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    python大數據課程優勢

    python培訓課程Python+大數據開發

    關于Python+大數據開發

    所有人都要學的萬能編程語言

    為什么學Python+大數據開發

    • 數字經濟引領全球經濟社會變革

    • 國家大數據戰略大數據人才緊缺

    • Python-數據領域重要語言

    • 數字經濟成為全球增長新動能,我國數字經濟規模世界第二;數字人才成為我國經濟全面數字化轉型的第一資源和核心驅動力。

      python大數據開發前景
    • 大數據已成為一種戰略資源,具有廣闊的應用前景;《新職業—大數據工程技術人員就業景氣現狀分析報告》報告顯示,2020年我國大數據領域人才缺口高達200萬,預計2021年大數據人才缺口達到250萬!

      大數據開發人才缺口分析
    • Python語言的TIOBE指數增長幾乎觸及Java,它們之間的差距僅僅只有0.57%;根據 Hacker News 招聘趨勢排名,越來越多的公司要求員工掌握 Python 技能。

      Python語言發展趨勢

    Python+大數據開發課程

    數據開發比例達95%,涵蓋數據開發所需工具及編程語言。語言層面包含SQL、Python、Java;
    數據開發涵蓋SQL、Pandas、Hadoop、Hive、Spark 、Flink 多個技術生態圈,學完即可在多行業多場景完成數據開發應用。
    大數據課程階段 Python大數據課程內容劃分

    Python+大數據開發課程大綱

    • 第一階段

    • 第二階段

    • 第三階段

    • 第四階段

    • 第五階段

    • 第六階段

    • 第七階段

    • 第八階段

    • 第九階段

    • 第十階段

    • 第十一階段

    • 第十二階段

    查看詳細課程大綱>Python基礎編程課時:8天

    主要內容

    Python基礎語法、Python數據處理、函數、文件讀寫、面向對象、異常處理、模塊和包。

    可解決的現實問題

    掌握Python基礎語法。

    可掌握的核心能力

    1.掌握Python開發環境基本配置;
    2.掌握運算符、表達式、流程控制語句、數組等的使用;
    3.掌握字符串的基本操作;
    4.初步建立面向對象的編程思維;
    5.熟悉異常捕獲的基本流程及使用方式。

    查看詳細課程大綱>Python編程進階課時:10天

    主要內容

    網絡編程、多任務編程、高級語法、Python編程綜合項目。

    可解決的現實問題

    熟練使用Python。

    可掌握的核心能力

    1.掌握類和對象的基本使用方式;
    2.掌握網絡編程技術,能夠實現網絡通訊;
    3.知道通訊協議原理;
    4.掌握開發中的多任務編程實現方式;
    5.知道多進程多線程的原理。

    查看詳細課程大綱>MySQL課時:5天

    主要內容

    MySQL與SQL、Kettle與BI工具、Pymysql。

    可解決的現實問題

    熟練掌握MySQL\SQL、Kettley以及BI工具使用。

    可掌握的核心能力

    1.掌握MySQL數據庫的使用;
    2.掌握SQL語法;
    3.掌握Kettle數據遷移工具的使用;
    4.熟練使用BI可視化工具;
    5.對數據開發有一定認知,掌握BI及ETL工程師所具備的基礎技能。

    查看詳細課程大綱>大數據Hadoop技術棧課時:11天

    主要內容

    Linux、大數據基礎和硬件介紹、Zookeeper、HDFS、MapReduce、YARN、Hive基礎、Hive高階。

    可解決的現實問題

    1.熟悉Linux操作系統,以及各種Linux命令,實現集群搭建準備;
    2.掌握大數據的核心框架Hadoop以及其生態體系,打下大數據學習的良好基礎;
    3.掌握數據倉庫理論,掌握Hive框架,為構建企業級數據倉庫奠定技術基礎。

    可掌握的核心能力

    1.掌握Linux常用命令,為數據開發后續學習打下的良好基礎
    2.掌握大數據的核心框架Hadoop以及其生態體系,完成HDFS、MapReduce及Yarn機制基本理解與使用;能夠搭建Hadoop高可用HA集群
    3.掌握Hive的使用和調優
    4.具備Hadoop開發能力、離線數據倉庫開發能力
    5.能夠構建企業級數倉

    查看詳細課程大綱>企業級離線數倉項目&數倉項目分組實訓課時:15天

    主要內容

    新零售離線數倉項目、在線教育數倉項目。

    可解決的現實問題

    掌握企業級常見數據倉庫搭建過程,完成大數據體系下的企業級數據倉庫構建。

    可掌握的核心能力

    1.掌握行業離線數倉的分層與建模,從需求、設計、研發、測試到落地上線的完整項目流程;
    2.真實業務邏輯,共涉及20多個主題,100多個指標,提升核心競爭力;
    3.包括海量數據場景下如何優化配置;
    4.拉鏈表的具體應用;
    5.新增數據和更新數據的抽取和分析;
    6.Hive函數的具體應用;
    7.ClouderaManager可視化、自動部署和配置、Git、CodeReview功能;
    8.使用Git對代碼進行管理;
    9提供供新零售大型商超集團的數據存儲分析以及服務監控方案。

    查看詳細課程大綱>Pandas & Spark技術棧課時:11天

    主要內容

    Pandas及可視化技術、Spark基礎、Spark Core、Spark SQL、Structured Streaming、Spark綜合案例。

    可解決的現實問題

    Pandas數據處理及可視化技術,掌握全球最熱門的Spark技術棧,完成高級大數據開發人才的躍進。

    可掌握的核心能力

    1.掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等設計思想;
    2.掌握SparkSQL結構化數據處理,Spark On Hive;
    3.掌握Pandas數據處理分析,以及Pandas on Spark;
    4.掌握Structured Streaming整合多數據源完成實時數據處理;
    5.具備Spark全棧開發能力,滿足大數據行業多場景統一技術棧的數據開發,提供就業核心競爭力。

    查看詳細課程大綱>Spark離線項目課時:9天

    主要內容

    保險行業大數據項目和客快物流離線項目二選一。

    可解決的現實問題

    掌握Spark項目架構及數據流向,完成企業級數倉搭建,實現企業數字化轉型;通過項目實戰,掌握使用Spark技術完成企業級數倉搭建以及各層指標計算。

    可掌握的核心能力

    1. 快速搭建保險行業大數據平臺;
    2. 基于Hive+Spark SQL搭建離線數據倉庫;
    3. 基于SparkSQL應對輕松應對復雜的迭代計算;
    4. 完成基于國內頭部保險公司大數據項目開發;
    5. 掌握基于Spark分析12億報單表和8千萬客戶等數據;
    6. 對保單匯總計算(業務發展類指標,成本費用類指標等),并向業務人員做數據展示;
    7. 掌握基于Elasticsearch標簽搜索;
    8.掌握Docker環境部署、管理操作;
    9.掌握基于Oracle + MySQL異構數據源數據處理技術;
    10.掌握基于Oracle Golden Gate以及Canal的實時采集技術;
    11.掌握Kudu + Spark的快速離線數據處理、分析技術;
    12.掌握Kudu + Impala即席數據分析技術;
    13.掌握Kudu、Spark的調優能力。

    查看詳細課程大綱>實時計算基礎課時:4天

    主要內容

    萬億級NoSQL海量數據存儲、Flume實時數據采集、分布式流處理平臺、NoSQL。

    可解決的現實問題

    掌握NoSQL與實時計算中組件,數據開發工程師重要技能。

    可掌握的核心能力

    1.掌握HBase原理及架構;
    2.掌握HBase命令操作、MapReduce編程;
    3.掌握Phoneix二級索引優化查詢;
    4.掌握Kafka原理及架構。

    查看詳細課程大綱>Spark實時項目課時:8天

    主要內容

    保險行業大數據項目和客快物流實時項目二選一。

    可解決的現實問題

    掌握Spark項目架構及數據流向,完成企業級畫像平臺搭建或實時平臺搭建,實現企業數字化轉型;通過項目實戰,掌握使用Spark技術完成企業級畫像平臺搭建或Spark實時技術使用。

    可掌握的核心能力

    1.用戶畫像架構設計;
    2.基于Hbase存儲業務數據庫數據;
    3.基于SparkSQL應對輕松應對標簽的計算;
    4.完成基于國內頭部保險公司大數據項目開發;
    5.掌握基于MySQL的五級標簽構建;
    6.對統計類標簽,規則類標簽進行代碼封裝;
    7.掌握基于Elasticsearch全文檢索技術;
    8.掌握Docker環境部署、管理操作;
    9.掌握基于Oracle + MySQL異構數據源數據處理技術;
    10.掌握基于Oracle Golden Gate以及Canal的實時采集技術;
    11.掌握基于ClickHouse高性能存儲、計算引擎技術;
    12.掌握基于Elasticsearch的全文檢索技術;
    13.掌握Kudu、Spark的調優能力;
    14.掌握基于Spring Cloud的數據微服務接口開發技術。

    查看詳細課程大綱>就業指導+就業加強課時:5天

    主要內容

    SQL實戰、Hive數據分析與面試題加強、Spark數據分析與面試題加強、NoSQL數據分析與面試題加強、大數據多行業架構剖析。

    可解決的現實問題

    對學習的內容進行整體回顧,并分析經典面試題,指導簡歷,面試和溝通技巧助力高薪offer。

    可掌握的核心能力

    1.強化面試就業核心面試題;
    2.梳理大數據架構及解決方案;
    3.剖析多行業大數據架構。

    查看詳細課程大綱>大數據實時技術棧&大數據實時計算項目課時:14天

    主要內容

    星途車聯網Flink實時項目、今日指數證券Flink實時項目和客快物流Flink實時項目三選一。

    可解決的現實問題

    掌握當下熱門的流批一體化分布式計算框架Flink及其生態,適應市場對Flink越發增長的需求;掌握基于Flink全棧進行快速OLAP分析,完成企業級實時項目構建。

    可掌握的核心能力

    1.掌握基于Flink進行實時和離線數據處理、分析;
    2.掌握基于Flink的多流并行處理技術;
    3.掌握千萬級高速實時采集技術;
    4.掌握基于Flink全棧進行快速OLAP分析;
    5.掌握實時高性能海量數據分析與存儲;
    6.掌握針對HBase調優實現HBase存儲調優;
    7.掌握數據報表分析;
    8.掌握業務數據實時大屏場景實現。

    查看詳細課程大綱>畢業后進階課程課時:240天

    主要內容

    Python數據分析、Python后端開發、Scala on Spark、Java on Flink、Flink實時計算高級進階。

    可解決的現實問題

    在工作后,贈送超240天的課程,進階課程持續更新、終身受益。

    可掌握的核心能力

    1.數據分析專項課,無論從事大數據開發、還是專門從事數據分析,升職挑戰高薪必備技能;
    2.如果你最終想成為融匯前后端運維測試的技術總監,那么請在工作之余學習Python后端開發這套課程;
    3.Scala雖然式微,但如果你即將加入的團隊還在使用Scala進行Spark開發,請快速學習;
    4.阿里為首的一線大廠已經開始采用Python on Flink的技術選型,但還是有部分團隊采用Java on Flink,如果需要請快速學習;
    5.價值超過萬元的Flink實時計算高級進階課程,助力在職的你持續挑戰高薪。

    Python+大數據開發適合人群

    • 0基礎轉行人員

      數據課程從Python入手,簡單高效入門,最適宜零基礎人員

    • 應屆大學畢業生

      缺乏工作經驗和技能,對未來沒有明確目標與規劃,期望通過學習數據課程進入IT行業的人員

    • 計劃轉行人員

      目前工作待遇不理想,市場上升空間有限或職業瓶頸期,各行業需要突破現狀實現轉行的人員

    • 有基礎尋求系統提升者

      具有一定的數據理論或基礎,需要掌握系統數據技術,在實際業務中如何應用的人員

    • 數據開發技術愛好者

      有較強邏輯思維能力,應對復雜業務場景處理,順應時代趨勢,對數據行業感興趣的人員

    Python+大數據開發職業發展路徑

    學習Python大數據有哪些就業方向?

    資深數據分析師
    (4~6年)

    資深數據工程師
    (4~6年)

    項目經理
    (4~6年)

    數據科學家
    (6~10年)

    數據架構師
    (6~10年)

    項目總監
    (6~10年)

    CDO(首席數據官)
    (10年以上)

    CTO
    (10年以上)

    CIO
    (10年以上)

    真項目

    企業真實數據源,與華為、百度等大廠深度合作,持續推出多行業、多領域、有深度的數據開發真項目課程,制定數據開發真項目標準
    1. 學IT,為什么要學項目課程?
    2. “真”項目課程,對找工作有哪些幫助?
    1. 全行業14大業務場景
      領跑行業覆蓋

    2. 高標準億元級研發投入
      大廠深度共建

    3. 真場景真實數據
      數據鏈路完整

    4. 深技術深度技術剖析
      貼合市場主流

    5. 快更新新技術新變化
      第一時間進入課程

    6. 嚴保障8項評審流程
      4項驗收標準

    • 大數據培訓項目行業覆蓋率
    • 檢驗項目含金量的4大標準

      業務標準業務場景全面
      產品需求及真實海量數據集

      技術標準技術方案主流
      企業應用匹配

      研發標準項目開發真實
      研發流程規范

      設計標準學習目標清晰
      邏輯設計合理

    • 分析商業模式今日指數-商業畫布

      重要伙伴KP
      (Key Partnerships)參與者:機構(監管、投資)/企業(基金公司、上市公司)/個人投資者
      使用對象:投資性企業/散戶投資者/監管機構
      應用服務:實時大屏、監控預警
      風險評級:高、中、低
      業務范圍:股票、指數、板塊
      指標分析:股指行情數據

      關鍵業務KA
      (Key Activeties)通過股市行情的實時數據采集,實時多維度分析,即席查詢
      構建實時大屏展示(股票、指數、板塊、K線行情)、監察預警平臺(實時、離線)等

      核心資源KR
      (Key Resource)金融行業每日業務交易,實現對證券市場的統計分析,實現良好監控和監管

      價值主張VP
      (Value Properties)構建實時數據分析系統和大數據預警平臺,幫助廣大投資者(私募、公募、個人、機構等)構建一個高效、穩定、健康的投資分析平臺

      客戶關系CR
      (Customer Relation Ship)上證、深證、萬德、交易系統

      渠道通路CH
      (Channels)做為實時監控平臺,通過監控證券市場每日業務交易數據,通過Flink技術棧實現預警體系搭建

      客戶細分SR
      (Customer Segments)券商、股民、基金公司、投資性機構、理財公司等

      成本結構C$(Cost Structure)· 服務器成本
      · 運營成本
      · 人員薪資等

      業務范圍$(Scope Business)· 提供爭取業務數據
      · 個股、指數、板塊
      · 監控預警

      Python培訓項目|業務模型
    • VS其他機構:以實現物流項目多維指標分析為例

      數據采集:實現基于MySQL的Cannal以及Oracle的Ogg數據采集

      數據ETL:基于StructuredStreaming實現異構數據源清洗

      數據分析:基于Kudu+SparkSQL實現離線數倉分層,對接Impala即席查詢

      數據接入Clickchouse:基于ClickHouse實現多維物流數據指標分析

      數據報表展示:基于SpringBoot+Vue實現數據報表展示

      技術棧對比項目對比特有課程對比
      傳智大數據培訓課程優勢1 傳智大數據培訓課程優勢2 傳智大數據培訓課程優勢3
      傳智Python課程優勢1 傳智python課程優勢2
      大數據課程優勢對比
    • 信息庫就業市場調研+分析,獲取技術前沿方向

      海量數據集收集各大廠商、各種業務場景下的真實數據,助力數據開發課程快速更新

      課題研究庫提出前沿熱門技術課題,深入原理剖析+技術攻堅

      研發人才庫來自IBM、JD、百度、當貝一線數據開發大牛

      解決方案庫基于數據開發主流技術,研發解決方案,應對數字化轉型各種場景下的新挑戰

      項目庫基于熱門行業、領先技術以及真實海量數據集,聯合人才庫大牛顧問團,研發大廠級深度項目

    • Python大數據培訓課程評審 python大數據課程項目驗收標準
    python大數據課程環境配置

    課程環境配置 Curriculum environment Configuration

    學習大數據,你見過真的海量數據嗎?你操作過真的【大規模集群】嗎?你接觸過真的【云服務】嗎?這一切,在黑馬程序員都將實現真接觸!黑馬程序員與知名云平臺廠商—UCloud達成深度合作。為學生提供大規模服務器集群進行實戰,硬件規模達到:

    1. 200+英特爾志強系列CPU核心
    2. 1TB+內存總量
    3. 1PB+硬盤存儲空間
    4. 1GB/S萬兆高速內網

    以上資源,年成本近百萬,但黑馬完全免費提供給每位學生使用。真正讓每個學生都能接觸【真·大規模集群】和【真·大規模數據】。

    Python+大數據開發項目體驗

    解決方案庫

    對數據開發中的流程、難點進行提煉,整合成為緊跟市場趨勢的技術解決方案,并建立“數據開發解決方案庫”
    培養學員系統化解決各種場景下數據開發的能力

    什么是解決方案?

    1. 為技術小白準備的python大數據開發技術解決方案

      技術小白 職場新人領導安排任務,毫無方向,
      無從下手

    2. python大數據多行業技術解決方案
    3. 為技術小白準備的python大數據開發技術解決方案

      業務能手 團隊骨干快速解決職場問題,
      高效完成任務

    • 假如你是一個裝修新手

      領導安排你一個裝修任務,你是否無從下手?但如果這時有人給你提供完整裝修方案,例如歐式、簡約、地中海風格裝修方案,那相信你會高效快速的完成任務

    • 與以上提供完整裝修方案相同

      我們的講師將多年企業遇到的問題和解決問題的經驗,輸出為行業問題解決方案,學員在培訓中可以學習到解決真實業務場景對應的整套技術方案,入職企業后可以快速上手,高效解決問題

    數據開發技術解決方案 覆蓋職場常見技術難題

    1. 大數據存儲解決方案
    2. 大數據離線分析解決方案
    3. 大數據實時分析解決方案
    4. 大數據調度解決方案
    5. 大數據BI解決方案
    6. 大數據OLAP解決方案
    7. 大數據數據采集解決方案
    8. 大數據用戶畫像解決方案
    9. 數據分析多場景解決方案
    10. 金融授信產品風控建模解決方案
    • 【車聯網行業】大數據存儲解決方案

      涵蓋完整車聯網業務場景,包含駕駛行程、電子圍欄、遠程診斷等真實業務通過 QBOX 車輛終端數據收集,并解析為 QSP 數據、QCS 數據、充電數據、HU 數據提供實時計算服務與離線計算服務,并通過 API 接口以報表和大屏展示分析結果數據

      方案亮點

      1.多場景存儲解決方案
      2.海量數據處理,系統 15 分鐘內收集的新能源車輛的數據超過千萬條
      3.基于 Hive、HBase、HDFS 數據存儲

      python大數據存儲解決方案
    • 【知行教育行業】大數據離線分析解決方案

      建立集團數據倉庫,統一集團數據中心,把分散的業務數據集中存儲和處理 項目從需求調研、設計、版本控制、研發、測試到落地上線,涵蓋了項目的完整工序挖掘分析海量用戶行為數據,定制多維數據集合,形成數據集市,供各個場景主題使用

      方案亮點

      1.從需求、設計、研發、測試到落地上線的完整項目流程2.大量教育大數據的真實業務邏輯,涉及 20 多個主題,100 多個指標
      3.大數據技術在真實場景中的使用,包括大數據量場景下如何優化配置,拉鏈表的應用
      4.新增數據的抽取和分析,更新數據的抽取和分析,以及 hive 函數的具體應用等
      5.ClouderaManager 可視化、自動部署和配置,穩定性極好

      python大數據離線分析解決方案
    • 【今日指數行業】大數據實時分析解決方案

      實時監控證券市場的市場每日的業務交易,實現對證券市場交易數據的統計分析搭建監察預警體系,包括:預警規則管理,實時預警,歷史預警,監察歷史數據分析等股市行情交易數據實時采集、實時數據分析、多維分析,即席查詢,實時大屏監控展示高性能處理,流處理計算引擎采用的是 Flink,實時處理 100 萬筆/s 的交易數據

      方案亮點

      1.基于企業主流的實時流處理技術框架:Flume、Kafka、Flink、Hbase 等
      2.基于 ELK 的批業務數據處理,可進行大數據量多維分析
      3.Hbase5 日內秒級行情億級規模,MySQL5 日內分時行情千萬級規模
      4.T-5 日內實時行情響應耗時毫秒級,T-5 日外的歷史行情響應耗時秒級

      python大數據實時分析解決方案
    • 【車聯網行業】大數據調度解決方案

      涵蓋完整車聯網業務場景,包含駕駛行程、電子圍欄、遠程診斷等真實業務通過 QBOX 車輛終端數據收集,并解析為 QSP 數據、QCS 數據、充電數據、HU 數據提供實時計算服務與離線計算服務,并通過 API 接口以報表和大屏展示分析結果數據

      方案亮點

      1.基于 Kafka 數據傳輸
      2.基于 Flink 全棧數據處理
      3.基于 Nginx 做反向代理、LSV 和 Keepalived 負載均衡和高可用
      4.基于DS技術棧實現大數據多組件調度
      5.基于Yarn實現大數據資源調度

      Python大數據調度解決方案
    • 【物流行業】大數據BI解決方案

      基于一家大型物流公司研發的智慧物流大數據平臺,日訂單上千萬,圍繞訂單、運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝以及流通加工等物流環節中涉及的數據信息等 ,提高運輸以及配送效率、減少物流成本、更有效地滿足客戶服務要求,并針對數據分析結果,提出具有中觀指導意義的解決方案

      方案亮點

      1.涵蓋離線業務、實時業務大屏展示
      2.基于ClickHouse 實時存儲、計算引擎提供實時大屏訂單展示
      3.基于Kudu + Impala 準實時分析系統 ,提供即系查詢展示
      4.基于ELK 全文檢索

      Python大數據BI解決方案
    • 【物流行業】大數據OLAP解決方案

      基于一家大型物流公司研發的智慧物流大數據平臺,日訂單上千萬,圍繞訂單、運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝以及流通加工等物流環節中涉及的數據信息等 ,提高運輸以及配送效率、減少物流成本、更有效地滿足客戶服務要求,并針對數據分析結果,提出具有中觀指導意義的解決方案

      方案亮點

      1.涵蓋離線業務、實時業務
      2.ClickHouse 實時存儲、計算引擎
      3.Kudu + Impala 準實時分析系統
      4.以企業主流的 Spark 生態圈為核心技術,例如:Spark、Spark SQL、Structure Streaming

      Python大數據OLAP解決方案
    • 【物流行業】大數據數據采集解決方案

      基于一家大型物流公司研發的智慧物流大數據平臺,日訂單上千萬,圍繞訂單、運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝以及流通加工等物流環節中涉及的數據信息等 ,提高運輸以及配送效率、減少物流成本、更有效地滿足客戶服務要求,并針對數據分析結果,提出具有中觀指導意義的解決方案

      方案亮點

      1.涵蓋離線業務、實時業務
      2.基于 Docker 搭建異構數據源,還原企業真實應用場景
      3.基于OGG采集Oracle數據
      4.基于Cannal采集MySQL業務數據庫數據

      Python大數據數據采集解決方案
    • 【電商行業】大數據用戶畫像解決方案

      基于垂直電商平臺構建的用戶全方位畫像,完整抽取出一個用戶的信息全貌 ,業務圍繞商品、訂單、用戶基礎信息及行為信息等數據,實現用戶和商品基礎標簽、組合標簽、微觀畫像、標簽查詢等業務場景,提供了企業級多 方位業務決策分析。

      方案亮點

      1.采用 Spark 進行指標分析,并通過 Spark MLLib 建立數據挖掘模型
      2.使用HBase 存儲標簽數據
      3.使用CDH 管理集群
      4.使用自動化腳本部署集群

      Python大數據用戶畫像解決方案
    • 【多個行業】數據分析多場景解決方案

      數據分析不僅是(大)數據開發中重要流程,也是(大)數據開發的最終目的;越來越多的企業要求(大)數據工程師承擔部分數據 分析的工作

      方案亮點

      1.常用指標計算
      2.用戶行為分析
      3.商品庫存分析
      4.用戶評論文本挖掘
      5.游戲數據分析
      6.AB測試實戰
      7.競品監控
      8.報表設計

      Python大數據數據分析多場景解決方案
    • 【金融行業】金融授信產品風控建模解決方案

      信用風險是金融監管機構重點關注的風險,關乎金融系統運行的穩定。在實際業務開展和模型構建過程中,面臨著高維稀疏特征以及樣本不平衡等各種問題,如何應用機器學習等數據挖掘方法提高信用風險的評估和預測能力,是各家金融機構積極探索的方向。

      方案亮點

      1.搭建數據探索→特征工程→模型訓練與調優→模型上線監控完整流程
      2.詳解特征工程常用方法
      3.Logistic回歸與集成學習評分卡建模與調優
      4.介紹樣本不平衡問題解決辦法
      5.介紹模型融合方案

      金融行業python大數據技術解決方案
    更多>>

    教研團隊

    年薪80萬持續引入大廠技術大牛,建立Python專職課研團隊及專職教學團隊,制定嚴格師資篩選培訓體系,不斷提高行業課程標準及教學質量

    專職課研團隊

    專職教學團隊

    16級標準嚴選專職課研老師,嚴控課程研發質量

    人才篩選
    4項標準

    • 標準化研發人才畫像

      大廠背景,技術深度、廣度,大型項目經驗

    • 多維面試(五面)

      背景調查,技術360°鑒定 ,新課題設計 ,課程隨機演繹,職業定位、發展規劃

    • 研究院小組診斷測評

      教育情懷、價值觀,進取精神、培養潛力

    • 全鏈路面試流程監控

      CEO審核,信息存檔

    人才考核
    8大環節

    課研人員素質考核視頻錄制考核

    課程設計考核課堂試煉考核

    大綱設計考核產品全方位審評

    講義撰寫考核考核答辯

    人才培訓及
    發展規劃

    平臺、組件
    技術開源歷練

    技術私享會

    大牛技術沙龍

    企業對對碰
    技術共享

    優中選優,教學老師錄取率<3%,從源頭嚴控師資及授課質量

    人才篩選
    4項標準

    • 標準化講師畫像

      業務技能、性格特色、溝通能力

    • 初試技術深度

      框架能力、底層原理、性能與安全、算法與數據結構

    • 復試授課質量

      課程設計、授課邏輯互動與交互、代碼規范

    • 終試價值觀

      抗壓能力、學習動力、專業程度、培養潛力

    人才考核
    8大環節

    定制個性化考核方案教育心理考核

    講師素質考核教學方法考核

    排課、備課產出物考核課堂試講考核

    視頻錄制考核正式授課答辯

    人才培訓及
    發展規劃

    每日授課
    學員滿意度打分

    階段課程實施
    評審組審核

    傳智培訓院
    多維培養計劃

    講師專屬
    晉升通道

    “真實戰”流程及標準—學員如何完成企業級的項目作品?

    • 1、項目啟動

      確定項目方向、目標需求調研、市場調研設計產品原型

    • 2、業務需求

      需求分析需求變更業務評審

    • 3、設計階段

      前端界面設計表模型設計接口文檔設計需求詳細設計技術調研、選型

    • 4、開發階段

      制定代碼開發規范表模型設計規范業務開發流程業務拆解小組開發代碼提交單元測試Bug修改打包部署編寫部署文檔

    • 5、測試階段

      聯調測試Bug提交問題單跟蹤編寫測試用例功能測試性能測試產出測試報告

    • 6、項目上線

      投產交付運維維護

    更多>>

    免費資源

    適合Python+大數據開發工程師自學的視頻教程免費分享,推出Python+大數據開發高級軟件工程師學習路線圖

      更多>>近期精品直播公開課

        Tlias全方位AI教輔系統

        數據驅動教學,貫通教/學/練/測/評,為每一位學員私人定制學習計劃和就業服務
        • 學員入學
        • 課堂教學
        • 課后指導
        • 專項練習
        • 入學多維測評
          定制專屬學習計劃
        • 目標導向式學習
          精準定靶不脫節
        • 隨堂診斷糾錯
          掃清理解盲點
        • 循序漸進式練習
          從理論到應用
        • 階段效果測評
          消除知識薄弱點
        • 智能指引式建議
          分層教學,因材施教
        • 隨時有問必答
          攻克技術難點
        • 學員薄弱知識可視化
          精準查漏補缺
        • BI報表數據呈現
          精準把控教學質量
        • IT培訓目標體系

          精準定靶學習目標,讓學員對每天的學習進程了如指掌。課上一講多練的教學模式更便于學員反思評估當天學習目標的掌握程度,教師提供針對性的學習指導,保障學習效果。

        • IT培訓習題庫

          TLIAS系統為學員提供了充足的實操訓練機會,并構建了一條科學的練習路徑,多級練習提示使各類學員都能獲得充分指引,最終獨立解決問題,提升知識技能水平。

        • IT培訓質量評測

          TLIAS系統的診斷測評工具,使學員能夠對每天所學知識進行檢測,將薄弱知識可視化,精準查漏補缺,對問題知識點給予重點消化吸收,復習更高效、更聚焦,效果更明顯。

        • IT學習問答互動社區

          為充分激活學員間互動能量,將學員個人單線的學習擴展為立體互動性較強的探索式共享學習,TLIAS系統搭建了學習問答社區。熱帖瀏覽高達到2.5w人次。

        • IT培訓就業輔導

          TLIAS系統的就業中心從實際就業需求出發,為學員們準備了非常豐富的就業資源,5大課程門類,2000余節課程視頻,能夠滿足不同學員的實際需求。

        • IT就業模擬面試系統

          為提升學員的面試實戰經驗,TLIAS系統的模擬面試平臺高度還原學員目標崗位的面試環境和流程,并打造求職利器“面試寶典”,幫助學員熟悉面試流程,提高面試成功率。

        • 學員學習數據多維度采集分析

          TLIAS系統的BI數據平臺能夠全方位采集、實時監測各關鍵環節數據,形成一套成熟且執行有效的數據驅動模式,問題及時解決,風險提前預防,保障教學質量持續穩定的輸出。

        • IT學習教學質量監控

          為老師的教學打分,對校區的服務評價,TLIAS系統會做出定性和定量分析,在精準的教學質量監控下,師資質量精益求精、學習效果穩步提升,學習體驗與滿意度口碑雙提升。

        1. 學習目標體系

        2. 作業試題庫

        3. 個人專屬測評

        4. 學習問答社區

        5. 就業指導資源

        6. 模擬面試平臺

        7. 多數據采集

        8. 教學質量監控

        IT培訓獨家學習監控系統

        更多Tlias就業服務

        • IT培訓就業流程

          就業流程
          全信息化處理

        • 學員能力分析

          學員能力
          雷達圖分析

        • IT就業服務

          定制個性化
          就業服務

        • 面試題講解

          技術面試題
          講解

        • 就業培訓指導

          就業指導課
          面試項目分析

        • HR面試攻略

          HR面試攻略

        • 模擬企業面試

          模擬企業
          真實面試

        • IT求職簡歷指導

          專業簡歷指導

        • IT求職面試復盤

          面試復盤輔導

        • IT求職面試預警

          風險預警
          企業黑名單提醒

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        • IT培訓行業沙龍

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        • IT行業高端人脈

          高端人脈

          行業大牛講座
          技術大牛分享
          攻克研發難關
          緊跟科技前沿

        • IT職場資源

          職場資源

          二千余家企業
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        • IT培訓技術研習

          技術研習

          服務中高端IT人才
          持續跟蹤量身定做


        ※頁面數據來源,除特殊標注外,皆來自公司內部統計

        隨著初級程序員趨于飽和,中高級程序員缺口變大,IT培訓行業原來就業培訓課程難以適應未來的就業競爭。

        傳智教育推出高級軟件工程師就業培訓課程,定位培養中高級程序員。Python+大數據開發課程有11大行業12個“大廠”級項目,400+業務指標,220+技術點,12個企業級項目授課時間就超150天(每周上5天課)。其課程容量、技術深度、項目廣度均超其他機構6個月培訓課程50%以上,大大提升學員的就業競爭力。查看更多 >

        課程大綱

        1. 基礎班

          1. Python基礎編程

        2. 高手班

          1. Python編程進階 2. MySQL 3. 大數據Hadoop技術棧 4. 項目一:企業級離線數倉 5. 項目二:數倉項目分組實訓 6. Pandas技術棧 7. Spark技術棧 8. 項目三:Spark離線項目(2選1)保險行業大數據項目 9. 項目三:Spark離線項目(2選1)客快物流項目 10. 實時計算基礎 11. 項目四:Spark實時項目(2選1)保險行業用戶畫像項目 12. 項目四:Spark實時項目(2選1)客快物流實時項目 13. 就業指導+就業加強 14. 大數據實時技術棧 15. 項目五:大數據實時計算項目(3選1)星途車聯網Flink實時項目 16. 項目五:大數據實時計算項目(3選1)今日指數證券Flink實時項目 17. 項目五:大數據實時計算項目(3選1)客快物流Flink實時項目

        3. 進階課

          1. 進階課程

        4. $versionDesc

        • Python基礎編程基礎班 1

          課時:8天技術點:52項測驗:1次學習方式:線下面授

          學習目標

          1.掌握Python開發環境基本配置| 2.掌握運算符、表達式、流程控制語句、數組等的使用| 3.掌握字符串的基本操作| 4.初步建立面向對象的編程思維| 5.熟悉異常捕獲的基本流程及使用方式|

          主講內容

          1. Python基礎語法零基礎學習Python的開始,包含了以下技術點:

          1.變量| 2.標識符和關鍵字| 3.輸入和輸出| 4.數據類型轉換| 5.PEP8編碼規范| 6.比較/關系運算符| 7.if判斷語句語法格式| 8.三目運算符| 9.while語句語法格式| 1.while 循環嵌套| 11.break 和 continue| 12.while 循環案例| 13.for循環|

          2. Python數據處理掌握Python的數據類型,并對其進行操作處理,包含了以下技術點:

          1.字符串定義語法格式| 2.字符串遍歷| 3.下標和切片| 4.字符串常見操作| 5.列表語法格式| 6.列表的遍歷| 7.列表常見操作| 8.列表嵌套| 9.列表推導式| 1.元組語法格式| 11.元組操作| 12.字典語法格式| 13.字典常見操作| 14.字典的遍歷|

          3. 函數能夠實現Python函數的編寫,包含了以下技術點:

          1.函數概念和作用、函數定義、調用| 2.函數的參數| 3.函數的返回值| 4.函數的注釋| 5.函數的嵌套調用| 6.可變和不可變類型| 7.局部變量| 8.全局變量| 9.組包和拆包、引用|

          4. 文件讀寫能夠使用Python對文件進行操作,包含了以下技術點:

          1.文件的打開與關閉、文件的讀寫| 2.文件、目錄操作及案例| 3.os模塊文件與目錄相關操作|

          5. 面向對象從逐步建立起面向對象編程思想,再到會使用對象,到創建對象,再到真正理解為什么封裝對象,包含了以下技術點:

          1.面向對象介紹| 2.類的定義和對象的創建| 3.添加和獲取對象屬性| 4.self 參數| 5.init方法| 6.繼承| 7.子類方法重寫| 8.類屬性和實例屬性| 9.類方法、實例方法、靜態方法|

          6. 異常處理主要介紹了在Python編程中如何處理異常,包含了以下技術點:

          1.異常概念| 2.異常捕獲| 3.異常的傳遞|

          7. 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,包含了以下技術點:

          1.模塊介紹| 2.模塊的導入| 3.包的概念| 4.包的導入| 5.模塊中的..all..| 6.模塊中..name..|

        • Python編程進階高手班 1

          課時:10天技術點:30項測驗:1次學習方式:線下面授

          學習目標

          1.掌握面向對象編程能力及思想| 2.掌握Python高級語法特性| 3.掌握開發中的多任務編程實現方式| 4.知道多進程多線程的原理| 5.掌握網絡編程技術,能夠實現網絡通訊| 6.知道通訊協議原理| 7.掌握日志的使用| 8.能夠使用Python對數據進行處理開發|

          主講內容

          1. 網絡編程主要學習通訊協議,以及Python實現TCP、HTTP通訊,包含了以下技術點:

          1.IP地址的介紹| 2.端口和端口號的介紹| 3.TCP的介紹| 4.Socket的介紹| 5.TCP網絡應用的開發流程| 6.基于TCP通信程序開發|

          2. 多任務編程主要學習Python中多線程、多進程,包含了以下技術點:

          1.多任務介紹| 2.多進程的使用| 3.多線程的使用| 4.線程同步|

          3. 高級語法主要學習Python的高級語法,包含以下技術點:

          1.閉包| 2.裝飾器| 3.迭代器| 4.深淺拷貝| 5.正則|

          4. Python編程綜合項目通過前邊所學知識,完成綜合案例,鍛煉編程能力、培養編程思維

          1. Python編程綜合項目|

        • MySQL高手班 2

          課時:5天技術點:36項測驗:1次學習方式:線下面授

          學習目標

          1. 掌握MySQL數據庫的使用| 2. 掌握SQL語法| 3. 掌握Kettle數據遷移工具的使用| 4. 熟練使用BI可視化工具| 5. 對數據開發有一定認知,掌握BI工程師所具備的基本技能|

          主講內容

          1. MySQL與SQL零基礎小白通過MySQL數據庫,掌握核心必備SQL,包含了以下技術點:

          01_數據庫概念和作用| 02_MySQL數據類型| 03_數據完整性和約束| 04_數據庫、表基本操作命令| 05_表數據操作命令| 06_where子句| 07_分組聚合| 08_連接查詢| 09_外鍵的使用|

          2. Kettle與BI工具使用Kettle做數據遷移,通過BI工具展示excel、MySQL中的數據,包含了以下技術點:

          01_Kettle基本操作| 02_Kettle數據轉換| 03_Kettle使用SQL腳本組件| 04_kettle Job開發| 05_FineBI基本操作| 06_FineBI常用圖表| 07_FineBI儀表板| 08_綜合案例|

          3. PymysqlPython與數據庫交互,主要學習PyMySQL包

          01. 環境搭建| 02. Python操作數據庫|

          4. Python編程綜合項目通過前邊所學知識,完成綜合案例,鍛煉編程能力、培養編程思維

          01. Python編程綜合項目|

        • 大數據Hadoop技術棧高手班 3

          課時:11天技術點:46項測驗:0次學習方式:線下面授

          學習目標

          1.掌握Linux常用命令,為數據開發后續學習打下的良好基礎| 2.掌握大數據的核心框架Hadoop以及其生態體系,完成HDFS、MapReduce及Yarn機制基本理解與使用;能顧搭建Hadoop高可用HA集群| 3.掌握Hive的使用和調優| 4.具備Hadoop開發能力、離線數據倉庫開發能力| 5.能夠完成基本構建企業級數倉|

          主講內容

          1. Linux掌握Linux操作系統常用命令和權限管理

          01_Linux命令使用| 02_Linux命令選項的使用| 03_遠程登錄和遠程拷貝| 04_Linux權限管理| 05_vi編輯器使用| 06_集群搭建準備|

          2. 大數據基礎和硬件介紹進一步闡述大數據特點與分布式思想,知識點由淺入深,包含了以下技術點:

          1.大數據的特點| 2.分布式存儲概念| 3.分布式計算的概念| 4.服務器種類介紹、機架、交換機| 5.網絡拓撲、Raid、IDC數據中心|

          3. Zookeeper分布式軟件管家,實現了集群管理與leader選舉,包含了以下技術點:

          1.Zookeeper的應用場景| 2.架構和原理| 3.存儲模型| 4.選舉機制| 5.客戶端操作| 6.ZK集群搭建|

          4. HDFS分布式文件系統,解決了海量數據存儲與容錯,包含了以下技術點:

          1.HDFS設計的特點| 2.Master-Slave架構| 3.Block塊存儲、RF拷貝因子、機架感知| 4.Block拷貝策略、讀寫流程| 5.HDFS Federation、HDFS Snapshots、NameNode HA架構和原理| 6.HDFS管理員常用操作、HDFS權限控制| 7.HDFS普通集群以及HA集群搭建|

          5. MapReduce分布式計算系統,解決海量數據的計算,包含了以下技術點:

          1.MapReduce架構和原理| 2.Split機制| 3.MapReduce并行度| 4.Combiner機制、 5.Partition機制、自定義Partition| 6.MapReduce序列化、自定義排序、數據壓縮|

          6. YARN分布式資源調度管理器,管理服務器軟件資源,包含了以下技術點:

          1.Yarn原理和架構| 2.Yarn高可用| 3.Container資源的封裝(CPU、內存和IO)| 4.資源調度策略(FIFO、Fair和Capacity)| 5.YARN高可用模式搭建|

          7. Hive基礎數據倉庫Hive,實現企業級數倉必備工具,包含以下知識點:

          1.HQL操作| 2.數據類型| 3.分區、分桶、臨時表| 4.explain執行計劃詳解|

          8. Hive高階數據倉庫Hive高階原理和架構深入,實現企業級數倉優化,包含以下知識點:

          1.Hive原理和架構| 2.Meta Store服務| 3.HiveServer內置函數| 4.自定義UDF和UDAF| 5.數據壓縮、存儲格式、自動化腳本、常見性能優化|

        • 項目一:企業級離線數倉高手班 4

          課時:10天技術點:120項測驗:0次學習方式:線下面授

          學習目標

          1.掌握離線數倉的分層與建模,從需求、設計、研發、測試到落地上線的完整項目流程| 2.行業內首個深度使用Presto的項目| 3.包括海量數據場景下如何優化配置| 4.拉鏈表的具體應用| 5.新增數據和更新數據的抽取和分析| 6.提供新零售大型商超集團的數據存儲分析以及服務監控方案| 7.使用Git對代碼進行管理|

          本項目基于一家大型連鎖超市研發的大數據分析平臺。黑馬第一個深度使用Presto的項目,打下了堅實的項目實操能力,也為學員的就業拓寬了道路;真實的數據結構,復雜的SQL實現過程,學生學習以后可以達到離線數倉的高級開發水平。

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          主講解決方案

          掌握離線數倉的分層與建模、大數據量場景下如何優化配置,拉鏈表的具體應用,新增數據的抽取和分析,更新數據的抽取和分析,以及Hive函數的具體應用等。ClouderaManager可視化、自動部署和配置、Git的CodeReview功能保證項目高質量 離線數倉的分層與建模 項目涉及20多個主題,100多個指標場景 帆軟BI企業級報表展示

          主講知識點

          1.大數據部署運維:Cloudera Manager 2.分析決策需求:數據倉庫 3.數據采集:sqoop 4.數據分析:Hive+presto 5.歷史數據快照:拉鏈表 6.數據更新后的統計分析:拉鏈表 7.數據調度:oozie+shell 8.OLAP系統存儲:MySQL 9.FineBI數據展示

        • 項目二:數倉項目分組實訓高手班 5

          課時:5天技術點:120項測驗:0次學習方式:線下面授

          學習目標

          1.掌握行業離線數倉的分層與建模,從需求、設計、研發、測試到落地上線的完整項目流程 2.真實業務邏輯,共涉及20多個主題,100多個指標,提升核心競爭力 3.包括海量數據場景下如何優化配置 4.拉鏈表的具體應用 5.新增數據和更新數據的抽取和分析 6.Hive函數的具體應用 7.ClouderaManager可視化、自動部署和配置、Git、CodeReview功能

          1、建立集團數據倉庫,統一集團數據中心,把分散的業務數據集中存儲和處理 2、項目從需求調研、設計、版本控制、研發、測試到落地上線,涵蓋了項目的完整工序 3、挖掘分析海量用戶行為數據,定制多維數據集合,形成數據集市,供各個場景主題使用。

          進入項目體驗
          主講解決方案

          項目介紹與環境準備、數據倉庫的建模和分層、OLTP、ODS、DWD實現、Presto、DWB實現、DWS實現、DM、RPT、導出實現、Oozie架構與部署及使用。使用Hive、Presto、Oozie、數倉技術棧,提供新零售大型商超集團的數據存儲分析以及服務監控方案

          主講知識點

          1.大數據部署運維:Cloudera Manager 2.分析決策需求:數據倉庫 3.數據采集:sqoop 4.數據分析:Hive 5.歷史數據快照:拉鏈表 6.數據更新后的統計分析:拉鏈表 7.數據調度:ds 8.OLAP系統存儲:MySQL 9.FineBI數據展示 10.Git代碼管理

        • Pandas技術棧高手班 6

          課時:3天技術點:48項測驗:1次學習方式:線下面授

          學習目標

          1.掌握離線數倉的分層與建模,從需求、設計、研發、測試到落地上線的完整項目流程 2.行業內首個深度使用Presto的項目 3.包括海量數據場景下如何優化配置 4.拉鏈表的具體應用 5.新增數據和更新數據的抽取和分析 6.提供新零售大型商超集團的數據存儲分析以及服務監控方案 7.使用Git對代碼進行管理

          主講內容

          1. Pandas及可視化技術Pandas數據處理及可視化技術,包含以下技術點:

          01. Pandas數據結構和數據類型| 02. 索引及列的操作| 03. Dataframe數據的增刪改查操作| 04. Pandas常用計算函數| 05. 缺失值處理| 06. 分組、分箱、合并與變形操作| 07. DF的讀取與保存以及與數據庫的交互| 08. Pandas Matplotlib、Pyecharts可視化| 09. Pandas項目開發實戰|

        • Spark技術棧高手班 7

          課時:8天技術點:130項測驗:1次學習方式:線下面授

          學習目標

          1.掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等設計思想| 2.掌握SparkSQL結構化數據處理,Spark On Hive| 3. 掌握Pandas數據處理分析,以及Pandas on Spark| 4.掌握Structured Streaming整合多數據源完成實時數據處理| 5.具備Spark全棧開發能力,滿足大數據行業多場景統一技術棧的數據開發,提供就業核心競爭力|

          主講內容

          1. Spark基礎本階段學習Spark環境搭建及以下知識點

          1.Spark基礎環境搭建 2.Spark的Standalone環境搭建 3.Spark的StandaloneHA搭建 4.SparkOnYarn環境搭建

          2. Spark Core整個spark框架核心部分,掌握框架內部設計思想,數據流轉步驟,是學習spark的基礎模塊,包含了以下技術點:

          1.Spark架構和原理(運行機制、Driver和Executor、spark任務提交流程) 2.RDD開發和原理(Partition、Task、RDD的依賴關系、RDD的容錯機制、RDD的存儲級別、RDD的緩存機制)廣播變量 3.DAG原理(DAG思想、DAG的生成、DAG的處理過程)

          3. Spark SQL學習spark框架的SQL操作,spark與Hive、HBase等外部數據源的整合操作,包含了以下技術點:

          1.Spark SQL架構和原理 2.DataFrame、DataSet DSL和SQL開發 3.Spark多數據源整合(txt、CSV、Json、parquet、JDBC、Hive) 4.Spark SQL執行計劃原理 5.Spark SQL性能調優

          4. Structured StreamingSpark實時計算

          1.流式處理基本概念及應用場景 2.Structured Streaming架構 3.Structured Streaming基本使用 4.Structured Streaming與其他組件配合使用

          5. Spark綜合案例踐行場景式教學,運用了Spark階段知識點,使用lambda加解決數據分析的應用,包含了以下技術點:

          Spark綜合案例實戰

        • 項目三:Spark離線項目(2選1)保險行業大數據項目高手班 8

          課時:9天技術點:100項測驗:0次學習方式:線下面授

          學習目標

          1. 快速搭建保險行業大數據平臺| 2. 基于Hive+Spark SQL搭建離線數據倉庫| 3. 基于SparkSQL應對輕松應對復雜的迭代計算| 4. 完成基于國內頭部保險公司大數據項目開發| 5. 掌握基于Spark分析12億報單表和8千萬客戶等數據| 6. 對保單匯總計算(業務發展類指標,成本費用類指標等),并向業務人員做數據展示| 7. 掌握基于Elasticsearch標簽搜索|

          保險精算項目需要計算海量明細保單數據,以便生成財務報表。項目使用SparkSQL來計算,時效大大提高,增強保險公司的商業信譽。項目將多部門的業務數據庫同步到Hive數據集市,使用SparkSQL加載源數據表(保單表12億保單,客戶表8千萬客戶等),計算保單的保費、現金價值、準備金等明細,提供給財務部門收費或支出,最后對保單匯總計算(業務發展類指標,成本費用類指標等),并向業務人員做數據展示

          進入項目體驗
          主講解決方案

          項目核心架構和業務流程、Hive數倉建模 、Sqoop數據同步開發 DolphinScheduler任務調度、使用lag,sum等窗口函數 、使用UDAF函數計算有效保單數字段、計算現金價值、計算和準備金、分區表的使用 、指標匯總計算 、Shuffle優化、Elasticsearch搜索。

          主講知識點

          基于Spark輕松應對保險復雜的迭代計算;以及用戶畫像

        • 項目三:Spark離線項目(2選1)客快物流項目高手班 9

          課時:9天技術點:130項測驗:0次學習方式:線下面授

          學習目標

          1.掌握Docker環境部署、管理操作| 2.掌握基于Oracle + MySQL異構數據源數據處理技術| 3.掌握基于Oracle Golden Gate以及Canal的實時采集技術| 4.掌握Kudu + Spark的快速離線數據處理、分析技術| 5.掌握Kudu + Impala即席數據分析技術| 6.掌握Kudu、Spark的調優能力|

          基于一家大型物流公司研發的智慧物流大數據平臺,日訂單上千萬,圍繞訂單、運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝以及流通加工等物流環節中涉及的數據信息等,提高運輸以及配送效率、減少物流成本、更有效地滿足客戶服務要求,并針對數據分析結果,提出具有中觀指導意義的解決方案。

          進入項目體驗
          主講解決方案

          涵蓋離線業務和實時業務、ClickHouse實時存儲和計算引擎、 Kudu + Impala準實時分析系統、基于Docker搭建異構數據源、以企業主流的Spark生態圈為核心技術(Spark、Spark SQL、Structured Streaming)、ELK全文檢索、Spring Cloud數據微服務開發、實時監控地圖開發、存儲和計算性能調優、還原企業搭建大數據平臺的完整過程。

          主講知識點

          1.基于Oracle + MySQL異構數據源數據處理技術 2.基于Kudu + Spark的快速離線數據處理、分析技術 3.基于Kudu + Impala即席數據分析技術 4.學會基于ClickHouse高性能存儲、計算引擎技術 5.掌握基于ELK的全文檢索技術

        • 實時計算基礎高手班 10

          課時:4天技術點:61項測驗:0次學習方式:線下面授

          學習目標

          1.掌握HBase原理及架構| 2.掌握HBase命令操作、MapReduce編程| 3.掌握Phoneix二級索引優化查詢| 4.掌握ELK開發掌握Kafka原理及架構|

          主講內容

          1. 萬億級NoSQL海量數據存儲存儲海量數據的列式數據庫,內部高效設計解決了海量數據存儲,包含了以下技術點:

          1.HBase原理及架構| 2.預分區、LSM結構| 3.Bloom Filter,co-processor,結合Phoneix進行優化查詢|

          2. Flume實時數據采集掌握Flume的使用方法

          1.Flume原理及架構| 2.Source-Sink-Channal| 3.文件數據源及相關配置| 4.Flume斷點續傳|

          3. 分布式流處理平臺分布消息隊列存儲數據,應用于低延時實時場景,包含了以下技術點:

          1.Kafka原理及架構分析| 2.分布式實時計算架構和思想|

          4. NoSQL社交場景大數據分析實戰踐行場景式教學,運用了NoSQL階段知識點,解決實時數據分析的應用,包含了以下技術點:

          1.社交App場景實戰| 2.社交大數據架構剖析| 3.數據采集| 4.數據ETL| 5.數據分析|

        • 項目四:Spark實時項目(2選1)保險行業用戶畫像項目高手班 11

          課時:8天技術點:130項測驗:0次學習方式:線下面授

          學習目標

          1. 用戶畫像架構設計| 2. 基于Hbase存儲業務數據庫數據| 3. 基于SparkSQL應對輕松應對標簽的計算| 4. 完成基于國內頭部保險公司大數據項目開發| 5. 掌握基于MySQL的五級標簽構建| 6. 對統計類標簽,規則類標簽進行代碼封裝| 7. 掌握基于Elasticsearch全文檢索技術|

          保險行業用戶畫像是基于金融保險數倉平臺之上進行設計和開發,是面向投保用戶的偏好、行為習慣和人口屬性的畫像還原,同時也包括對投保信息的畫像還原。提供用戶喜好和保險特征幫助營銷平臺提升保險營銷的精準度,也方便個性化推薦系統快速準確的為每個用戶推薦相關的商品。

          進入項目體驗
          主講解決方案

          項目核心架構和業務流程、Hbase數據同步開發,DolphinScheduler任務調度、Web標簽管理平臺、UDF函數計算、統計類標簽、規則類標簽、挖掘類標簽等匯總計算 、Elasticsearch搜索。

          主講知識點

          基于SparkSQL輕松應對保險行業復雜用戶標簽計算

        • 項目四:Spark實時項目(2選1)客快物流實時項目高手班 12

          課時:8天技術點:130項測驗:0次學習方式:線下面授

          學習目標

          1.掌握Docker環境部署、管理操作| 2.掌握基于Oracle + MySQL異構數據源數據處理技術| 3.掌握基于Oracle Golden Gate以及Canal的實時采集技術| 4.掌握基于ClickHouse高性能存儲、計算引擎技術| 5.掌握基于ELK的全文檢索技術| 6.掌握Kudu、Spark的調優能力| 7.掌握基于Spring Cloud的數據微服務接口開發技術|

          基于一家大型物流公司研發的智慧物流大數據平臺,日訂單上千萬,圍繞訂單、運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝以及流通加工等物流環節中涉及的數據信息等,提高運輸以及配送效率、減少物流成本、更有效地滿足客戶服務要求,并針對數據分析結果,提出具有中觀指導意義的解決方案。

          進入項目體驗
          主講解決方案

          涵蓋離線業務和實時業務、ClickHouse實時存儲和計算引擎、 Kudu + Impala準實時分析系統、基于Docker搭建異構數據源、以企業主流的Spark生態圈為核心技術(Spark、Spark SQL、Structured Streaming)、ELK全文檢索、Spring Cloud數據微服務開發、實時監控地圖開發、存儲和計算性能調優、還原企業搭建大數據平臺的完整過程。

          主講知識點

          1.基于Oracle + MySQL異構數據源數據處理技術 2.基于Kudu + Spark的快速離線數據處理、分析技術 3.基于Kudu + Impala即席數據分析技術 4.學會基于ClickHouse高性能存儲、計算引擎技術 5.掌握基于ELK的全文檢索技術

        • 就業指導+就業加強高手班 13

          課時:5天技術點:60項測驗:1次學習方式:線下面授

          學習目標

          1.強化面試就業核心面試題| 2.梳理大數據架構及解決方案| 3.剖析多行業大數據架構|

          主講內容

          1. SQL實戰解決Python大數據常見的SQL面試題,包含了以下技術點:

          1.面試題必備SQL實戰| 2.SQL優化加強|

          2. Hive數據分析與面試題加強解決Hive數據分析開發必備面試題,包含了以下技術點:

          1.Hive基礎| 2.Hive拉鏈表| 3.Hive數據倉庫構建示例| 4.Hive面試題|

          3. Spark數據分析與面試題加強解決Spark開發必備面試題,包含了以下技術點:

          1.Spark基礎| 2.Spark離線分析| 4.Spark面試題|

          4. NoSQL數據分析與面試題加強解決NoSQL常見的面試題,從消息隊列到HBase掌握關鍵原理,包含了以下技術點:

          1.Kafka原理加強| 2.HBase原理加強| 3.企業級HBase&Kafka面試題|

          5. 大數據多行業架構剖析解決多行業多場景大數據架構設計,具備舉一反三設計大數據架構體系能來,包含了以下技術點:

          1.數據分析流程| 2.大數據架構剖析| 3.多行業大數據架構設計| 4.大數據存儲,調度等解決方案|

        • 大數據實時技術棧高手班 14

          課時:6天技術點:90項測驗:1次學習方式:線下面授

          學習目標

          1.掌握基于Flink進行實時和離線數據處理、分析| 2.掌握基于Flink的多流并行處理技術| 3.掌握千萬級高速實時采集技術|

          主講內容

          1. Flink Core新一代批流統一數據處理引擎,在計算效率和性能都有很大提升,包含了以下技術點:

          1.Flink基礎|

          2. Flink DataStream構成了Flink解決實時數據處理部分,是掌握實時數據處理必備技能,包含了以下技術點:

          1.Flink DataStream的使用| 2.Kafka + Flink|

          3. Flink SQL解決Flink中的SQL化開發,Flink-SQL開發必備技能,包含了以下技術點:

          1.Flink SQL開發| 2.Hive + Flink SQL|

          4. Flink Runtime是對Flink任務進行調優,必須掌握的內容,包含了以下技術點:

          1.Watermark| 2.Checkpoint| 3.任務調度與負載均衡| 4.狀態管理|

          5. Flink高級解決Flink性能監控等高階知識,具備實時數據分析必備技能,包含以下技術點:

          1.Flink性能監控| 2.Flink調優| 3.Flink SQL執行計劃|

          6. Flink電商案例實戰踐行場景式教學,運用了Flink階段知識點,解決實時數據分析的應用,包含了以下技術點:

          Flume+Kafka+Flink+HBase+Sqoop+Canal+MySQL實戰

        • 項目五:大數據實時計算項目(3選1)星途車聯網Flink實時項目高手班 15

          課時:8天技術點:130項測驗:0次學習方式:線下面授

          學習目標

          1.掌握基于Flink全棧進行快速OLAP分析 2.掌握實時高性能海量數據分析與存儲 3.掌握針對HBase調優實現HBase存儲調優 4.掌握數據報表分析 5.掌握業務數據實時大屏場景實現

          1、涵蓋完整車聯網業務場景,包含駕駛行程、電子圍欄、遠程診斷等真實業務 2、通過QBOX車輛終端數據收集,并解析為QSP數據、QCS數據、充電數據、HU數據 3、提供實時計算服務與離線計算服務,并通過API接口以報表和大屏展示分析結果數據

          進入項目體驗
          主講解決方案

          Hive、HBase、HDFS數據存儲、Kafka數據傳輸、?Flink全棧數據處理、Nginx做反向代理、LSV和Keepalived負載均衡和高可用

          主講知識點

          采集超過千萬條新能源車輛的數據 實時高性能海量數據分析與存儲 業務數據實時大屏場景實現

        • 項目五:大數據實時計算項目(3選1)今日指數證券Flink實時項目高手班 16

          課時:8天技術點:130項測驗:0次學習方式:線下面授

          學習目標

          1.掌握基于Flink全棧進行快速OLAP分析 2.掌握實時高性能海量數據分析與存儲 3.掌握針對HBase調優實現HBase存儲調優 4.掌握數據報表分析 5.掌握業務數據實時大屏場景實現

          今日指數項目用于對證券市場的每日交易數據進行實時監控,該項目基于Flink框架搭建,結合HBase、Druid進行實時OLAP分析,在實時分析的平臺上搭建監察預警體系,包括預警規則管理、實時預警、歷史預警等。學員可以通過該項目學習到分布式實時計算、分布式數據存儲等多個大數據技術解決方案。

          進入項目體驗
          主講解決方案

          今日指數項目用于對證券市場的每日交易數據進行實時監控,該項目基于Flink框架搭建,結合HBase、Druid進行實時OLAP分析,在實時分析的平臺上搭建監察預警體系,包括預警規則管理、實時預警、歷史預警等。

          主講知識點

          學員可以通過該項目學習到分布式實時計算、分布式數據存儲等多個大數據技術解決方案。

        • 項目五:大數據實時計算項目(3選1)客快物流Flink實時項目高手班 17

          課時:8天技術點:130項測驗:0次學習方式:線下面授

          學習目標

          1.掌握基于Flink全棧進行快速OLAP分析 2.掌握實時高性能海量數據分析與存儲 3.掌握針對HBase調優實現HBase存儲調優 4.掌握數據報表分析 5.掌握業務數據實時大屏場景實現

          本項目是基于大型物流公司業務研發的智慧物流大數據平臺,公司業務網點覆蓋國內各地,大規模的客戶群體,日訂單達1000W,平臺對千億級數據進行整合、分析、處理,保障業務的順利進行。

          進入項目體驗
          主講解決方案

          異構數據源、實時、離線、搜索、調度、數據服務、可視化完整架構,涵蓋全生命周期項目

          主講知識點

          基于大型物流公司快遞流程,開發圍繞訂單、運單、倉庫、B端客戶、區域、畫像多個主題的業務開發

        • 進階課程進階課 1

          課時:240天技術點:500項測驗:0次學習方式:線上學習

          學習目標

          1. 在畢業后工作之余進行學習、繼續提升| 2. 課程品類和內容持續更新、終身受益|

          主講內容

          1. Python數據分析數據分析專項課,無論從事大數據開發、還是專門從事數據分析,升職挑戰高薪必備技能

          1. Pandas開發進階| 2. 機器學習數據挖掘統計分析| 3. 多場景分析項目| 4. 金融風控專項分析|

          2. Python后端開發如果你最終想成為融匯前后端運維測試的技術總監,那么請在工作之余學習這套課程

          1. Python Django Web開發| 2. 美多商城前后臺Web項目| 3. Python自動化運維部署| 4. Python Flask Web開發| 5. 黑馬頭條移動端Web項目| 6. 后端高并發數據庫緩存設計| 7. Python測試開發| 8. Python爬蟲開發| 9. 微服務及RPC遠程調用開發|

          3. Scala on SparkScala雖然式微,但如果你即將加入的團隊還在使用Scala進行Spark開發,請快速學習

          1. Scala編程| 2. 基于Scala的Spark開發| 3. Scala Spark項目1:用戶畫像| 4. Scala Spark項目2:大數據推薦系統| 5. Scala Spark項目3:大數據反爬蟲| 6. Scala Spark項目4:信號檢測| 7. Scala Spark項目5:車聯網|

          4. Java on Flink雖然以阿里為首的一線大廠已經開始采用Python on Flink的技術選型,但還是有部分團隊采用Java on Flink,如果需要請快速學習

          1. Java編程| 2. 基于Java的NoSQL及存儲框架開發| 3. 基于Java的Flink實時計算開發| 4. Java Flink項目1:車聯網| 5. Java Flink項目2:金融證券| 6. Java Flink項目3:物流大數據實時計算|

          5. Flink實時計算高級進階價值超過萬元的實時計算課程,助力在職的你持續挑戰高薪

          1. 實時計算基礎| 2. 實時計算高階| 3. 實時計算架構與運維| 4. Flink源碼解析|

        • python+大數據開發 V版本課程說明

          課程名稱:主要針對:主要使用開發工具:

          課程介紹

        “周”更新日志

        課程更新日志按周更新熱點/前沿技術

        • 新增2022-01-28

          · python腳本實現增量從oracle導入數據到hdfs中 · python腳本實現全量從oracle導入數據到hdfs中 · python腳本實現上傳avro文件到hdfs上

        • 新增2022-01-21

          · python腳本實現壓縮表的avro文件為tar.gz文件 · python腳本實現avro壓縮文件上傳hdfs · python實現讀取oracle表原始數據 · python實現創建hive表 · ppython實現創建hive表

        • 新增2022-01-14

          · python實現自定義記錄日志 · python實現讀取一行行文本文件工具類 · python讀取表信息轉對象方法 · python實現sparksql創建數據庫和表 · python實現sparksql創建分區關聯表對應的hdfs數據方法

        • 新增2022-01-07

          · python實現sparksql查詢ods層明細數據并加載到dwd層方法 · python實現sparksql查詢ods層明細數據并加載到dwd層方法 · 造數據平臺 · 新特殊字段類型

        • 新增2021-12-24

          · 字段類型 · flink源碼前置基礎 · 源碼的編譯和部署 · flink啟動腳本的解讀 · yarn-per-job模式解析

        • 新增2021-12-17

          · flink任務調度機制 · flink內存模型 · HIve3新特性 · Hive3數據壓縮,存儲格式等內容 · Hadoop3新特性

        • 新增2021-12-10

          · 概念和通用api介紹 · sqlclient工具的使用 · catalogs知識點的學習 · 流處理中的概念介紹

        • 新增2021-12-03

          · flinksql中的窗口使用 · FlinkSQL函數操作 · Flinksql連接到外部系統 · flinksql的原理和調優 · sql操作參考

        • 新增2021-11-26

          · flink on yarn的第三種部署方式(Application Mode) · 自定義source · transformation算子minby和maxby · transformation的八大物理分區的原理和實現 · flink的global window的操作

        • 新增2021-11-19

          · flink內置水印函數的操作 · flink的window的ReduceFunction · flink的state的數據結構的api升級 · flink的window的ProcessWindowFunction · flink的window的具有增量聚合的ProcessWindowFunction

        • 新增2021-11-12

          · link的window的在 ProcessWindowFunction 中使用每個窗口狀態 · flink的state的ttl機制 · flink的state的數據結構的api升級 · flink的Queryable State知識點 · 異步io的vertx框架實現

        • 新增2021-11-05

          · flink的join操作 · Streaming File Sink連接器的小文件操作 · 數據類型及序列化的原理和實現案例 · 熱門銷售排行TopN的使用案例 · 布隆過濾器結合TTL的使用案例

        • 新增2021-10-29

          · PySpark的安裝 · PySpark任務提交方式 · PySpark多種模式spark-submit · PySpark實現wordcount案例實戰

        • 新增2021-10-22

          · Anaconda安裝使用 · Python實現RDD的基礎的Transformation操作 · Python實現RDD的Action操作 · Python實現Sougou分詞案例 · Python實現IP熱度分析案例

        • 新增2021-10-15

          · Python實現PV-UV-TOPK案例 · Python實現累加器及案例優化 · Python實現廣播變量案例及優 · Python實現緩存案例及優化實現 · PySparkSQL實現基礎統計操作

        • 新增2021-10-08

          · PySpark實現DataFrame的基礎操作 · PySpark實現DataFrame的wordcount操作 · PySpark實現DataFrame和RDD的轉換操作 · PySpark實現電影評分數據集分析

        • 新增2021-09-24

          · PySpark的底層Dataframe如何轉化為RDD的原理操作 · PySparkSQL的優化方式 · PySparkSQL分布式引擎實現 · PySparkSQL與HIve整合 · PySpark離線教育案例

        • 新增2021-09-17

          · PySpark新零售分析案例 · ETL、ELT區別 · Hive CTE表達式、更新union聯合查詢 · 大數據5V特點 · 大數據多個應用場景

        • 更新2021-09-10

          · pandas及可視化課程迭代至v2.01 · 數據分析多場景項目迭代至v1.81 · 最新版Python基礎編程v2.01 · 最新版Python編程進階更新迭代至v2.01 · 制定v2.0版本課程大綱

        • 升級2021-09-03

          · 完善flink的運行架構內容 · 完善flink與kafka連接器的操作 · 完善flink的window操作的講義 · 完善ODS層,新增和更新抽取方式,畫圖錯誤

        • 更新2021-08-27

          · Flink版本為1.13最新版 · Flink table&sql的整體概述 · 項目開發語言為spark官方使用最多的python語言

        • 更新2021-08-20

          · Spark語言為官方使用最多的Python語言 · Spark版本為3.1.2發行版,Hadoop3.3.0,Hive3.1.2版本

        • 升級2021-08-13

          · 升級HDFS讀寫流程原理圖 · 升級Hadoop為最新3.3.0版本 · 升級編排Linux2天講義 · 升級Mysql RPM安裝方式以支持hive3

        • 優化2021-08-06

          · 優化Hive知識點案例 同步為Hive3版本 · 優化Linux基礎命令,刪除了不常用命令 · 優化使用Python實現MR原理機制

        • 優化2021-08-03

          · 優化OLAP、OLTP區別 · 優化Hadoop版本安裝及注意事項 · 優化數據分析基本步驟(6部曲) · 優化Hive版本為最新的3.1.2版本

        • 優化2021-07-27

          · 優化HIve3.x架構 · 優化PySpark執行流程,引入Py4J技術 · 優化車聯網Web展示部分 · 優化車聯網離線Hive數倉構建部分

        • 新增2021-07-20

          · 新增數倉整體設計圖 · 新增技術選型設計圖 · 新增項目原始數據庫結構圖

        • 新增2021-07-13

          · 新增油站維度 · 新增服務屬性維度 · 新增物流公司維度 · 新增故障維度

        • 新增2021-07-06

          · 新增行程地理區域維度 · 新增組織機構維度 · 新增服務網點維度 · 新增數倉建模方法論 · 新增日期維度程序生成

        • 新增2021-06-29

          · 新增維度模型選型 · 新增自動創建hive表 · 新增自動創建hive分區 · 新增自動關聯hdfs數據 · 新增自動導入oracle數據

        • 新增2021-06-22

          · 新增自動創建文件目錄 · 新增記錄自動化過程日志 · 新增java和數據結構大數據題目4個  · 新增算法題目4個 · 新增Hadoop題目6個

        • 新增2021-06-15

          · 新增hive題目3個 · 新增spark題目7個 · 新增flink題目4個 · 新增其他大數據組件題目4個 · 新增美團大數據架構

        • 新增2021-06-08

          · 新增平安大數據架構解決方案 · 新增小米大數據架構解決方案 · 新增百度廣告業務場景大數據架構解決方案

        • 新增2021-06-01

          · 新增Flume1.9數據采集方式 · 新增Flume采集MoMo數據集場景 · 新增實時和離線方式處理數據場景 · 新增SparkWebUI功能解釋

        • 新增2021-05-25

          · 新增SparkSQL比重 · 新增StructedStream雙流Join知識點 · 新增Spark多語言開發-JavaSpark和PySpark

        • 新增2021-05-18

          · 新增SparkMlLib-ALS推薦算法案例和原理 · 新增SparkMlLib-線性回歸算法案例和原理 · 新增SparkMlLib-決策樹算法案例和原理

        • 新增2021-05-11

          · 新增Spark3.0新特性 · 新增Spark性能調優九項原則、N多配置參數、數據傾斜、shuffle優化 · 新增IP查詢案例

        • 新增2021-05-04

          · 新增教師案例Spark案例 · 新增DataStream、Window、Watermaker新版API使用講解 · 新增FlinkSQL&Table理論部分比重,使用新版API· 新增FlinkSQL整合Kafka案例· 新增雙流Join知識點和案例

        • 新增2021-04-26

          · 新增Execl數據分析,整合Execl圖標、透視表等使用 · 新增Execl分析項目 · 新增Tableau的BI分析工具及項目實· Tableau電商項目

        • 新增2021-04-19

          · BI工具使用 · 數據分析報告 · 數據儀表板展示· Tableau電商項目

        • 新增2021-04-12

          · Excel數據處理和計算 · Excel透視表 · Excel圖表· Excel基本使用

        • 新增2021-04-05

          · 數據埋形式 · 數據埋點方案 · 數據需求文檔· 后端埋點

        • 升級2021-03-29

          · 定時爬蟲 · 下單并發處理 · 中文分詞· 用戶畫像

        • 新增2021-03-22

          · 阿里搜索解決方案 · 快遞解決方案 · Django即時通訊· mysql集群管理

        • 新增2021-03-15

          · 騰訊聊天機器人 · 騰訊文字識別 · python操作mycat · 小程序開發

        • 新增2021-03-08

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

        • 新增2021-03-01

          · pytest自定義插件使用 · pytest異步調用 · pytest定時執行 · pytest標記使用

        • 升級2021-02-22

          · Cookie和Session使用 · Django類裝飾器 · Django多對多查詢 · Django關聯查詢

        • 升級2021-02-15

          · 推薦算法 · 數據可視化 · sql數據查詢 · H5語法

        • 升級2021-02-08

          · 美多狀態保持 · Django框架請求對象獲取數據 · Django模版 · Django拓展類

        • 新增2021-02-01

          · asyncio編程 · RabbitMQ的Confirm機制 · RocketMQ使用 · Celery定時任務

        • 新增2021-01-25

          · Angular管道 · Angular路由 · Angular使用HTTP · Angular表單

        • 新增2021-01-18

          · Ant Design · TypeScript類型斷言 · TypeScript內置對象 · TypeScript代碼檢查

        • 升級2021-01-11

          · Django認證 · Django權限控制 · 美多商城發送短信 · 美多商場QQ登錄

        • 升級2021-01-04

          · SQL查詢 · 數據倉庫 · 業務報表· Pandas

        • 新增2020-12-28

          · 機器學習排序算法 · 購物籃分析 · RFM模型· K均值聚類算法

        • 新增2020-12-21

          · 物品畫像 · 用戶畫像 · 召回算法· 漏斗分析

        • 升級2020-12-14

          · 狀態保持 · 權限管理 · 頁面靜態化· xpath工具

        • 升級2020-12-07

          · 極驗驗證 · jieba分詞 · shell代碼發布· 對象存儲

        • 新增2020-11-30

          · ES集群搭建 · IK中文分詞 · ES聚合查詢· ES凍結解凍索引

        • 新增2020-11-23

          · Kafka Broker集群 · Topic模型 · kafka數據備份· kafka消息持久化

        • 升級2020-11-16

          · pandas的apply方法 · pandas的transform方法 · pandas的to_numeric函數· Pandas內置聚合方法

        • 升級2020-11-09

          · elk日志監控 · shell代碼發布 · ubuntu版本20.04· 移動端測試

        • 優化2020-11-02

          · mysql讀寫分離 · reids哨兵 · redis安全限制· Keepalived非搶占模式

        • 新增2020-10-26

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

        • 新增2020-10-19

          · HA Cluster高可用集群 · Keepalived使用 · VRRP協議· nginx服務切換

        • 升級2020-10-12

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

        • 升級2020-10-05

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

        • 升級2020-09-28

          · Django用戶權鑒 · Django表單 · Django-froms· Django站點管理

        • 新增2020-09-07

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

        • 升級2020-08-31

          · 登錄判斷中間件 · cache緩存使用 · 購物車數據存儲· git沖突解決

        • 新增2020-08-24

          · pyautogui使用 · uiautomator使用 · PO模式· mock測試

        • 新增2020-08-17

          · Django轉換器 · Django用戶認證拓展類 · Django權限認證拓展類· Haystack搜索類

        • 升級2020-08-10

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

        • 升級2020-08-03

          · mysql事務使用 · mysql主從搭建 · mysql客戶端使用 · mysql外鍵操作

        • 新增2020-07-27

          · mongodb聚合 · mongodb索引 · mongodb權限· 常見反爬手段

        • 新增2020-07-20

          · 緩存擊穿 · 緩存雪崩 · 雪花算法

        • 升級2020-07-13

          · Locust 性能測試 shell編程 · msyql數據庫 · redis緩存 ·

        • 升級2020-07-06

          · redis集群 · gitfollow工作流 · 定時爬蟲 · elk

        • 升級2020-06-29

          · 響應對象的處理 · 細化Cookie及Session的處理 · 鏈接失效的爬蟲案例 · 美后臺權限控制

        • 新增2020-06-22

          · 高性能爬蟲 · 多線程爬蟲案例 · Flask-Migrate 數據模型設計 · 智慧大屏案例

        • 升級2020-06-15

          · UnitTest斷言: 比較斷言,復雜斷言 · 路由系統全線升級 · 數據圖片化反爬 · redis緩存

        • 新增2020-06-08

          · Jmter 圖形監視器擴展插件 · 警告斷言 · 異常斷言 · Jmter性能調試

        • 新增2020-06-01

          · 性能測試報告分析 · 新增分庫訪問 · 優化Fixtures的參數化 · protometheus使用

        • 新增2020-05-25

          · flask-sqlalchemy二次開發 · 數據解析-BeautifulSoup4 · Jmeter分布式并發測試的配置 · zabbix使用

        • 新增2020-05-18

          · Jmeter實現參數化 · 數據庫測試 · 實現跨線程組傳值 · lua基礎

        • 新增2020-05-11

          · 自定義讀寫分離 · 認證體系 · 訪問劫持 · 安全策略

        • 新增2020-05-04

          · Redis悲觀鎖 · 布隆過濾器 · 文件安全 · WAF實踐

        • 升級2020-04-27

          · 搜索接口結構 · elsticsearch使用 · celerybug處理 · rabbitMQ使用

        • 升級2020-04-20

          · Locust關聯 · Locust斷言 · Locust各種業務場景下的參數化 · pipeline使用

        • 升級2020-04-13

          · 更改Scrapy以及Scrapy-redis項目 · Selenium知識點演示案例 · redis哨兵機制 · mysql主從搭建

        • 升級2020-04-06

          · 時間戳/頁碼/偏移量分頁 · gitflow工作流 · sentry使用 · xss安全

        • 新增2020-03-30

          · Pytest.mark · flask緩存工具類 · 多級緩存 · mysql注入攻擊

        • 新增2020-03-23

          · 禪道的不同角色使用 · Mysql垂直拆分 · Flask-SQLAlchemy的讀寫分離 · Mysql水平拆分

        • 升級2020-03-16

          · 性能測試分類 · 性能監控指標 · 性能測試流程 · celery使用

        • 新增2020-03-09

          · 定時抓取數據爬蟲 · Appium對APP數據的抓取 · 常見性能測試工具優化 · Filebeat詳解

        • 升級2020-03-02

          · 禪道的部署方式 · django框架升級為2.25版本 · 美多詳情頁靜態化 · 商品spu表結構

        • 新增2020-01-16

          · 美多商城緩存 · elk日志監控 · docker部署美多商城 · shell代碼發布

        • 升級2020-01-09

          · 等價類劃分法演示案例 · 邊界值法的演示案例 · 容聯云發送短信 · fastDFS圖片上傳

        • 新增2020-01-02

          · 測試用例的設計方法 · 獲取用戶信息模塊的單元測試 · 登錄注冊模塊的單元測試 · jenkins使用

        • 升級2019-12-26

          · Django自帶單元測試模塊 · Mysql數據庫教法調整 · 黑馬頭條緩存使用 · dockerfile使用

        • 新增2019-12-19

          · Locust 性能測試 · HttpLocust和Locust · TaskSet TaskSequence · seq_task

        • 升級2019-11-28

          · 異常案例的講解 · 代碼健壯性提升方式 · 登錄狀態判斷 · 異常處理

        • 升級2019-11-21

          · 商品模塊代碼進行了調整 · Redis事務型管道 · 反爬案例 · 搜索方法優化

        • 新增2019-11-14

          · 新增字體反爬 · Charles/fiddler抓包工具講解 · Redis非事務型管道 · 新增shell編程

        • 升級2019-11-07

          · PO模型 · Requests模塊的使用 · Get/Post等Http請求 · 試用例的設計方法

        • 新增2019-10-31

          · Flask項目搭建Flask-CORS · Fixtures實現SetUp和TearDown · 美多商城登錄功能自動化測試 · Redis緩存數據集合

        • 升級2019-10-24

          · 黑馬頭條前端代碼 · 分布式事務 · 美多商城前臺改為前后端分離模式 · admin后端管理站點講解

        • 新增2019-10-17

          · 美多商城支付模塊單元測試 · Jmeter 性能測試報告 · TestCase Client FactoryRequest Mock · 美多商城下單模塊性能測試

        • 新增2019-10-10

          · 黑馬頭條業務邏輯: 用戶認證 、修改頭像 · 黑馬頭條業務邏輯: 頻道管理 · 黑馬頭條業務邏輯: 文章列表/詳情 · 黑馬頭條業務邏輯: 關注用戶 評論回復


        對教育懷揣敬畏之心,堅守“用愛成就每一位學生”的理念

        10余年來,傳智的老師始終秉承著“為中華民族偉大復興而講課,
        為千萬學生少走彎路而著書”的使命,已經向IT產業培養了30余萬名IT高精尖人才

        傳智教育廣納互聯網技術精英,構建實力強大的技術大牛團隊

        Python+大數據開發專職課研團隊 人才篩選標準

        16級標準嚴選專職課研老師,嚴控課程研發質量

        人才篩選
        4項標準

        • 標準化研發人才畫像

          大廠背景,技術深度、廣度,大型項目經驗

        • 多維面試(五面)

          背景調查,技術360°鑒定 ,新課題設計 ,課程隨機演繹,職業定位、發展規劃

        • 研究院小組診斷測評

          教育情懷、價值觀,進取精神、培養潛力

        • 全鏈路面試流程監控

          CEO審核,信息存檔

        人才考核
        8大環節

        課研人員素質考核視頻錄制考核

        課程設計考核課堂試煉考核

        大綱設計考核產品全方位審評

        講義撰寫考核考核答辯

        人才培訓及
        發展規劃

        平臺、組件
        技術開源歷練

        技術私享會

        大牛技術沙龍

        企業對對碰
        技術共享

        Python+大數據開發專職課研團隊 課程研發體系標準

        以“五庫模式”為基礎,打造真實企業級研發體系

        • 信息庫

          應用市場調研+大數據分析
          獲取前沿發展方向

        • 課題研究庫

          提出前沿熱門課題
          完成深入原理剖析+技術攻堅
          保障課程前瞻性

        • 研發人才庫

          來自華為、IBM等百人大牛團
          每年耗資億元
          研發行業標桿優質課程

        • 解決方案庫

          基于市場主流技術
          研發解決方案
          應對職場常見技術難題

        • 項目庫

          基于熱門行業領域
          聯合大牛顧問團
          研發“大廠級”深度項目

        Python+大數據開發專職課研團隊 研發老師履歷

        源源不斷引進大廠技術大牛,課程與企業需求實時接軌

        優中選優,教學老師錄取率<3%,從源頭嚴控師資及授課質量

        專職教學團隊 講師篩選標準

        人才篩選
        4項標準

        • 標準化講師畫像

          業務技能、性格特色、溝通能力

        • 初試技術深度

          框架能力、底層原理、性能與安全、算法與數據結構

        • 復試授課質量

          課程設計、授課邏輯互動與交互、代碼規范

        • 終試價值觀

          抗壓能力、學習動力、專業程度、培養潛力

        人才考核
        8大環節

        定制個性化考核方案教育心理考核

        講師素質考核教學方法考核

        排課、備課產出物考核課堂試講考核

        視頻錄制考核正式授課答辯

        人才培訓及
        發展規劃

        每日授課
        學員滿意度打分

        階段課程實施
        評審組審核

        傳智培訓院
        多維培養計劃

        講師專屬
        晉升通道

        教學團隊獨創三大教學法,講透技術重難點

        專職教學團隊 三大教法標準

        1. 情景式教學法
        2. 場景式授課
        3. Open教學法
        • 情景式教學

          情景式教學是指教研人員根據人對知識的理解和消化規律,將教學過程形象化的一種授課方法,集風趣、知識、故事場景于一體,可大大提高學員對知識的理解和吸收主要分為以下三個階段

          感知階段培養興趣
          引入知識點情景,形成表象,
          幽默故事,解讀晦澀難懂概念
          理解階段故事代碼雙結合
          深入故事場景,故事與代碼結合,
          更好理解代碼編寫規律。讓代碼不再陌生,
          不知不覺掌握每個知識點
          深化階段深入知識延展
          繼續深入知識點的其他使用或底層原理,
          保障知識點牢固掌握

          對比傳統教學方法的優勢

          技術定義純羅列,理解困難

          引入故事場景,好理解

          復雜概念記不住,難以吸收

          代碼結合劇情,易吸收

          抽象概念不理解,無法應用

          深入原理講解,牢掌握

          掃描二維碼,深度體驗教學法

          以網絡編程UDP為例

        • 場景式教學

          整合優質教學資源,系統化提煉數十個企業真實開發環境中的業務場景,獨創了場景式教學法。該教學法通過分析場景特點、梳理場景流程、呈現給定場景下技術的實現3個步驟,向學員清晰的展現了開發的全流程。

          場景式教學法的優勢

          場景多樣學員工作后的各類業務場景
          基本覆蓋
          場景真實真實還原企業Java開發中的
          業務場景
          內容生動場景與技術緊密結合
          將枯燥的知識點活化
          強化吸收根據人的認知規律進行課程設計
          學員吸收度大大提升

          場景式教學案例

          更多案例

          今日頭條場景 旅游類場景 游戲類型場景 云存儲場景 信息資訊類場景 電商秒殺類場景 電商會員類場景 大數據管理平臺場景 分布式搜索場景 OA信息管理類場景
        • OPEN教學法

          OPEN 教學法是由傳智教育培訓院首創的一套教學方法論,旨在「用更短的時間講明白一個知識點」,只有老師用更短的時間把課講清楚,學生才能有更多的時間做刻意練習,從而達到教練結合融會貫通。

          OPEN 教學法四大核心要素

          Objective(目標)具體要交付給學生的能力,學生可以用來解決具體的問題

          Path(路徑)基于學生既有知識儲備,設計學習線路

          Expeirence(體驗)按照路徑順序授課,主線清晰,保證學習體驗

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