数据开发
    学习路线图

    零基础必须看的零根基公布版

    勉费大量短视频方法、重要点技艺详细分析、了解APP、了解软文笔记等

    Python+大数据课程体系V3.06内容制，四轮驱动薪资30w+

    汇聚两位Apache 平台成就者及带兵人大公司工艺讲师级别，协力投入市场业或迎Python大大资料安全资料V3.0必修课程，经由5-6八个月掌握升品大资料资料定制开发技术建设建筑机电建设项目师，收集3-8年定制开发技术建设临床经验，对比高端大资料资料定制开发技术建设建筑机电建设项目师，最后的冲刺年薪制30w Python+大参数V3.0学习了解规划概览 提高V3.0课堂优点：
    • 六顶目制，40+天顶目比重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
    • 大公司级技术性缓解方法，Apache重大贡献者只來课程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
    敢以所在班集体为厂家公开监督学生毕业生就业率信息的平台，只是冰球突破豪华版教导！顺利通过数万所在班集体制定和学生毕业生就业率数值表示，冰球突破豪华版教导Python+大数值研发的培训课，高效下跌上升学生毕业生就业率工资程度！
    内容考纲
    1. 根本班

      1. Python和程序编写基础理论

    2. 武林高手班

      1. Python代码升品 2. SQL地基 3. ETL进阶篇 4. Hadoop技艺栈 5. 上千亿级下载客户端数仓创业项目 6. 一千亿级在线数仓活动初级教程 7. Spark系统栈 8. 我们图像满足措施 9. PB级硬盘计算出来工程项目 10. 自主创业指点&自主创业不断加强 11. Flink高技术栈 12. 亚秒级实时公交算出投资项目

    3. 升阶班

      1. 亚秒级雷达回波图升级课

    4. Python+大数据平台显示教学自动升级最新版本3.0

    • Python编程基础基础班 🅘 ཧ  1

      课时:8天技术点:48项测验:1次学习方式:线下推广面授

      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ಌ和对象的基本使用方式

      主讲内容

      1. Python根基语法知识零基础学习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_𝐆while 循环嵌套| 11_break 和 continue| 12_while 循环案例| 13_for循环

      2. Python数据报告除理掌握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. 函数公式能够实现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. 文档文件读写能够使用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. 非常加工主要介绍了在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. 信息模块和包主要介绍了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| 04_包的导入| 05_模🍒块中的__all__| 06_模块中__name__

    • Python编程进阶高ꦫ手班  1

      课时:7天技术点:108项测验:1次学习方式:线上线下面授

      学习目标

      1.ꦫ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. 处于客体从逐步建立起面向🦩对象编程思想，🌊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| 0꧂9_类方法、实例方法、静态方法

      2. 网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| 05_TCP网络应用的开发流程|♊ 06_基于TCP通信程序开发|

      3. 多神器任务java开发主要学习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. 最高级句型主要学习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编写程序综上顶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程序编程综和好项目

    • SQL基础高手班 🔯  🍬 2

      课时:6天技术点:70项测验:1次学习方式:线下推广面授

      学习目标

      1. 掌握MySQL数据库的使用| 2. 掌握SQL语法| 3. 掌握Kettle𝓡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| 04_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道具使用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_Kettle基本操作| 02_Kettle数据转换| 03_Kettle使用SQL脚本𓂃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 🍌  ⛦ 3

      课时:5天技术点:48项测验:0次学习方式:线下实体面授

      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ꦉ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产品依据中国大陆某中大型零售商的企业代言出产以及支付机为理论知识，在公布十几个地市有上40万门店铺操作，服务器经由连接wifi一直将购买的商品数值提交到品牌后台程序.凭借ETL公司完工数值抽选转化率调用上班，推动我们满足中学生级ETL工程建设师目的。 进入项目体验
      讲学解决处理措施
      详尽PythonETL缓解情况报告，Kettle数据库提取缓解情况报告。DS调度中心缓解情况报告，系统设计FineBi的BI缓解情况报告。
      讲学内容点

      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:线下门店面授

      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H𒆙DFS、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. 大参数基础知识和设施配置说明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| 𒀰03_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| 05_HDFS Federation、HDFS Snapshots、NameNode 𝔉HA架构和原理| 06_HDFS管理员常用操作、HDF🐭S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_Split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_Y𒁏arn高可用| 03_Container资源的封装（CPU、内存和IO）| 04_资源调度策略（FI🍰FO、Fair和Capacity）| 05_YARN高可用模式搭建

      7. Hive基础性数据仓库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_H🍷ive原理和架构| 02_Meta Store服务| 03_HiveServer内置函数| 04_自定义UDF和UDAF| 05_数据压缩、存储格式、自动化脚本、常见ꦕ性能优化

    • 千亿级离线数仓项目高手班🐬   🌠 5

      课时:10天技术点:105项测验:0次学习方式:线下实体面授

      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

      本建设品牌系统设计这家玄幻加盟店连锁超市产品研发部的大大大数据技术探讨服务平台。千里马第1 个深度.用到Presto的建设品牌，为下一步Presto相关的技术的产品研发部攻打了强有力的基础知识，也为体验者的就业率并且扩宽了道路施工；现实的大大数据技术组成部分，缜密的SQL推动过程中 ，幼儿学今后还可以超过挂机数仓的高级工程师联合开发层次。
      讲授很好解决实施方案
      熟记无网下载数仓的细化与3D建模制作、大数值量场地下是怎样的优化系统手机配置单，拉链设计表的基本用软件，新增加的数值的抽选和数据统计浅析，最新数值的抽选和数据统计浅析，或是Hive指数函数的基本用软件等。ClouderaManagerweb3d、系统自动推进和手机配置单、Git的CodeReview作用确保顶目高效率量 无网下载数仓的细化与3D建模制作 顶目包涵20各个内容主题，100各个指标英文场地 帆软BI商家级月报表展现出
      讲授基本常识点
      1.大汇总资料研究部署运维和技术：Cloudera Manager 2.讲解决策解析供给：汇总资料仓库库房 3.汇总资料获取：sqoop 4.汇总资料讲解：Hive 5.发展汇总资料云服务器：拉链设计头表 6.汇总资料升级更新后的汇总讲解：拉链设计头表 7.汇总资料指挥调度：oozie+shell 8.OLAP系统的数值存储：MySQL 9.FineBI汇总资料商品展示

    • 千亿级离线数仓项目实战高手班 ♐  6

      课时:5天技术点:40项测验:0次学习方式:实体面授

      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.ClouderaM𓄧anager可视化、自动部署和配置、Git、CodeReview功能

      1、组建集困的大数剧源库车间，全部统一集困的大数剧源库学校，把分离的工作的大数剧源库密集大数剧库和除理 2、項目从的需求考察、开发、板本把握、研究开发、各种测试到完美落地登录上线，归属于了項目的完整版工艺技术 3、搜寻探讨汇聚全球采用者举动的大数剧源库，定制化多维的大数剧源库结合，行成的大数剧源库电商，供其他不一样话题采用。
      讲学解决处理计划
      产品讲解与工作环境准备工作、数据文件表格厂库的模型制作和上下分层、OLTP、ODS、DWD保持、Presto、DWB保持、DWS保持、DM、RPT、拷贝保持、Oozie网络架构与投放及适用。适用Hive、Presto、Oozie、数仓系统栈，作为新零售时代商较大型商场群体的数据文件表格数据库讲解和服務监督方案设计
      主讲人业务专业知识点
      1.大动态的参数源推进基站维护：Cloudera Manager 2.深入剖析决定需求量：动态的参数源库房中 3.动态的参数源终端采集：sqoop 4.动态的参数源深入剖析：Hive+presto 5.历史文化动态的参数源网页快照：金属拉链头表 6.动态的参数源更新整体后的定性分析深入剖析：金属拉链头表 7.动态的参数源运营：ds 8.OLAP整体存储器：MySQL 9.FineBI动态的参数源展示板

    • 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:线上线下面授

      学习目标

      1.掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思ﷺ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

      主讲内容

      1. Pandas基础框架Pandas数据处理及可视化技术，包含以下技术点：

      01_ Pandas数据结构| 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大数据加工实际利用所学的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基本知识本阶段学习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Standal💝oneHA搭建| 04_SparkOnYarn环境搭建

      4. Spark 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、DAꦡG的生成、DAG的处理过程）

      5. Spark SQLꦜ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_DataFrame、DataSet DSL和SQL开发| 03_Spark多🗹数据源整合（txt、CSV、Json、parquet、JDBC、Hive）| 04_Spark SQL执行计划原理| 05_Spark SQL性能调优

      6. SparkS𒁃QL案例分析践行场景式教学，运用了Spark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每局景典型案例实操

    • 用户画像解决方案高手班 ꦐ🦩  8

      课时:7天技术点:80项测验:0次学习方式:地推面授

      学习目标

      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

      能够观众形象防止设计,实现统计资料数据收集和定量分析、观众标贴。
      主讲人很好解决处理办法
      采用者图像满足计划,大部分针对于于保险服务的行业服务的行业完毕采用者商品标签设计的,保证了全服务的行业满足计划,英语课程应用由浅入深,落实责任并列的解说方式英文, 让不累掌控各个公有云采用者图像的采用, 采用SparkSQL+ES+DS建设方案各个公有云采用者图像。
      主讲人相关技术点
      1. SparkSQL结合ES自设定的字段 2. DS的任务画面化调度系统 3. 顾客形象图片标识构筑守则 4. 顾客形象图片守则类标识构筑 5. 顾客形象图片数据分析类标识构筑

    • 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:线下渠道面授

      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𝔉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

      安全精算工作需用算汇聚名细交强险保险动态数据源显示分析文件，方能转为会计统计报表。工作用SparkSQL来算，实效大大大大增进，减弱安全新公司的企业口碑。工作将多首门的销售动态数据源显示分析文件库同样到Hive动态数据源显示分析文件店，用SparkSQL弹出源动态数据源显示分析文件表（交强险保险表11亿交强险保险，合作方表8几千万合作方等），算交强险保险的保险费、现金支付总价值、开始准备金等名细，保证给会计个部门管理费或收入支出，第四对交强险保险归纳算（销售的发展类指标值英文，直接管理费管理费类指标值英文等），并向销售技术人员做动态数据源显示分析文件作品展示。
      讲课完成策划方案
      工程项目基本点构架和工作注意事项、Hive数仓设计 、Sqoop统计数据同时搭建 DolphinScheduler主线任务调度中心、安全使用的的lag，sum等对话框数学指数函数 、安全使用的的UDAF数学指数函数统计合理交强险保单数字1段、统计先进作用、统计和的准备金、系统盘表的安全使用的的 、因素一览统计 、Shuffle系统优化、移动用户画象彻底解决计划方案。
      讲学生活常识点
      应用场景Spark轻易规避保险行业错综复杂的更新折算、应用场景SparkSQL结束微信客户画像图片入门、应用场景ES结束标签贴手机存储与数据检索。

    • 就业指导&就业加强高手班  🅺 10

      课时:8天技术点:40项测验:0次学习方式:线上面授

      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操作解决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统计数据定性分析与终面题继续加强解决Hive数据分析开发必备ꩵ面试题，包含了以下技术点：

      01_Hive基础| 0♑2_Hive拉链表| 03_Hive数据仓库构建示例| 04_Hive面试题

      3. Spark资料研究分析与面视题提升解决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数据文件深入分析与hr面🅘试题进一步提高解决NoSQL常见的面试题，从消息队列到HBa🐼se掌握关键原理，包含了以下技术点：

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

      5. 数据源多行业内组织架构部析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：

      01_数据分析流程| 𒁏02_大数据架构剖析| 03_多行业大数据架构设计| ൩04_大数据存储，调度等解决方案

    • Flink技术栈高手班 ꦛ 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处理、分析| 2.掌握基于Fl🅘ink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框架

      2. Flink DataSt﷽ream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_Watermar🧜k| 02_Checkpoint| 03_任务调度与负载均衡| 04_状态管理

      5. Flink二级解决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农村电商例案初级教程践行场景式教学，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进阶篇

    • 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:线下门店面授

      学习目标

      1.掌握基于F꧑link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

      1、包括齐全车连接金融产品环境，收录驾驶证旅行线路、電子安全围栏、远程管理物理诊断等真实性金融产品 2、经由QBOX避免网络终端大数值文件表格显示回收利用，并详细概述为QSP大数值文件表格显示、QCS大数值文件表格显示、能充电大数值文件表格显示、HU大数值文件表格显示 3、展示会 实时视频统计精准服务的与客户端统计精准服务的，并经由API插孔以报表格式和大屏显示展示会概述效果大数值文件表格显示
      讲学改善方法
      Hive、HBase、HDFS参数表格储存、Kafka参数表格参数传输、Flink全栈参数表格加工、Nginx做逆向代销商、LSV和Keepalived负荷均等化和高可以用在
      讲学知识储备点
      抓取超出一定要条新资源避免的参数 24小时高稳定性万部参数进行分析与储存方式 项目参数24小时大屏显示游戏场景实行

    • 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:线上教育的学习

      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. 大数据应用信息Java文学语言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| 2_𝄹面向对象| 3_常用类| 4_集合操作| 5_IO操作| 6_Java基础增强| 7_JDBC𓂃| 8_Maven| 9_爬虫案例

      2. 统计数据数据处理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

      3.🐟 ꦯNoSQL&消息推送中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_消息队列Pulsar

      4. 实时交通OLAP架构设计掌握实时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. 信息湖開發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 F𒁏link作为当下最ไ流行的实时技术，深度剖析底层原理，实现高级实时开发工程师进阶。

      1_Flink基础| 2_Fl🌃ink DataStream的使用| 3_Kafka + Flink| 4_Flink SQL开发| 5_Hive + Flink S😼QL| 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的工作原理到熟练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 +𒁃 Flink SQL| 3_Flink性🐻能监控| 4_Flink调优| 5_Flink SQL执行计划| 6_FlinkSQL案例实战

      8. 星途车登录实时的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。

      1_Hive| 2_HBa♊se| 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| 𝐆7_LSV和Keepalived负载均衡和高可用

      9. 近几日系数证券公司实时监控品牌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_Flink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. 基本概念DataWorks全路由协𒁏议统计数据开放掌握智慧出行实时项目业务数据实时场景，覆盖全网所有DataWor♚ks平台大数据。

      1_智慧出行实时项目业ꩲ务数据实时场景异构数据源采集| 2_基于D♒ataWorks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. 湖仓立体式化克服方式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. Flink源码剖析材料全网最全F🎉link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_Flin🐼k 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二级设计掌握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：

      在线课程解绍

    “周”更新日志
    课程大版本更新

    课程更新日志按周更新软件焦点/前端水平

    • 添加2021-07-04

      · 行程地理区域维度· 组织机构维度· 服务网点维度

    • 新开2021-06-28

      · 加油站维度· 服务属性维度· 物流公司维度 · 故障维度

    • 新增加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

    • 添加了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

    • 升阶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

    • 新添加入了2021-05-31

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

    • 添加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

    • 将新增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, APP四层

    • 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

    • 新添加入了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

    • 新加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

    • 划分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

    • 新加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

    • 合并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

    • 添加了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

    • 新增的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

    • 将新增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

    • 升到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

    • 增加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

    • 合并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

    • 更改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

    • 转入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

    • 增加2021-02-04

      ·Python版本MapReduce写法

    • 新增加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

    • 添加了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

    • 增加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

    • 添加了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

    • 将新增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

    • 增加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

    • 新建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

    • 新开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

    • 新增加的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

    • 新增的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

    • 新建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

    • 增减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

    • 新加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

    • 添加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

    • 新加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

    • 合并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

    • 新增的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

    • 游戏更新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

    • 更新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

    • 系统更新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

    • 的更新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

    • 强制升级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

    • 调整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

    • 升级优化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

    • 优化方案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

    • 合并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

    • 新添加入了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

    • 添加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

    • 添加了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

    • 新增加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

    • 汇总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

    • 新增加的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

    • 添加了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

    • 添加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

    • 新增加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

    • 新增的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

    • 添加了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

    • 新开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

    • 添加了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

    • 添加2020-04-12

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

    • 增加2020-04-05

      · 数据埋形式 · 数据埋点方案 · 数据需求文档· 后端埋点

    • 优化2020-03-29

      · 定时爬虫 · 下单并发处理 · 中文分词· 用户画像

    • 合并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

    • 新批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

    • 转入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

    • 升阶2020-02-22

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

    • 升阶2020-02-15

      · 推荐算法 · 数据可视化 · sql数据查询 · H5语法

    • 上升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

    • 新开2020-02-01

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

    • 新增加的2020-01-25

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

    • 添加2020-01-18

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

    • 更新升级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

    • 提高2020-01-04

      · SQL查询 · 数据仓库 · 业务报表· Pandas

    • 新增加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

    • 增加2019-12-21

      · 物品画像 · 用户画像 · 召回算法· 漏斗分析

    • 升级系统2019-12-14

      · 状态保持 · 权限管理 · 页面静态化· xpath工具

    • 提升2019-12-07

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

    • 新增加的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

    • 更改2019-11-23

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

    • 优化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

    • 优化方案2019-11-02

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

    • 新增的2019-10-26

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

    • 划分2019-10-19

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

    • 在线升级2019-10-12

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

    • 升极2019-10-05

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

    • 升级成2019-09-28

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

    • 更改2019-09-07

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

    • 升到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

    • 转入2019-08-24

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

    • 新增加的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

    • 持续2019-08-10

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

    • 升极2019-08-03

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

    • 划分2019-07-27

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

    • 新批2019-07-20

      · 缓存击穿 · 缓存雪崩 · 雪花算法

    • 提升等级2019-07-13

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

    • 提高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

    • 新批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

    • 强制升级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

    • 将新增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

    • 新增加的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

    • 将新增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

    • 增减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

    • 新增加的2019-05-11

      · 自定义读写分离 · 认证体系 · 访问劫持 · 安全策略

    • 更改2019-05-04

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

    • 提升2019-04-27

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

    • 升级成2019-04-20

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

    • 更新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

    • 新增的2019-03-30

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

    • 新建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

    • 优化2019-03-16

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

    • 合并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

    • 升级系统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

    • 划分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

    • 升级成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

    • 划分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

    • 升到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

    • 新建2018-12-19

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

    • 更新升级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

    • 更新升级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

    • 变更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

    • 自动升级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

    • 增加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

    • 发展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

    • 新增加的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

    • 汇总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 自动升级型号3.0
    课堂名字大全 Python+大统计数据开发建设培训课
    课堂推新日期 2022.06.01
    课程体系手机版本号 3.0
    具体对应 职业搞定细则：网页版数仓搞定细则、手机用户形象搞定细则、Kappa搭建搞定细则、湖仓集成搞定细则        　　 技能教程：ETL激发、NoSQL中央件教程、现版Flink教程

    具体实用开发建设APP PyCharm、DataGrip、FinalShell
    必修课程详细介绍 ● Python大统计资料V3.0拓展课碟照发展，紧跟各种公司企业最新招聘供需，主要采用六业务制动力技术设备学校，动力国度数字9化企业战略转型多数字9的人才的广泛供需 ● 三位Apache社区居委会功劳者携手教课，从操作过程、入门到源码，和你一起走入最高级规划设计市政高级工程师某行 ● 教学覆盖率的公有云大信息一些比较主流消除设计情况报告，分为联网数仓消除设计情况报告、用户数半身像消除设计情况报告、流批一起消除设计情况报告和湖仓一起消除设计情况报告，演绎总部中真人真事的规划设计设计3d场景，指标不知于就业机会，往往被选为常见的行业购买的大信息规划设计设计工作师。 ● 培训提高主流产品大统计资料平台统计技艺栈，碟照Hadoop3.2，Spark3.2，Flink1.15技艺支支招和新形态用到，全制造行业适选Python全栈ETL開發培训，不仅仅能够读书到详尽的的基础ETL方法、方式，更能做到百亿美元级、亚秒级等冗杂统计资料统计源状况下的运作。 ● 增减体系结构Python和SQL的Flink课堂，做到就业形势整个市场中，大信息规划设计主岗许多的根据SQL、Python的的需求不同。 ● 转入 根据Python的Kafka、Elasticsearch等全新培训，夯实基层基础知识实时更新测算开发设计技术基础知识特性，帮忙朋友熟练掌握信息开发设计技术建设项目师注重装备。 ● 增加 原版笔试要求全面提升课，方式集成就了大公司架构设计解释、SQL专向笔试要求秘笈，相应总是滑动内容更新的视频平台大数据挖掘资料职位笔试要求题分析，保驾护航高薪工作offer。

    1

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

    1

    添加了全网首个基于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

    1

    增减知行教育项目实战，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

    1

    持续Spark技术课程为2022最新3.2版本、Flink技术课꧃程为2022最新1.15版本，全网率先加入Pandas on Spark数据开发内容

    1

    变更FlinkSQL湖仓一体项目、首推FlinkSQL流批一体最新课ꩲ程，进阶Flink高阶工程师，助力突破年薪50W

    1

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

    1

    更新升级Spark3.2整合Hive3.1.2版本兼容问题

    1

    更改Pandas_ud꧙f函数，通过Apache Arrow框架优化数据处理速度；Pandas技术栈，能够处理中小型数据量

    1

    转入Python版NoSQL课程，达到企业级万亿级数据存储目标

    1

    新添加入了Kafka-Python完成企业级消息队列流量削峰， 异步通信等任务

    1

    增减ElasticSearch技术栈，达到企业级大数据搜索工程师目标

    1

    升級PySpark的DataFrame操作、Flink任务调度机制以及Flink内存模型、Flink ✅table&sql的整体概述

    1

    🌊转入FlinkSQL的原理和调优、Flink on Yarn的多种部署方式、Flink transformation的八大物理分区的原理和实现、Flink的window窗口操作，以及内置水印函数的操作

    1

    新加Hadoop3.x新特性、Hive3.x新特性，以及数据压缩、存储格式等内容

    1

    提高Python基础，增加PyEcharts等BI内容，实现可视化大屏

    1

    添加Presto对接多数据源𒅌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

    1

    添加企业级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

    新增加Flink table&ౠ;♏sql概念和通用api介绍、sqlclient工具的使用、catalogs知识点的学习、流处理中的概念介绍

    1

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

    1

    合并Flink源码前置基础、源码的编译和部署、Flink启动脚本的解꧑读、yarn-per💛-job模式解析

    1

    提高车联网Web展示部分、车联网离线Hive数仓构建部分

    1

    友情作文显示信息更多学习视频+资料+源码，请加QQ：2632311208。

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    2021.06.01 升到型号2.0
    教程各称 Python+大数值开发设计课堂
    课程体系退出用时 2021.06.01
    培训课程版本升级号 2.0
    通常对於 新零售时代行业数仓建设项目、云端服務器服务器集群
    最主要的食用规划设计APP 新社交电商数仓楼盘、云端服务的器云计算平台
    培训讲解 ● 进行持续不断的的安卓版本最速下降法，开始推出了新销售数仓工程英语课程，替代原先的的旧工程，打造的优秀的工程实战演练生产经验 ● 新建附加值小夏的UCcloud深度网产品器集群制作的的环境用作掌握，完整云产品开发管理的的环境休验 ● 添加了楼盘实战彩票玩法彩票玩法重要环节，百份重现制造业企业中真的操作场境，筑牢开拓实战彩票玩法彩票玩法业务能力

    1

    升到PySpark执行流程

    1

    汇总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

    新建自动导入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

    升阶Flink版本为最新版

    1

    新ꦦ添加入了FlinkSQL&amp;Table理论部分比重，使用新版API，使用新增FlinkSQL整合Kafka案例

    1

    新增加美团、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

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

    1

    升极 flink的window的ReduceFunction、AggregateFunction、ProcessWindowFunction、具🦩有增量聚合的ProcessWindowFunction、🍌在 ProcessWindowFunction 中使用每个窗口状态

    1

    添𓃲加了flink的state的ttl机制、state的数据结构的api升级、Queryable State知识点

    1

    将新增Flink异步io的vertx框架实现、flink的jꦕoin操作（Tumbling Window Join、Sliding Window Join、Session Window Join）

    1

    变更Streaming File Sink连接器的小文件操作

    1

    将新增数据类型及序列化的原理和实现案例

    1

    将新增Flink Actiܫon综合练习：热门销售排ꦚ行TopN的使用案例、布隆过滤器结合TTL的使用案例

    2020.01.01 更新版本号1.6
    拓展课英文名称 Python+大统计数据发展英语课程
    教程投放市场时间段 2020.06.01
    教程ios版本号 1.6
    常见针对于 Spark3.x
    主要实用开发设计APP Pycharm、Idea、Datagrip、FinalShell
    专业讲解 ● 采取Spark3.x发行版的重特大自动更新，规避大学生就业职位要的高速变化无常，大数据行业统计课堂本年度头次开发应用于Python的Spark课堂 ● 新开大资料水利师常备的SQLhr面试升级加强资源，优化大资料发掘水利师重要SQL水平 ● 新增的公司数仓体系结构专题研究相关内容，增强数据资料库房中建造作用

    1

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

    1

    新添加入了使用Python实现MR原理机制、OLAP、OLTP区别

    1

    添加了MapReduce计算PI原理、MapReduce Python接口调用、Hadoop Streaming提交程序、ETL、ELT区🐎别

    1

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

    1

    提高🦩union联合查询、Hive知识点案例 同步为Hive3版本、Linux课程、Mysql RPM安装方式以支持hiꦑve3

    1

    更新升级Spark语言为官方推荐使用的Python语言、版本更新ꦚ为Spark3.1.2发行版、adoop3.3.0、Hive3.1.2版本

    1

    新增的PySpark的ﷺ安装、任务💎提交方式、多种模式spark-submit、实现wordcount案例实战

    1

    变更Python实🧔现RDD操作、DataFrame操作、实现So🍨ugou分词案例、IP热度分析案例、PV-UV-TOPK案例

    1

    增加PySparkSQ💙L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

    新增的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
    内容种类 Python+大数据挖掘分析的开发教学
    技术退出日期 2020.06.01
    专业旧版本号 1.0
    其主要对应 大信息加入Python语音、Pandas信息解析
    主要是利用搭建工貝 Pycharm、Idea、Datagrip
    拓展课介绍书 ● 8.1的版本号原来的参数信息建设管理专业，要求一段Java基本和作业经验值，为着可以帮助走进参数信息建设管理职业的零基本弟子得到最适用的新手入门途经，大参数信息注入Python語言，全新的更新为Python+大参数信息建设管理1.0的版本号。 ● 學習Python统计资料显示研发建设，以Python能力性栈操作中中型型统计资料显示集，以统计资料显示能力性栈操作汇聚大建设规模统计资料显示，将成为超強公司级统计资料显示研发建设SEO的优秀人才。 ● 其特性適合零基本条件教师的，从完全性不会java开发体验始于；课程知识知识宽还有深，系统大牛小牛亲自培训课；面向于领域，学就能用，能让教师的高薪资出去上班。

    1

    新添加入了Python基础语言课程

    1

    新建Python高级语言进阶课程

    1

    增加Python爬虫课程

    1

    汇总Pandas数据分析课程

    1

    新增加多场景案例分析，应对中小型数据统计分析

    2020.06.01 升阶安卓版本8.0
    培训名稱 公有云公式大信息实际班
    课程内容面世准确时间 2020.06.01
    教程版本号号 8.0
    注意涉及整体 Windows、Linux、MacOS
    注意便用规划设计专用工具 DataGrip、IDEA
    课堂简介 ● 随着一大批的这个行业调研组分享，这一次的课堂创新以数据挖掘库设计主要线，在7.0基本上之后降低Java的课堂覆盖率，减弱特殊插件装。 ● 采取大数据挖掘枝术深浅和思维来进行晋升，列如 新增加的Spark内存空间管理系统、Flink功效改进及反压、背压道理等一起时为加快党员干部的就业机会薪资待遇，进入中国多的行业工程搞定情况报告，列如 股票、货运物流等。 ● 以周为企事业单位完成专业更新时间更新，新加Elastic Stack、 乘车、电子商务、视频播放、职场社交等方面大资料克服处理、 标杆大公司技能结构、 新互联网销售大资料顶目入门，离线包实时的全复盖。

    1

    添加数据仓库、ETL、BI开发

    1

    增减Oracle及PLSQL编程、数据微服务开发

    1

    新增的Spark的内存管理、avro序列化数据源

    1

    合并continuous processing、偏移量管理机制

    1

    合并KafkaStreams编程、exactly-once、Kafka事务、metrics监控

    1

    新开Hbase的协♈处理器和phoneixꦛ的二级索引实现、布隆过滤器、LSM树、StoreFiles结构剖析

    1

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

    1

    将新增在线教育行业、物流行业、物联网行业、证券行业项目

    1

    版本升级分布式缓存系统， 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

    刪除删减 JavaWeb

    2019.07.22 上升型号7.0
    内容名字大全 云核算大数据挖掘表格入门班
    内容推行日子 2019.07.22
    课程培训版本信息号 7.0
    常见造成板本 CDH5.14、Spark2.2.0、Flink1.8、Kafka0.11.0.2、ELK6.0
    主要的使用的研发产品 IntelliJ IDEAA
    专业解释 ● 大统计数据源表格平台库技能现如今在公司后面选择的越变越还具有广泛性，对大统计数据源表格平台库的人才的具体需求越变多，大统计数据源表格平台库的一整个专业模式是原因高傲自大型互2.连接网络网、外资公司等还具有5年上述的一丝大统计数据源表格平台库高级过程中师的过程中项目师、架构部署师和高级过程中师的系统掌握过程中项目师方案出的，方式权威性特别高。 ● 内容培训装修标准触及的水平以行业公司需要量为主导性，内容培训触及的该新业务也是行业公司这里真人真事的该新业务，依据说法、生活实践和真人真事的该新业务相搭配，让导师可能尽快、记忆犹新的学好大参数平台显示较为常用的关键水平和开发建设用，一起会充分满足行业公司对中、高端品牌大参数平台显示人员的需要量。 ● 大信息在线课程工作体系不光包函实用的Hadoop、Hive、Hbase、ELK、Sqoop、Flume、Kafka、Spark等高技術设备和投资产品，还添加了现在车上网十分常用的Flink、Druid、Kylin等高技術设备和投资产品，另外对接了POS机借鉴知识和高度借鉴知识Spark Mllib和Tensorflow等高技術设备和投资产品实战彩票玩法。

    1

    划൩分Impal🐲a即席查询组件、Kudu列存储服务、Structured Streaming结构化数据流处理

    1

    新建spark MLlib数据挖掘、spark graphX图计算

    1

    上升Flink的基础课程和案例实战

    1

    划分Flink高级特性CE༒P、Kylin数据OLAP分析、Druid时序数据实时分析、Kettle数据ETL工具

    1

    添加深度学习框架Tensorflow

    1

    新批用户画像、数据仓库大型企业实战型项目

    2018.09.10 更新ios版本6.0
    英语课程命名 云算出大的数据进阶篇班
    教程还推出时刻 2018.09.10
    课堂版本的号 6.0
    通常专门针对传奇 JDK1.8\CDH2.7.4\Storm1.1.1\Spark 2.1
    通常运用搭建软件工具 IntelliJ IDEA
    技术简绍 ● 本的课程是研究背景V5.0的每次特大游戏更新，归类并收藏了大的数据跨学科几年起来1五类零根基班级建设的公开课资料、练习资料、择业资料。 ● 再次调控了技术的规划具体情况，划分了大大数据信息行业资料行业综上投资项目，划分了4、代大大数据信息行业资料行业工作三层架构FLink，划分了大数据信息行业资料行业库seo，划分了JVM依据及原理图，划分了Spark效果调优等信息内容。 ● 学科升极的方面，具体对机學習学科展开了升极，推介系統投资项目后置摄像头弄成7天的丰富多样学科，增加人来到机學習的激烈力，因而非常好的从事于人工客服电话智能化行业领域有关系的工做。 ● 全局所说，学科在教育培养中高端大数据分析表格水利项目工程师的朝向上又行进半个大步走。

    1

    增减Hadoop 2.7.2\Storm1.1.1\Spark 2.1

    1

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

    1

    新加数据库优化及调优、第四代大数据处理框架A🔥pache Flink、Spark原理深入剖析及生产调优

    1

    添加互联网反欺诈项目实战、广告系统业务模型及CTR预估

    1

    新增加的用户画像、数据仓库大型企业实战型项目

    1

    提升用户画像概述/数据/建模/算法实战、推荐系统协同过滤算法实战、基于内容的推荐系统实战、基✨于关联规则推荐系统实战

    1

    升級混合推荐与CTR点击预估

    1

    升級Hadoop版本为CDH

    2017.07.01 晋级的版本5.0
    专业品牌 云换算互联网统计实战彩票玩法班
    课程培训发布期限 2017.07.01
    课程培训固件版本号 5.0
    主要的专门针对ios版本 JDK1.8\Hadoop 2.7.2\Storm1.1.1\Spark 2.1
    注意运用开发建设机器 Eclipse、IDEA
    培训课程说 ● Java条件、JavaWeb主要代码语言编程、JavaWeb三个框架结构、无线网络爬取、区域划分式新零售网 设计等教学版块。锻炼幼儿代码语言编程特性，让零条件学员们能更高的的学习互联网显示投资项目。 ● 大大数剧行业的的方面的的方面，转入双击流工作体统日志搜集体统、用户名的工作体统日志分析一下季度报表体统、用户名的肖像体统等例。让人不只仅专业学习到大大数剧行业技术工艺点，还可以安全使用大大数剧行业消除真正难题。 ● 升级机子借鉴课程体系内容为10天。该课程体系内容持续两年建设，从新手入门到精通浅出，要能让考生效果更好的新手入门机子借鉴，称得上工人智能化建设的中级工程施工师。

    1

    持续Hadoop 2.7.2\Storm1.1.1\Spark 2.1

    1

    新增的网络爬虫开发

    1

    新加三大框架开发

    1

    新增加的JavaWeb核心

    1

    增减Java语言基础

    2016.03.01 发展的版本4.0
    英语课程种类 云折算大信息实际班
    教程推行耗时 2016.03.01
    必修课程最新版本号 4.0
    注意重要性版 JDK7.x
    关键在使用规划设计道具 Eclipse、IDEA
    英语课程的介绍 ● 价格对比原来的课堂，首次课堂做出了灾害升级，将大数据行业显示的核心理念方法hadoop下列不属于生态保护圈方法完善的融入到快到课堂中。 ● 培训培训分阶段性的实现应用案例实际演练和业务实际演练，在互联网文件问题内容模式会更好详细，培训培训会更好淬硬层有淬硬层，会更好靠近实际演练。 ● 分时段的做好大的数据自然生太链的学习成绩了解，将自然生太链可分成线下除理，实时时间流测算出和达到受欢迎热的spark内存空间测算出，更好的将自然生太链做好了抽身和分类，让学习成绩了解变好更智能。

    1

    发展Spark1.6版本

    1

    汇总Linux操作系统和shell脚本学习

    1

    新添加入了JVM内存模型分析、NIO、Netty、自定义RPC框架

    1

    划分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

    1

    增减Spark游戏日志分析项目

    1

    删除图片KVM虚拟化技术、网络基础和OpenvSwitch技术、Ceph存储技术

    1

    删了CloudStack云管理平台、混合云管理平台项目

    2015.05.15 晋级发行版3.0
    学科各称 云算起大资料实际班
    拓展课推新时段 2015.05.15
    培训课程最新版本号 3.0
    基本重要性微信版本 JDK7.x
    通常操作发展平台 Eclipse、IDEA
    专业介绍一下 ● 该项系统更新将大资料技木统计和虚拟现实游戏化这2大较火技木申请加入到培训课标准保障体系中，在大资料技木统计层面专业知识标准保障体系会更有系统，培训课会更有广度有广度，会更有贴切初级教程。 ● 在虚假化管理制度方面，首选了在云估算领域使用的虚假化、网路、文件存储等的技术水平，并在Apache CloudStack的技术水平优化组合，在这儿基础理论上开发技术混和云管理制度渠道。

    1

    升阶Hadoop2.0版本、Hive优化课程

    1

    新批电信流量运营分析项目、混合云管理平台项目

    1

    添加了Scala函数式编程、Spark内存计算、KVM虚拟化技术

    1

    新增加的网络基础和OpenvSwitch技术

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    合并Ceph存储技术、CloudStack云管理平台

    2014.02.15 上升版本号2.0
    教学种类 云来计算大数据应用源初级教程班
    课程培训停售时光 2014.02.15
    必修课程版本信息号 2.0
    最主要的应对发行版 JDK6.x
    重点适用研发产品 Eclipse
    培训介绍书 ● 跟随着近余年来云来测算大统计数据的下大力的发展，市面 对一些内容高级人才各种需求急增，所以说本版内容体系在原本的的云来测算内容体系实行了改变性的改草，把原本不过1天的内容体系括展为7天，加如了Hadoop园林圈的一些内容技巧。

    1

    版本升级云计算课程、Hadoop集群部署、优化HDSF、MapReduce案例

    1

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

    1

    新批Storm实时计算技术和案例

    1

    增加黑马论坛日志分析项目

    2012.02.15 提升微信版本1.0
    专业简称 公有云方法大数据行业源实战彩票玩法班
    课堂面市时候 2012.02.15
    英语课程传奇号 1.0
    通常争对ios版本 JDK6.0
    最主要的选择制作器具 Eclipse
    的课程说 ● 近两天云来运算的概念最火十分，冰球突破豪华版育儿教育培训培养敏感的嗅探到统计资料文件库技巧设备的轻轻地流行起来，并预测分析统计资料文件库技巧设备就会有像下雨春笋是一样的飞速壮大，于是冰球突破豪华版育儿教育培训培养不断创新在拓展课中传入了1天的云来运算拓展课，做第一个开发统计资料文件库拓展课的培养医疗机构，冰球突破豪华版育儿教育培训培养统计资料文件库实际的班保驾护航朋友就可以把握好2017最新的技巧设备，延伸朋友的人才需求导向，强化人才需求恶性竟争力。

    1

    增减云计算课程：云计算和大数据相关概念

    1

    新开Hadoop 1.0伪分布式环境部署

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    更改HDFS、MapReduce应用案例

                                                           

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