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  1. Python程序编写
  2. SQL&ETL实用技巧
  3. Hadoop&限离线数仓
  4. Spark进阶篇
  5. 随时计算出来基础上&中小公有云使用者肖像解決计划
  6. Flink工艺栈&亚秒级实时监控估算
  7. 亚秒级实时视频升级课
  • 主要内容

    •Python基础条件英语语法 •Python的数据办理 •方程 •文本读写 •出现异常加工处理 •板块和包 •针对项目 •网上java开发 •多的任务c语言编程 •高档词法

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

    阶段案例实战

    •Python程序编程总体好项目
  • 主要内容

    •MySQL与SQL •Kettle与BI用具 •Pymysql •ETL理论依据与工貝 •Python ETL实战经验 •BI

    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;
    6 掌握ETL的相关概念;
    7. 掌握基于Python语言完成ETL任务开发实战;
    8. 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);
    9. 掌握BI数据分析实战。

    阶段案例实战

    •新零销行业领域ETL实战彩票玩法投资项目
  • 主要内容

    •YARN •Hive的基础 •Hive高阶 •互联网大数据信息启动运维和技术:Cloudera Manager •探讨管理需求量:数据源车间 •动态数据监控程序:sqoop •资料分折:Hive •文化大数据网页快照:拉锁表 •数值版本更新后的统记定性分析定性分析:拉锁表 •数据源调度中心:oozie+shell •OLAP控制系统数据库:MySQL •FineBI信息风采展示 •数据源部暑售后:Cloudera Manager •深入分析行为的需求:统计数据厂房 •大数据终端采集:sqoop •数剧探讨:Hive+presto •过去信息快照更新:隐形拉链表 •数据计算更换后的计算了解:金属拉链表 •大数据车辆调度:ds •OLAP软件系统数据库:MySQL •FineBI参数分享

    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.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;
    6.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;
    7.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;
    8.新增数据和更新数据的抽取和分析;
    9.Hive函数的具体应用;
    10.ClouderaManager可♎视化、自动部署和配置、Git、CodeReview功能。 

    阶段案例实战

    •Hadoop、Hive及新零售时代行业投资项目 •教育学校楼盘
    •品牌级客户端数仓数据管理平台信息游戏平台建立开拓
  • 主要内容

    •Pandas根基 •Pandas信息办理进阶篇 •Spark依据 •Spark Core •Spark SQL •SparkSQL例案 •品牌本质搭建和保险业务具体流程 •Hive数仓模型 •Sqoop数据源导入研发 DolphinScheduler钓鱼任务调度中心 •选用lag,sum等对话框函数值 •应用UDAF方程算起管用保险大数字段 •折算现金账币值 •计算方式和筹备 金 •区域表的在使用 •的指标归纳计算出来 •ShuffleSEO优化

    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;
    5.快速搭建保险行业大数据平台;
    6.基于Hive+Spark SQL搭建离线数据仓库;
    7.基于SparkSQL应对轻松应对复杂的迭代计算;
    8.完成基于国内头部保险公司大数据项目开发;
    9.掌握基于Spark分析12亿报单表和8千万客户等数据;
    10.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。 

    阶段案例实战

    •Spark方框及保险金行业内大统计数据搭建活动
  • 主要内容

    •亿美元级NoSQL超多参数保存 •Flume实时更新数据源采集器 •布置式流操作软件 •Spark Structured Streaming •NoSQL强社交属性场景设计大数据技术显示介绍实战演练 •1SparkSQL优化ES自基本概念资料源 •DS重任接口化调度员 •用户账户人物画像标签纸创造出一个制度 •消费者图像条件类价格标签创设 •普通用户图像统计数据类商品标签打造

    可掌握的核心能力

    1.掌握Redis原理及架构、命令操作、及数据结构;
    2.掌握HBase原理及架构,HBase命令操作、MapReduce编程;
    3.掌握Phoneix二级索引优化查询;
    4.掌握ELK开发掌握Kafka原理及架构;
    5.掌握Flume原理及架构,掌握HBase原理及架构;
    6.掌握HBase命令操作、MapReduce编程;
    7.掌握Phoneix二级索引优化查询;
    8.掌握ELK开发掌握Kafka原理及架构;
    9. SparkSQL整合ES自定义数据源;
    10. DS任务界面化调度;
    11. 用户画像标签构建规则,用户画💖像规则类标签构建,用户画像统计类标签构建。 

    阶段案例实战

    •Spark的公有云用户的肖像活动实际战斗 •融合普通服务行业用户的用户行为分析那些固化的标签装修标准
  • 主要内容

    •Flink Core •Flink DataStream •Flink SQL •Flink Runtime •Flink高档 •Flink电子商务 装修案例入门

    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。

    阶段案例实战

    •学会Flink新技术升星复试的技巧和水平 •熟练车互联网该行业大大数据分析工程
  • 主要内容

    •Hive •HBase •HDFS的数据存放 •Kafka数据统计传导 •Flink全栈数据资料进行处理 •Nginx做单向进口代理 •LSV和Keepalived阻抗多样化和高可以使用

    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。

    阶段案例实战

    •深入群众Flink技艺栈源码摆查,Flink源码再次制作、动态数据表格湖及全栈动态数据表格制作软件
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