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大数据培训_大数据认证培训_大数据科学家_CDA数据分析师

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学习目标

1、9周学会大数据分析技术
2、计算机、统计、数学等专业学习效果更佳
3、成为大数据稀缺人才,高薪就业
4、CDA大数据就业帮,助你前程似锦
5、大数据未来以来,只等你改变自己

学习对象和学习基础

1、各行业数据分析、数据挖掘从业者
2、数学、计算机、统计等专业人员
3、经济、医学、生物研究等科研人员
4、数据分析、数据挖掘兴趣爱好者及转行人士

大数据培训为什么选择我们?

1纳米级知识体系,构建完备技能图谱

22个月强化集训 > 2年自主碎片化学习

2个月快速入门,从零进阶,业界名师高效传授实用技能,
学完课程后相当于掌握了大数据经典书本精华知识,让你毕业即有3年行业项目经验,拓展人脉圈子

3三大实战级应用,覆盖90%的大数据业务应用场景

4课程贯穿常用大数据平台技术应用及实践,通过业务、功能、
技术三方架构串联,形成完整的大数据链路体系。

  • 大数据课程大纲
    精准营销系统功能架构图
    精准营销系统技术架构图
  • 大数据课程大纲
    标签/画像系统功能架构图
    标签/画像系统技术架构图
  • 大数据课程大纲
    BI/报表系统功能架构图
    BI/报表系统技术架构图

5业界一线实战讲师,企业级前沿项目案例

课程大纲

  • 基础内容 课时:12天

    主要内容

    1、考察Linux基本知识掌握情况;2、考察Java基本知识掌握;3、考察SQL基本知识掌握

    可掌握的核心竞争力

    【Linux基础】

    1.计算机基础知识讲解、Linux的安装与设置
    2.常用生产工具介绍(xshell、ftp工具)
    3.常用系统命令介绍(文件操作命令、系统管理命令、网络管理命令、权限管理命令)
    4.shell编程、awk、sed的使用
    5.Linux系统软件管理命令、任务管理crontab

    【Java编程基础】

    1.Java基本介绍、常用语法规范、开发环境部署、常量与变量、数据类型与运算符、流程控制语句、方法、数组
    2.面向对象编程思想、类与对象概念及定义、常见类及其用法
    3.数据结构、List、Set、Map数据类型介绍、反射机制、JDBC、Maven

    【SQL编程基础】

    1.列出数据、筛选数据、计算新变量、汇总数据
    2.多表横向合并、多表纵向合并
    3.子查询

  • 基础内容

    主要内容

    1、考察Linux基本知识掌握情况 2、考察Java基本知识掌握 3、考察SQL基本知识掌握

    可掌握的核心竞争力

    1、Linux 考试

    2、Java 考试

    3、SQL考试

  • 基础内容

    主要内容

    1、商业智能应用2、MySQL深度性能优化3、商业智能数据架构及平台搭建 4、商业智能可视化

    可掌握的核心竞争力

    【商业智能应用】

    商业智能、报表的商业价值
    商业智能、报表应用场景与现状
    MySQL电商数据分析案例

    【MySQL深度性能优化】

    MySQL数据库框架
    数据库服务器性能
    数据类型优化
    索引优化
    查询性能优化
    MySQL高级特性
    优化服务器设置
    可扩展的MySQL
    高可用性
    应用层优化

    【商业智能数据架构及平台搭建】

    商业智能系统技术架构解讲解
    Hadoop、Hive、Sqoop原理讲解
    商业智能系统数据平台搭建
    高速公路收费数据案例讲解

  • 基础内容

    主要内容

    1、标签开发一2、hive性能优化3、标签开发二 4、标签开发三5、标签数据的存储和查询

    可掌握的核心竞争力

    【标签开发一】

    数据应用体系层级划分
    大数据精准营销架构
    标签体系整体框架
    基础标签
    统计标签、规则类标签及Hive实践

    【hive性能优化】

    1、妙用Hive视图功能
    2、Hive索引的使用
    3、使用EXPLAIN优化查询代码
    4、limit限制调整优化
    5、join优化
    6、调整mapper与reducer个数

    【标签开发二】

    scala基础(1day):
    1、scala开发环境配置
    2、值与变量
    3、常用数据类型
    4、方法定义
    5、条件表达式与循环
    6、Lazy value的应用
    7、数组、元组与Map
    8、类、抽象类、特质
    9、模式匹配、样例类
    10、文件访问

    文本标签(1day):
    1、Spark简介
    2、SparkML简介
    3、SparkML Piplines
    4、SparkML特征(文本)提取、转换、加载
    5、文本提取案例:用户评论情感标签提取

    【标签开发三】

    算法标签
    机器学习基础
    回归:线性回归与SparkML特征处理
    分类:逻辑回归及Spark实现
    聚类:Kmeans及Spark实现
    复杂网络:图计算
    算法实战:营销预测案例

    【标签数据的存储和查询】

    标签数据的应用场景及存储需求分析
    Hive、Hbase、Elasticsearch等在标签数据存储中的应用

  • 基础内容

    主要内容

    1、流式计算开发2、实时计算系统3、实时精准营销行业案例分析 4、推荐系统5、数据中台的大数据架构

    可掌握的核心竞争力

    【流式计算开发】

    流式计算概述
    Spark Streaming的架构原理
    Dstream操作(转换、输出)
    Spark Streaming外部数据源介绍
    Structured Streaming原理及编程模型
    Kafka原理及应用讲解

    【实时计算系统】

    flink部署与使用
    flink运行架构分析
    DataStream与DataSet
    TableAPI&SQL
    flink状态机制

    【实时精准营销行业案例分析】

    决策树
    集成算法(随机森林)
    机器学习算法与flink的连接
    实时精准营销案例及代码实践

    【推荐系统】

    推荐系统概述
    冷启动与EE问题
    精细化运营与推荐系统
    推荐算法-协同过滤

    【数据中台的大数据架构】

    大数据架构
    数据中台

  • 基础内容

    主要内容

    1、docker技术架构原理及相关命令2、docker容器数据卷及应用部署 3、docker私有仓库相关技术docker实操

    可掌握的核心竞争力

    【docker技术架构原理及相关命令】

    一、Docker核心命令
    1、Docker简介、什么是Docker、Docker应用场景
    2、Docker架构
    3、Docker引擎、仓库、镜像、容器等概念
    4、Docker安装、卸载
    5、Docker配置镜像加速器
    6、Docker镜像管理
    7、Docker容器管理
    8、Docker复制
    9、Docker查看日志命令
    10、Docker数据卷

    二、常用软件安装
    1、Docker安装Nginx
    2、Docker安装MySQL
    3、Docker安装Redis
    4、Docker安装RabbitMQ

    【docker容器数据卷及应用部署】

    三、镜像制作Dockerfile
    1、Dockerfile常用命令
    2、Dockerfile实战案例(4个案例)掌握全方面Dockerfile编写
    3、官方镜像Tomcat源码解析(Dockerfile)
    4、Docker部署SpringBoot微服务项目,微服务镜像制作

    四、Docker-compose简介与安装
    1、快速部署分布式应用(实现动态扩容、资源高效利用)
    2、Docker-compose之Tomcat集群搭建
    3、Docker-compose之Redis集群搭建

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1阶段作业、定期串讲

增加作业练习与测试,保障学习效果
定期进行直播串讲,攻克重难点知识

21v1督学辅导、全程跟班答疑

朝九晚九跟班答疑、 5分钟有问必答、定期学习困难问诊,用心关怀每位学员学习状态

3高质量学习社群

与优秀的人同行,走进数据人的职场圈子

4专业化求职服务流程

根据你的发展意愿与竞争力,为你规划职业方向、确定求职目标

51v1简历、面试辅导

就业老师全程定制化辅导,模拟1v1面试结果进行分析、总结

6老学员超值私密经验分享

听取前辈们的求职经验,深入了解行业与企业、摸清自身职业发展路径

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