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Python+大數(shù)據(jù)開發(fā)
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大數(shù)據(jù)對(duì)全球發(fā)展影響重大
從數(shù)據(jù)大國(guó)邁向數(shù)據(jù)強(qiáng)國(guó)
數(shù)據(jù)來(lái)源：《“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》
快速了解大數(shù)據(jù)開發(fā)
學(xué)完可以做什么?
人才需求大缺口1400萬(wàn)+
就業(yè)薪資高均薪18300元/月
升職加薪快雙重晉升通道
了解大數(shù)據(jù)就業(yè)前景
Linux 基本命令用戶管理VI權(quán)限管理網(wǎng)絡(luò)管理SSH
MySQL DDLDMLDQL多表查詢分組查詢約束
Kettle 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換腳本組件Job開發(fā)
BI工具 基本操作常用圖表儀表板
ZooKeeper 架構(gòu)原理存儲(chǔ)模型ZK集群搭建選舉機(jī)制
Hadoop HDFS HDFS架構(gòu)Block塊存儲(chǔ)讀寫流程NameNodeDataNode高可用集群
Hadoop MapReduce 核心原理執(zhí)行流程Shuffle機(jī)制
Hadoop YARN YARN組件架構(gòu)原理執(zhí)行流程調(diào)度器
Hive HQL數(shù)據(jù)類型分區(qū)分桶拉鏈表元數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)壓縮存儲(chǔ)格式原理架構(gòu)性能優(yōu)化
CDH CM架構(gòu)組件構(gòu)建CM實(shí)操
基于阿里數(shù)倉(cāng)分層架構(gòu) ODSDIMDWSDWDDMADS
Hive + Presto 架構(gòu)原理SQL調(diào)優(yōu)集群構(gòu)建
Hive 性能調(diào)優(yōu) 數(shù)據(jù)傾斜JOIN調(diào)優(yōu)Hive索引
調(diào)度 DSAzkabanOozie
Python編程 基本語(yǔ)法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)函數(shù)面向?qū)ο?/em>異常處理模塊與包網(wǎng)絡(luò)編程多進(jìn)程多線程閉包裝飾器迭代器
數(shù)據(jù)分析 Jupyter NotebookPandasMatploblibSeaborn
Spark 架構(gòu)原理Spark RDDSpark DFSpark DAGSpark SQL內(nèi)存迭代性能調(diào)優(yōu)任務(wù)調(diào)度Pandas on SparkSpark on HiveSpark ShuffleSpark 3.x 新特性kafka原理和架構(gòu)設(shè)計(jì)分布式實(shí)時(shí)計(jì)算架構(gòu)和思想
用戶畫像及推薦解決方案 SparkSQL整合ES自定義數(shù)據(jù)源、用戶畫像標(biāo)簽構(gòu)建規(guī)則、用戶畫像規(guī)則類標(biāo)簽構(gòu)建、用戶畫像統(tǒng)計(jì)類標(biāo)簽構(gòu)建
阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算Flink 架構(gòu)原理批流一體Window操作State操作DataStreamCheckpointFlink SQL任務(wù)調(diào)度負(fù)載均衡狀態(tài)管理Runtime執(zhí)行計(jì)劃Flink性能監(jiān)控與調(diào)優(yōu)阿里云Flink+Kafka阿里云Flink+Paimon
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 棧樹圖數(shù)組鏈表哈希表
高頻算法 排序查找數(shù)組字符串鏈表棧隊(duì)列二叉樹回溯動(dòng)態(tài)規(guī)劃貪心復(fù)雜度
面試真題 編程語(yǔ)言SQLHadoop生態(tài)HiveSparkFlink
大廠架構(gòu) 美團(tuán)點(diǎn)評(píng)數(shù)倉(cāng)架構(gòu)小米大數(shù)據(jù)架構(gòu)平安大數(shù)據(jù)架構(gòu)
免費(fèi)領(lǐng)取全套教程
讓數(shù)據(jù)分析更精準(zhǔn)，開發(fā)更高效
多行業(yè)高效通用
助力企業(yè)“上云”便捷開發(fā)
13大熱門行業(yè)，千億級(jí)大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)
開發(fā)不必從零開始
熱門數(shù)據(jù)崗位全覆蓋
√適用于數(shù)據(jù)分析、離線數(shù)倉(cāng)、實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)、用戶畫像、實(shí)時(shí)風(fēng)控等應(yīng)用場(chǎng)景
√全程使用SQL即可完成數(shù)倉(cāng)開發(fā)，學(xué)習(xí)成本低，上手快
√StarRocks查詢性能強(qiáng)悍，高可用，高可靠，運(yùn)維簡(jiǎn)單
√以電商業(yè)務(wù)為背景，需求涵蓋實(shí)時(shí)和離線全場(chǎng)景，主題、指標(biāo)豐富
√基于Flink和Paimon實(shí)現(xiàn)流批一體、湖倉(cāng)一體架構(gòu)，極大降低開發(fā)和運(yùn)維成本
√從0到1進(jìn)行數(shù)倉(cāng)規(guī)劃和搭建，融入數(shù)倉(cāng)建模和開發(fā)流程，快速提高實(shí)戰(zhàn)能力
√提供DataWorks云產(chǎn)品和開源組件兩套解決方案，解決不同公司需求
√涵蓋數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)管理等全域數(shù)據(jù)治理
√基于銀行業(yè)務(wù)打造，真實(shí)還原企業(yè)數(shù)據(jù)治理全流程
√以打車業(yè)務(wù)為背景，真實(shí)還原企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景和需求，方便理解與吸收
√實(shí)時(shí)基于阿里云Flink開發(fā)運(yùn)用Flink CDC/Flink SQL進(jìn)行編程，兼顧易用性和高效性
√離線基于DataWorks和MaxCompute開發(fā)，輕松完成數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、項(xiàng)目運(yùn)維等工作
黑馬＆阿里云 強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合 研發(fā)阿里云Flink課程該課程是黑馬AI+Python大數(shù)據(jù)V5.0課程新增重要內(nèi)容，它基于各類企業(yè)近期招聘需求，升級(jí)了阿里云平臺(tái)全套大數(shù)據(jù)技術(shù)棧內(nèi)容。并由多位Apache社區(qū)貢獻(xiàn)者聯(lián)袂授課，采用六項(xiàng)目制驅(qū)動(dòng)技術(shù)學(xué)習(xí)，從原理、實(shí)戰(zhàn)到源碼，幫助學(xué)生邁入高級(jí)開發(fā)工程師行列，滿足國(guó)家數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)數(shù)字人才的大量需求。
數(shù)據(jù)庫(kù)分析師BI報(bào)表工程師數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)
課程技術(shù)點(diǎn)PythonPandasPySparkPython數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目帆軟BI
數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)數(shù)倉(cāng)開發(fā)工程師ETL工程師數(shù)據(jù)平臺(tái)工程師數(shù)據(jù)治理工程師大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師
課程技術(shù)點(diǎn)Hadoop技術(shù)棧Spark技術(shù)棧Flink技術(shù)棧黑馬甄選項(xiàng)目黑馬出行離線項(xiàng)目實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目
機(jī)器學(xué)習(xí)工程師數(shù)據(jù)挖掘工程師用戶畫像工程師推薦算法工程師
課程技術(shù)點(diǎn)數(shù)據(jù)治理用戶畫像推薦系統(tǒng)實(shí)時(shí)風(fēng)控大數(shù)據(jù)系統(tǒng)統(tǒng)一數(shù)倉(cāng)系統(tǒng)
階段一 數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)
新增AI賦能
掌握國(guó)內(nèi)主流AI編程大模型工具，通過(guò)嵌入DataGrip中完成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析SQL代碼開發(fā)。
主講內(nèi)容
Linux操作系統(tǒng)、MySQL與SQL、Kettle與BI工具、電商運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析
可掌握的核心能力
1.掌握MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的使用；
2.掌握SQL語(yǔ)法；
3.掌握Kettle數(shù)據(jù)遷移工具的使用；
4.熟練使用BI可視化工具；
5.對(duì)數(shù)據(jù)開發(fā)有一定認(rèn)知，掌握BI工程師所具備的基本技能。
可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題
熟練掌握MySQL\SQL、Kettle以及BI工具使用，能夠解決傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)業(yè)務(wù)開發(fā)任務(wù)。
階段二 Hadoop技術(shù)棧
新增AI賦能
能夠基于AI大模型工具輔助完成基本構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)倉(cāng) 掌握AI輔助編寫Shell腳本、AI輔助編寫Hive SQL，AI輔助進(jìn)行SQL性能調(diào)優(yōu)
主講內(nèi)容
大數(shù)據(jù)開發(fā)Hadoop基礎(chǔ)、 Hive基礎(chǔ)、Hive進(jìn)階
可掌握的核心能力
1.掌握Linux常用命令，為數(shù)據(jù)開發(fā)后續(xù)學(xué)習(xí)打下的良好基礎(chǔ)；
2.掌握大數(shù)據(jù)的核心框架Hadoop以及其生態(tài)體系，完成HDFS、MapReduce及Yarn機(jī)制基本理解與使用；能夠搭建Hadoop高可用HA集群；
3.掌握Hive的使用和調(diào)優(yōu)；
4.具備Hadoop開發(fā)能力、離線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)能力；
5.能夠完成基本構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)倉(cāng)。
可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題
熟悉Linux操作系統(tǒng)，以及各種Linux命令，能夠解決企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群搭建問(wèn)題，為進(jìn)階大數(shù)據(jù)開發(fā)奠定基礎(chǔ)。
階段三 千億級(jí)離線數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目
新增AI賦能
掌握AI輔助數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模、Hive SQL調(diào)優(yōu)
主講內(nèi)容
大數(shù)據(jù)部署運(yùn)維：Cloudera Manager、分析決策需求：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)采集：DataX、數(shù)據(jù)分析：Hive、數(shù)據(jù)調(diào)度：Dolphinscheduler、OLAP系統(tǒng)存儲(chǔ)：PostgreSql、Fine Report數(shù)據(jù)報(bào)表與大屏、數(shù)倉(cāng)建模: 范式與維度建模、五大核心主題域開發(fā)（銷售域、供應(yīng)鏈域、會(huì)員域等）
可掌握的核心能力
1.掌握泛電商行業(yè)離線數(shù)倉(cāng)的分層與建模，從需求、設(shè)計(jì)、研發(fā)、測(cè)試到落地上線的完整項(xiàng)目流程；
2.行業(yè)內(nèi)首個(gè)深度講解數(shù)倉(cāng)建模模型方案的主體項(xiàng)目；
3.包括海量數(shù)據(jù)場(chǎng)景下如何優(yōu)化配置；
4.掌握項(xiàng)目遷移能力，能夠?qū)㈨?xiàng)目遷移至泛電商的各個(gè)領(lǐng)域；
5.掌握在泛電商行業(yè)中關(guān)于全量與增量數(shù)據(jù)處理模式；
6.提供泛電商行業(yè)下的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析以及服務(wù)監(jiān)控方案。
可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題
能夠解決企業(yè)級(jí)常見(jiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)搭建，從項(xiàng)目的需求、技術(shù)架構(gòu)、業(yè)務(wù)架構(gòu)、部署平臺(tái)、ETL設(shè)計(jì)、作業(yè)調(diào)度等整套pipeline，完成大數(shù)據(jù)體系下的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建。
階段四 千億級(jí)離線數(shù)倉(cāng)（實(shí)戰(zhàn)）
新增AI賦能
掌握AI輔助調(diào)度腳本編寫、指標(biāo)體系構(gòu)建
主講內(nèi)容
大數(shù)據(jù)部署運(yùn)維：Cloudera Manager、分析決策需求：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)采集：sqoop、數(shù)據(jù)分析：Hive、分組完成項(xiàng)目
可掌握的核心能力
1.掌握教育行業(yè)離線數(shù)倉(cāng)的分層與建模，從需求、設(shè)計(jì)、研發(fā)、測(cè)試到落地上線的完整項(xiàng)目流程；
2.真實(shí)業(yè)務(wù)邏輯，共涉及20多個(gè)主題，100多個(gè)指標(biāo)，提升學(xué)員在教育行業(yè)中的核心競(jìng)爭(zhēng)力；
3.包括海量數(shù)據(jù)場(chǎng)景下如何優(yōu)化配置；
4.拉鏈表的具體應(yīng)用；
5.新增數(shù)據(jù)和更新數(shù)據(jù)的抽取和分析；
6.Hive函數(shù)的具體應(yīng)用；
7.ClouderaManager可視化、自動(dòng)部署和配置、Git、CodeReview功能。
可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題
按照企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)開發(fā)流程，獨(dú)立完成項(xiàng)目開發(fā)，掌握企業(yè)級(jí)多場(chǎng)景大數(shù)據(jù)離線數(shù)倉(cāng)開發(fā)能力，從數(shù)倉(cāng)分層，數(shù)倉(cāng)建模，指標(biāo)統(tǒng)計(jì)，指標(biāo)展示完成完整的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。
階段五 BI報(bào)表開發(fā)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
新增AI賦能
掌握AI輔助調(diào)度腳本編寫、指標(biāo)體系構(gòu)建
主講內(nèi)容
掌握AI輔助SQL代碼開發(fā)
可掌握的核心能力
1.掌握BI報(bào)表開發(fā)需求分析
2.掌握BI報(bào)表工具
3.掌握FineReport報(bào)表
可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題
掌握使用量最廣BI報(bào)表開發(fā)工具FineReport，能夠基于FineReport完成不同行業(yè)BI報(bào)表開發(fā)及業(yè)務(wù)決策。
階段六 Python基礎(chǔ)編程
新增AI賦能
掌握AI輔助編寫Python代碼開發(fā)
主講內(nèi)容
Python基礎(chǔ)語(yǔ)法、Python面向?qū)ο?、Python高級(jí)語(yǔ)法、 Python多任務(wù)編程、Python網(wǎng)絡(luò)編程
可掌握的核心能力
1.掌握Python開發(fā)環(huán)境基本配置；
2.掌握運(yùn)算符、表達(dá)式、流程控制語(yǔ)句、數(shù)組等的使用；
3.掌握字符串的基本操作；
4.初步建立面向?qū)ο蟮木幊趟季S；
5.熟悉異常捕獲的基本流程及使用方式；
6.掌握類和對(duì)象的基本使用方式；
7.知道多進(jìn)程多線程的原理。
可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題
熟練掌握Python語(yǔ)言，建立編程思維，使學(xué)員能夠熟練使用Python技術(shù)完成程序編寫。
熟練使用Python面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)思想，掌握數(shù)據(jù)開發(fā)必備Python高級(jí)語(yǔ)法，解決常見(jiàn)Python開發(fā)問(wèn)題。
階段七 數(shù)據(jù)分析
新增AI賦能
掌握AI輔助代碼編寫，解決Bug、業(yè)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建
主講內(nèi)容
Pandas庫(kù)的使用、 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、數(shù)據(jù)分析常用思維與模型、數(shù)據(jù)分析報(bào)告撰寫
可掌握的核心能力
1.掌握Pandas等Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)的使用
2.掌握Matplotlib，Seaborn等數(shù)據(jù)可視化庫(kù)的使用
3.掌握AIPL、AARRR、RFM等常用數(shù)據(jù)分析思維與模型的使用
4.數(shù)據(jù)分析報(bào)告的撰寫
5.掌握從數(shù)據(jù)處理一直到輸出報(bào)告的全流程，掌握數(shù)據(jù)分析師具備的常用技能
可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題
熟練掌握Pandas，Matplotlib，Seaborn等數(shù)據(jù)處理與可視化開源庫(kù)的使用， 能夠應(yīng)用常用數(shù)據(jù)分析思維與模型解決業(yè)務(wù)問(wèn)題并輸出數(shù)據(jù)分析報(bào)告。
階段八 Spark技術(shù)棧
新增AI賦能
掌握AI輔助編寫Spark開發(fā)代碼、編寫SparkSOL、解決Bug、性能調(diào)優(yōu)
主講內(nèi)容
大數(shù)據(jù)Spark技術(shù)棧、SparkSQL數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析、Spark案例實(shí)戰(zhàn)
可掌握的核心能力
1.掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等設(shè)計(jì)思想；
2.掌握SparkSQL結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，Spark On Hive；
3.掌握Structured Streaming整合多數(shù)據(jù)源完成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理；
4.具備Spark全棧開發(fā)能力，滿足大數(shù)據(jù)行業(yè)多場(chǎng)景統(tǒng)一技術(shù)棧的數(shù)據(jù)開發(fā)，提供就業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。
可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題
掌握全球熱門的Spark技術(shù)棧，通過(guò)SparkCore和SparkSQL解決數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析工作，進(jìn)階高級(jí)大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師。
階段九 用戶畫像解決方案
新增AI賦能
掌握AI輔助編寫PySpark開發(fā)代碼、解決Bug、性能調(diào)優(yōu)
主講內(nèi)容
SparkSQL整合ES自定義數(shù)據(jù)源、DS任務(wù)界面化調(diào)度、用戶畫像標(biāo)簽構(gòu)建規(guī)則、用戶畫像規(guī)則類標(biāo)簽構(gòu)建、用戶畫像統(tǒng)計(jì)類標(biāo)簽構(gòu)建
可掌握的核心能力
1.掌握SparkSQL整合ES自定義數(shù)據(jù)源；
2.掌握用戶畫像構(gòu)建流程；
3.掌握用戶畫像標(biāo)簽構(gòu)建規(guī)則；
4.掌握用戶畫像規(guī)則類標(biāo)簽構(gòu)建；
5.掌握用戶畫像統(tǒng)計(jì)類標(biāo)簽構(gòu)建。
可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題
項(xiàng)目提供了全行業(yè)用戶畫像解決方案, 使用SparkSQL+ES+DS構(gòu)建企業(yè)級(jí)用戶畫像，通過(guò)SparkSQL+MySQL構(gòu)建通用行業(yè)用戶畫像標(biāo)簽體系。
階段十 大模型Agent應(yīng)用開發(fā)
新增AI賦能
掌握AI Agent構(gòu)建數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域智能體，助力高效數(shù)據(jù)分析
主講內(nèi)容
基于Agent的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢操作、大模型Function Cal原理與實(shí)現(xiàn)、Assistant APl的原理及應(yīng)用、基于本地知識(shí)庫(kù)搭建答疑聊天機(jī)器人
可掌握的核心能力
1.能夠利用AI大模型相關(guān)技術(shù)，構(gòu)建AlAgent的數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)應(yīng)用，助力高效數(shù)據(jù)開發(fā)
可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題
掌握如何使用AI大模型幫助數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)分析編程效率提升，具備使用AI大模型解決問(wèn)題的能力。
階段十一 面試加強(qiáng)
新增AI賦能
通過(guò)AI大模型提高刷題效率
主講內(nèi)容
核心技能知識(shí)點(diǎn)以及常見(jiàn)面試題強(qiáng)化學(xué)習(xí)
可掌握的核心能力
1.強(qiáng)化面試就業(yè)核心面試題；
2.梳理大數(shù)據(jù)架構(gòu)及解決方案；
3.剖析多行業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)。
可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題
對(duì)學(xué)習(xí)的內(nèi)容進(jìn)行整體回顧，并分析經(jīng)典面試題，指導(dǎo)簡(jiǎn)歷，面試和溝通技巧。
階段十二 阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù)
新增AI賦能
掌握基礎(chǔ)AI輔助編寫需求代碼、解決代碼Bug
主講內(nèi)容
阿里云Flink入門、Flink SQL、Flink作業(yè)開發(fā)、阿里云Flink運(yùn)維
可掌握的核心能力
1.掌握基于阿里云Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)和離線數(shù)據(jù)處理、分析；
2.掌握基于阿里云Flink的多流并行處理技術(shù)；
3.掌握FlinkCDC多數(shù)據(jù)源采集技術(shù)。
可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題
掌握當(dāng)下熱門的流批一體化分布式計(jì)算框架阿里云Flink及其生態(tài)，解決實(shí)時(shí)計(jì)算經(jīng)典場(chǎng)景問(wèn)題，適應(yīng)市場(chǎng)對(duì)阿里云Flink越發(fā)增長(zhǎng)的需求。
階段十三 阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算項(xiàng)目
新增AI賦能
掌握基礎(chǔ)AI輔助編寫需求代碼、解決代碼Bug選擇
主講內(nèi)容
基于阿里云Flink + Kafka + Paimon 湖倉(cāng)一體技術(shù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)在線視頻行業(yè)大規(guī)模流數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)分析。本項(xiàng)目依托 阿里云 Flink 流處理計(jì)算引擎， 通過(guò) FlinkCDC 實(shí)時(shí)采集 RDS MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集的斷點(diǎn)續(xù)傳，使用Kafka 作為實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)，使用 Paimon 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的持久化和Flink 批處理，實(shí)現(xiàn)計(jì)算的流批一體，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的湖倉(cāng)一體，采用StarRocks對(duì)接DataV完成實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)大屏展示。
可掌握的核心能力
1.湖倉(cāng)一體化解決方案基于Flink+Paimon湖倉(cāng)一體技術(shù)架構(gòu)；
2.基于FlinkCDC完成MySQL等數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)采集；
3.FlinkSQL流批一體架構(gòu)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算；
4.使用StarRocks進(jìn)行海量多維分析；
5.掌握數(shù)據(jù)報(bào)表分析；
6.掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)大屏場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)。
可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題
采集超過(guò)千萬(wàn)條在線視頻的數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)高性能海量數(shù)據(jù)分析與存儲(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)大屏場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)。
學(xué)習(xí)目標(biāo)
1.線上3個(gè)月進(jìn)階大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)開發(fā)，多行業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目助力企業(yè)數(shù)字人才精英
2.皆在成就實(shí)時(shí)開發(fā)工程師，大數(shù)據(jù)架構(gòu)師等，幫助學(xué)員成為優(yōu)秀的實(shí)時(shí)工程師
技術(shù)階段
· 大數(shù)據(jù)Java語(yǔ)言· 數(shù)據(jù)采集· NoSQL&消息中心·
實(shí)時(shí)OLAP框架· 數(shù)據(jù)湖開發(fā)· Flink技術(shù)棧
·
FlinkSQL原理到精通· 基于DataWorks全鏈路數(shù)據(jù)開發(fā)· 湖倉(cāng)一體化解決方案·
Flink源碼剖析· Flink二次開發(fā)
項(xiàng)目階段
· 星途車聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)項(xiàng)目· 今日指數(shù)證券實(shí)時(shí)項(xiàng)目
免費(fèi)試聽
獲取課程大綱
基于某B2B互聯(lián)網(wǎng)電商平臺(tái)為背景，根據(jù)訂單信息、門店信息、店鋪信息以及商品信息等進(jìn)行分析，制作不同需求報(bào)表，以供業(yè)務(wù)人員和管理人員每天查看分析并制定相應(yīng)的措施，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供數(shù)據(jù)支撐，從而實(shí)現(xiàn)公司利益最大化。
應(yīng)用場(chǎng)景ETL數(shù)據(jù)開發(fā)定時(shí)調(diào)度BI報(bào)表設(shè)計(jì)
項(xiàng)目?jī)?yōu)勢(shì)完整的BI項(xiàng)目開發(fā)流程、全方面掌握FineReport報(bào)表開發(fā)、提供BI項(xiàng)目的全方位解決方案
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項(xiàng)目以新零售業(yè)務(wù)為背景，真實(shí)還原企業(yè)業(yè)務(wù)與需求。通過(guò)從0到1的搭建和開發(fā)流程，使學(xué)生掌握離線數(shù)倉(cāng)技術(shù)棧的同時(shí)，能夠極大提高需求分析與開發(fā)能力。
應(yīng)用場(chǎng)景多源數(shù)據(jù)遷移海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)離線數(shù)倉(cāng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
項(xiàng)目?jī)?yōu)勢(shì)技術(shù)架構(gòu)主流、項(xiàng)目真實(shí)度高、教學(xué)設(shè)計(jì)合理、調(diào)優(yōu)策略豐富
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項(xiàng)目以Flink、Hudi、Hive為核心組件，打造成企業(yè)級(jí)流批一體數(shù)倉(cāng)系統(tǒng)，具備延遲低、成本低和吞吐量大等特點(diǎn)，可以滿足企業(yè)的所有實(shí)時(shí)和離線需求。通過(guò)項(xiàng)目學(xué)習(xí)，可以對(duì)流批一體的的應(yīng)用有更深的理解，助力高薪就業(yè)。
應(yīng)用場(chǎng)景流批一體數(shù)據(jù)采集流批一體數(shù)據(jù)存儲(chǔ)流批一體數(shù)據(jù)計(jì)算
項(xiàng)目?jī)?yōu)勢(shì)先進(jìn)的流批一體架構(gòu)、項(xiàng)目真實(shí)度高、教學(xué)設(shè)計(jì)合理
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以人們息息相關(guān)的出行業(yè)務(wù)為背景，以時(shí)下火熱的流批一體架構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)的PB級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。通過(guò)學(xué)習(xí)，使同學(xué)掌握Flink和Paimon為主體的大數(shù)據(jù)技術(shù)棧，并通過(guò)數(shù)倉(cāng)開發(fā)教學(xué)與實(shí)戰(zhàn)，極大提高數(shù)倉(cāng)開發(fā)能力。
應(yīng)用場(chǎng)景流批一體數(shù)據(jù)采集流批一體數(shù)據(jù)存儲(chǔ)流批一體數(shù)據(jù)計(jì)算
項(xiàng)目?jī)?yōu)勢(shì)業(yè)務(wù)新穎易理解、技術(shù)先進(jìn)且實(shí)用、講練結(jié)合吸收好
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隨著云平臺(tái)的普及，越來(lái)越多的公司使用云平臺(tái)來(lái)開發(fā)大數(shù)據(jù)應(yīng)用。項(xiàng)目采用DataWorks+MaxCompute和阿里云Flink兩大主流解決方案，來(lái)實(shí)現(xiàn)離線數(shù)倉(cāng)和實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)搭建，使學(xué)生充分掌握云平臺(tái)的使用，并提高整體開發(fā)能力。
應(yīng)用場(chǎng)景云平臺(tái)存儲(chǔ)云平臺(tái)計(jì)算數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)
項(xiàng)目?jī)?yōu)勢(shì)業(yè)務(wù)新穎易理解、云平臺(tái)應(yīng)用就業(yè)廣、離線實(shí)時(shí)全覆蓋
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大數(shù)據(jù)架構(gòu)師
擁有豐富的技術(shù)攻堅(jiān)經(jīng)驗(yàn)
多年大數(shù)據(jù)架構(gòu)及開發(fā)經(jīng)驗(yàn),對(duì)數(shù)據(jù)分析,大數(shù)據(jù)開發(fā),后端開發(fā)等技術(shù)有深入了解。在多家軟件公司擔(dān)任開發(fā)工程師, 架構(gòu)師
Apache Pulsar社區(qū)貢獻(xiàn)者
擅長(zhǎng)數(shù)倉(cāng)領(lǐng)域
從事多年爬蟲與大數(shù)據(jù)開發(fā)與教學(xué)，對(duì)大數(shù)據(jù)的主流框架有著深入的理解
參與并主導(dǎo)的項(xiàng)目涉及分布式電商,數(shù)據(jù)爬取,離線分析等多個(gè)行業(yè)
Apache Flink源碼貢獻(xiàn)者
ApacheCon Asia 2022亞洲峰會(huì)特邀講師
曾任網(wǎng)易游戲大數(shù)據(jù)平臺(tái)組項(xiàng)目經(jīng)理、高級(jí)專家、技術(shù)總監(jiān)等職務(wù)
主導(dǎo)設(shè)計(jì)游戲一體化大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)
Apache Flink源碼貢獻(xiàn)者
擅長(zhǎng)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)技術(shù)領(lǐng)域
曾擔(dān)任京東及小米有品電商部擔(dān)任大數(shù)據(jù)部門技術(shù)骨干。擁有萬(wàn)億級(jí)數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)
具有多年大數(shù)據(jù)領(lǐng)域和云平臺(tái)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)
架構(gòu)師，技術(shù)經(jīng)理
熟悉大數(shù)據(jù)&數(shù)據(jù)庫(kù)&后端&前端
曾在途牛旅游網(wǎng)、江蘇移動(dòng)等公司擔(dān)任技術(shù)經(jīng)理和架構(gòu)師，負(fù)責(zé)優(yōu)化技術(shù)架構(gòu)和系統(tǒng)流程，解決性能、效率、維護(hù)等問(wèn)題
985計(jì)算機(jī)碩士
ApacheCon Asia 2022亞洲峰會(huì)特邀講師
主導(dǎo)研發(fā)多項(xiàng)國(guó)家和省級(jí)科研項(xiàng)目，負(fù)責(zé)企業(yè)級(jí)信貸風(fēng)控模型和智能醫(yī)療數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)
任職頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)搜索部負(fù)責(zé)搜索排序及推薦平臺(tái)研發(fā)
985計(jì)算機(jī)碩士
Apache Doris社區(qū)貢獻(xiàn)者
曾任職于百度搜索研發(fā)部負(fù)責(zé)搜索推薦業(yè)務(wù)，主導(dǎo)多項(xiàng)產(chǎn)品實(shí)施落地
曾任中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第七研究所技術(shù)專家
行業(yè)貢獻(xiàn): 受邀參加云棲大會(huì)、Apache Flink Aisa Metting、Apache CosCon Aisa Meeting等行業(yè)大會(huì)，并發(fā)表主旨演講
Apache Flink社區(qū)源碼貢獻(xiàn)者 2名Apache Pulsar社區(qū)貢獻(xiàn)者 1名Apache Hudi社區(qū)貢獻(xiàn)者 1名Apache Doris社區(qū)貢獻(xiàn)者 1名
與名師對(duì)話
在實(shí)時(shí)計(jì)算領(lǐng)域，阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算Flink版一直是各大中小企業(yè)的主流選擇，期待阿里云與傳智教育的合作能夠培養(yǎng)大量滿足企業(yè)實(shí)際開發(fā)需求的實(shí)戰(zhàn)型人才，助力企業(yè)在云上更方便、快捷、低成本的構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，讓企業(yè)和學(xué)員都能得到受益。
傳智教育一直以高質(zhì)量的教學(xué)口碑引領(lǐng)著IT教育培訓(xùn)，積極參與開源貢獻(xiàn)并在全球頂級(jí)開峰會(huì)進(jìn)行技術(shù)分享，其推出的教學(xué)視頻更是讓眾多開發(fā)者快速的擁抱前沿開源技術(shù)，推動(dòng)了開源項(xiàng)目的發(fā)展。期待傳智教育推出更多優(yōu)質(zhì)的開源課程，讓千千萬(wàn)萬(wàn)的IT學(xué)子少走彎路，也期待與開源社區(qū)繼續(xù)深入合作，一起把優(yōu)秀的開源項(xiàng)目推向全球!
中國(guó)開源軟件的發(fā)展和崛起離不開培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的大力傳播，傳智教育作為在IT培訓(xùn)領(lǐng)域知名的機(jī)構(gòu)，推出了大量的開源項(xiàng)目相關(guān)的優(yōu)質(zhì)視頻，讓很多想從事IT的小伙伴和從業(yè)者能夠從中受用。同時(shí)傳智也有不少老師身體力行地為開源獻(xiàn)力：或提交源碼、或分享實(shí)踐、或傳道受業(yè)解惑，展現(xiàn)了“開源參與你我他”的精神，期待傳智教育能夠培養(yǎng)出來(lái)更多熱愛(ài)開源的人才，讓中國(guó)開源軟件能夠立足中國(guó)，貢獻(xiàn)全球
全日制教學(xué)管理每天10小時(shí)專屬學(xué)習(xí)計(jì)劃
測(cè)試、出勤排名公示
早課+課堂+輔導(dǎo)+測(cè)試+心理疏導(dǎo)
實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目貫穿教學(xué)一線大廠實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目
實(shí)用技術(shù)全面覆蓋
課程直擊企業(yè)需求
AI教輔保障學(xué)習(xí)效果水平測(cè)評(píng)，目標(biāo)導(dǎo)向?qū)W習(xí)
隨堂診斷糾錯(cuò)，階段測(cè)評(píng)
在線題庫(kù)，BI報(bào)表數(shù)據(jù)呈現(xiàn)
個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)就業(yè)指導(dǎo)課，精講面試題
模擬面試，給出就業(yè)建議
試用期輔導(dǎo)，幫助平穩(wěn)過(guò)渡
持續(xù)助力職場(chǎng)發(fā)展免費(fèi)享，更新項(xiàng)目和學(xué)習(xí)資料
主題講座，獲取行業(yè)前沿資訊
人脈經(jīng)驗(yàn)，線下老學(xué)員分享會(huì)
無(wú)憂學(xué)就業(yè)權(quán)益未就業(yè)，全額退費(fèi)
薪資低于標(biāo)準(zhǔn)，發(fā)放補(bǔ)貼
多一份安心，學(xué)習(xí)無(wú)憂
* 學(xué)員就業(yè)信息統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)庫(kù)中實(shí)時(shí)獲取的真實(shí)相關(guān)數(shù)據(jù)，非廣告宣傳 更多學(xué)員就業(yè)信息
聽一聽黑馬學(xué)員的真實(shí)就業(yè)感受
0元試學(xué) 滿意再報(bào)名
聚集多位Apache 社區(qū)貢獻(xiàn)者及大廠技術(shù)講師，聯(lián)合推出行業(yè)重磅AI+Python大數(shù)據(jù)V5.0課程，通過(guò)5-6個(gè)月學(xué)習(xí)進(jìn)階數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，獲取3-4年開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)標(biāo)高級(jí)數(shù)據(jù)開發(fā)工程師。
AI+Python大數(shù)據(jù)V5.0學(xué)習(xí)路線概覽
第一階段第二階段第三階段第四階段第五階段
數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ) Hadoop技術(shù)棧 千億級(jí)離線數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目 千億級(jí)離線數(shù)倉(cāng)（實(shí)戰(zhàn)） BI報(bào)表開發(fā)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
第六階段第七階段第八階段第九階段
Python基礎(chǔ)編程 數(shù)據(jù)分析 Spark技術(shù)棧 用戶畫像解決方案
第十階段第十一階段第十二階段第十三階段
大模型Agent應(yīng)用開發(fā) 面試加強(qiáng) 阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù) 阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算項(xiàng)目
AI+Python大數(shù)據(jù)V5.0 五大課程優(yōu)勢(shì)：
優(yōu)勢(shì)1：AI大模型全程賦能，讓數(shù)據(jù)分析更精準(zhǔn)，開發(fā)更高效；
優(yōu)勢(shì)2：1000+核心業(yè)務(wù)指標(biāo)，多行業(yè)高效通用；
優(yōu)勢(shì)3：前沿解決方案拿來(lái)即用，開發(fā)不必從零開始；
優(yōu)勢(shì)4：聯(lián)合阿里云共建課程， 助力企業(yè)“上云”便捷開發(fā)；
優(yōu)勢(shì)5：課程設(shè)置全面，熱門數(shù)據(jù)崗位全覆蓋 。
敢以班級(jí)為單位公開就業(yè)信息的機(jī)構(gòu)，只有黑馬程序員！通過(guò)數(shù)千班級(jí)實(shí)施和就業(yè)結(jié)果顯示，黑馬程序員Python+大數(shù)據(jù)開發(fā)的課程，有效大幅提升就業(yè)薪資水平！
課程大綱
基礎(chǔ)班
1. 數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)
高手班
1. Hadoop技術(shù)棧 2. 千億級(jí)離線數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目 3. 千億級(jí)離線數(shù)倉(cāng)實(shí)戰(zhàn) 4. BI報(bào)表開發(fā)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 5. Python基礎(chǔ)編程 6. 數(shù)據(jù)分析 7. Spark技術(shù)棧 8. 用戶畫像解決方案 9. 大模型Agent應(yīng)用開發(fā) 10. 面試加強(qiáng) 11. 阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù) 12. 阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算項(xiàng)目
Python+大數(shù)據(jù)版本V5.0
課時(shí):8天 技術(shù)點(diǎn):60項(xiàng) 測(cè)驗(yàn):1次 學(xué)習(xí)方式:線下面授
1.掌握MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的使用| 2.掌握SQL語(yǔ)法| 3.掌握Kettle數(shù)據(jù)遷移工具的使用| 4.熟練使用BI可視化工具| 5.對(duì)數(shù)據(jù)開發(fā)有一定認(rèn)知，掌握BI工程師所具備的基本技能
1. MySQL與SQL零基礎(chǔ)小白通過(guò)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，掌握核心必備SQL，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境搭建| 2.SQL語(yǔ)言（DDL、DML、DQL）| 3.多表查詢| 4.索引等
2. Kettle與BI工具使用Kettle做數(shù)據(jù)遷移，通過(guò)BI工具展示Excel、MySQL中的數(shù)據(jù)，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與ETL| 2.Kettle安裝部署| 3.數(shù)據(jù)抽取與裝載入門| 4.表輸入組件| 5.表輸出| 6.插入/更新| 7.switch/case等組件使用，開發(fā)Kettle作業(yè)等
3. 電商運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析通過(guò)Kettle+MySQL+FineBI完成電商運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.電商業(yè)務(wù)背景| 2.案例架構(gòu)| 3.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)增量同步| 4.ETL開發(fā)| 5.指標(biāo)SQL開發(fā)| 6.Kettle作業(yè)調(diào)度| 7.FineBI可視化展示等
課時(shí):13天 技術(shù)點(diǎn):8項(xiàng) 測(cè)驗(yàn):0次 學(xué)習(xí)方式:線下面授
1.掌握Linux常用命令，為數(shù)據(jù)開發(fā)后續(xù)學(xué)習(xí)打下的良好基礎(chǔ)| 2.掌握大數(shù)據(jù)的核心框架Hadoop以及其生態(tài)體系，完成HDFS、MapReduce及Yarn機(jī)制基本理解與使用；能顧搭建Hadoop高可用HA集群| 3.掌握Hive的使用和調(diào)優(yōu)| 4.具備Hadoop開發(fā)能力、離線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)能力| 5.能夠完成基本構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)倉(cāng)
1. Linux掌握Linux操作系統(tǒng)常用命令和權(quán)限管理，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.Linux系統(tǒng)安裝和體驗(yàn)| 2.Linux系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)配置和連接工具| 3.Linux系統(tǒng)目錄結(jié)構(gòu)| 4.Linux命令使用| 5.Linux命令選項(xiàng)的使用| 6.遠(yuǎn)程登錄和遠(yuǎn)程拷貝| 7.Linux權(quán)限管理| 8.vi編輯器使用| 9.sed| 10.awk| 11.權(quán)限管理
2. 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和硬件介紹進(jìn)一步闡述大數(shù)據(jù)特點(diǎn)與分布式思想，知識(shí)點(diǎn)由淺入深，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)| 2.分布式存儲(chǔ)概念| 3.分布式計(jì)算的概念| 4.服務(wù)器種類介紹、機(jī)架、交換機(jī)| 5.網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、Raid、IDC數(shù)據(jù)中心| 6.Linux shell編程、awk、sed、cut、ssh、scp、expect、yum、nestat、top 、iostat等高級(jí)命令使用
3. ZooKeeper分布式軟件管家，實(shí)現(xiàn)了集群管理與leader選舉，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.ZooKeeper的應(yīng)用場(chǎng)景| 2.架構(gòu)和原理| 3.存儲(chǔ)模型| 4.選舉機(jī)制| 5.客戶端操作
4. HDFS分布式文件系統(tǒng)，解決了海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與容錯(cuò)，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.HDFS設(shè)計(jì)的特點(diǎn)| 2.Master-Slave架構(gòu)| 3.Block塊存儲(chǔ)、RF拷貝因子、機(jī)架感知| 4.Block拷貝策略、讀寫流程| 5.HDFS Federation、HDFS Snapshots、NameNode HA架構(gòu)和原理| 6.HDFS管理員常用操作、HDFS權(quán)限控
5. MapReduce分布式計(jì)算系統(tǒng)，解決海量數(shù)據(jù)的計(jì)算，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.MapReduce架構(gòu)和原理| 2.Split機(jī)制| 3.MapReduce并行度| 4.Combiner機(jī)制| 5.Partition機(jī)制、自定義Partition| 6.MapReduce序列化、自定義排序、數(shù)據(jù)壓縮
6. YARN分布式資源調(diào)度管理器，管理服務(wù)器軟件資源，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.Yarn原理和架構(gòu)| 2.Yarn高可用| 3.Container資源的封裝（CPU、內(nèi)存和IO）| 4.資源調(diào)度策略（FIFO、Fair和Capacity）
7. Hive基礎(chǔ)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive，實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)數(shù)倉(cāng)必備工具，包含以下知識(shí)點(diǎn)：
1.HQL操作| 2.數(shù)據(jù)類型| 3.分區(qū)、分桶、臨時(shí)表| 4..explain執(zhí)行計(jì)劃詳解
8. Hive進(jìn)階數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive高階原理和架構(gòu)深入，實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)數(shù)倉(cāng)優(yōu)化，包含以下知識(shí)點(diǎn)：
1.Hive原理和架構(gòu) 2.Meta Store服務(wù) 3.HiveServer內(nèi)置函數(shù) 4.自定義UDF和UDAF 5.數(shù)據(jù)壓縮、存儲(chǔ)格式、自動(dòng)化腳本、常見(jiàn)性能優(yōu)化
課時(shí):11天技術(shù)點(diǎn):105項(xiàng)測(cè)驗(yàn):0次學(xué)習(xí)方式:線下面授
1.掌握泛電商行業(yè)離線數(shù)倉(cāng)的分層與建模，從需求、設(shè)計(jì)、研發(fā)、測(cè)試到落地上線的完整項(xiàng)目流程| 2.行業(yè)內(nèi)首個(gè)深度講解數(shù)倉(cāng)建模模型方案的主體項(xiàng)目| 3.包括海量數(shù)據(jù)場(chǎng)景下如何優(yōu)化配置| 4.掌握項(xiàng)目遷移能力，能夠?qū)㈨?xiàng)目遷移至泛電商的各個(gè)領(lǐng)域| 5.掌握在泛電商行業(yè)中關(guān)于全量與增量數(shù)據(jù)處理模式| 6.提供泛電商行業(yè)下的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析以及服務(wù)監(jiān)控方案
本項(xiàng)目基于某泛電商研發(fā)的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。項(xiàng)目原型來(lái)自于某大型生鮮平臺(tái)，完全模擬企業(yè)真實(shí)數(shù)倉(cāng)開發(fā)模式，擁有真實(shí)的主題化開發(fā)；真實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，復(fù)雜的SQL實(shí)現(xiàn)過(guò)程，學(xué)生學(xué)習(xí)以后可以開發(fā)企業(yè)級(jí)離線數(shù)倉(cāng)的水平。
1.項(xiàng)目介紹與環(huán)境準(zhǔn)備| 2.數(shù)據(jù)遷移與數(shù)倉(cāng)分層設(shè)計(jì)| 3.核心五大主題域開發(fā)| 4.基于Fine Report的大屏展示| 5.基于海豚調(diào)度的全流程項(xiàng)目上線實(shí)施| 5.提供新泛電商大型商超集團(tuán)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析以及服務(wù)監(jiān)控方案
1.大數(shù)據(jù)部署運(yùn)維：Cloudera Manager| 2.分析決策需求數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：Hive| 3.數(shù)據(jù)采集：DataX| 4.數(shù)據(jù)分析：Hive| 5.數(shù)據(jù)調(diào)度：Dolphin Scheduler| 6.OLAP系統(tǒng)存儲(chǔ)：Postgre SQL| 7.Fine Report數(shù)據(jù)報(bào)表與大屏| 8.數(shù)倉(cāng)建模：范式與維度建模| 9.五大核心主題域開發(fā)：銷售域、供應(yīng)鏈域、會(huì)員域等
課時(shí):4天技術(shù)點(diǎn):40項(xiàng)測(cè)驗(yàn):0次學(xué)習(xí)方式:線下面授
1.掌握泛電商行業(yè)離線數(shù)倉(cāng)其他主題的分層與建模，從需求、設(shè)計(jì)、研發(fā)、測(cè)試到落地上線的完整項(xiàng)目流程| 2.真實(shí)業(yè)務(wù)邏輯，共涉及20多個(gè)主題，100多個(gè)指標(biāo)，提升學(xué)員在泛電商行業(yè)中的核心競(jìng)爭(zhēng)力| 3.包括海量數(shù)據(jù)場(chǎng)景下如何優(yōu)化配置| 4.拉鏈表的具體應(yīng)用| 5.新增數(shù)據(jù)和更新數(shù)據(jù)的抽取和分析| 6.Hive函數(shù)的具體應(yīng)用| 7.Cloudera Manager可視化、自動(dòng)部署和配置、Git、CodeReview功能
本項(xiàng)目基于某泛電商研發(fā)的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。項(xiàng)目原型來(lái)自于某大型生鮮平臺(tái),完全模擬企業(yè)真實(shí)數(shù)倉(cāng)開發(fā)模式，擁有真實(shí)的主題化開發(fā)；真實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，復(fù)雜的SQL實(shí)現(xiàn)過(guò)程，學(xué)生學(xué)習(xí)以后可以開發(fā)企業(yè)級(jí)離線數(shù)倉(cāng)的水平。
1.項(xiàng)目介紹與環(huán)境準(zhǔn)備| 2.數(shù)據(jù)遷移與數(shù)倉(cāng)分層設(shè)計(jì)| 3.核心五大主題域開發(fā)| 4.基于Fine Report的大屏展示| 5.基于海豚調(diào)度的全流程項(xiàng)目上線實(shí)施| 5.提供新泛電商大型商超集團(tuán)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析以及服務(wù)監(jiān)控方案
1.大數(shù)據(jù)部署運(yùn)維：Cloudera Manager| 2.分析決策需求數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：Hive| 3.數(shù)據(jù)采集：DataX| 4.數(shù)據(jù)分析：Hive| 5.數(shù)據(jù)調(diào)度：Dolphin Scheduler| 6.OLAP系統(tǒng)存儲(chǔ)：Postgre SQL| 7.Fine Report數(shù)據(jù)報(bào)表與大屏| 8.數(shù)倉(cāng)建模: 范式與維度建模| 9.五大核心主題域開發(fā): 銷售域、供應(yīng)鏈域、會(huì)員域等
課時(shí):4天技術(shù)點(diǎn):40項(xiàng)測(cè)驗(yàn):0次學(xué)習(xí)方式:線下面授
1.掌握BI報(bào)表開發(fā)需求分析| 2.掌握BI報(bào)表工具| 3.掌握FineReport報(bào)表
數(shù)據(jù)可視化能力早已成為新時(shí)代優(yōu)秀工程師必備素養(yǎng)。項(xiàng)目結(jié)合FineReport、Python、MySQL、Kettle等主流工具，手把手帶你開發(fā)一個(gè)完整的BI項(xiàng)目，全流程特訓(xùn)你的數(shù)據(jù)可視化能力，助力你迅速成為數(shù)據(jù)時(shí)代的新銳開發(fā)者。
FineReport報(bào)表開發(fā)解決方案| BI報(bào)表開發(fā)技術(shù)解決方案| 報(bào)表查詢解決方案設(shè)計(jì)| 泛電商行業(yè)五大主題解決方案
1.BI報(bào)表開發(fā)需求分析| 2.BI報(bào)表工具| 3.FineReport報(bào)表入門| 4.泛電商行業(yè)五大主題的實(shí)現(xiàn)
課時(shí):7天 技術(shù)點(diǎn):80項(xiàng) 測(cè)驗(yàn):1次 學(xué)習(xí)方式:線下面授
1.掌握Python開發(fā)環(huán)境基本配置| 2.掌握運(yùn)算符、表達(dá)式、流程控制語(yǔ)句、數(shù)組等的使用| 3.掌握字符串的基本操作| 4.初步建立面向?qū)ο蟮木幊趟季S| 5.熟悉異常捕獲的基本流程及使用方式| 6.掌握類和對(duì)象的基本使用方式| 7.掌握網(wǎng)絡(luò)編程技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通訊| 8.知道多進(jìn)程多線程的原理
1. Python基礎(chǔ)語(yǔ)法零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)Python的開始，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
01_變量| 02_標(biāo)識(shí)符和關(guān)鍵字| 03_輸入和輸出| 04_數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換| 05_PEP8編碼規(guī)范| 06_比較/關(guān)系運(yùn)算符| 07_if判斷語(yǔ)句語(yǔ)法格式| 08_三目運(yùn)算符| 09_while語(yǔ)句語(yǔ)法格式| 10_while 循環(huán)嵌套| 11_break 和 continue| 12_while 循環(huán)案例| 13_for循環(huán)
2. Python數(shù)據(jù)處理掌握Python的數(shù)據(jù)類型，并對(duì)其進(jìn)行操作處理，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
01_字符串定義語(yǔ)法格式| 02_字符串遍歷| 03_下標(biāo)和切片| 04_字符串常見(jiàn)操作| 05_列表語(yǔ)法格式| 06_列表的遍歷| 07_列表常見(jiàn)操作| 08_列表嵌套| 09_列表推導(dǎo)式| 10_元組語(yǔ)法格式| 11_元組操作| 12_字典語(yǔ)法格式| 13_字典常見(jiàn)操作| 14_字典的遍歷
3. 函數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)Python函數(shù)的編寫，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
01_函數(shù)概念和作用、函數(shù)定義、調(diào)用| 02_函數(shù)的參數(shù)| 03_函數(shù)的返回值| 04_函數(shù)的注釋| 05_函數(shù)的嵌套調(diào)用| 06_可變和不可變類型| 07_局部變量| 08_全局變量| 09_組包和拆包、引用
4. 文件讀寫能夠使用Python對(duì)文件進(jìn)行操作，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
01_文件的打開與關(guān)閉、文件的讀寫| 02_文件、目錄操作及案例| 03_os模塊文件與目錄相關(guān)操作
5. 異常處理主要介紹了在Python編程中如何處理異常，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
01_異常概念| 02_異常捕獲| 03_異常的傳遞
6. 模塊和包主要介紹了Python中的模塊和包的體系，以及如何使用模塊和包，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
01_模塊介紹| 02_模塊的導(dǎo)入| 03_包的概念| 04_包的導(dǎo)入| 05_模塊中的__all__ | 06_模塊中__name__
7. Python面向?qū)ο?/span>從逐步建立起面向?qū)ο缶幊趟枷耄俚綍?huì)使用對(duì)象，到創(chuàng)建對(duì)象，再到真正理解為什么封裝對(duì)象，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
01_面向?qū)ο蠼榻B| 02_類的定義和對(duì)象的創(chuàng)建| 03_添加和獲取對(duì)象屬性| 04_self 參數(shù)| 05_init方法| 06_繼承| 07_子類方法重寫| 08_類屬性和實(shí)例屬性| 09_類方法、實(shí)例方法、靜態(tài)方法
8. Python高級(jí)語(yǔ)法主要學(xué)習(xí)Python的高級(jí)語(yǔ)法，包含以下技術(shù)點(diǎn)：
01_閉包| 02_裝飾器| 03_深淺拷貝| 04_正則
課時(shí):8天 技術(shù)點(diǎn):100項(xiàng) 測(cè)驗(yàn):1次 學(xué)習(xí)方式:線下面授
1.掌握Pandas的使用方式 2.掌握常用數(shù)據(jù)指標(biāo)計(jì)算方法 3.掌握如何使用Python進(jìn)行RFM分群 4.掌握使用Python代碼進(jìn)行用戶行為分析
1. Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)本階段學(xué)習(xí)如何使用Juypter_notebook和 Pandas庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理， 包括以下技術(shù)點(diǎn)：
1.Jupyter Notebook的使用| 2.Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)| 3.Pandas數(shù)據(jù)增刪改查| 4.Pandas常用函數(shù)| 5.Pandas缺失值異常值處理
2. Python數(shù)據(jù)可視化本階段學(xué)習(xí)如何使用 Matplotlib、Pandas、 Seaborn進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，包括以下技術(shù)點(diǎn)
1.可視化常用圖表介紹| 2.Matploblib數(shù)據(jù)可視化| 3.Pandas數(shù)據(jù)可視化| 4.Seaborn數(shù)據(jù)可視化
3. 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)本階段學(xué)習(xí)如何使用Pandas，Excel等工具解決具體業(yè)務(wù)問(wèn)題， 包括以下技術(shù)點(diǎn)：
1.Pands報(bào)表自動(dòng)化| 2.常用業(yè)務(wù)分析模型介紹| 3.用戶分層與分群實(shí)戰(zhàn)| 4.用戶評(píng)論分析實(shí)戰(zhàn)| 5.用戶偏好分析| 6.指標(biāo)波動(dòng)分析| 7.數(shù)據(jù)分析報(bào)告
課時(shí):10天 技術(shù)點(diǎn):80項(xiàng) 測(cè)驗(yàn):1次 學(xué)習(xí)方式:線下面授
1.掌握Spark的架構(gòu)和原理、RDD、DAG、CheckPoint等設(shè)計(jì)思想| 2.掌握SparkSQL結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，Spark On Hive| 3.掌握Kafka消息隊(duì)列的原理和架構(gòu)設(shè)計(jì)、分布式實(shí)時(shí)計(jì)算架構(gòu)和思想 4.掌握Structured Streaming整合多數(shù)據(jù)源完成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理| 5.具備Spark全棧開發(fā)能力，滿足大數(shù)據(jù)行業(yè)多場(chǎng)景統(tǒng)一技術(shù)棧的數(shù)據(jù)開發(fā)，提供就業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力
1. Spark基礎(chǔ)本階段學(xué)習(xí)Spark環(huán)境搭建，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.Spark基礎(chǔ)環(huán)境搭建| 2.Spark的Standalone環(huán)境搭建| 3.Spark的StandaloneHA搭建| 4.SparkOnYarn環(huán)境搭建
2. Spark Core整個(gè)Spark框架核心部分，掌握框架內(nèi)部設(shè)計(jì)思想，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)步驟，是學(xué)習(xí)Spark的基礎(chǔ)模塊，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.Spark架構(gòu)和原理（運(yùn)行機(jī)制、Driver和Executor、spark任務(wù)提交流程）| 2.RDD開發(fā)和原理（Partition、Task、RDD的依賴關(guān)系、RDD的容錯(cuò)機(jī)制、RDD的存儲(chǔ)級(jí)別、RDD的緩存機(jī)制）廣播變量 | 3.DAG原理（DAG思想、DAG的生成、DAG的處理過(guò)程）
3. Spark SQL學(xué)習(xí)Spark框架的SQL操作，Spark與Hive等外部數(shù)據(jù)源的整合操作，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.Spark SQL架構(gòu)和原理| 2.DataFrame、DataSet DSL和SQL開發(fā)| 3.Spark多數(shù)據(jù)源整合（txt、CSV、Json、parquet、JDBC、Hive）| 4.Spark SQL執(zhí)行計(jì)劃原理| 5.Spark SQL性能調(diào)優(yōu)
4. Kafka消息隊(duì)列主要講解消息中間件核心知識(shí)，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.Kafka原理及架構(gòu)分析| 2.分布式實(shí)時(shí)計(jì)算架構(gòu)和思想| 3.陌陌社交場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)| 4.社交大數(shù)據(jù)架構(gòu)剖析
5. StructedStreaming主要講解Spark實(shí)時(shí)計(jì)算組件，整合Kafka+StructedStreaming，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.流式計(jì)算基礎(chǔ)概念| 2.Structured Streaming編程模型| 3.Structured Streaming整合Kafka| 4.Structured Streaming實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析
課時(shí):12天技術(shù)點(diǎn):100項(xiàng)測(cè)驗(yàn):0次學(xué)習(xí)方式:線下面授
1.掌握用戶畫像應(yīng)用場(chǎng)景| 2.掌握用戶畫像系統(tǒng)架構(gòu)| 3.掌握用戶畫像構(gòu)建流程| 4.掌握用戶畫像規(guī)則類標(biāo)簽構(gòu)建| 5.掌握用戶畫像統(tǒng)計(jì)類標(biāo)簽構(gòu)建| 6.熟悉用戶畫像挖掘類標(biāo)簽構(gòu)建| 7.掌握用戶畫像實(shí)時(shí)類標(biāo)簽構(gòu)建| 8.掌握SeaTunnel數(shù)據(jù)同步組件| 9.掌握ES和Doris結(jié)果存儲(chǔ)| 10.了解推薦系統(tǒng)使用
項(xiàng)目以電商為背景，提供全方位的標(biāo)簽體系、完整的標(biāo)簽構(gòu)建流程、先進(jìn)的用戶畫像技術(shù)架構(gòu), 使用Spark+ES+Doris完成海量數(shù)據(jù)的處理及各類標(biāo)簽計(jì)算與存儲(chǔ)，充分滿足企業(yè)離線和實(shí)時(shí)需求，為全行業(yè)用戶畫像系統(tǒng)提供了解決方案。
用戶畫像解決方案，主要針對(duì)于泛電商或保險(xiǎn)行業(yè)完成用戶標(biāo)簽設(shè)計(jì)與開發(fā)，提供了全行業(yè)解決方案。課程采用由淺入深，層層遞進(jìn)的講解方式，讓學(xué)生輕松掌握企業(yè)級(jí)用戶畫像系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)全流程，項(xiàng)目使用的技術(shù)棧包括Spark、ES、Doris、SeaTunnel、Kafka，均為時(shí)下主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)。
1.用戶畫像應(yīng)用場(chǎng)景| 2.用戶畫像系統(tǒng)架構(gòu)| 3.用戶畫像構(gòu)建流程| 4.使用Spark Core開發(fā)規(guī)則類標(biāo)簽| 5.使用Spark Core和Spark SQL開發(fā)統(tǒng)計(jì)類標(biāo)簽| 6.使用Spark MLlib開發(fā)挖掘類標(biāo)簽| 7.使用Structured Streaming開發(fā)實(shí)時(shí)類標(biāo)簽| 8.使用SeaTunnel做數(shù)據(jù)同步| 9.使用ES和Doris存儲(chǔ)結(jié)果數(shù)據(jù)| 10.使用Spark MLlib開發(fā)推薦系統(tǒng)
課時(shí):2天技術(shù)點(diǎn):40項(xiàng)測(cè)驗(yàn):0次學(xué)習(xí)方式:線下面授
掌握AI Agent構(gòu)建數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域智能體，助力高效數(shù)據(jù)分析
項(xiàng)目借助于AI大模型Agent技術(shù)搭建AI Agent智能體，助力更加高效數(shù)據(jù)分析
Agent數(shù)據(jù)分析智能體
1.基于Agent的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢操作 2.大模型Function Cal原理與實(shí)現(xiàn) 3.Assistant APl的原理及應(yīng)用
課時(shí):5天 技術(shù)點(diǎn):30項(xiàng) 測(cè)驗(yàn):0次 學(xué)習(xí)方式:線下面授
1.強(qiáng)化面試就業(yè)核心面試題| 2.梳理大數(shù)據(jù)架構(gòu)及解決方案| 3.剖析多行業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)
1. SQL實(shí)戰(zhàn)解決Python大數(shù)據(jù)常見(jiàn)的SQL面試題，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.面試題必備SQL實(shí)戰(zhàn)| 2.SQL優(yōu)化加強(qiáng)
2. Hive數(shù)據(jù)分析與面試題加強(qiáng)解決Hive數(shù)據(jù)分析開發(fā)必備面試題，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1._Hive基礎(chǔ)| 2.Hive拉鏈表| 3.Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建示例| 4.Hive面試題
3. Spark數(shù)據(jù)分析與面試題加強(qiáng)解決Spark開發(fā)必備面試題，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.Spark基礎(chǔ)| 2.Spark離線分析| 3.Spark面試題
4. 大數(shù)據(jù)多行業(yè)架構(gòu)剖析解決多行業(yè)多場(chǎng)景大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)，具備舉一反三設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)架構(gòu)體系能來(lái)，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.數(shù)據(jù)分析流程| 2.大數(shù)據(jù)架構(gòu)剖析| 3.多行業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)| 4.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，調(diào)度等解決方案
課時(shí):6天 技術(shù)點(diǎn):80項(xiàng) 測(cè)驗(yàn):1次 學(xué)習(xí)方式:線下面授
1.掌握基于阿里云Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)和離線數(shù)據(jù)處理、分析| 2.掌握基于阿里云Flink的多流并行處理技術(shù)| 3.掌握FlinkCDC多數(shù)據(jù)源采集技術(shù)
1. 阿里云Flink入門掌握國(guó)內(nèi)最火的阿里云Flink技術(shù)，完成SQL、Python等作業(yè)提交，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.阿里云賬號(hào)角色授權(quán)| 2.開通Flink全托管| 3.Flink SQL作業(yè)快速入門| 4.Flink JAR作業(yè)快速入門| 5.Flink Python作業(yè)快速入門| 6.數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)入倉(cāng)快速入門| 7.日志實(shí)時(shí)入倉(cāng)快速入門
2. Flink SQL掌握FlinkSQL流批一體開發(fā)流程，集成Flink核心窗口、水印、狀態(tài)管理等高級(jí)功能，助力高效開發(fā)，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.Flink SQL開發(fā)| 2.Hive + Flink SQL| 3.Watermark| 4.Checkpoint| 5.任務(wù)調(diào)度與負(fù)載均衡| 6.狀態(tài)管理| 7.Flink性能監(jiān)控| 8.Flink調(diào)優(yōu)| 9.Flink SQL執(zhí)行計(jì)劃
3. Flink作業(yè)開發(fā)掌握Flink作業(yè)開發(fā)流程，完成不同方式的作業(yè)開發(fā)和調(diào)試，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.作業(yè)開發(fā)| 2.SQL作業(yè)開發(fā)| 3.JAR作業(yè)開發(fā)| 4.Python作業(yè)開發(fā)| 5.作業(yè)調(diào)試| 6.模板中心| 7.管理自定義連接器| 8.管理自定義函數(shù)（UDF）
4. 阿里云Flink運(yùn)維掌握Flink運(yùn)維流程，針對(duì)不同場(chǎng)景通過(guò)不同解決方案，達(dá)到高效運(yùn)維使用云平臺(tái)，包含了以下技術(shù)點(diǎn)：
1.權(quán)限管理| 2.RAM用戶授權(quán)| 3.作業(yè)操作賬號(hào)授權(quán)| 4.作業(yè)啟動(dòng)| 5.作業(yè)停止| 6.管理作業(yè)版本| 7.修改作業(yè)配置| 8.查看作業(yè)詳情| 9.查看與修改作業(yè)運(yùn)行狀態(tài)| 10.調(diào)優(yōu)診斷| 11.查看作業(yè)性能| 12.作業(yè)智能診斷| 13.配置自動(dòng)調(diào)優(yōu)| 14.高性能Flink SQL優(yōu)化技巧| 15.作業(yè)狀態(tài)管理| 16.企業(yè)級(jí)狀態(tài)后端存儲(chǔ)介紹| 17.作業(yè)狀態(tài)集管理| 18.Flink State兼容性參考
課時(shí):7天技術(shù)點(diǎn):80項(xiàng)測(cè)驗(yàn):0次學(xué)習(xí)方式:線下面授
以阿里云出行項(xiàng)目為例： 1.了解網(wǎng)約車行業(yè)背景，了解黑馬出行項(xiàng)目需求| 2.掌握黑馬出行流批一體架構(gòu)，學(xué)會(huì)流批一體的具體實(shí)現(xiàn)方式| 3.掌握從0到1進(jìn)行數(shù)倉(cāng)規(guī)劃和搭建，極大提高實(shí)戰(zhàn)能力| 4.掌握阿里云平臺(tái)Flink和DataWorks使用| 5.掌握基于阿里云Flink的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)，熟練使用Flink SQL| 6.掌握基于MaxCompute的離線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)，熟練使用MaxCompute SQL| 7.熟悉Paimon技術(shù)并掌握項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用| 8.熟悉StarRocks技術(shù)并掌握項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用| 9.熟悉Flink CDC技術(shù)并掌握項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用| 10.熟練使用FineBI完成大屏開發(fā)
本項(xiàng)目是某出行公司基于阿里云平臺(tái)打造的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。項(xiàng)目不僅包含實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)，也包含離線數(shù)倉(cāng)，還包含數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)治理等內(nèi)容。項(xiàng)目以阿里云Flink、Paimon和MaxCompute為核心打造了企業(yè)級(jí)湖倉(cāng)一體、流批一體數(shù)倉(cāng)系統(tǒng)，可以滿足企業(yè)的實(shí)時(shí)和離線的所有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)需求。
通過(guò)對(duì)企業(yè)需求進(jìn)行深入分析，設(shè)計(jì)符合企業(yè)需求的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，并從0到1完成大數(shù)據(jù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的搭建。項(xiàng)目采用阿里云Flink結(jié)合Paimon，完成實(shí)時(shí)計(jì)算和流批一體存儲(chǔ)，采用DataWorks+MaxCompute完成離線數(shù)倉(cāng)開發(fā)，使用DataWorks完成數(shù)據(jù)治理等內(nèi)容，該方案對(duì)各行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)都有極強(qiáng)借鑒意義。
1.網(wǎng)約車行業(yè)背景及黑馬出行公司介紹| 2.黑馬出行流批一體架構(gòu)設(shè)計(jì)| 3.黑馬出行大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建| 4.Flink CDC介紹與使用| 5.Paimon的原理與應(yīng)用| 6.StarRocks介紹與使用| 7.基于阿里云Flink和Paimon開發(fā)實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)| 8.基于DataWorks和MaxCompute開發(fā)離線數(shù)倉(cāng)| 9.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)建模| 10.基于DataWorks的數(shù)據(jù)治理| 11.使用FineBI完成大屏開發(fā)
課程名稱：主要針對(duì)：主要使用開發(fā)工具：
課程名稱
AI+Python大數(shù)據(jù)開發(fā)課程
課程推出時(shí)間
2024.07.20
課程版本號(hào)
5.0
技術(shù)課程
Hadoop3.3，Spark3.4，阿里云Flink（FlinkCDC、FlinkCEP、FlinkSQL），Hudi，Doris，Starrocks，Paimon，ElasticSearch
課程介紹
AI+Python大數(shù)據(jù)開發(fā)V5.0課程全新升級(jí)，全面擁抱AI大模型，采用AI+編程助力數(shù)據(jù)開發(fā)提效，緊貼各類企業(yè)招聘需求，升級(jí)面向數(shù)據(jù)分析的AI Agent智能體實(shí)現(xiàn)高效數(shù)據(jù)開發(fā)，升級(jí)阿里云平臺(tái)全套基于云平臺(tái)的大數(shù)據(jù)技術(shù)棧，全程采用六項(xiàng)目制驅(qū)動(dòng)技術(shù)學(xué)習(xí)，助力國(guó)家數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)數(shù)字人才的大量需求。
V5.0 五大課程優(yōu)勢(shì)
優(yōu)勢(shì)1：AI大模型全程賦能，讓數(shù)據(jù)分析更精準(zhǔn)，開發(fā)更高效；優(yōu)勢(shì)2：1000+核心業(yè)務(wù)指標(biāo)，多行業(yè)高效通用；優(yōu)勢(shì)3：前沿解決方案拿來(lái)即用，開發(fā)不必從零開始；優(yōu)勢(shì)4：聯(lián)合阿里云共建課程， 助力企業(yè)“上云”便捷開發(fā)；優(yōu)勢(shì)5：課程設(shè)置全面，熱門數(shù)據(jù)崗位全覆蓋 。
● AI大模型全程賦能，讓數(shù)據(jù)分析更精準(zhǔn)，開發(fā)更高效（1、AI提高學(xué)習(xí)效率：全部技術(shù)階段融入AI編程；2、AI提高項(xiàng)目開發(fā)效率：全階段項(xiàng)目融入AI編程；3、AI提高閱讀代碼效率：復(fù)雜Spark算子的底層源碼解讀；4、通過(guò)AI提高刷題效率：學(xué)員能夠用使用AI大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)開發(fā)方向面試題問(wèn)答，讓刷題更高效）。
● 多位Apache社區(qū)貢獻(xiàn)者聯(lián)袂授課，從原理、實(shí)戰(zhàn)到源碼，帶你邁入高級(jí)開發(fā)工程師行列。
● 課程覆蓋企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)六大主流解決方案，包括離線數(shù)倉(cāng)解決方案、基于StarRocks統(tǒng)一數(shù)倉(cāng)解決方案和基于云平臺(tái)的湖倉(cāng)一體解決方案、用戶畫像解決方案、推薦系統(tǒng)解決方案、數(shù)據(jù)治理解決方案，再現(xiàn)公司中真實(shí)的開發(fā)場(chǎng)景，目標(biāo)不止于就業(yè)，而是成為各類企業(yè)爭(zhēng)搶的大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師。
● 課程升級(jí)主流企業(yè)級(jí)數(shù)倉(cāng)解決方案，包括基于StarRocks統(tǒng)一數(shù)倉(cāng)解決方案和基于云平臺(tái)的湖倉(cāng)一體解決方案，不僅可以學(xué)習(xí)到企業(yè)真實(shí)完整的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，將六大技術(shù)解決方案應(yīng)用到黑馬甄選泛電商業(yè)務(wù)中，能勝任企業(yè)級(jí)離線數(shù)倉(cāng)、實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)、用戶畫像、推薦系統(tǒng)、數(shù)據(jù)治理等核心大數(shù)據(jù)開發(fā)工作。
● 繼V4.5版本推出黑馬甄選離線數(shù)倉(cāng)業(yè)務(wù)之后，V5.0版本增加了黑馬甄選用戶畫像和推薦系統(tǒng)的全套解決方案課程，課程采用由淺入深,層層遞進(jìn)的講解方式, 讓學(xué)生輕松掌握企業(yè)級(jí)用戶畫像系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)全流程，項(xiàng)目使用的技術(shù)棧包括Spark、ES、Doris、SeaTunnel、Kafka均為時(shí)下主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)，項(xiàng)目使用Structured Streaming開發(fā)實(shí)時(shí)類標(biāo)簽，使用SeaTunnel做數(shù)據(jù)同步，使用ES和Doris存儲(chǔ)結(jié)果數(shù)據(jù)及使用Spark MLlib開發(fā)推薦系統(tǒng)。該項(xiàng)目構(gòu)建適合全場(chǎng)景的用戶畫像+推薦系統(tǒng)解決方案。
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新增面向數(shù)據(jù)分析的AI Agent智能體實(shí)現(xiàn)高效數(shù)據(jù)開發(fā)，提升數(shù)據(jù)分析和查詢效率。滿足就業(yè)市場(chǎng)中數(shù)據(jù)工程師+AI大模型技能的需求，提升學(xué)生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。
1
新增基于StarRocks統(tǒng)一數(shù)倉(cāng)解決方案，提升數(shù)據(jù)分析和查詢效率。滿足就業(yè)市場(chǎng)中中高級(jí)數(shù)據(jù)工程師需求，提升學(xué)生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。
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新增基于云平臺(tái)的湖倉(cāng)一體解決方案，項(xiàng)目采用阿里云Flink結(jié)合Paimon,完成實(shí)時(shí)計(jì)算和流批一體存儲(chǔ)，采用DataWorks+MaxCompute完成離線數(shù)倉(cāng)開發(fā)，使用DataWorks完成數(shù)據(jù)治理等內(nèi)容，該方案對(duì)各行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)都有極強(qiáng)借鑒意義。讓學(xué)員具備基于阿里云DataWorks、MaxComputer及Flink等技術(shù)能力要求，增加學(xué)員的就業(yè)選擇范圍。
1
新增黑馬甄選用戶畫像和推薦系統(tǒng)的全套解決方案課程，，采用大規(guī)模Spark機(jī)器學(xué)習(xí)和個(gè)性化推薦技術(shù)，達(dá)到企業(yè)級(jí)提供一站式推薦服務(wù)能力搭建平臺(tái)，提升學(xué)生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力
1
優(yōu)化Paimon、Hudi新技術(shù)，將技術(shù)應(yīng)用到實(shí)時(shí)項(xiàng)目中，更加全面提升通過(guò)技術(shù)解決業(yè)務(wù)問(wèn)題能力。
1
優(yōu)化新版面試加強(qiáng)課，內(nèi)容集成了大廠架構(gòu)解析、SQL專項(xiàng)面試寶典，以及不斷滾動(dòng)更新的全網(wǎng)大數(shù)據(jù)崗位面試題講解，助力學(xué)員高起點(diǎn)就業(yè)。
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優(yōu)化大數(shù)據(jù)BI報(bào)表開發(fā)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)階段，通過(guò)Python+SQL+FineReport完成電商業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)分析和大屏展示。
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課程名稱
Python+大數(shù)據(jù)開發(fā)課程
課程推出時(shí)間
2024.04.21
課程版本號(hào)
4.5
技術(shù)課程
Hadoop3.3，Spark3.4，阿里云Flink（FlinkCDC、FlinkCEP、FlinkSQL），Hudi，Doris，Starrocks，Paimon，ElasticSearch
課程介紹
● Python大數(shù)據(jù)V4.5課程全新升級(jí)，緊貼各類企業(yè)招聘需求，升級(jí)阿里云平臺(tái)全套大數(shù)據(jù)技術(shù)棧，全程采用六項(xiàng)目制驅(qū)動(dòng)技術(shù)學(xué)習(xí)，助力國(guó)家數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)數(shù)字人才的大量需求。
● 多位Apache社區(qū)貢獻(xiàn)者聯(lián)袂授課，從原理、實(shí)戰(zhàn)到源碼，帶你邁入高級(jí)開發(fā)工程師行列。
● 課程覆蓋企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)六大主流解決方案，包括離線數(shù)倉(cāng)解決方案、流批一體解決方案和湖倉(cāng)一體解決方案、用戶畫像解決方案、推薦系統(tǒng)解決方案、數(shù)據(jù)治理解決方案，再現(xiàn)公司中真實(shí)的開發(fā)場(chǎng)景，目標(biāo)不止于就業(yè)，而是成為各類企業(yè)爭(zhēng)搶的大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師。
● 課程升級(jí)主流大數(shù)據(jù)技術(shù)棧，全新Hadoop3.3，Spark3.4，阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算Flink技術(shù)剖析和新特性使用，推出黑馬甄選業(yè)務(wù)的全套解決方案課程，不僅可以學(xué)習(xí)到企業(yè)真實(shí)完整的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，將六大技術(shù)解決方案應(yīng)用到黑馬甄選泛電商業(yè)務(wù)中，能勝任企業(yè)級(jí)離線數(shù)倉(cāng)、實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)、用戶畫像、推薦系統(tǒng)、數(shù)據(jù)治理等核心大數(shù)據(jù)開發(fā)工作。
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新增數(shù)據(jù)治理解決方案，結(jié)合包括元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、指標(biāo)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)建模等在內(nèi)的數(shù)據(jù)治理能力，聚焦企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，深挖數(shù)據(jù)價(jià)值，提升企業(yè)數(shù)據(jù)生產(chǎn)力。滿足就業(yè)市場(chǎng)中中高級(jí)數(shù)據(jù)工程師需求，提升學(xué)生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。
1
新增數(shù)據(jù)分析相關(guān)的課程內(nèi)容，讓學(xué)員具備數(shù)據(jù)分析崗位的能力要求，增加學(xué)員的就業(yè)選擇范圍。
1
新增多場(chǎng)景離線數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目解決方案，基于Starrocks數(shù)據(jù)庫(kù)完成數(shù)倉(cāng)的搭建，結(jié)合多場(chǎng)景的業(yè)務(wù)豐富學(xué)生對(duì)業(yè)務(wù)理解能力。
1
優(yōu)化推薦系統(tǒng)解決方案，采用大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)和個(gè)性化推薦技術(shù)，達(dá)到企業(yè)級(jí)提供一站式推薦服務(wù)能力搭建平臺(tái)，提升學(xué)生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。
1
優(yōu)化Paimon、StarRocks新技術(shù)，將技術(shù)應(yīng)用到實(shí)時(shí)項(xiàng)目中，更加全面提升通過(guò)技術(shù)解決業(yè)務(wù)問(wèn)題能力。
1
優(yōu)化新版面試加強(qiáng)課，內(nèi)容集成了大廠架構(gòu)解析、SQL專項(xiàng)面試寶典，以及不斷滾動(dòng)更新的全網(wǎng)大數(shù)據(jù)崗位面試題講解，助力學(xué)員高起點(diǎn)就業(yè)。
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優(yōu)化黑馬甄選實(shí)時(shí)計(jì)算項(xiàng)目由阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算Flink全棧開發(fā)，從FlinkCDC數(shù)據(jù)采集，Kafka實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)分層，Paimon數(shù)據(jù)湖構(gòu)建湖倉(cāng)一體架構(gòu)，將數(shù)據(jù)接入Starrocks進(jìn)行OLAP分析和查詢，最后通過(guò)DataV完成企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)大屏展示。
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優(yōu)化大數(shù)據(jù)BI報(bào)表開發(fā)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)階段，通過(guò)Python+SQL+FineReport完成電商業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)分析和大屏展示。
課程名稱
Python+大數(shù)據(jù)開發(fā)課程
課程推出時(shí)間
2023.08.21
課程版本號(hào)
4.0
技術(shù)課程
Hadoop3.3，Spark3.4，阿里云Flink（FlinkCDC、FlinkCEP、FlinkSQL），StarRocks，Paimon，ElasticSearch
課程介紹
● Python大數(shù)據(jù)V4.0課程全新升級(jí)，緊貼各類企業(yè)招聘需求，升級(jí)阿里云平臺(tái)全套大數(shù)據(jù)技術(shù)棧，全程采用六項(xiàng)目制驅(qū)動(dòng)技術(shù)學(xué)習(xí)，助力國(guó)家數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)數(shù)字人才的大量需求。
● 多位Apache社區(qū)貢獻(xiàn)者聯(lián)袂授課，從原理、實(shí)戰(zhàn)到源碼，帶你邁入高級(jí)開發(fā)工程師行列。
● 課程覆蓋企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)六大主流解決方案，包括離線數(shù)倉(cāng)解決方案、流批一體解決方案和湖倉(cāng)一體解決方案、用戶畫像解決方案、推薦系統(tǒng)解決方案、數(shù)據(jù)治理解決方案，再現(xiàn)公司中真實(shí)的開發(fā)場(chǎng)景，目標(biāo)不止于就業(yè)，而是成為各類企業(yè)爭(zhēng)搶的大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師。
● 課程升級(jí)主流大數(shù)據(jù)技術(shù)棧，全新Hadoop3.3，Spark3.4，阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算Flink技術(shù)剖析和新特性使用，推出黑馬甄選業(yè)務(wù)的全套解決方案課程，不僅可以學(xué)習(xí)到企業(yè)真實(shí)完整的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，將六大技術(shù)解決方案應(yīng)用到黑馬甄選泛電商業(yè)務(wù)中，能勝任企業(yè)級(jí)離線數(shù)倉(cāng)、實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)、用戶畫像、推薦系統(tǒng)、數(shù)據(jù)治理等核心大數(shù)據(jù)開發(fā)工作。
● 項(xiàng)目課程實(shí)施“講A練B”與"看圖說(shuō)話"新模式, 以思路分析為導(dǎo)向提高學(xué)員獨(dú)立開發(fā)能力,并推動(dòng)學(xué)員在邏輯思維與語(yǔ)言表達(dá)能力方向的持續(xù)提升,為學(xué)員在面試中以及在企業(yè)獨(dú)立開發(fā)中打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)
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新增數(shù)據(jù)治理解決方案，結(jié)合包括元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、指標(biāo)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)建模等在內(nèi)的數(shù)據(jù)治理能力，聚焦企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，深挖數(shù)據(jù)價(jià)值，提升企業(yè)數(shù)據(jù)生產(chǎn)力。滿足就業(yè)市場(chǎng)中中高級(jí)數(shù)據(jù)工程師需求，提升學(xué)生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。
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新增通過(guò)AIGC助力編程效率提升，完成數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)分析任務(wù)。
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新增Paimon、StarRocks新技術(shù)，將技術(shù)應(yīng)用到實(shí)時(shí)項(xiàng)目中，更加全面提升通過(guò)技術(shù)解決業(yè)務(wù)問(wèn)題能力。
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新增新版面試加強(qiáng)課，內(nèi)容集成了大廠架構(gòu)解析、SQL專項(xiàng)面試寶典，以及不斷滾動(dòng)更新的全網(wǎng)大數(shù)據(jù)崗位面試題講解，助力學(xué)員高起點(diǎn)就業(yè)。
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更新由Apache Flink1.17課程升級(jí)為阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算Flink版，通過(guò)阿里云全套大數(shù)據(jù)組件學(xué)習(xí)，貼近中小型企業(yè)大數(shù)據(jù)開發(fā)真實(shí)環(huán)境，提升學(xué)生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。
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新增黑馬甄選實(shí)時(shí)計(jì)算項(xiàng)目由阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算Flink全棧開發(fā)，從FlinkCDC數(shù)據(jù)采集，Kafka實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)分層，Paimon數(shù)據(jù)湖構(gòu)建湖倉(cāng)一體架構(gòu)，將數(shù)據(jù)接入Starrocks進(jìn)行OLAP分析和查詢，最后通過(guò)DataV完成企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)大屏展示。
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新增大數(shù)據(jù)BI報(bào)表開發(fā)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)階段，通過(guò)Python+SQL+FineReport完成電商業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)分析和大屏展示。
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課程名稱
Python+大數(shù)據(jù)開發(fā)課程
課程推出時(shí)間
2023.01.01
課程版本號(hào)
3.2
主要使用開發(fā)工具
PyCharm，IDEA，DataGrip，F(xiàn)inalShell
課程介紹
● 優(yōu)勢(shì)1：課程升級(jí)深度調(diào)研市場(chǎng)需求，針對(duì)行業(yè)解決方案：離線數(shù)倉(cāng)解決方案、用戶畫像解決方案、湖倉(cāng)一體解決方案，打造多行業(yè)多場(chǎng)景大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師。
● 優(yōu)勢(shì)2：6項(xiàng)目制，2大項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，新增PB級(jí)內(nèi)存計(jì)算項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，應(yīng)對(duì)企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師需求。
● 優(yōu)勢(shì)3：研究院精心研發(fā)基于實(shí)時(shí)技術(shù)棧全新架構(gòu)的出行行業(yè)和電商行業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，讓學(xué)生具備更強(qiáng)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)要求。
● 優(yōu)勢(shì)4：最短路徑教會(huì)企業(yè)最實(shí)用的技術(shù)，案例練習(xí)促進(jìn)吸收；每日作業(yè)夯實(shí)學(xué)習(xí)成果；階段項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，學(xué)以致用。
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新增基于Flink的悠游出行大數(shù)據(jù)平臺(tái)
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新增基于Flink的優(yōu)購(gòu)電商優(yōu)選項(xiàng)目
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新增用戶畫像解決方案項(xiàng)目，包含了新零售、電商、金融保險(xiǎn)等多行業(yè)畫像解決方案
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升級(jí)Spark內(nèi)存計(jì)算階段項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
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新增大數(shù)據(jù)Java語(yǔ)言基礎(chǔ)，為Flink技術(shù)棧提供語(yǔ)言支持
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新增SQL大廠面試題，貫穿課堂每日一練，提升SQL技術(shù)能力
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新增Hudi數(shù)據(jù)湖，Hudi on Hive構(gòu)建湖倉(cāng)一體架構(gòu)
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新增Python版NoSQL課程，達(dá)到企業(yè)級(jí)萬(wàn)億級(jí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)目標(biāo)
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新增Doris、ClickHouse多維數(shù)據(jù)分析
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優(yōu)化億品新零售項(xiàng)目中數(shù)倉(cāng)建模理論基礎(chǔ)，強(qiáng)化數(shù)倉(cāng)建模工具使用
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優(yōu)化車聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目全新架構(gòu)升級(jí)
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優(yōu)化Flink技術(shù)課程版本更新至1.16，豐富實(shí)時(shí)計(jì)算新特性
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優(yōu)化Spark技術(shù)課程版本更新至3.3.0，增加Spark新特性講解
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優(yōu)化優(yōu)化Hadoop模塊，增強(qiáng)Hive模塊
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優(yōu)化優(yōu)化Python編程內(nèi)容，為Spark提供語(yǔ)言支持
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優(yōu)化ETL項(xiàng)目增加從HDFS到Hive的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載方式
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優(yōu)化ETL項(xiàng)目增加DataX數(shù)據(jù)采集
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優(yōu)化ETL項(xiàng)目增加Apache DolphinScheduler調(diào)度全流程數(shù)據(jù)處理過(guò)程
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優(yōu)化Flink技術(shù)棧突出以FlinkSQL為主核心技術(shù)
課程名稱
Python+大數(shù)據(jù)開發(fā)課程
課程推出時(shí)間
2022.06.01
課程版本號(hào)
3.0
主要針對(duì)
技術(shù)課程：ETL開發(fā)、NoSQL中間件課程、新版Flink課程
主要使用開發(fā)工具
PyCharm、DataGrip、FinalShell
課程介紹
● Python大數(shù)據(jù)V3.0課程全新升級(jí)，緊貼各類企業(yè)招聘需求，采用六項(xiàng)目制驅(qū)動(dòng)技術(shù)學(xué)習(xí)，助力國(guó)家數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)數(shù)字人才的大量需求
● 多位Apache社區(qū)貢獻(xiàn)者聯(lián)袂授課，從原理、實(shí)戰(zhàn)到源碼，帶你邁入高級(jí)開發(fā)工程師行列
● 課程覆蓋企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)四大主流解決方案，包括離線數(shù)倉(cāng)解決方案、用戶畫像解決方案、流批一體解決方案和湖倉(cāng)一體解決方案，再現(xiàn)公司中真實(shí)的開發(fā)場(chǎng)景，目標(biāo)不止于就業(yè)，而是成為各類企業(yè)爭(zhēng)搶的大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師。
● 課程升級(jí)主流大數(shù)據(jù)技術(shù)棧，全新Hadoop3.2，Spark3.2，F(xiàn)link1.15技術(shù)剖析和新特性使用，推出Python全棧ETL開發(fā)課程，不僅可以學(xué)習(xí)到完整的基礎(chǔ)ETL流程、工具，更能勝任千億級(jí)、亞秒級(jí)等復(fù)雜數(shù)據(jù)源情況下的工作。
● 新增基于Python和SQL的Flink課程，滿足就業(yè)市場(chǎng)中，大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位更多的依賴SQL、Python的需求變化。
● 新增 基于Python的Kafka、Elasticsearch等全新課程，夯實(shí)實(shí)時(shí)計(jì)算開發(fā)基礎(chǔ)能力，幫助學(xué)員掌握數(shù)據(jù)開發(fā)工程師重要技能。
● 新增 新版面試加強(qiáng)課，內(nèi)容集成了大廠架構(gòu)解析、SQL專項(xiàng)面試寶典，以及不斷滾動(dòng)更新的全網(wǎng)大數(shù)據(jù)崗位面試題講解，助力學(xué)員高起點(diǎn)就業(yè)。
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新增基于Python的全棧ETL開發(fā)課程，助力學(xué)員勝任ETL中高級(jí)開發(fā)崗位
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新增全網(wǎng)基于PySpark技術(shù)棧的用戶畫像項(xiàng)目，替換原有舊項(xiàng)目，提升簡(jiǎn)歷含金量
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新增知行教育項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，學(xué)習(xí)完整企業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)流程，讓學(xué)生真正掌握大數(shù)據(jù)開發(fā)精髓
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升級(jí)Spark技術(shù)課程為20223.2版本、Flink技術(shù)課程為20221.15版本，全網(wǎng)率先加入Pandas on Spark數(shù)據(jù)開發(fā)內(nèi)容
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新增FlinkSQL湖倉(cāng)一體項(xiàng)目、FlinkSQL流批一體課程，進(jìn)階Flink高階工程師，助力突破年薪50W
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新增SparkSQL底層執(zhí)行原理，StructuredStreaming結(jié)構(gòu)化流內(nèi)容
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升級(jí)Spark3.2整合Hive3.1.2版本兼容問(wèn)題
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新增Pandas_udf函數(shù)，通過(guò)Apache Arrow框架優(yōu)化數(shù)據(jù)處理速度；Pandas技術(shù)棧，能夠處理中小型數(shù)據(jù)量
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新增Python版NoSQL課程，達(dá)到企業(yè)級(jí)萬(wàn)億級(jí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)目標(biāo)
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新增Kafka-Python完成企業(yè)級(jí)消息隊(duì)列流量削峰， 異步通信等任務(wù)
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新增ElasticSearch技術(shù)棧，達(dá)到企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)搜索工程師目標(biāo)
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升級(jí)PySpark的DataFrame操作、Flink任務(wù)調(diào)度機(jī)制以及Flink內(nèi)存模型、Flink table&sql的整體概述
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新增FlinkSQL的原理和調(diào)優(yōu)、Flink on Yarn的多種部署方式、Flink transformation的八大物理分區(qū)的原理和實(shí)現(xiàn)、Flink的window窗口操作，以及內(nèi)置水印函數(shù)的操作
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新增Hadoop3.x新特性、Hive3.x新特性，以及數(shù)據(jù)壓縮、存儲(chǔ)格式等內(nèi)容
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升級(jí)Python基礎(chǔ)，增加PyEcharts等BI內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)可視化大屏
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新增Presto對(duì)接多數(shù)據(jù)源實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)OLAP分析、Presto加速對(duì)Hive數(shù)倉(cāng)之上數(shù)據(jù)構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析引擎，實(shí)現(xiàn)多維指標(biāo)計(jì)算
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新增企業(yè)級(jí)BI工具FineBI，適用于多行業(yè)項(xiàng)目BI大屏展示，助力企業(yè)數(shù)字決策
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新增Flink table&sql概念和通用api介紹、sqlclient工具的使用、catalogs知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí)、流處理中的概念介紹
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新增FlinkSQL中的窗口使用、FlinkSQL函數(shù)操作、Flinksql連接到外部系統(tǒng)
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新增Flink源碼前置基礎(chǔ)、源碼的編譯和部署、Flink啟動(dòng)腳本的解讀、yarn-per-job模式解析
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升級(jí)車聯(lián)網(wǎng)Web展示部分、車聯(lián)網(wǎng)離線Hive數(shù)倉(cāng)構(gòu)建部分
課程名稱
Python+大數(shù)據(jù)開發(fā)課程
課程推出時(shí)間
2021.06.01
課程版本號(hào)
2.0
主要針對(duì)
新零售數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目、云上服務(wù)器集群
主要使用開發(fā)工具
新零售數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目、云上服務(wù)器集群
課程介紹
● 經(jīng)過(guò)不斷的版本迭代，正式推出新零售數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目課程，替換原有的舊項(xiàng)目，打造過(guò)硬的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)
● 新增價(jià)值百萬(wàn)的UCcloud云上集群生產(chǎn)環(huán)境用于學(xué)習(xí)，完全云服務(wù)開發(fā)環(huán)境體驗(yàn)
● 新增項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)環(huán)節(jié)，再現(xiàn)企業(yè)中真實(shí)工作場(chǎng)景，夯實(shí)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)能力
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升級(jí)PySpark執(zhí)行流程
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新增Spark3.x新特性以及性能調(diào)優(yōu)九項(xiàng)原則
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升級(jí)Hive版本為新的3.x版本
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新增自動(dòng)導(dǎo)入oracle數(shù)據(jù)，自動(dòng)創(chuàng)建hive表，自動(dòng)創(chuàng)建hive分區(qū)，自動(dòng)關(guān)聯(lián)hdfs數(shù)據(jù)，自動(dòng)創(chuàng)建文件目錄，并記錄自動(dòng)化過(guò)程日志
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升級(jí)Flink版本為新版
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新增FlinkSQL&Table理論部分比重，使用新版API，使用新增FlinkSQL整合Kafka案例
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新增美團(tuán)、平安、小米大數(shù)據(jù)架構(gòu)，以及百度廣告業(yè)務(wù)場(chǎng)景大數(shù)據(jù)架構(gòu)解決方案
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新增flink的global window的操作、內(nèi)置水印函數(shù)的操作
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升級(jí) flink的window的ReduceFunction、AggregateFunction、ProcessWindowFunction、具有增量聚合的ProcessWindowFunction、在 ProcessWindowFunction 中使用每個(gè)窗口狀態(tài)
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新增flink的state的ttl機(jī)制、state的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的api升級(jí)、Queryable State知識(shí)點(diǎn)
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新增Flink異步io的vertx框架實(shí)現(xiàn)、flink的join操作（Tumbling Window Join、Sliding Window Join、Session Window Join）
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新增Streaming File Sink連接器的小文件操作
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新增數(shù)據(jù)類型及序列化的原理和實(shí)現(xiàn)案例
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新增Flink Action綜合練習(xí)：熱門銷售排行TopN的使用案例、布隆過(guò)濾器結(jié)合TTL的使用案例
課程名稱
Python+大數(shù)據(jù)開發(fā)課程
課程推出時(shí)間
2021.01.01
課程版本號(hào)
1.6
主要針對(duì)
Spark3.x
主要使用開發(fā)工具
Pycharm、Idea、Datagrip、FinalShell
課程介紹
● 針對(duì)Spark3.x版本的重大更新，應(yīng)對(duì)就業(yè)崗位需求的快速變化，大數(shù)據(jù)課程推出基于Python的Spark課程
● 新增大數(shù)據(jù)工程師必備的SQL面試進(jìn)階強(qiáng)化內(nèi)容，提升大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師核心SQL能力
● 新增大廠數(shù)倉(cāng)架構(gòu)專題內(nèi)容，提升數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)能力
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升級(jí)Hadoop為3.3.0版本、Hive版本為3.1.2版本、HIve3.x架構(gòu)
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新增使用Python實(shí)現(xiàn)MR原理機(jī)制、OLAP、OLTP區(qū)別
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新增MapReduce計(jì)算PI原理、MapReduce Python接口調(diào)用、Hadoop Streaming提交程序、ETL、ELT區(qū)別
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新增HIve3新特性、Hive3數(shù)據(jù)壓縮，存儲(chǔ)格式、Hive CTE表達(dá)式
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升級(jí)union聯(lián)合查詢、Hive知識(shí)點(diǎn)案例 同步為Hive3版本、Linux課程、Mysql RPM安裝方式以支持hive3
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升級(jí)Spark語(yǔ)言為官方推薦使用的Python語(yǔ)言、版本更新為Spark3.1.2發(fā)行版、adoop3.3.0、Hive3.1.2版本
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新增PySpark的安裝、任務(wù)提交方式、多種模式spark-submit、實(shí)現(xiàn)wordcount案例實(shí)戰(zhàn)
1
新增Python實(shí)現(xiàn)RDD操作、DataFrame操作、實(shí)現(xiàn)Sougou分詞案例、IP熱度分析案例、PV-UV-TOPK案例
1
新增PySparkSQL實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)操作、底層Dataframe轉(zhuǎn)化RDD原理操作、實(shí)現(xiàn)電影評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)集分析、離線教育案例、新零售分析案例
1
新增PySparkSQL的優(yōu)化方式、分布式引擎實(shí)現(xiàn)、與HIve整合
課程名稱
Python+大數(shù)據(jù)開發(fā)課程
課程推出時(shí)間
2020.06.01
課程版本號(hào)
1.0
主要針對(duì)
大數(shù)據(jù)引入Python語(yǔ)言、Pandas數(shù)據(jù)分析
主要使用開發(fā)工具
Pycharm、Idea、Datagrip
課程介紹
● 8.1版本以前的數(shù)據(jù)開發(fā)課程，需要一定Java基礎(chǔ)和工作經(jīng)驗(yàn)，為了幫助進(jìn)入數(shù)據(jù)開發(fā)行業(yè)的零基礎(chǔ)學(xué)員找到適宜的入門途徑，大數(shù)據(jù)引入Python語(yǔ)言，全新升級(jí)為Python+大數(shù)據(jù)開發(fā)1.0版本。
● 學(xué)習(xí)Python大數(shù)據(jù)開發(fā)，以Python技術(shù)棧處理中小型數(shù)據(jù)集，以大數(shù)據(jù)技術(shù)棧處理海量大規(guī)模數(shù)據(jù)，成為全能企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)開發(fā)人才。
● 其特點(diǎn)適合零基礎(chǔ)學(xué)員，從完全沒(méi)有編程經(jīng)驗(yàn)開始；課程內(nèi)容寬并且深，技術(shù)大牛親自授課；面向市場(chǎng)，學(xué)即可用，能讓學(xué)員高薪就業(yè)。
1
新增Python基礎(chǔ)語(yǔ)言課程
1
新增Python高級(jí)語(yǔ)言進(jìn)階課程
1
新增Python爬蟲課程
1
新增Pandas數(shù)據(jù)分析課程
1
新增多場(chǎng)景案例分析，應(yīng)對(duì)中小型數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析
課程名稱
云計(jì)算大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)班
課程推出時(shí)間
2020.01.01
課程版本號(hào)
8.0
主要針對(duì)系統(tǒng)
Windows、Linux、MacOS
主要使用開發(fā)工具
DataGrip、IDEA
課程介紹
● 根據(jù)大量的行業(yè)調(diào)研分析，本次課程更新以大數(shù)據(jù)開發(fā)為主線，在7.0基礎(chǔ)上再次縮減Java課程占比，弱化各類組件安裝。
● 針對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)深度和廣度進(jìn)行升級(jí)，例如新增Spark內(nèi)存管理、Flink性能優(yōu)化及反壓、背壓原理等同時(shí)為提高學(xué)員的就業(yè)薪資，推出多行業(yè)項(xiàng)目解決方案，例如證券、物流等。
● 以周為單位進(jìn)行課程更新升級(jí)，新增Elastic Stack、 出行、電商、視頻、社交等領(lǐng)域大數(shù)據(jù)解決方案、 一線大廠技術(shù)架構(gòu)、 新零售大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，離線實(shí)時(shí)全覆蓋。
1
新增數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、ETL、BI開發(fā)
1
新增Oracle及PLSQL編程、數(shù)據(jù)微服務(wù)開發(fā)
1
新增Spark的內(nèi)存管理、avro序列化數(shù)據(jù)源
1
新增continuous processing、偏移量管理機(jī)制
1
新增KafkaStreams編程、exactly-once、Kafka事務(wù)、metrics監(jiān)控
1
新增Hbase的協(xié)處理器和phoneix的二級(jí)索引實(shí)現(xiàn)、布隆過(guò)濾器、LSM樹、StoreFiles結(jié)構(gòu)剖析
1
新增FLink性能優(yōu)化及反壓、背壓指標(biāo)計(jì)算原理、FlinkSQL On Hive、Flink HistoryServer、Flink的UDF、UDAF、UDTF的實(shí)現(xiàn)
1
新增在線教育行業(yè)、物流行業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、證券行業(yè)項(xiàng)目
1
升級(jí)分布式緩存系統(tǒng)， 萬(wàn)億級(jí)NoSQL海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)， 分布式流處理平臺(tái)、電商行業(yè)項(xiàng)目
1
刪除刪減 JavaWeb
課程名稱
云計(jì)算大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)班
課程推出時(shí)間
2019.07.22
課程版本號(hào)
7.0
主要針對(duì)版本
CDH5.14、Spark2.2.0、Flink1.8、Kafka0.11.0.2、ELK6.0
主要使用開發(fā)工具
IntelliJ IDEAA
課程介紹
● 大數(shù)據(jù)技術(shù)目前在企業(yè)里面使用的越來(lái)越廣泛，對(duì)大數(shù)據(jù)人才的需求越來(lái)越多，大數(shù)據(jù)的整個(gè)課程體系是由來(lái)自大型互聯(lián)網(wǎng)、外企等具有5年以上的一線大數(shù)據(jù)高級(jí)工程師、架構(gòu)師和高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師設(shè)計(jì)出來(lái)的，內(nèi)容含金量非常高。
● 課程體系涉及的技術(shù)以企業(yè)需求為導(dǎo)向，課程涉及的項(xiàng)目也是企業(yè)里面真實(shí)的項(xiàng)目，通過(guò)理論、實(shí)踐和真實(shí)的項(xiàng)目相結(jié)合，讓學(xué)員能夠快速、深刻的掌握大數(shù)據(jù)常用的核心技術(shù)和開發(fā)應(yīng)用，同時(shí)可以滿足企業(yè)對(duì)中、高端大數(shù)據(jù)人才的需求。
● 大數(shù)據(jù)課程體系除了包含常用的Hadoop、Hive、Hbase、ELK、Sqoop、Flume、Kafka、Spark等技術(shù)和項(xiàng)目，還新增了目前互聯(lián)網(wǎng)比較流行的Flink、Druid、Kylin等技術(shù)和項(xiàng)目，同時(shí)引入了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)Spark Mllib和Tensorflow等技術(shù)和項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。
1
新增Impala即席查詢組件、Kudu列存儲(chǔ)服務(wù)、Structured Streaming結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)流處理
1
新增spark MLlib數(shù)據(jù)挖掘、spark graphX圖計(jì)算
1
升級(jí)Flink的基礎(chǔ)課程和案例實(shí)戰(zhàn)
1
新增Flink高級(jí)特性CEP、Kylin數(shù)據(jù)OLAP分析、Druid時(shí)序數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、Kettle數(shù)據(jù)ETL工具
1
新增深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow
1
新增用戶畫像、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)大型企業(yè)實(shí)戰(zhàn)型項(xiàng)目
課程名稱
云計(jì)算大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)班
課程推出時(shí)間
2018.09.10
課程版本號(hào)
6.0
主要針對(duì)版本
JDK1.8\CDH2.7.4\Storm1.1.1\Spark 2.1
主要使用開發(fā)工具
IntelliJ IDEA
課程介紹
● 本課程是基于V5.0的一次重大更新，匯總并收集了大數(shù)據(jù)學(xué)科一年以來(lái)15個(gè)零基礎(chǔ)班級(jí)的授課信息、學(xué)習(xí)信息、就業(yè)信息。
● 重新調(diào)整了課程的分布情況，新增了大數(shù)據(jù)綜合項(xiàng)目，新增了第四代大數(shù)據(jù)處理框架FLink，新增了數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化，新增了JVM基礎(chǔ)及原理，新增了Spark性能調(diào)優(yōu)等內(nèi)容。
● 課程升級(jí)方面，主要對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)課程進(jìn)行了升級(jí)，推薦系統(tǒng)項(xiàng)目后置變成7天的豐富課程，提升學(xué)員進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)的競(jìng)爭(zhēng)力，從而更好的從事人工智能領(lǐng)域相關(guān)的工作。
● 整體而言，課程在培養(yǎng)中高級(jí)大數(shù)據(jù)工程師的方向上又前進(jìn)了一大步。
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新增Hadoop 2.7.2\Storm1.1.1\Spark 2.1
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新增Java virtual machine原理分析、Java高并發(fā)核心知識(shí)
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新增數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化及調(diào)優(yōu)、第四代大數(shù)據(jù)處理框架Apache Flink、Spark原理深入剖析及生產(chǎn)調(diào)優(yōu)
1
新增互聯(lián)網(wǎng)反欺詐項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、廣告系統(tǒng)業(yè)務(wù)模型及CTR預(yù)估
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新增用戶畫像、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)大型企業(yè)實(shí)戰(zhàn)型項(xiàng)目
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升級(jí)用戶畫像概述/數(shù)據(jù)/建模/算法實(shí)戰(zhàn)、推薦系統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法實(shí)戰(zhàn)、基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)
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升級(jí)混合推薦與CTR點(diǎn)擊預(yù)估
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升級(jí)Hadoop版本為CDH
課程名稱
云計(jì)算大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)班
課程推出時(shí)間
2017.07.01
課程版本號(hào)
5.0
主要針對(duì)版本
JDK1.8\Hadoop 2.7.2\Storm1.1.1\Spark 2.1
主要使用開發(fā)工具
Eclipse、IDEA
課程介紹
● Java基礎(chǔ)、JavaWeb核心編程、JavaWeb三大框架、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、分布式電商網(wǎng)站開發(fā)等課程模塊。培養(yǎng)學(xué)生編程能力，讓零基礎(chǔ)學(xué)員能夠更好的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。
● 大數(shù)據(jù)方面方面，新增點(diǎn)擊流日志收集系統(tǒng)、用戶日志分析報(bào)表系統(tǒng)、用戶畫像系統(tǒng)等案例。讓學(xué)員不僅僅學(xué)習(xí)到大數(shù)據(jù)技術(shù)點(diǎn)，能夠使用大數(shù)據(jù)解決實(shí)際問(wèn)題。
● 擴(kuò)充機(jī)器學(xué)習(xí)課程為10天。該課程歷時(shí)一年研發(fā)，深入淺出，能夠讓學(xué)員更好的入門機(jī)器學(xué)習(xí)，成為人工智能開發(fā)的初級(jí)工程師。
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升級(jí)Hadoop 2.7.2\Storm1.1.1\Spark 2.1
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新增網(wǎng)絡(luò)爬蟲開發(fā)
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新增三大框架開發(fā)
1
新增JavaWeb核心
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新增Java語(yǔ)言基礎(chǔ)
課程名稱
云計(jì)算大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)班
課程推出時(shí)間
2016.03.01
課程版本號(hào)
4.0
主要針對(duì)版本
JDK7.x
主要使用開發(fā)工具
Eclipse、IDEA
課程介紹
● 對(duì)比原有課程，本次課程做了重大更新，將大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)hadoop及其生態(tài)圈技術(shù)完美的融入到了課程中。
● 課程分階段的進(jìn)行案例實(shí)戰(zhàn)和項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，在大數(shù)據(jù)方面知識(shí)體系更加完整，課程更加深度有深度，更加貼近實(shí)戰(zhàn)。
● 分階段的進(jìn)行大數(shù)據(jù)生態(tài)圈的學(xué)習(xí)，將生態(tài)圈分為離線處理，實(shí)時(shí)流計(jì)算和實(shí)現(xiàn)火熱的spark內(nèi)存計(jì)算，完美的將生態(tài)圈進(jìn)行了抽離和歸類，讓學(xué)習(xí)變得更便捷。
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升級(jí)Spark1.6版本
1
新增Linux操作系統(tǒng)和shell腳本學(xué)習(xí)
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新增JVM內(nèi)存模型分析、NIO、Netty、自定義RPC框架
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新增電商點(diǎn)擊流日志分析、電商實(shí)時(shí)日志告警平臺(tái)、交易風(fēng)控風(fēng)控平臺(tái)、流量日志分析分析
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新增Spark游戲日志分析項(xiàng)目
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刪除KVM虛擬化技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)和OpenvSwitch技術(shù)、Ceph存儲(chǔ)技術(shù)
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刪除CloudStack云管理平臺(tái)、混合云管理平臺(tái)項(xiàng)目
課程名稱
云計(jì)算大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)班
課程推出時(shí)間
2015.05.15
課程版本號(hào)
3.0
主要針對(duì)版本
JDK7.x
主要使用開發(fā)工具
Eclipse、IDEA
課程介紹
● 本次更新將大數(shù)據(jù)和虛擬化這兩大熱門技術(shù)加入到課程體系中，在大數(shù)據(jù)方面知識(shí)體系更加完整，課程更加深度有深度，更加貼近實(shí)戰(zhàn)。
● 在虛擬化方面，選擇了在云計(jì)算領(lǐng)域常用的虛擬化、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等技術(shù)，并通過(guò)Apache CloudStack技術(shù)整合，在此基礎(chǔ)上開發(fā)混合云管理平臺(tái)。
1
升級(jí)Hadoop2.0版本、Hive優(yōu)化課程
1
新增電信流量運(yùn)營(yíng)分析項(xiàng)目、混合云管理平臺(tái)項(xiàng)目
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新增Scala函數(shù)式編程、Spark內(nèi)存計(jì)算、KVM虛擬化技術(shù)
1
新增網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)和OpenvSwitch技術(shù)
1
新增Ceph存儲(chǔ)技術(shù)、CloudStack云管理平臺(tái)
課程名稱
云計(jì)算大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)班
課程推出時(shí)間
2014.02.15
課程版本號(hào)
2.0
主要針對(duì)版本
JDK6.x
主要使用開發(fā)工具
Eclipse
課程介紹
● 隨著近年來(lái)云計(jì)算大數(shù)據(jù)的大力發(fā)展，市場(chǎng)對(duì)相關(guān)人才需求急增，所以本版課程在原有的云計(jì)算課程進(jìn)行了顛覆性的改革，把原來(lái)只有1天的課程擴(kuò)展為7天，加入了Hadoop生態(tài)圈的相關(guān)技術(shù)。
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升級(jí)云計(jì)算課程、Hadoop集群部署、優(yōu)化HDSF、MapReduce案例
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新增Hadoop生態(tài)圈相關(guān)技術(shù)：Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Flume
1
新增Storm實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù)和案例
1
新增黑馬論壇日志分析項(xiàng)目
課程名稱
云計(jì)算大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)班
課程推出時(shí)間
2012.02.15
課程版本號(hào)
1.0
主要針對(duì)版本
JDK6.0
主要使用開發(fā)工具
Eclipse
課程介紹
● 近期云計(jì)算概念火爆異常，傳智教育敏銳的嗅探到大數(shù)據(jù)技術(shù)的悄然興起，并預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)技術(shù)將會(huì)像雨后春筍一樣快速發(fā)展，所以傳智教育與時(shí)俱進(jìn)在課程中引入了1天的云計(jì)算課程，作為擁有大數(shù)據(jù)課程的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，傳智教育大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)班助力學(xué)員可以掌握新的技術(shù)，拓寬學(xué)員的就業(yè)方向，增強(qiáng)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。
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新增云計(jì)算課程：云計(jì)算和大數(shù)據(jù)相關(guān)概念
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新增Hadoop 1.0偽分布式環(huán)境部署
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新增HDFS、MapReduce應(yīng)用案例
教師錄取率<3%，從源頭把控師資，帶你過(guò)關(guān)斬將掌握每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)
用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)教學(xué)，貫通教/學(xué)/練/測(cè)/評(píng)，為每一位學(xué)員私人定制學(xué)習(xí)計(jì)劃和就業(yè)服務(wù)
學(xué)前入學(xué)多維測(cè)評(píng)
學(xué)前目標(biāo)導(dǎo)向式學(xué)習(xí)
學(xué)中隨堂診斷糾錯(cuò)
學(xué)中階段效果測(cè)評(píng)
學(xué)后在線作業(yè)試題庫(kù)
學(xué)后問(wèn)答社區(qū)查漏補(bǔ)缺
保障BI報(bào)表數(shù)據(jù)呈現(xiàn)
就業(yè)面試指導(dǎo)就業(yè)分析
就業(yè)流程
全信息化處理
學(xué)員能力
雷達(dá)圖分析
定制個(gè)性化
就業(yè)服務(wù)
技術(shù)面試題
講解
就業(yè)指導(dǎo)課
面試項(xiàng)目分析
HR面試攻略
模擬企業(yè)
真實(shí)面試
專業(yè)簡(jiǎn)歷指導(dǎo)
面試復(fù)盤輔導(dǎo)
風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警
企業(yè)黑名單提醒
老學(xué)員畢業(yè)后即可加入傳智匯精英社區(qū)，持續(xù)助力學(xué)員職場(chǎng)發(fā)展
傳智教育旗下IT互聯(lián)網(wǎng)精英社區(qū)，以匯聚互聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù)為核心，以傳遞、分享為己任，聯(lián)合經(jīng)緯創(chuàng)投、創(chuàng)新工場(chǎng)、京東人工智能、華為等眾多關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)的知名機(jī)構(gòu)及企業(yè)、行業(yè)大咖，共同研究中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)深度融合、跨界滲透、整合匯聚、相互促進(jìn)的信息化資源共享平臺(tái)。
行業(yè)沙龍
高端人脈
職場(chǎng)資源
技術(shù)研習(xí)
北京學(xué)長(zhǎng)17k/月文科生轉(zhuǎn)行學(xué)計(jì)算機(jī)，薪資爆炸式提升
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北京學(xué)長(zhǎng)15k/月30而已,怕啥!年薪22W學(xué)長(zhǎng)轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)面試經(jīng)!
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9970元/月平均薪資
15900元/月最高薪資
100%就業(yè)率
58人月薪過(guò)萬(wàn)
*學(xué)員就業(yè)信息統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)庫(kù)中實(shí)時(shí)調(diào)取的真實(shí)相關(guān)數(shù)據(jù)，非廣告宣傳
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