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    python大数据课程上风

    python培训课程Python+大数据开辟

    对于Python+大数据开辟

    统统人都要学的全能编程说话

    为甚么学Python+大数据开辟

    • 数字经济引领环球经济社会变革

    • 国度大数据计谋大数据人材紧缺

    • Python-数据范畴首要说话

    • 数字经济成为环球增加新动能,我国数字经济范围天下第二;数字人材成为我国经济周全数字化转型的第一资本和焦点驱能源。

      python大数据开辟远景
    • 大数据已成为一种计谋资本,具备广漠的利用远景;《新职业—大数据工程手艺职员失业景气近况阐发报告》报告显现,2020年我国大数据范畴人材缺口高达200万,估计2021年大数据人材缺口到达250万!

      大数据开辟人材缺口阐发
    • Python说话的TIOBE指数增加几近触及Java,它们之间的差异仅仅只要0.57%;根据 Hacker News 雇用趋向排名,愈来愈多的公司要求员工把握 Python 手艺。

      Python说话生长趋向

    Python+大数据开辟课程

    数据开辟比例达95%,涵盖数据开辟所需东西及编程说话。说话层面包罗SQL、Python、Java;
    数据开辟涵盖SQL、Pandas、Hadoop、Hive、Spark 、Flink 多个手艺生态圈,学完便可在多行业多场景完成数据开辟利用。
    大数据课程阶段 Python大数据课程内容分别

    Python+大数据开辟课程规范为甚么要培训成为高等数据开辟工程师?

    Python课程规范|大数据培训课程

    Python+大数据开辟课程纲领

    • 第一阶段

    • 第二阶段

    • 第三阶段

    • 第四阶段

    • 第五阶段

    • 第六阶段

    • 第七阶段

    • 第八阶段

    • 第九阶段

    • 第十阶段

    • 第十一阶段

    • 第十二阶段

    查抄详细课程纲领>Python根本编程课时:8天

    首要内容

    Python根本语法、Python数据处置、函数、文件读写、面向东西、很是处置、模块和包。

    可处置的实际标题题目

    把握Python根本语法。

    可把握的焦点才能

    1.把握Python开辟环境根基设置装备摆设;
    2.把握运算符、抒发式、流程节制语句、数组等的利用;
    3.把握字符串的根基操纵;
    4.开端成立面向东西的编程思惟;
    5.熟习很是捕获的根基流程及利用体例。

    查抄详细课程纲领>Python编程进阶课时:10天

    首要内容

    搜集编程、多任务编程、高等语法、Python编程综合名目。

    可处置的实际标题题目

    谙练利用Python。

    可把握的焦点才能

    1.把握类和东西的根基利用体例;
    2.把握搜集编程手艺,能够或许或许或许完成搜集通信;
    3.晓得通信和谈道理;
    4.把握开辟中的多任务编程完成体例;
    5.晓得多历程多线程的道理。

    查抄详细课程纲领>MySQL课时:5天

    首要内容

    MySQL与SQL、Kettle与BI东西、Pymysql。

    可处置的实际标题题目

    谙练把握MySQL\SQL、Kettley和BI东西利用。

    可把握的焦点才能

    1.把握MySQL数据库的利用;
    2.把握SQL语法;
    3.把握Kettle数据迁徙东西的利用;
    4.谙练利用BI可视化东西;
    5.对数据开辟有必然认知,把握BI及ETL工程师所具备的根本手艺。

    查抄详细课程纲领>大数据Hadoop手艺栈课时:11天

    首要内容

    Linux、大数据根本和硬件先容、Zookeeper、HDFS、MapReduce、YARN、Hive根本、Hive高阶。

    可处置的实际标题题目

    1.熟习Linux操纵体系,和各种Linux号令,完成集群搭建筹办;
    2.把握大数据的焦点框架Hadoop和其生态体系,打下大数据进修的杰出根本;
    3.把握数据堆栈实际,把握Hive框架,为构建企业级数据堆栈奠基手艺根本。

    可把握的焦点才能

    1.把握Linux经常利用号令,为数据开辟后续进修打下的杰出根本
    2.把握大数据的焦点框架Hadoop和其生态体系,完成HDFS、MapReduce及Yarn机制根基懂得与利用;能够或许或许或许搭建Hadoop高可用HA集群
    3.把握Hive的利用和调优
    4.具备Hadoop开辟才能、离线数据堆栈开辟才能
    5.能够或许或许或许构建企业级数仓

    查抄详细课程纲领>企业级离线数仓名目&数仓名目分组实训课时:15天

    首要内容

    新批发离线数仓名目、在线教导数仓名目。

    可处置的实际标题题目

    把握企业级罕见数据堆栈搭建历程,完成大数据体系下的企业级数据堆栈构建。

    可把握的焦点才能

    1.把握行业离线数仓的分层与建模,从须要、设想、研发、测试到落地上线的完全名目流程;
    2.实在停业逻辑,共触及20多个主题,100多个方针,晋升焦点协作力;
    3.包罗海量数据场景下若何优化设置装备摆设;
    4.拉链表的详细利用;
    5.新增数据和更新数据的抽取和阐发;
    6.Hive函数的详细利用;
    7.ClouderaManager可视化、主动支配和设置装备摆设、Git、CodeReview功效;
    8.利用Git对代码停止办理;
    9供给供新批发大型商超团体的数据存储阐发和办事监控打算。

    查抄详细课程纲领>Pandas & Spark手艺栈课时:11天

    首要内容

    Pandas及可视化手艺、Spark根本、Spark Core、Spark SQL、Structured Streaming、Spark综合案例。

    可处置的实际标题题目

    Pandas数据处置及可视化手艺,把握环球最热点的Spark手艺栈,完成高等大数据开辟人材的跃进。

    可把握的焦点才能

    1.把握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设想思惟;
    2.把握SparkSQL布局化数据处置,Spark On Hive;
    3.把握Pandas数据处置阐发,和Pandas on Spark;
    4.把握Structured Streaming整合大都据源完成及时数据处置;
    5.具备Spark全栈开辟才能,知足大数据行业多场景同一手艺栈的数据开辟,供给失业焦点协作力。

    查抄详细课程纲领>Spark离线名目课时:9天

    首要内容

    保险行业大数据名目和客快物流浪线名目二选一。

    可处置的实际标题题目

    把握Spark名目架构及数据流向,完成企业级数仓搭建,完成企业数字化转型;经由历程名目实战,把握利用Spark手艺完成企业级数仓搭建和各层方针计较。

    可把握的焦点才能

    1. 疾速搭建保险行业大数据平台;
    2. 基于Hive+Spark SQL搭建离线数据堆栈;
    3. 基于SparkSQL应答轻松应答庞杂的迭代计较;
    4. 完成基于国际头部保险公司大数据名目开辟;
    5. 把握基于Spark阐发12亿报单表和8万万客户等数据;
    6. 对保单汇合计较(停业生长类方针,本钱用度类方针等),并向停业职员做数据揭示;
    7. 把握基于Elasticsearch标签搜刮;
    8.把握Docker环境支配、办理操纵;
    9.把握基于Oracle + MySQL异构数据源数据处置手艺;
    10.把握基于Oracle Golden Gate和Canal的及时收罗手艺;
    11.把握Kudu + Spark的疾速离线数据处置、阐发手艺;
    12.把握Kudu + Impala即席数据阐发手艺;
    13.把握Kudu、Spark的调优才能。

    查抄详细课程纲领>及时计较根本课时:4天

    首要内容

    万亿级NoSQL海量数据存储、Flume及时数据收罗、散布式流处置平台、NoSQL。

    可处置的实际标题题目

    把握NoSQL与及时计较中组件,数据开辟工程师首要手艺。

    可把握的焦点才能

    1.把握HBase道理及架构;
    2.把握HBase号令操纵、MapReduce编程;
    3.把握Phoneix二级索引优化查问;
    4.把握Kafka道理及架构。

    查抄详细课程纲领>Spark及时名目课时:8天

    首要内容

    保险行业大数据名目和客快物流及时名目二选一。

    可处置的实际标题题目

    把握Spark名目架构及数据流向,完成企业级画像平台搭建或及时平台搭建,完成企业数字化转型;经由历程名目实战,把握利用Spark手艺完成企业级画像平台搭建或Spark及时手艺利用。

    可把握的焦点才能

    1.用户画像架构设想;
    2.基于Hbase存储停业数据库数据;
    3.基于SparkSQL应答轻松应答标签的计较;
    4.完成基于国际头部保险公司大数据名目开辟;
    5.把握基于MySQL的五级标签构建;
    6.对统计类标签,法则类标签停止代码封装;
    7.把握基于Elasticsearch全文检索手艺;
    8.把握Docker环境支配、办理操纵;
    9.把握基于Oracle + MySQL异构数据源数据处置手艺;
    10.把握基于Oracle Golden Gate和Canal的及时收罗手艺;
    11.把握基于ClickHouse高机能存储、计较引擎手艺;
    12.把握基于Elasticsearch的全文检索手艺;
    13.把握Kudu、Spark的调优才能;
    14.把握基于Spring Cloud的数据微办事接口开辟手艺。

    查抄详细课程纲领>失业指点+失业增强课时:5天

    首要内容

    SQL实战、Hive数据阐发与口试题增强、Spark数据阐发与口试题增强、NoSQL数据阐发与口试题增强、大数据多行业架构分解。

    可处置的实际标题题目

    对进修的内容停止全体回首,并阐发典范口试题,指点简历,口试和不异手艺助力高薪offer。

    可把握的焦点才能

    1.强化口试失业焦点口试题;
    2.梳理大数据架构及处置打算;
    3.分解多行业大数据架构。

    查抄详细课程纲领>大数据及时手艺栈&大数据及时计较名目课时:14天

    首要内容

    星途车联网Flink及时名目、本日指数证券Flink及时名目和客快物流Flink及时名目三选一。

    可处置的实际标题题目

    把握当下热点的流批一体化散布式计较框架Flink及其生态,顺应市场对Flink更加增加的须要;把握基于Flink全栈停止疾速OLAP阐发,完成企业级及时名目构建。

    可把握的焦点才能

    1.把握基于Flink停止及时和离线数据处置、阐发;
    2.把握基于Flink的多流并行处置手艺;
    3.把握万万级高速及时收罗手艺;
    4.把握基于Flink全栈停止疾速OLAP阐发;
    5.把握及时高机能海量数据阐发与存储;
    6.把握针对HBase调优完成HBase存储调优;
    7.把握数据报表阐发;
    8.把握停业数据及时大屏场景完成。

    查抄详细课程纲领>毕业落后阶课程课时:240天

    首要内容

    Python数据阐发、Python后端开辟、Scala on Spark、Java on Flink、Flink及时计较高等进阶。

    可处置的实际标题题目

    在任务后,赠予超240天的课程,进阶课程延续更新、毕生受害。

    可把握的焦点才能

    1.数据阐发专项课,不管处置大数据开辟、仍是特地处置数据阐发,升职挑衅高薪必备手艺;
    2.若是你终究想成为融汇前后端运维测试的手艺总监,那末请在任务之余进修Python后端开辟这套课程;
    3.Scala固然衰落,但若是你行将插手的团队还在利用Scala停止Spark开辟,请疾速进修;
    4.阿里为首的一线大厂已起头接纳Python on Flink的手艺选型,但仍是有局部团队接纳Java on Flink,若是须要请疾速进修;
    5.代价跨越万元的Flink及时计较高等进阶课程,助力退职的你延续挑衅高薪。

    Python+大数据开辟合适人群

    • 0根本转行职员

      数据课程从Python动手,简略高效入门,最合适零根本职员

    • 应届大学毕业生

      缺少任务经历和手艺,对将来不明白方针与打算,希冀经由历程进修数据课程进入IT行业的职员

    • 打算转行职员

      今朝任务报酬不抱负,市场回升空间无限或职业瓶颈期,各行业须要冲破近况完成转行的职员

    • 有根本追求体系晋升者

      具备必然的数据实际或根本,须要把握体系数据手艺,在实际停业中若何利用的职员

    • 数据开辟手艺爱好者

      有较强逻辑思惟才能,应答庞杂停业场景处置,顺应时期趋向,对数据行业感乐趣的职员

    Python+大数据开辟职业生长途径

    进修Python大数占有哪些失业标的方针?

    资深数据阐发师
    (4~6年)

    资深数据工程师
    (4~6年)

    名目司理
    (4~6年)

    数据迷信家
    (6~10年)

    数据架构师
    (6~10年)

    名目总监
    (6~10年)

    CDO(首席数据官)
    (10年以上)

    CTO
    (10年以上)

    CIO
    (10年以上)

    真名目

    企业实在数据源,与华为、百度等大厂深度协作,延续推出多行业、多范畴、有深度的数据开辟真名目课程,拟定命据开辟真名方针准
    1. 学IT,为甚么要学名目课程?
    2. “真”名目课程,对找任务有哪些赞助?
    1. 全行业14大停业场景
      领跑行业笼盖

    2. 高规范亿元级研发投入
      大厂深度共建

    3. 真场景实在数据
      数据链路完全

    4. 深手艺深度手艺分解
      贴合市场支流

    5. 快更新老手艺新变革
      第姑且候进入课程

    6. 严保障8项评审流程
      4项验收规范

    • 大数据培训名目行业笼盖率
    • 查验名目含金量的4大规范

      停业规范停业场景周全
      产物须要及实在海量数据集

      手艺规范手艺打算支流
      企业利用婚配

      研发规范名目开辟实在
      研发流程规范

      设想规范进修方针清楚
      逻辑设想公道

    • 阐发贸易情势本日指数-贸易画布

      首要火伴KP
      (Key Partnerships)到场者:机构(羁系、投资)/企业(基金公司、上市公司)/小我投资者
      利用东西:投资性企业/散户投资者/羁系机构
      利用办事:及时大屏、监控预警
      危险评级:高、中、低
      停业范围:股票、指数、板块
      方针阐发:股指行情数据

      关头停业KA
      (Key Activeties)经由历程股市行情的及时数据收罗,及时多维度阐发,即席查问
      构建及时大屏揭示(股票、指数、板块、K线行情)、监察预警平台(及时、离线)等

      焦点资本KR
      (Key Resource)金融行业逐日停业买卖,完成对质券市场的统计阐发,完成杰出监控和羁系

      代价主意VP
      (Value Properties)构建及时数据阐发体系和大数据预警平台,赞助泛博投资者(私募、公募、小我、机构等)构建一个高效、不变、安康的投资阐发平台

      客户干系CR
      (Customer Relation Ship)上证、深证、万德、买卖体系

      渠道通路CH
      (Channels)做为及时监控平台,经由历程监控证券市场逐日停业买卖数据,经由历程Flink手艺栈完成预警体系搭建

      客户细分SR
      (Customer Segments)券商、股民、基金公司、投资性机构、理财公司等

      本钱布局C$(Cost Structure)· 办事器本钱
      · 运营本钱
      · 职员薪资等

      停业范围$(Scope Business)· 供给争夺停业数据
      · 个股、指数、板块
      · 监控预警

      Python培训名目|停业模子
    • VS其余机构:以完成物流名目多维方针阐发为例

      数据收罗:完成基于MySQL的Cannal和Oracle的Ogg数据收罗

      数据ETL:基于StructuredStreaming完成异构数据源洗濯

      数据阐发:基于Kudu+SparkSQL完成离线数仓分层,对接Impala即席查问

      数据接入Clickchouse:基于ClickHouse完成多维物流数据方针阐发

      数据报表揭示:基于SpringBoot+Vue完成数据报表揭示

      手艺栈对照名目对照特有课程对照
      传智大数据培训课程上风1 传智大数据培训课程上风2 传智大数据培训课程上风3
      传智Python课程上风1 传智python课程上风2
      大数据课程上风对照
    • 信息库失业市场调研+阐发,取得手艺前沿标的方针

      海量数据集搜集各大厂商、各种停业场景下的实在数据,助力数据开辟课程疾速更新

      课题研讨库提出前沿热点手艺课题,深切道理分解+手艺攻坚

      研发人材库来自IBM、JD、百度、当贝一线数据开辟大牛

      处置打算库基于数据开辟支流手艺,研发处置打算,应答数字化转型各种场景下的新挑衅

      名目库基于热点行业、抢先手艺和实在海量数据集,连系人材库大牛参谋团,研发大厂级深度名目

    • Python大数据培训课程评审 python大数据课程名目验收规范
    python大数据课程环境设置装备摆设

    课程环境设置装备摆设 Curriculum environment Configuration

    进修大数据,你见过真的海量数据吗?你操纵过真的【大范围集群】吗?你打仗过真的【云办事】吗?这统统,在黑马法式员都将完成真打仗!黑马法式员与着名云平台厂商—UCloud告竣深度协作。为先生供给大范围办事器集群停止实战,硬件范围到达:

    1. 200+英特尔志强系列CPU焦点
    2. 1TB+内存总量
    3. 1PB+硬盘存储空间
    4. 1GB/S万兆高速内网

    以上资本,年本钱近百万,但黑马完全收费供给给每位先生利用。真正让每一个先生都能打仗【真·大范围集群】和【真·大范围数据】。

    Python+大数据开辟名目休会

    处置打算库

    对数据开辟中的流程、难点停止提炼,整分解为紧跟市场趋向的手艺处置打算,并成立“数据开辟处置打算库”
    培育先生体系化处置各种场景下数据开辟的才能

    甚么是处置打算?

    1. 为手艺小白筹办的python大数据开辟手艺处置打算

      手艺小白 职场新人带领支配任务,毫无标的方针,
      无从动手

    2. python大数据多行业手艺处置打算
    3. 为手艺小白筹办的python大数据开辟手艺处置打算

      停业妙手 团队主干疾速处置职场标题题目,
      高效完成任务

    • 假设你是一个装修老手

      带领支配你一个装修任务,你是不是无从动手?但若是这时候有人给你供给完全装修打算,比方欧式、繁复、地中海气概装修打算,那信任你会高效疾速的完成任务

    • 与以上供给完全装修打算不异

      咱们的讲师将多年企业碰到的标题题目和处置题方针经历,输入为行业标题题目处置打算,先生在培训中能够或许或许进修到处置实在停业场景对应的整套手艺打算,入职企业后能够或许或许疾速上手,高效处置标题题目

    数据开辟手艺处置打算 笼盖职场罕见手艺坚苦

    1. 大数据存储处置打算
    2. 大数据离线阐发处置打算
    3. 大数据及时阐发处置打算
    4. 大数据调剂处置打算
    5. 大数据BI处置打算
    6. 大数据OLAP处置打算
    7. 大数据数据收罗处置打算
    8. 大数据用户画像处置打算
    9. 数据阐发多场景处置打算
    10. 金融授信产物风控建模处置打算
    • 【车联网行业】大数据存储处置打算

      涵盖完全车联网停业场景,包罗驾驶路程、电子围栏、长途诊断等实在停业经由历程 QBOX 车辆终端数据搜集,并分解为 QSP 数据、QCS 数据、充电数据、HU 数据供给及时计较办事与离线计较办事,并经由历程 API 接口以报表和大屏揭示阐发功效数据

      打算亮点

      1.多场景存储处置打算
      2.海量数据处置,体系 15 分钟内搜集的新能源车辆的数据跨越万万条
      3.基于 Hive、HBase、HDFS 数据存储

      python大数据存储处置打算
    • 【知行教导行业】大数据离线阐发处置打算

      成立团体数据堆栈,同一团体数据中心,把分手的停业数据调集存储和处置 名目从须要调研、设想、版本节制、研发、测试到落地上线,涵盖了名方针完全工序发掘阐发海量用户行动数据,定制多维数据调集,组成数据集市,供各个场景主题利用

      打算亮点

      1.从须要、设想、研发、测试到落地上线的完全名目流程2.大批教导大数据的实在停业逻辑,触及 20 多个主题,100 多个方针
      3.大数据手艺在实在场景中的利用,包罗大数据量场景下若何优化设置装备摆设,拉链表的利用
      4.新增数据的抽取和阐发,更新数据的抽取和阐发,和 hive 函数的详细利用等
      5.ClouderaManager 可视化、主动支配和设置装备摆设,不变性极好

      python大数据离线阐发处置打算
    • 【本日指数行业】大数据及时阐发处置打算

      及时监控证券市场的市场逐日的停业买卖,完成对质券市场买卖数据的统计阐发搭建监察预警体系,包罗:预警法则办理,及时预警,汗青预警,监察汗青数据阐发等股市行情买卖数据及时收罗、及时数据阐发、多维阐发,即席查问,及时大屏监控揭示高机能处置,流处置计较引擎接纳的是 Flink,及时处置 100 万笔/s 的买卖数据

      打算亮点

      1.基于企业支流的及时流处置手艺框架:Flume、Kafka、Flink、Hbase 等
      2.基于 ELK 的批停业数据处置,可停止大数据量多维阐发
      3.Hbase5 日内秒级行情亿级范围,MySQL5 日内分时行情万万级范围
      4.T-5 日内及时行情呼应耗时毫秒级,T-5 日外的汗青行情呼应耗时秒级

      python大数据及时阐发处置打算
    • 【车联网行业】大数据调剂处置打算

      涵盖完全车联网停业场景,包罗驾驶路程、电子围栏、长途诊断等实在停业经由历程 QBOX 车辆终端数据搜集,并分解为 QSP 数据、QCS 数据、充电数据、HU 数据供给及时计较办事与离线计较办事,并经由历程 API 接口以报表和大屏揭示阐发功效数据

      打算亮点

      1.基于 Kafka 数据传输
      2.基于 Flink 全栈数据处置
      3.基于 Nginx 做反向代办署理、LSV 和 Keepalived 负载平衡和高可用
      4.基于DS手艺栈完成大数据多组件调剂
      5.基于Yarn完成大数据资本调剂

      Python大数据调剂处置打算
    • 【物风行业】大数据BI处置打算

      基于一家大型物流公司研发的聪明物流大数据平台,日定单上万万,环绕定单、运输、仓储、搬运装卸、包装和畅通加工等物流关头中触及的数据信息等 ,进步运输和配送效力、削减物流本钱、更有用地知足客户办事要求,并针对数据阐发功效,提出具备中观指点意思的处置打算

      打算亮点

      1.涵盖离线停业、及时停业大屏揭示
      2.基于ClickHouse 及时存储、计较引擎供给及时大屏定单揭示
      3.基于Kudu + Impala 准及时阐发体系 ,供给即系查问揭示
      4.基于ELK 全文检索

      Python大数据BI处置打算
    • 【物风行业】大数据OLAP处置打算

      基于一家大型物流公司研发的聪明物流大数据平台,日定单上万万,环绕定单、运输、仓储、搬运装卸、包装和畅通加工等物流关头中触及的数据信息等 ,进步运输和配送效力、削减物流本钱、更有用地知足客户办事要求,并针对数据阐发功效,提出具备中观指点意思的处置打算

      打算亮点

      1.涵盖离线停业、及时停业
      2.ClickHouse 及时存储、计较引擎
      3.Kudu + Impala 准及时阐发体系
      4.以企业支流的 Spark 生态圈为焦点手艺,比方:Spark、Spark SQL、Structure Streaming

      Python大数据OLAP处置打算
    • 【物风行业】大数据数据收罗处置打算

      基于一家大型物流公司研发的聪明物流大数据平台,日定单上万万,环绕定单、运输、仓储、搬运装卸、包装和畅通加工等物流关头中触及的数据信息等 ,进步运输和配送效力、削减物流本钱、更有用地知足客户办事要求,并针对数据阐发功效,提出具备中观指点意思的处置打算

      打算亮点

      1.涵盖离线停业、及时停业
      2.基于 Docker 搭建异构数据源,复原企业实在利用场景
      3.基于OGG收罗Oracle数据
      4.基于Cannal收罗MySQL停业数据库数据

      Python大数据数据收罗处置打算
    • 【电商行业】大数据用户画像处置打算

      基于垂直电商平台构建的用户全方位画像,完全抽掏出一个用户的信息全貌 ,停业环绕商品、定单、用户根本信息及行动信息等数据,完成用户和商品根本标签、组合标签、微观画像、标签查问等停业场景,供给了企业级多 方位停业决议打算阐发。

      打算亮点

      1.接纳 Spark 停止方针阐发,并经由历程 Spark MLLib 成立数据发掘模子
      2.利用HBase 存储标签数据
      3.利用CDH 办理集群
      4.利用主动化剧本支配集群

      Python大数据用户画像处置打算
    • 【多个行业】数据阐发多场景处置打算

      数据阐发不只是(大)数据开辟中首要流程,也是(大)数据开辟的终究方针;愈来愈多的企业要求(大)数据工程师承当局部数据 阐发的任务

      打算亮点

      1.经常利用方针计较
      2.用户行动阐发
      3.商品库存阐发
      4.用户批评文本发掘
      5.游戏数据阐发
      6.AB测试实战
      7.竞品监控
      8.报表设想

      Python大数据数据阐发多场景处置打算
    • 【金融行业】金融授信产物风控建模处置打算

      诺言危险是金融羁系机构重点存眷的危险,关乎金融体系运转的不变。在实际停业展开和模子构建历程中,面对着高维稀少特色和样本不平衡等各种标题题目,若何利用机械进修等数据发掘体例进步诺言危险的评估和展望才能,是各家金融机构主动摸索的标的方针。

      打算亮点

      1.搭建数据摸索→特色工程→模子操练与调优→模子上线监控完全流程
      2.详解特色工程经常利用体例
      3.Logistic回归与集成进修评分卡建模与调优
      4.先容样本不平衡标题题目处置体例
      5.先容模子畅通领悟打算

      金融行业python大数据手艺处置打算
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    教研团队

    年薪80万延续引入大厂手艺大牛,成立Python专职课研团队及专职讲授团队,拟定严酷师资挑选培训体系,不时进步行业课程规范及讲授品德

    专职课研团队

    专职讲授团队

    16级规范严选专职课研教员,严控课程研发品德

    人材挑选
    4项规范

    • 规范化研发人材画像

      大厂背景,手艺深度、广度,大型名目经历

    • 多维口试(五面)

      背景查问拜访,手艺360°判定 ,新课题设想 ,课程随机归纳,职业定位、生长打算

    • 研讨院小组诊断测评

      教导情怀、代价观,进取精力、培育潜力

    • 全链路口试流程监控

      CEO查核,信息存档

    人材查核
    8大关头

    课研职员本质查核视频录制查核

    课程设想查核讲堂试炼查核

    纲领设想查核产物全方位审评

    课本撰写查核查核辩论

    人材培训及
    生长打算

    平台、组件
    手艺开源历练

    手艺私享会

    大牛手艺沙龙

    企业对对碰
    手艺同享

    优当选优,讲授教员登科率<3%,从泉源严控师资及讲课品德

    人材挑选
    4项规范

    • 规范化讲师画像

      停业手艺、性情特色、不异才能

    • 初试手艺深度

      框架才能、底层道理、机能与宁静、算法与数据布局

    • 复试讲课品德

      课程设想、讲课逻辑互动与交互、代码规范

    • 终试代价观

      抗压才能、进修能源、专业水平、培育潜力

    人材查核
    8大关头

    定制特色化查核打算教导心思查核

    讲师本质查核讲授体例查核

    排课、备课产出物查核讲堂试讲查核

    视频录制查核正式讲课辩论

    人材培训及
    生长打算

    逐日讲课
    先生对劲度打分

    阶段课程实行
    评审组查核

    传智培训院
    多维培育打算

    讲师专属
    晋升通道

    “实在战”流程及规范—先生若何完成企业级的名目作品?

    • 1、名目启动

      肯定名方针的方针、方针须要调研、市场调研设想产物原型

    • 2、停业须要

      须要阐发须要变革停业评审

    • 3、设想阶段

      前端界面设想表模子设想接口文档设想须要详细设想手艺调研、选型

    • 4、开辟阶段

      拟定代码开辟规范表模子设想规范停业开辟流程停业拆解小组开辟代码提交单位测试Bug点窜打包支配编写支配文档

    • 5、测试阶段

      联调测试Bug提交标题题目单跟踪编写测试用例功效测试机能测试产出测试报告

    • 6、名目上线

      投产托付运维保护

    收费资本

    合适Python+大数据开辟工程师自学的视频教程收费分享,推出Python+大数据开辟高等软件工程师进修线路图

      近期佳构直播公然课

        初创课本

        传智教导出书了10本Python初创册本,被1900余所高校选作讲课课本,惠及200余万名大先生

        /

        Tlias全方位AI教辅体系

        数据驱动讲授,贯穿教/学/练/测/评,为每位先生私家定制进修打算和失业办事
        • 先生退学
        • 讲堂讲授
        • 课后指点
        • 专项操练
        • 退学多维测评
          定制专属进修打算
        • 方针导向式进修
          精准定靶不摆脱
        • 随堂诊断纠错
          扫清懂得盲点
        • 按部就班式操练
          从实际到利用
        • 阶段功效测评
          消弭常识软弱点
        • 智能指引式倡议
          分层讲授,因材施教
        • 随时有问必答
          霸占手艺难点
        • 先生软弱常识可视化
          精准查漏补缺
        • BI报表数据显现
          精准把控讲授品德
        • IT培训方针体系

          精准定靶进修方针,让先生对天天的进修历程洞若观火。课上一讲多练的讲授情势更便于先生深思评估当天进修方针的把握水平,教员供给针对性的进修指点,保障进修功效。

        • IT培训习题库

          TLIAS体系为先生供给了充沛的实操操练机遇,并构建了一条迷信的操练途径,多级操练提示使各种先生都能取得充实指引,终究自力处置标题题目,晋升常识手艺水平。

        • IT培训品德评测

          TLIAS体系的诊断测评东西,使先生能够或许或许或许对天天所学常识停止检测,将软弱常识可视化,精准查漏补缺,对标题题目常识点赐与重点消化接收,温习更高效、更聚焦,功效更较着。

        • IT进修问答互动社区

          为充实激活先生间互动能量,将先生小我单线的进修扩大为平面互动性较强的摸索式同享进修,TLIAS体系搭建了进修问答社区。热帖阅读高到达2.5w人次。

        • IT培训失业教导

          TLIAS体系的失业中心从实际失业须要动身,为先生们筹办了很是丰硕的失业资本,5大课程门类,2000余节课程视频,能够或许或许或许知足差别先生的实际须要。

        • IT失业摹拟口试体系

          为晋升先生的口试实战经历,TLIAS体系的摹拟口试平台高度复原先生方针岗亭的口试环境和流程,并打造求职利器“口试宝典”,赞助先生熟习口试流程,进步口试胜利率。

        • 先生进修数据多维度收罗阐发

          TLIAS体系的BI数据平台能够或许或许或许全方位收罗、及时监测各关头关头数据,组成一套成熟且履行有用的数据驱动情势,标题题目及时处置,危险提早防备,保障讲授品德延续不变的输入。

        • IT进修讲授品德监控

          为教员的讲授打分,对校区的办事评估,TLIAS体系会做出定性和定量阐发,在精准的讲授品德监控下,师资品德不时改进、进修功效稳步晋升,进修休会与对劲度口碑双晋升。

        1. 进修方针体系

        2. 功课试题库

        3. 小我专属测评

        4. 进修问答社区

        5. 失业指点资本

        6. 摹拟口试平台

        7. 大都据收罗

        8. 讲授品德监控

        IT培训独家进修监控体系

        更多Tlias失业办事

        • IT培训失业流程

          失业流程
          全信息化处置

        • 先生才能阐发

          先生才能
          雷达图阐发

        • IT失业办事

          定制特色化
          失业办事

        • 口试题讲授

          手艺口试题
          讲授

        • 失业培训指点

          失业指点课
          口试名目阐发

        • HR口试攻略

          HR口试攻略

        • 摹拟企业口试

          摹拟企业
          实在口试

        • IT求职简历指点

          专业简历指点

        • IT求职口试复盘

          口试复盘教导

        • IT求职口试预警

          危险预警
          企业黑名单提示

        传智汇-打造你的IT职业生态圈

        老先生毕业后可插手传智汇IT精英社区,延续赞助先生毕生生长,一次进修,永远办事
        • IT培训行业沙龙

          行业沙龙

          每一年百场行业互换
          每一年24场收费互换


        • IT行业高端人脉

          高端人脉

          行业大牛讲座
          手艺大牛分享
          霸占研举事关
          紧跟科技前沿

        • IT职场资本

          职场资本

          二千余家企业
          高管精准指点
          助力职场晋升
          冲破生长瓶颈

        • IT培训手艺研习

          手艺研习

          办事中高端IT人材
          延续跟踪量身定做


        ※页面数据来历,除特别标注外,皆来自公司外部统计

        跟着低级法式员趋于饱和,中高等法式员缺口变大,IT培训行业本来失业培训课程难以顺应将来的失业协作。

        传智教导推出高等软件工程师失业培训课程,定位培育中高等法式员。Python+大数据开辟课程有11大行业12个“大厂”级名目,400+停业方针,220+手艺点,12个企业级名目讲课时候就超150天(每周上5天课)。其课程容量、手艺深度、名目广度均超其余机构6个月培训课程50%以上,大大晋升先生的失业协作力。查抄更多 >

        课程纲领

        1. 根本班

          1. Python根本编程

        2. 妙手班

          1. Python编程进阶 2. MySQL 3. 大数据Hadoop手艺栈 4. 名目一:企业级离线数仓 5. 名目二:数仓名目分组实训 6. Pandas手艺栈 7. Spark手艺栈 8. 名目三:Spark离线名目(2选1)保险行业大数据名目 9. 名目三:Spark离线名目(2选1)客快物流名目 10. 及时计较根本 11. 名目四:Spark及时名目(2选1)保险行业用户画像名目 12. 名目四:Spark及时名目(2选1)客快物流及时名目 13. 失业指点+失业增强 14. 大数据及时手艺栈 15. 名目五:大数据及时计较名目(3选1)星途车联网Flink及时名目 16. 名目五:大数据及时计较名目(3选1)本日指数证券Flink及时名目 17. 名目五:大数据及时计较名目(3选1)客快物流Flink及时名目

        3. 进阶课

          1. 进阶课程

        4. $versionDesc

        • Python根本编程根本班 1

          课时:8天手艺点:52项考试:1次进修体例:线上面授

          进修方针

          1.把握Python开辟环境根基设置装备摆设| 2.把握运算符、抒发式、流程节制语句、数组等的利用| 3.把握字符串的根基操纵| 4.开端成立面向东西的编程思惟| 5.熟习很是捕获的根基流程及利用体例|

          主讲内容

          1. Python根本语法零根本进修Python的起头,包罗了以动手艺点:

          1.变量| 2.标识符和关头字| 3.输入和输入| 4.数据范例转换| 5.PEP8编码规范| 6.比拟/干系运算符| 7.if判定语句语法格局| 8.三目运算符| 9.while语句语法格局| 1.while 轮回嵌套| 11.break 和 continue| 12.while 轮回案例| 13.for轮回|

          2. Python数据处置把握Python的数据范例,并对其停止操纵处置,包罗了以动手艺点:

          1.字符串界说语法格局| 2.字符串遍历| 3.下标和切片| 4.字符串罕见操纵| 5.列表语法格局| 6.列表的遍历| 7.列表罕见操纵| 8.列表嵌套| 9.列表推导式| 1.元组语法格局| 11.元组操纵| 12.字典语法格局| 13.字典罕见操纵| 14.字典的遍历|

          3. 函数能够或许或许或许完成Python函数的编写,包罗了以动手艺点:

          1.函数观点和感化、函数界说、挪用| 2.函数的参数| 3.函数的前往值| 4.函数的正文| 5.函数的嵌套挪用| 6.可变和不可变范例| 7.局部变量| 8.全局变量| 9.组包和拆包、援用|

          4. 文件读写能够或许或许或许利用Python对文件停止操纵,包罗了以动手艺点:

          1.文件的翻开与封闭、文件的读写| 2.文件、目次操纵及案例| 3.os模块文件与目次相干操纵|

          5. 面向东西从慢慢成立起面向东西编程思惟,再到会利用东西,到成立东西,再到真正懂得为甚么封装东西,包罗了以动手艺点:

          1.面向东西先容| 2.类的界说和东西的成立| 3.增加和取得东西属性| 4.self 参数| 5.init体例| 6.担当| 7.子类体例重写| 8.类属性和实例属性| 9.类体例、实例体例、静态体例|

          6. 很是处置首要先容了在Python编程中若何处置很是,包罗了以动手艺点:

          1.很是观点| 2.很是捕获| 3.很是的通报|

          7. 模块和包首要先容了Python中的模块和包的体系,和若何利用模块和包,包罗了以动手艺点:

          1.模块先容| 2.模块的导入| 3.包的观点| 4.包的导入| 5.模块中的..all..| 6.模块中..name..|

        • Python编程进阶妙手班 1

          课时:10天手艺点:30项考试:1次进修体例:线上面授

          进修方针

          1.把握面向东西编程才能及思惟| 2.把握Python高等语法特色| 3.把握开辟中的多任务编程完成体例| 4.晓得多历程多线程的道理| 5.把握搜集编程手艺,能够或许或许或许完成搜集通信| 6.晓得通信和谈道理| 7.把握日记的利用| 8.能够或许或许或许利用Python对数据停止处置开辟|

          主讲内容

          1. 搜集编程首要进修通信和谈,和Python完成TCP、HTTP通信,包罗了以动手艺点:

          1.IP地点的先容| 2.端口和端标语的先容| 3.TCP的先容| 4.Socket的先容| 5.TCP搜集利用的开辟流程| 6.基于TCP通信法式开辟|

          2. 多任务编程首要进修Python中多线程、多历程,包罗了以动手艺点:

          1.多任务先容| 2.多历程的利用| 3.多线程的利用| 4.线程同步|

          3. 高等语法首要进修Python的高等语法,包罗以动手艺点:

          1.闭包| 2.装潢器| 3.迭代器| 4.深浅拷贝| 5.正则|

          4. Python编程综合名目经由历程前边所学常识,完成综合案例,熬炼编程才能、培育编程思惟

          1. Python编程综合名目|

        • MySQL妙手班 2

          课时:5天手艺点:36项考试:1次进修体例:线上面授

          进修方针

          1. 把握MySQL数据库的利用| 2. 把握SQL语法| 3. 把握Kettle数据迁徙东西的利用| 4. 谙练利用BI可视化东西| 5. 对数据开辟有必然认知,把握BI工程师所具备的根基手艺|

          主讲内容

          1. MySQL与SQL零根本小白经由历程MySQL数据库,把握焦点必备SQL,包罗了以动手艺点:

          01_数据库观点和感化| 02_MySQL数据范例| 03_数据完全性和束缚| 04_数据库、表根基操纵号令| 05_表数据操纵号令| 06_where子句| 07_分组聚合| 08_毗连查问| 09_外键的利用|

          2. Kettle与BI东西利用Kettle做数据迁徙,经由历程BI东西揭示excel、MySQL中的数据,包罗了以动手艺点:

          01_Kettle根基操纵| 02_Kettle数据转换| 03_Kettle利用SQL剧本组件| 04_kettle Job开辟| 05_FineBI根基操纵| 06_FineBI经常利用图表| 07_FineBI仪表板| 08_综合案例|

          3. PymysqlPython与数据库交互,首要进修PyMySQL包

          01. 环境搭建| 02. Python操纵数据库|

          4. Python编程综合名目经由历程前边所学常识,完成综合案例,熬炼编程才能、培育编程思惟

          01. Python编程综合名目|

        • 大数据Hadoop手艺栈妙手班 3

          课时:11天手艺点:46项考试:0次进修体例:线上面授

          进修方针

          1.把握Linux经常利用号令,为数据开辟后续进修打下的杰出根本| 2.把握大数据的焦点框架Hadoop和其生态体系,完成HDFS、MapReduce及Yarn机制根基懂得与利用;能顾搭建Hadoop高可用HA集群| 3.把握Hive的利用和调优| 4.具备Hadoop开辟才能、离线数据堆栈开辟才能| 5.能够或许或许或许完成根基构建企业级数仓|

          主讲内容

          1. Linux把握Linux操纵体系经常利用号令和权限办理

          01_Linux号令利用| 02_Linux号令选项的利用| 03_长途登录和长途拷贝| 04_Linux权限办理| 05_vi编辑器利用| 06_集群搭建筹办|

          2. 大数据根本和硬件先容进一步论述大数据特色与散布式思惟,常识点由浅入深,包罗了以动手艺点:

          1.大数据的特色| 2.散布式存储观点| 3.散布式计较的观点| 4.办事器品种先容、机架、互换机| 5.搜集拓扑、Raid、IDC数据中心|

          3. Zookeeper散布式软件管家,完成了集群办理与leader推举,包罗了以动手艺点:

          1.Zookeeper的利用场景| 2.架谈判道理| 3.存储模子| 4.推举机制| 5.客户端操纵| 6.ZK集群搭建|

          4. HDFS散布式文件体系,处置了海量数据存储与容错,包罗了以动手艺点:

          1.HDFS设想的特色| 2.Master-Slave架构| 3.Block块存储、RF拷贝因子、机架感知| 4.Block拷贝战略、读写流程| 5.HDFS Federation、HDFS Snapshots、NameNode HA架谈判道理| 6.HDFS办理员经常利用操纵、HDFS权限节制| 7.HDFS通俗集群和HA集群搭建|

          5. MapReduce散布式计较体系,处置海量数据的计较,包罗了以动手艺点:

          1.MapReduce架谈判道理| 2.Split机制| 3.MapReduce并行度| 4.Combiner机制、 5.Partition机制、自界说Partition| 6.MapReduce序列化、自界说排序、数据紧缩|

          6. YARN散布式资本调剂办理器,办理办事器软件资本,包罗了以动手艺点:

          1.Yarn道理和架构| 2.Yarn高可用| 3.Container资本的封装(CPU、内存和IO)| 4.资本调剂战略(FIFO、Fair和Capacity)| 5.YARN高可用情势搭建|

          7. Hive根本数据堆栈Hive,完成企业级数仓必备东西,包罗以下常识点:

          1.HQL操纵| 2.数据范例| 3.分区、分桶、姑且表| 4.explain履行打算详解|

          8. Hive高阶数据堆栈Hive高阶道理和架构深切,完成企业级数仓优化,包罗以下常识点:

          1.Hive道理和架构| 2.Meta Store办事| 3.HiveServer内置函数| 4.自界说UDF和UDAF| 5.数据紧缩、存储格局、主动化剧本、罕见机能优化|

        • 名目一:企业级离线数仓妙手班 4

          课时:10天手艺点:120项考试:0次进修体例:线上面授

          进修方针

          1.把握离线数仓的分层与建模,从须要、设想、研发、测试到落地上线的完全名目流程| 2.行业内首个深度利用Presto的名目| 3.包罗海量数据场景下若何优化设置装备摆设| 4.拉链表的详细利用| 5.新增数据和更新数据的抽取和阐发| 6.供给新批发大型商超团体的数据存储阐发和办事监控打算| 7.利用Git对代码停止办理|

          本名目基于一家大型连锁超市研发的大数据阐发平台。黑马第一个深度利用Presto的名目,打下了坚固的名目实操才能,也为先生的失业拓宽了途径;实在的数据布局,庞杂的SQL完成历程,先生进修今后能够或许或许到达离线数仓的高等开辟水平。

          主讲处置打算

          把握离线数仓的分层与建模、大数据量场景下若何优化设置装备摆设,拉链表的详细利用,新增数据的抽取和阐发,更新数据的抽取和阐发,和Hive函数的详细利用等。ClouderaManager可视化、主动支配和设置装备摆设、Git的CodeReview功效保障名目高品德 离线数仓的分层与建模 名目触及20多个主题,100多个方针场景 帆软BI企业级报表揭示

          主讲常识点

          1.大数据支配运维:Cloudera Manager 2.阐发决议打算须要:数据堆栈 3.数据收罗:sqoop 4.数据阐发:Hive+presto 5.汗青数据快照:拉链表 6.数据更新后的统计阐发:拉链表 7.数据调剂:oozie+shell 8.OLAP体系存储:MySQL 9.FineBI数据揭示

        • 名目二:数仓名目分组实训妙手班 5

          课时:5天手艺点:120项考试:0次进修体例:线上面授

          进修方针

          1.把握行业离线数仓的分层与建模,从须要、设想、研发、测试到落地上线的完全名目流程 2.实在停业逻辑,共触及20多个主题,100多个方针,晋升焦点协作力 3.包罗海量数据场景下若何优化设置装备摆设 4.拉链表的详细利用 5.新增数据和更新数据的抽取和阐发 6.Hive函数的详细利用 7.ClouderaManager可视化、主动支配和设置装备摆设、Git、CodeReview功效

          1、成立团体数据堆栈,同一团体数据中心,把分手的停业数据调集存储和处置 2、名目从须要调研、设想、版本节制、研发、测试到落地上线,涵盖了名方针完全工序 3、发掘阐发海量用户行动数据,定制多维数据调集,组成数据集市,供各个场景主题利用。

          主讲处置打算

          名目先容与环境筹办、数据堆栈的建模和分层、OLTP、ODS、DWD完成、Presto、DWB完成、DWS完成、DM、RPT、导出完成、Oozie架构与支配及利用。利用Hive、Presto、Oozie、数仓手艺栈,供给新批发大型商超团体的数据存储阐发和办事监控打算

          主讲常识点

          1.大数据支配运维:Cloudera Manager 2.阐发决议打算须要:数据堆栈 3.数据收罗:sqoop 4.数据阐发:Hive 5.汗青数据快照:拉链表 6.数据更新后的统计阐发:拉链表 7.数据调剂:ds 8.OLAP体系存储:MySQL 9.FineBI数据揭示 10.Git代码办理

        • Pandas手艺栈妙手班 6

          课时:3天手艺点:48项考试:1次进修体例:线上面授

          进修方针

          1.把握离线数仓的分层与建模,从须要、设想、研发、测试到落地上线的完全名目流程 2.行业内首个深度利用Presto的名目 3.包罗海量数据场景下若何优化设置装备摆设 4.拉链表的详细利用 5.新增数据和更新数据的抽取和阐发 6.供给新批发大型商超团体的数据存储阐发和办事监控打算 7.利用Git对代码停止办理

          主讲内容

          1. Pandas及可视化手艺Pandas数据处置及可视化手艺,包罗以动手艺点:

          01. Pandas数据布局和数据范例| 02. 索引及列的操纵| 03. Dataframe数据的增编削查操纵| 04. Pandas经常利用计较函数| 05. 缺失值处置| 06. 分组、分箱、归并与变形操纵| 07. DF的读取与保管和与数据库的交互| 08. Pandas Matplotlib、Pyecharts可视化| 09. Pandas名目开辟实战|

        • Spark手艺栈妙手班 7

          课时:8天手艺点:130项考试:1次进修体例:线上面授

          进修方针

          1.把握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设想思惟| 2.把握SparkSQL布局化数据处置,Spark On Hive| 3. 把握Pandas数据处置阐发,和Pandas on Spark| 4.把握Structured Streaming整合大都据源完成及时数据处置| 5.具备Spark全栈开辟才能,知足大数据行业多场景同一手艺栈的数据开辟,供给失业焦点协作力|

          主讲内容

          1. Spark根本本阶段进修Spark环境搭建及以下常识点

          1.Spark根本环境搭建 2.Spark的Standalone环境搭建 3.Spark的StandaloneHA搭建 4.SparkOnYarn环境搭建

          2. Spark Core全部spark框架焦点局部,把握框架外部设想思惟,数据流转步骤,是进修spark的根本模块,包罗了以动手艺点:

          1.Spark架谈判道理(运转机制、Driver和Executor、spark任务提互换程) 2.RDD开辟和道理(Partition、Task、RDD的依靠干系、RDD的容错机制、RDD的存储级别、RDD的缓存机制)播送变量 3.DAG道理(DAG思惟、DAG的天生、DAG的处置历程)

          3. Spark SQL进修spark框架的SQL操纵,spark与Hive、HBase等外部数据源的整合操纵,包罗了以动手艺点:

          1.Spark SQL架谈判道理 2.DataFrame、DataSet DSL和SQL开辟 3.Spark大都据源整合(txt、CSV、Json、parquet、JDBC、Hive) 4.Spark SQL履行打算道理 5.Spark SQL机能调优

          4. Structured StreamingSpark及时计较

          1.流式处置根基观点及利用场景 2.Structured Streaming架构 3.Structured Streaming根基利用 4.Structured Streaming与其余组件共同利用

          5. Spark综合案例践行场景式讲授,利用了Spark阶段常识点,利用lambda加处置数据阐发的利用,包罗了以动手艺点:

          Spark综合案例实战

        • 名目三:Spark离线名目(2选1)保险行业大数据名目妙手班 8

          课时:9天手艺点:100项考试:0次进修体例:线上面授

          进修方针

          1. 疾速搭建保险行业大数据平台| 2. 基于Hive+Spark SQL搭建离线数据堆栈| 3. 基于SparkSQL应答轻松应答庞杂的迭代计较| 4. 完成基于国际头部保险公司大数据名目开辟| 5. 把握基于Spark阐发12亿报单表和8万万客户等数据| 6. 对保单汇合计较(停业生长类方针,本钱用度类方针等),并向停业职员做数据揭示| 7. 把握基于Elasticsearch标签搜刮|

          保险精算名目须要计较海量明细保双数据,以便天生财政报表。名目利用SparkSQL来计较,时效大大进步,增强保险公司的贸易诺言。名目将多局部的停业数据库同步到Hive数据集市,利用SparkSQL加载源数据表(保单表12亿保单,客户表8万万客户等),计较保单的保费、现金代价、筹办金等明细,供给给财政局部收费或收入,最初对保单汇合计较(停业生长类方针,本钱用度类方针等),并向停业职员做数据揭示

          主讲处置打算

          名目焦点架谈判停业流程、Hive数仓建模 、Sqoop数据同步开辟 DolphinScheduler任务调剂、利用lag,sum等窗口函数 、利用UDAF函数计较有用保双数字段、计较现金代价、计较和筹办金、分区表的利用 、方针汇合计较 、Shuffle优化、Elasticsearch搜刮。

          主讲常识点

          基于Spark轻松应答保险庞杂的迭代计较;和用户画像

        • 名目三:Spark离线名目(2选1)客快物流名目妙手班 9

          课时:9天手艺点:130项考试:0次进修体例:线上面授

          进修方针

          1.把握Docker环境支配、办理操纵| 2.把握基于Oracle + MySQL异构数据源数据处置手艺| 3.把握基于Oracle Golden Gate和Canal的及时收罗手艺| 4.把握Kudu + Spark的疾速离线数据处置、阐发手艺| 5.把握Kudu + Impala即席数据阐发手艺| 6.把握Kudu、Spark的调优才能|

          基于一家大型物流公司研发的聪明物流大数据平台,日定单上万万,环绕定单、运输、仓储、搬运装卸、包装和畅通加工等物流关头中触及的数据信息等,进步运输和配送效力、削减物流本钱、更有用地知足客户办事要求,并针对数据阐发功效,提出具备中观指点意思的处置打算。

          主讲处置打算

          涵盖离线停业和及时停业、ClickHouse及时存储和计较引擎、 Kudu + Impala准及时阐发体系、基于Docker搭建异构数据源、以企业支流的Spark生态圈为焦点手艺(Spark、Spark SQL、Structured Streaming)、ELK全文检索、Spring Cloud数据微办事开辟、及时监控舆图开辟、存储和计较机能调优、复原企业搭建大数据平台的完全历程。

          主讲常识点

          1.基于Oracle + MySQL异构数据源数据处置手艺 2.基于Kudu + Spark的疾速离线数据处置、阐发手艺 3.基于Kudu + Impala即席数据阐发手艺 4.学会基于ClickHouse高机能存储、计较引擎手艺 5.把握基于ELK的全文检索手艺

        • 及时计较根本妙手班 10

          课时:4天手艺点:61项考试:0次进修体例:线上面授

          进修方针

          1.把握HBase道理及架构| 2.把握HBase号令操纵、MapReduce编程| 3.把握Phoneix二级索引优化查问| 4.把握ELK开辟把握Kafka道理及架构|

          主讲内容

          1. 万亿级NoSQL海量数据存储存储海量数据的列式数据库,外部高效设想处置了海量数据存储,包罗了以动手艺点:

          1.HBase道理及架构| 2.预分区、LSM布局| 3.Bloom Filter,co-processor,连系Phoneix停止优化查问|

          2. Flume及时数据收罗把握Flume的利用体例

          1.Flume道理及架构| 2.Source-Sink-Channal| 3.文件数据源及相干设置装备摆设| 4.Flume断点续传|

          3. 散布式流处置平台散布动静行列存储数据,利用于低延时及时场景,包罗了以动手艺点:

          1.Kafka道理及架构阐发| 2.散布式及时计较架谈判思惟|

          4. NoSQL交际场景大数据阐发实战践行场景式讲授,利用了NoSQL阶段常识点,处置及时数据阐发的利用,包罗了以动手艺点:

          1.交际App场景实战| 2.交际大数据架构分解| 3.数据收罗| 4.数据ETL| 5.数据阐发|

        • 名目四:Spark及时名目(2选1)保险行业用户画像名目妙手班 11

          课时:8天手艺点:130项考试:0次进修体例:线上面授

          进修方针

          1. 用户画像架构设想| 2. 基于Hbase存储停业数据库数据| 3. 基于SparkSQL应答轻松应答标签的计较| 4. 完成基于国际头部保险公司大数据名目开辟| 5. 把握基于MySQL的五级标签构建| 6. 对统计类标签,法则类标签停止代码封装| 7. 把握基于Elasticsearch全文检索手艺|

          保险行业用户画像是基于金融保险数仓平台之上停止设想和开辟,是面向投保用户的偏好、行动习气和生齿属性的画像复原,同时也包罗对投保信息的画像复原。供给用户爱好和保险特色赞助营销平台晋升保险营销的精准度,也便利特色化保举体系疾速精确的为每一个用户保举相干的商品。

          主讲处置打算

          名目焦点架谈判停业流程、Hbase数据同步开辟,DolphinScheduler任务调剂、Web标签办理平台、UDF函数计较、统计类标签、法则类标签、发掘类标签等汇合计较 、Elasticsearch搜刮。

          主讲常识点

          基于SparkSQL轻松应答保险行业庞杂用户标签计较

        • 名目四:Spark及时名目(2选1)客快物流及时名目妙手班 12

          课时:8天手艺点:130项考试:0次进修体例:线上面授

          进修方针

          1.把握Docker环境支配、办理操纵| 2.把握基于Oracle + MySQL异构数据源数据处置手艺| 3.把握基于Oracle Golden Gate和Canal的及时收罗手艺| 4.把握基于ClickHouse高机能存储、计较引擎手艺| 5.把握基于ELK的全文检索手艺| 6.把握Kudu、Spark的调优才能| 7.把握基于Spring Cloud的数据微办事接口开辟手艺|

          基于一家大型物流公司研发的聪明物流大数据平台,日定单上万万,环绕定单、运输、仓储、搬运装卸、包装和畅通加工等物流关头中触及的数据信息等,进步运输和配送效力、削减物流本钱、更有用地知足客户办事要求,并针对数据阐发功效,提出具备中观指点意思的处置打算。

          主讲处置打算

          涵盖离线停业和及时停业、ClickHouse及时存储和计较引擎、 Kudu + Impala准及时阐发体系、基于Docker搭建异构数据源、以企业支流的Spark生态圈为焦点手艺(Spark、Spark SQL、Structured Streaming)、ELK全文检索、Spring Cloud数据微办事开辟、及时监控舆图开辟、存储和计较机能调优、复原企业搭建大数据平台的完全历程。

          主讲常识点

          1.基于Oracle + MySQL异构数据源数据处置手艺 2.基于Kudu + Spark的疾速离线数据处置、阐发手艺 3.基于Kudu + Impala即席数据阐发手艺 4.学会基于ClickHouse高机能存储、计较引擎手艺 5.把握基于ELK的全文检索手艺

        • 失业指点+失业增强妙手班 13

          课时:5天手艺点:60项考试:1次进修体例:线上面授

          进修方针

          1.强化口试失业焦点口试题| 2.梳理大数据架构及处置打算| 3.分解多行业大数据架构|

          主讲内容

          1. SQL实战处置Python大数据罕见的SQL口试题,包罗了以动手艺点:

          1.口试题必备SQL实战| 2.SQL优化增强|

          2. Hive数据阐发与口试题增强处置Hive数据阐发开辟必备口试题,包罗了以动手艺点:

          1.Hive根本| 2.Hive拉链表| 3.Hive数据堆栈构建示例| 4.Hive口试题|

          3. Spark数据阐发与口试题增强处置Spark开辟必备口试题,包罗了以动手艺点:

          1.Spark根本| 2.Spark离线阐发| 4.Spark口试题|

          4. NoSQL数据阐发与口试题增强处置NoSQL罕见的口试题,从动静行列到HBase把握关头道理,包罗了以动手艺点:

          1.Kafka道理增强| 2.HBase道理增强| 3.企业级HBase&Kafka口试题|

          5. 大数据多行业架构分解处置多行业多场景大数据架构设想,具备触类旁通设想大数据架构体系能来,包罗了以动手艺点:

          1.数据阐发流程| 2.大数据架构分解| 3.多行业大数据架构设想| 4.大数据存储,调剂等处置打算|

        • 大数据及时手艺栈妙手班 14

          课时:6天手艺点:90项考试:1次进修体例:线上面授

          进修方针

          1.把握基于Flink停止及时和离线数据处置、阐发| 2.把握基于Flink的多流并行处置手艺| 3.把握万万级高速及时收罗手艺|

          主讲内容

          1. Flink Core新一代批流同一数据处置引擎,在计较效力和机能都有很大晋升,包罗了以动手艺点:

          1.Flink根本|

          2. Flink DataStream组成了Flink处置及时数据处置局部,是把握及时数据处置必备手艺,包罗了以动手艺点:

          1.Flink DataStream的利用| 2.Kafka + Flink|

          3. Flink SQL处置Flink中的SQL化开辟,Flink-SQL开辟必备手艺,包罗了以动手艺点:

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

          4. Flink Runtime是对Flink任务停止调优,必须把握的内容,包罗了以动手艺点:

          1.Watermark| 2.Checkpoint| 3.任务调剂与负载平衡| 4.状况办理|

          5. Flink高等处置Flink机能监控等高阶常识,具备及时数据阐发必备手艺,包罗以动手艺点:

          1.Flink机能监控| 2.Flink调优| 3.Flink SQL履行打算|

          6. Flink电商案例实战践行场景式讲授,利用了Flink阶段常识点,处置及时数据阐发的利用,包罗了以动手艺点:

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

        • 名目五:大数据及时计较名目(3选1)星途车联网Flink及时名目妙手班 15

          课时:8天手艺点:130项考试:0次进修体例:线上面授

          进修方针

          1.把握基于Flink全栈停止疾速OLAP阐发 2.把握及时高机能海量数据阐发与存储 3.把握针对HBase调优完成HBase存储调优 4.把握数据报表阐发 5.把握停业数据及时大屏场景完成

          1、涵盖完全车联网停业场景,包罗驾驶路程、电子围栏、长途诊断等实在停业 2、经由历程QBOX车辆终端数据搜集,并分解为QSP数据、QCS数据、充电数据、HU数据 3、供给及时计较办事与离线计较办事,并经由历程API接口以报表和大屏揭示阐发功效数据

          主讲处置打算

          Hive、HBase、HDFS数据存储、Kafka数据传输、?Flink全栈数据处置、Nginx做反向代办署理、LSV和Keepalived负载平衡和高可用

          主讲常识点

          收罗跨越万万条新能源车辆的数据 及时高机能海量数据阐发与存储 停业数据及时大屏场景完成

        • 名目五:大数据及时计较名目(3选1)本日指数证券Flink及时名目妙手班 16

          课时:8天手艺点:130项考试:0次进修体例:线上面授

          进修方针

          1.把握基于Flink全栈停止疾速OLAP阐发 2.把握及时高机能海量数据阐发与存储 3.把握针对HBase调优完成HBase存储调优 4.把握数据报表阐发 5.把握停业数据及时大屏场景完成

          本日指数名目用于对质券市场的逐日买卖数据停止及时监控,该名目基于Flink框架搭建,连系HBase、Druid停止及时OLAP阐发,在及时阐发的平台上搭建监察预警体系,包罗预警法则办理、及时预警、汗青预警等。先生能够或许或许经由历程该名目进修到散布式及时计较、散布式数据存储等多个大数据手艺处置打算。

          主讲处置打算

          本日指数名目用于对质券市场的逐日买卖数据停止及时监控,该名目基于Flink框架搭建,连系HBase、Druid停止及时OLAP阐发,在及时阐发的平台上搭建监察预警体系,包罗预警法则办理、及时预警、汗青预警等。

          主讲常识点

          先生能够或许或许经由历程该名目进修到散布式及时计较、散布式数据存储等多个大数据手艺处置打算。

        • 名目五:大数据及时计较名目(3选1)客快物流Flink及时名目妙手班 17

          课时:8天手艺点:130项考试:0次进修体例:线上面授

          进修方针

          1.把握基于Flink全栈停止疾速OLAP阐发 2.把握及时高机能海量数据阐发与存储 3.把握针对HBase调优完成HBase存储调优 4.把握数据报表阐发 5.把握停业数据及时大屏场景完成

          本名目是基于大型物流公司停业研发的聪明物流大数据平台,公司停业网点笼盖国际各地,大范围的客户群体,日定单达1000W,平台对千亿级数据停止整合、阐发、处置,保障停业的顺遂停止。

          主讲处置打算

          异构数据源、及时、离线、搜刮、调剂、数据办事、可视化完全架构,涵盖全性命周期名目

          主讲常识点

          基于大型物流公司快递流程,开辟环绕定单、运单、堆栈、B端客户、地区、画像多个主题的停业开辟

        • 进阶课程进阶课 1

          课时:240天手艺点:500项考试:0次进修体例:线长进修

          进修方针

          1. 在毕业后任务之余停止进修、延续晋升| 2. 课程品类和内容延续更新、毕生受害|

          主讲内容

          1. Python数据阐发数据阐发专项课,不管处置大数据开辟、仍是特地处置数据阐发,升职挑衅高薪必备手艺

          1. Pandas开辟进阶| 2. 机械进修数据发掘统计阐发| 3. 多场景阐发名目| 4. 金融风控专项阐发|

          2. Python后端开辟若是你终究想成为融汇前后端运维测试的手艺总监,那末请在任务之余进修这套课程

          1. Python Django Web开辟| 2. 美多商城前背景Web名目| 3. Python主动化运维支配| 4. Python Flask Web开辟| 5. 黑马头条挪动端Web名目| 6. 后端高并发数据库缓存设想| 7. Python测试开辟| 8. Python爬虫开辟| 9. 微办事及RPC长途挪用开辟|

          3. Scala on SparkScala固然衰落,但若是你行将插手的团队还在利用Scala停止Spark开辟,请疾速进修

          1. Scala编程| 2. 基于Scala的Spark开辟| 3. Scala Spark名目1:用户画像| 4. Scala Spark名目2:大数据保举体系| 5. Scala Spark名目3:大数据反爬虫| 6. Scala Spark名目4:旌旗灯号检测| 7. Scala Spark名目5:车联网|

          4. Java on Flink固然以阿里为首的一线大厂已起头接纳Python on Flink的手艺选型,但仍是有局部团队接纳Java on Flink,若是须要请疾速进修

          1. Java编程| 2. 基于Java的NoSQL及存储框架开辟| 3. 基于Java的Flink及时计较开辟| 4. Java Flink名目1:车联网| 5. Java Flink名目2:金融证券| 6. Java Flink名目3:物流大数据及时计较|

          5. Flink及时计较高等进阶代价跨越万元的及时计较课程,助力退职的你延续挑衅高薪

          1. 及时计较根本| 2. 及时计较高阶| 3. 及时计较架构与运维| 4. Flink源码分解|

        • python+大数据开辟 V版本课程申明

          课程称号:首要针对:首要利用开辟东西:

          课程先容

        “周”更新日记

        课程更新日记按周更新热点/前沿手艺

        • 新增2022-01-07

          · python完成sparksql查问ods层明细数据并加载到dwd层体例 · python完成sparksql查问ods层明细数据并加载到dwd层体例 · 造数据平台 · 新特别字段范例

        • 新增2021-12-24

          · 字段范例 · flink源码前置根本 · 源码的编译和支配 · flink启动剧本的解读 · yarn-per-job情势分解

        • 新增2021-12-17

          · flink任务调剂机制 · flink内存模子 · HIve3新特色 · Hive3数据紧缩,存储格局等外容 · Hadoop3新特色

        • 新增2021-12-10

          · 观点和通用api先容 · sqlclient东西的利用 · catalogs常识点的进修 · 流处置中的观点先容

        • 新增2021-12-03

          · flinksql中的窗口利用 · FlinkSQL函数操纵 · Flinksql毗连到外部体系 · flinksql的道理和调优 · sql操纵参考

        • 新增2021-11-26

          · flink on yarn的第三种支配体例(Application Mode) · 自界说source · transformation算子minby和maxby · transformation的八大物理分区的道理和完成 · flink的global window的操纵

        • 新增2021-11-19

          · flink内置水印函数的操纵 · flink的window的ReduceFunction · flink的state的数据布局的api进级 · flink的window的ProcessWindowFunction · flink的window的具备增量聚合的ProcessWindowFunction

        • 新增2021-11-12

          · link的window的在 ProcessWindowFunction 中利用每一个窗口状况 · flink的state的ttl机制 · flink的state的数据布局的api进级 · flink的Queryable State常识点 · 异步io的vertx框架完成

        • 新增2021-11-05

          · flink的join操纵 · Streaming File Sink毗连器的小文件操纵 · 数据范例及序列化的道理和完成案例 · 热点发卖排行TopN的利用案例 · 布隆过滤器连系TTL的利用案例

        • 新增2021-10-29

          · PySpark的装置 · PySpark任务提交体例 · PySpark多种情势spark-submit · PySpark完成wordcount案例实战

        • 新增2021-10-22

          · Anaconda装置利用 · Python完成RDD的根本的Transformation操纵 · Python完成RDD的Action操纵 · Python完成Sougou分词案例 · Python完成IP热度阐发案例

        • 新增2021-10-15

          · Python完成PV-UV-TOPK案例 · Python完成累加器及案例优化 · Python完成播送变量案例及优 · Python完成缓备案例及优化完成 · PySparkSQL完成根本统计操纵

        • 新增2021-10-08

          · PySpark完成DataFrame的根本操纵 · PySpark完成DataFrame的wordcount操纵 · PySpark完成DataFrame和RDD的转换操纵 · PySpark完成片子评分数据集阐发

        • 新增2021-09-24

          · PySpark的底层Dataframe若何转化为RDD的道理操纵 · PySparkSQL的优化体例 · PySparkSQL散布式引擎完成 · PySparkSQL与HIve整合 · PySpark离线教导案例

        • 新增2021-09-17

          · PySpark新批发阐发案例 · ETL、ELT辨别 · Hive CTE抒发式、更新union连系查问 · 大数据5V特色 · 大数据多个利用场景

        • 更新2021-09-10

          · pandas及可视化课程迭代至v2.01 · 数据阐发多场景名目迭代至v1.81 · 最新版Python根本编程v2.01 · 最新版Python编程进阶更新迭代至v2.01 · 拟定v2.0版本课程纲领

        • 进级2021-09-03

          · 完美flink的运转架构内容 · 完美flink与kafka毗连器的操纵 · 完美flink的window操纵的课本 · 完美ODS层,新增和更新抽取体例,绘图毛病

        • 更新2021-08-27

          · Flink版本为1.13最新版 · Flink table&sql的全体概述 · 名目开辟说话为spark官方利用最多的python说话

        • 更新2021-08-20

          · Spark说话为官方利用最多的Python说话 · Spark版本为3.1.2刊行版,Hadoop3.3.0,Hive3.1.2版本

        • 进级2021-08-13

          · 进级HDFS读写流程道理图 · 进级Hadoop为最新3.3.0版本 · 进级编排Linux2天课本 · 进级Mysql RPM装置体例以撑持hive3

        • 优化2021-08-06

          · 优化Hive常识点案例 同步为Hive3版本 · 优化Linux根本号令,删除不经常利用号令 · 优化利用Python完成MR道理机制

        • 优化2021-08-03

          · 优化OLAP、OLTP辨别 · 优化Hadoop版本装置及注重事变 · 优化数据阐发根基步骤(6部曲) · 优化Hive版本为最新的3.1.2版本

        • 优化2021-07-27

          · 优化HIve3.x架构 · 优化PySpark履行流程,引入Py4J手艺 · 优化车联网Web揭示局部 · 优化车联网离线Hive数仓构建局部

        • 新增2021-07-20

          · 新增数仓全体设想图 · 新增手艺选型设想图 · 新增名目原始数据库布局图

        • 新增2021-07-13

          · 新增油站维度 · 新增办事属性维度 · 新增物流公司维度 · 新增毛病维度

        • 新增2021-07-06

          · 新增路程地舆地区维度 · 新增构造机构维度 · 新增办事网点维度 · 新增数仓建模体例论 · 新增日期维度法式天生

        • 新增2021-06-29

          · 新增维度模子选型 · 新增主动成立hive表 · 新增主动成立hive分区 · 新增主动联系关系hdfs数据 · 新增主动导入oracle数据

        • 新增2021-06-22

          · 新增主动成立文件目次 · 新增记实主动化历程日记 · 新增java和数据布局大数据标题题目4个  · 新增算法标题题目4个 · 新增Hadoop标题题目6个

        • 新增2021-06-15

          · 新增hive标题题目3个 · 新增spark标题题目7个 · 新增flink标题题目4个 · 新增其余大数据组件标题题目4个 · 新增美团大数据架构

        • 新增2021-06-08

          · 新增安然大数据架构处置打算 · 新增小米大数据架构处置打算 · 新增百度告白停业场景大数据架构处置打算

        • 新增2021-06-01

          · 新增Flume1.9数据收罗体例 · 新增Flume收罗MoMo数据集场景 · 新增及时和离线体例处置数据场景 · 新增SparkWebUI功效诠释

        • 新增2021-05-25

          · 新增SparkSQL比重 · 新增StructedStream双流Join常识点 · 新增Spark多说话开辟-JavaSpark和PySpark

        • 新增2021-05-18

          · 新增SparkMlLib-ALS保举算法案例和道理 · 新增SparkMlLib-线性回归算法案例和道理 · 新增SparkMlLib-决议打算树算法案例和道理

        • 新增2021-05-11

          · 新增Spark3.0新特色 · 新增Spark机能调优九项准绳、N多设置装备摆设参数、数据倾斜、shuffle优化 · 新增IP查问案例

        • 新增2021-05-04

          · 新增教员案例Spark案例 · 新增DataStream、Window、Watermaker新版API利用讲授 · 新增FlinkSQL&Table实际局部比重,利用新版API· 新增FlinkSQL整合Kafka案例· 新增双流Join常识点和案例

        • 新增2021-04-26

          · 新增Execl数据阐发,整合Execl图标、透视表等利用 · 新增Execl阐发名目 · 新增Tableau的BI阐发东西及名目实· Tableau电商名目

        • 新增2021-04-19

          · BI东西利用 · 数据阐发报告 · 数据仪表板揭示· Tableau电商名目

        • 新增2021-04-12

          · Excel数据处置和计较 · Excel透视表 · Excel图表· Excel根基利用

        • 新增2021-04-05

          · 数据埋情势 · 数据埋点打算 · 数据须要文档· 后端埋点

        • 进级2021-03-29

          · 按时爬虫 · 下单并发处置 · 中文分词· 用户画像

        • 新增2021-03-22

          · 阿里搜刮处置打算 · 快递处置打算 · Django立即通信· mysql集群办理

        • 新增2021-03-15

          · 腾讯谈天机械人 · 腾讯笔墨辨认 · python操纵mycat · 小法式开辟

        • 新增2021-03-08

          · django_extensions利用 · axios网易案例 · 阿里云打算 · django-channels利用

        • 新增2021-03-01

          · pytest自界说插件利用 · pytest异步挪用 · pytest按时履行 · pytest标记利用

        • 进级2021-02-22

          · Cookie和Session利用 · Django类装潢器 · Django多对多查问 · Django联系关系查问

        • 进级2021-02-15

          · 保举算法 · 数据可视化 · sql数据查问 · H5语法

        • 进级2021-02-08

          · 美多状况坚持 · Django框架要求东西取得数据 · Django模版 · Django拓展类

        • 新增2021-02-01

          · asyncio编程 · RabbitMQ的Confirm机制 · RocketMQ利用 · Celery按时任务

        • 新增2021-01-25

          · Angular管道 · Angular路由 · Angular利用HTTP · Angular表单

        • 新增2021-01-18

          · Ant Design · TypeScript范例断言 · TypeScript内置东西 · TypeScript代码查抄

        • 进级2021-01-11

          · Django认证 · Django权限节制 · 美多商城发送短信 · 美多阛阓QQ登录

        • 进级2021-01-04

          · SQL查问 · 数据堆栈 · 停业报表· Pandas

        • 新增2020-12-28

          · 机械进修排序算法 · 购物篮阐发 · RFM模子· K均值聚类算法

        • 新增2020-12-21

          · 物品画像 · 用户画像 · 召回算法· 漏斗阐发

        • 进级2020-12-14

          · 状况坚持 · 权限办理 · 页面静态化· xpath东西

        • 进级2020-12-07

          · 极验考证 · jieba分词 · shell代码宣布· 东西存储

        • 新增2020-11-30

          · ES集群搭建 · IK中文分词 · ES聚合查问· ES冻结冻结索引

        • 新增2020-11-23

          · Kafka Broker集群 · Topic模子 · kafka数据备份· kafka动静耐久化

        • 进级2020-11-16

          · pandas的apply体例 · pandas的transform体例 · pandas的to_numeric函数· Pandas内置聚合体例

        • 进级2020-11-09

          · elk日记监控 · shell代码宣布 · ubuntu版本20.04· 挪动端测试

        • 优化2020-11-02

          · mysql读写分手 · reids尖兵 · redis宁静限定· Keepalived非抢占情势

        • 新增2020-10-26

          · VIP脑裂 · MyCAT利用 · WA设置装备摆设利用· redis耐久化

        • 新增2020-10-19

          · HA Cluster高可用集群 · Keepalived利用 · VRRP和谈· nginx办事切换

        • 进级2020-10-12

          · fastDFS利用 · shell利用 · docker利用· nginx利用

        • 进级2020-10-05

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

        • 进级2020-09-28

          · Django用户权鉴 · Django表单 · Django-froms· Django站点办理

        • 新增2020-09-07

          · Ansible利用 · AWX利用 · ceph利用· zabbix利用

        • 进级2020-08-31

          · 登录判定中心件 · cache缓存利用 · 购物车数据存储· git抵触处置

        • 新增2020-08-24

          · pyautogui利用 · uiautomator利用 · PO情势· mock测试

        • 新增2020-08-17

          · Django转换器 · Django用户认证拓展类 · Django权限认证拓展类· Haystack搜刮类

        • 进级2020-08-10

          · python操纵reids · redis高可用 · redis集群搭建· redis耐久化

        • 进级2020-08-03

          · mysql事件利用 · mysql主从搭建 · mysql客户端利用 · mysql外键操纵

        • 新增2020-07-27

          · mongodb聚合 · mongodb索引 · mongodb权限· 罕见反爬手腕

        • 新增2020-07-20

          · 缓存击穿 · 缓存雪崩 · 雪花算法

        • 进级2020-07-13

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

        • 进级2020-07-06

          · redis集群 · gitfollow任务流 · 按时爬虫 · elk

        • 进级2020-06-29

          · 呼应东西的处置 · 细化Cookie及Session的处置 · 链接生效的爬虫案例 · 美背景权限节制

        • 新增2020-06-22

          · 高机能爬虫 · 多线程爬虫案例 · Flask-Migrate 数据模子设想 · 聪明大屏案例

        • 进级2020-06-15

          · UnitTest断言: 比拟断言,庞杂断言 · 路由体系全线进级 · 数据图片化反爬 · redis缓存

        • 新增2020-06-08

          · Jmter 图形监督器扩大插件 · 正告断言 · 很是断言 · Jmter机能调试

        • 新增2020-06-01

          · 机能测试报告阐发 · 新增分库拜候 · 优化Fixtures的参数化 · protometheus利用

        • 新增2020-05-25

          · flask-sqlalchemy二次开辟 · 数据分解-BeautifulSoup4 · Jmeter散布式并发测试的设置装备摆设 · zabbix利用

        • 新增2020-05-18

          · Jmeter完成参数化 · 数据库测试 · 完成跨线程组传值 · lua根本

        • 新增2020-05-11

          · 自界说读写分手 · 认证体系 · 拜候挟制 · 宁静战略

        • 新增2020-05-04

          · Redis失望锁 · 布隆过滤器 · 文件宁静 · WAF理论

        • 进级2020-04-27

          · 搜刮接口布局 · elsticsearch利用 · celerybug处置 · rabbitMQ利用

        • 进级2020-04-20

          · Locust联系关系 · Locust断言 · Locust各种停业场景下的参数化 · pipeline利用

        • 进级2020-04-13

          · 变动Scrapy和Scrapy-redis名目 · Selenium常识点演示案例 · redis尖兵机制 · mysql主从搭建

        • 进级2020-04-06

          · 时候戳/页码/偏移量分页 · gitflow任务流 · sentry利用 · xss宁静

        • 新增2020-03-30

          · Pytest.mark · flask缓存东西类 · 多级缓存 · mysql注入进犯

        • 新增2020-03-23

          · 禅道的差别脚色利用 · Mysql垂直拆分 · Flask-SQLAlchemy的读写分手 · Mysql水平拆分

        • 进级2020-03-16

          · 机能测试分类 · 机能监控方针 · 机能测试流程 · celery利用

        • 新增2020-03-09

          · 按时抓取数据爬虫 · Appium对APP数据的抓取 · 罕见机能测试东西优化 · Filebeat详解

        • 进级2020-03-02

          · 禅道的支配体例 · django框架进级为2.25版本 · 美多概况页静态化 · 商品spu表布局

        • 新增2020-01-16

          · 美多商城缓存 · elk日记监控 · docker支配美多商城 · shell代码宣布

        • 进级2020-01-09

          · 等价类分别法演示案例 · 边境值法的演示案例 · 容联云发送短信 · fastDFS图片上传

        • 新增2020-01-02

          · 测试用例的设想体例 · 取得用户信息模块的单位测试 · 登录注册模块的单位测试 · jenkins利用

        • 进级2019-12-26

          · Django自带单位测试模块 · Mysql数据库教法调剂 · 黑马头条缓存利用 · dockerfile利用

        • 新增2019-12-19

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

        • 进级2019-11-28

          · 很是案例的讲授 · 代码硬朗性晋升体例 · 登录状况判定 · 很是处置

        • 进级2019-11-21

          · 商品模块代码停止了调剂 · Redis事件型管道 · 反爬案例 · 搜刮体例优化

        • 新增2019-11-14

          · 新增字体反爬 · Charles/fiddler抓包东西讲授 · Redis非事件型管道 · 新增shell编程

        • 进级2019-11-07

          · PO模子 · Requests模块的利用 · Get/Post等Http要求 · 试用例的设想体例

        • 新增2019-10-31

          · Flask名目搭建Flask-CORS · Fixtures完成SetUp和TearDown · 美多商城登录功效主动化测试 · Redis缓存数据调集

        • 进级2019-10-24

          · 黑马头条前端代码 · 散布式事件 · 美多商城前台改成前后端分手情势 · admin后端办理站点讲授

        • 新增2019-10-17

          · 美多商城付出模块单位测试 · Jmeter 机能测试报告 · TestCase Client FactoryRequest Mock · 美多商城下单模块机能测试

        • 新增2019-10-10

          · 黑马头条停业逻辑: 用户认证 、点窜头像 · 黑马头条停业逻辑: 频道办理 · 黑马头条停业逻辑: 文章列表/概况 · 黑马头条停业逻辑: 存眷用户 批评答复


        对教导怀揣畏敬之心,苦守“用爱成绩每位先生”的理念

        10余年来,传智的教员一直承袭着“为中华民族巨大回复而讲课,
        为万万先生少走弯路而着书”的任务,已向IT财产培育了30余万名IT高精尖人材

        Python+大数据开辟专职课研团队 人材挑选规范

        16级规范严选专职课研教员,严控课程研发品德

        人材挑选
        4项规范

        • 规范化研发人材画像

          大厂背景,手艺深度、广度,大型名目经历

        • 多维口试(五面)

          背景查问拜访,手艺360°判定 ,新课题设想 ,课程随机归纳,职业定位、生长打算

        • 研讨院小组诊断测评

          教导情怀、代价观,进取精力、培育潜力

        • 全链路口试流程监控

          CEO查核,信息存档

        人材查核
        8大关头

        课研职员本质查核视频录制查核

        课程设想查核讲堂试炼查核

        纲领设想查核产物全方位审评

        课本撰写查核查核辩论

        人材培训及
        生长打算

        平台、组件
        手艺开源历练

        手艺私享会

        大牛手艺沙龙

        企业对对碰
        手艺同享

        Python+大数据开辟专职课研团队 课程研发体系规范

        以“五库情势”为根本,打造实在企业级研发体系

        • 信息库

          利用市场调研+大数据阐发
          取得前沿生长标的方针

        • 课题研讨库

          提出前沿热点课题
          完成深切道理分解+手艺攻坚
          保障课程前瞻性

        • 研发人材库

          来自华为、IBM等百人大牛团
          每一年耗资亿元
          研刊行业标杆优良课程

        • 处置打算库

          基于市场支流手艺
          研发处置打算
          应答职场罕见手艺坚苦

        • 名目库

          基于热点行业范畴
          连系大牛参谋团
          研发“大厂级”深度名目

        Python+大数据开辟专职课研团队 研发教员经历

        源源不时引进大厂手艺大牛,课程与企业须要及时接轨

        优当选优,讲授教员登科率<3%,从泉源严控师资及讲课品德

        专职讲授团队 讲师挑选规范

        人材挑选
        4项规范

        • 规范化讲师画像

          停业手艺、性情特色、不异才能

        • 初试手艺深度

          框架才能、底层道理、机能与宁静、算法与数据布局

        • 复试讲课品德

          课程设想、讲课逻辑互动与交互、代码规范

        • 终试代价观

          抗压才能、进修能源、专业水平、培育潜力

        人材查核
        8大关头

        定制特色化查核打算教导心思查核

        讲师本质查核讲授体例查核

        排课、备课产出物查核讲堂试讲查核

        视频录制查核正式讲课辩论

        人材培训及
        生长打算

        逐日讲课
        先生对劲度打分

        阶段课程实行
        评审组查核

        传智培训院
        多维培育打算

        讲师专属
        晋升通道

        讲授团队初创三大讲授法,讲透手艺重难点

        专职讲授团队 三大教法规范

        1. 情形式讲授法
        2. 场景式讲课
        3. Open讲授法
        • 情形式讲授

          情形式讲授是指教研职员根据人对常识的懂得和消化纪律,将讲授历程笼统化的一种讲课体例,集滑稽、常识、故事场景于一体,可大大进步先生对常识的懂得和接收首要分为以下三个阶段

          感知阶段培育乐趣
          引入常识点情形,组成表象,
          诙谐故事,解读艰涩难明观点
          懂得阶段故事代码双连系
          深切故事场景,故事与代码连系,
          更好懂得代码编写纪律。让代码不再目生,
          人不知鬼不觉把握每一个常识点
          深切阶段深切常识延展
          延续深切常识点的其余利用或底层道理,
          保障常识点安稳把握

          对照传统讲授体例的上风

          手艺界说纯枚举,懂得坚苦

          引入故事场景,好懂得

          庞杂观点记不住,难以接收

          代码连系剧情,易接收

          笼统观点不懂得,没法利用

          深切道理讲授,牢把握

          扫描二维码,深度休会讲授法

          以搜集编程UDP为例

        • 场景式讲授

          整合优良讲授资本,体系化提炼数十个企业实在开辟环境中的停业场景,初创了场景式讲授法。该讲授法经由历程阐发场景特色、梳理场景流程、显现给定场景动手艺的完成3个步骤,向先生清楚的揭示了开辟的全流程。

          场景式讲授法的上风

          场景多样先生任务后的各种停业场景
          根基笼盖
          场景实在实在复原企业Java开辟中的
          停业场景
          内容活泼场景与手艺慎密连系
          将死板的常识点活化
          强化接收根据人的认知纪律停止课程设想
          先生接收度大大晋升

          场景式讲授案例

          更多案例

          本日头条场景 游览类场景 游戏范例场景 云存储场景 信息资讯类场景 电商秒杀类场景 电商会员类场景 大数据办理平台场景 散布式搜刮场景 OA信息办理类场景
        • OPEN讲授法

          OPEN 讲授法是由传智教导培训院初创的一套讲授体例论,旨在「用更短的时候批注白一个常识点」,只要教员用更短的时候把课讲清楚,先生才能有更多的时候做决心操练,从而到达锻练连系畅通领悟贯穿。

          OPEN 讲授法四大焦点因素

          Objective(方针)详细要托付给先生的才能,先生能够或许或许用来处置详细的标题题目

          Path(途径)基于先生既有常识储蓄,设想进修线路

          Expeirence(休会)根据途径挨次讲课,主线清楚,保障进修休会

          Note(落地论断)托付给先生颠末提炼的常识干货,下降温习难度,进步进修效力

          OPEN讲授法的感化

          1. 躲避罕见讲课标题题目
          2. 讲课布局好、清楚度高
          3. 讲课规范化、可量化、可权衡
          4.用更短的时候讲课,给先生更多的时候操练
          5. 延长教员培育周期,晋升讲课品德
          6. 供给气概同一的讲授视频,先生接收更敏捷

          OPEN 讲授法讲课中的话术举例

        讲课经历丰硕的讲授教员,带你披荆斩棘

        专职讲授团队 讲课教员经历

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        Python+大数据开辟天下失业薪资环境

        北京校区JavaEE第652期毕业先生

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        • 培训前岗亭
        • 培训前薪资
        • 培训后薪资
        • 入职时候
        • 入职公司
        • 就任都会

        *先生失业信息统计数据为数据库中及时调取的实在相干数据,非告白宣扬

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