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Python大数据开发选择python大数据相关课程

Python大数据课程Python大数据开发

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北京校区选择Python大数据课程学校

    python大数据课程优势

    python培训课程Python大数据开发

    关于Python大数据开发

    所有人都要学的万能编程语言

    为什么学Python大数据

    • 数字经济引领全球经济社会变革

    • 国家大数据战略大数据人才紧缺

    • Python-数据领域重要语言

    • 数字经济成为全球增长新动能,我国数字经济规模世界第二;数字人才成为我国经济全面数字化转型的第一资源和核心驱动力。

      python大数据开发前景
    • 大数据已成为一种战略资源,具有广阔的应用前景;《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》报告显示,2020年我国大数据领域人才缺口高达200万,预计2021年大数据人才缺口达到250万!

      大数据开发人才缺口分析
    • Python语言的TIOBE指数增长几乎触及Java,它们之间的差距仅仅只有0.57%;根据 Hacker News 招聘趋势排名,越来越多的企业要求员工掌握 Python 技能。

      Python语言发展趋势

    Python大数据课程

    数据开发比例达95%,涵盖数据开发所需工具及编程语言。语言层面包含SQL、Python、Java;
    数据开发涵盖SQL、Pandas、Hadoop、Hive、Spark 、Flink 多个技术生态圈,学完即可在多行业多场景完成数据开发应用。
    大数据课程阶段 Python大数据课程内容划分

    Python大数据课程大纲

    • 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

    查看详细课程大纲>Python基础编程课时:8天

    主要内容

    Python基础语法。

    可解决的现实问题

    零基础快速入门,学习并掌握Python基础语法

    可掌握的核心能力

    1.掌握Python开发环境基本配置;
    2.掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用;
    3.掌握字符串的基本操作;
    4.初步建立面向过程的编程思维;
    熟悉异常捕获的基本流程及使用方式;
    建立学习兴趣。

    查看详细课程大纲>Python编程进阶课时:10天

    主要内容

    掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程,并了解数据埋点。

    可解决的现实问题

    熟练使用Python,掌握数据开发工程必备的基础常识。

    可掌握的核心能力

    1.掌握面向对象编程能力及思想;
    2.掌握Python高级语法特性;
    3.掌握开发中的多任务编程实现方式;
    4.知道多进程多线程的原理;
    5.掌握网络编程技术,能够实现网络通讯;
    6.知道通讯协议原理;
    7.掌握日志的使用;
    8.知道如何埋点采集数据;
    9.能够实现一般的Python程序。

    查看详细课程大纲>SQL课时:6天

    主要内容

    学习SQL和BI,掌握数据开发所需的核心技能。

    可解决的现实问题

    能够运用SQL完成企业数据报表开发。

    可掌握的核心能力

    1.能够掌握SQL语法的使用;
    2.能够完成SQL实战项目;
    3.熟练运用SQL和BI工具完成企业常见数据报表分析。

    查看详细课程大纲>Python数据处理与分析实战课时:8天

    主要内容

    Pandas数据处理、分析、可视化基础常识,以及数据分析多场景实战。

    可解决的现实问题

    掌握数据处理的流程和方法,能够进行常用指标计算及各种分析、数据分层迭代以及人物调度管理,能够进行报表设计和开发。

    可掌握的核心能力

    1.能够使用Pandas进行数据处理
    2.能够使用Python进行数据可视化;
    3.能够使用Pandas进行描述性数据分析;
    4.知道数据分析常用思维方法;
    5.知道不同业务场景下的指标体系;
    6.能够使用多种数据分析工具进行数据提取与数据展示;
    7.能够运用常用数据分析模型解决业务问题。

    查看详细课程大纲>Hadoop生态体系课时:7天

    主要内容

    Linux操作系统及常用命令、Hadoop(HDFS、MapReduce、Yarn)、Zookeeper。

    可解决的现实问题

    熟悉Linux操作系统的各种命令及操作,掌握大数据的核心框架Hadoop以及其生态体系,为后续学习打下良好基础。

    可掌握的核心能力

    1.Linux系统及常用命令;
    2.远程登录、权限管理以及Shell编程;
    3.Zookeeper架构原理及安装使用;
    4.Hadoop先容及安装;
    5.HDFS架构原理及使用;
    6.MapReduce架构及各种机制原理;
    7.Yarn架构、策略及原理。

    查看详细课程大纲>数据仓库&离线数仓项目课时:12天

    主要内容

    1.Hive基础、Hive高阶、Hive出行大数据实战或HiveAMAZON电商大数据实战(2选1);
    2.解决方案、技能点大数据部署运维:Cloudera Manager;分析决策需求:数据仓库;数据采集:Sqoop;数据分析:hive;历史数 据快照:拉链表;数据更新后的统计分析:拉链表; 数据调度:Oozie+shell;OLAP系统存储:mysql;数据展现:FineBI。

    可解决的现实问题

    1.解决企业级数仓构建及通过数据分析结果决策实际业务;
    2.从0到1完成构建教育或电商等多行业企业级离线数仓架构。

    可掌握的核心能力

    1.掌握数据仓库理论,Hive框架,完成大数据体系下企业级数据仓库构建;
    2.教育或新零售离线数仓项目(2选1);
    3.掌握离线数仓的分层与建模,从需求、设计、研发、测试到落地上线的完整流程。

    查看详细课程大纲>大数据Spark技术栈&Spark综合项目课时:15天

    主要内容

    1.Spark core、Spark SQL、Structured Streaming、Spark案例实战;
    2.主讲解决方案:基于HDP快速搭建大数据平台;基于Hive+Spark SQL搭建离线数据仓库;基于Structured Streaming构建高吞吐实 时处理;基于ECharts实现可视化。

    可解决的现实问题

    1.解决企业级离线和实时数据分析一站式数据开发问题;
    2.解决实时数据采集开发,构建高性能数据存储处理大数据平台开发。

    可掌握的核心能力

    1.掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思想;
    2.掌握SparkSQL结构化数据处理,Spark On Hive;
    3.掌握SparkStreaming整合Kafka完成实时数据处理;
    4.掌握SparkStreaming偏移量管理及Checkpoint;
    5.掌握Structured Streaming整合多数据源完成实时数据处理;
    6.具备Spark全栈开发能力,满足大数据行业多场景统一技术栈的数据开发,提供就业核心竞争力;
    7.智能制造业项目和保险行业大数据项目(2选1)
    8.完成基于国内大型的设备制造商大数据项目开发;
    9.掌握基于spark分析原材料消耗、设备使用情况、多维度产品销售分析,以大数据推动工业4.0;
    10.具备基于HDP平台,连接工业设备,收集数据资源,实现产业监测分析。

    查看详细课程大纲>编程语言Java课时:8天

    主要内容

    编程基础、面向对象、常用类API、集合操作/IO操作、Java基础增强。

    可解决的现实问题

    解决常见的Java编程开发问题,熟练运用Java完成大数据开发。

    可掌握的核心能力

    掌握Java语言完成大数据开发。

    查看详细课程大纲>NoSQL与实时计算技术课时:7天

    主要内容

    分布式缓存系统、万亿级NoSQL海量数据存储、分布式流处理平台、NoSQL社交场景大数据分析实战。

    可解决的现实问题

    1.解决企业级非结构化数据的存储及分析问题;
    2.解决企业常见消息中间件问题。

    可掌握的核心能力

    1.掌握HBase原理及架构;
    2.掌握HBase命令操作、MapReduce编程;
    3.掌握Phoneix二级索引优化查询;
    4.掌握ELK开发掌握Kafka原理及架构。

    查看详细课程大纲>就业引导&面试加强课时:3天

    主要内容

    1.对学习的内容进行整体回顾;
    2.经典面试题;
    3.简历引导;
    4.面试和沟通技巧。

    可解决的现实问题

    就业引导+就业加强,对学习的内容进行整体回顾,并分析经典面试题,引导简历,面试和沟通技巧助力高薪offer

    可掌握的核心能力

    1.强化面试就业核心面试题;
    2.梳理大数据架构及解决方案;
    3.剖析多行业大数据架构。

    查看详细课程大纲>大数据Flink技术栈&Flink综合项目以及就业课程课时:16天

    主要内容

    大数据Flink技术栈,以及车联网项目、金融项目和物流项目(3选1)

    可解决的现实问题

    1.解决TB级规模下毫秒级Flink实时计算程序开发、架构设计及引擎优化;
    2.解决不同应用场景下多种存储与计算引擎的技术引擎优化,项目上线部署、运维监控;
    3.解决企业级Flink CEP诸多难点问题。

    可掌握的核心能力

    1.掌握基于Flink进行实时和离线数据处理、分析;
    2.掌握基于Flink的多流并行处理技术;
    3.掌握千万级高速实时采集技术;车联网或金融行业大数据项目(2选1);
    4.掌握基于Flink全栈进行快速OLAP分析;
    5.掌握基于Springboot+SwaggerUI快速构建数据服务接口;
    6.掌握实时高性能海量数据分析与存储;
    7.掌握针对Hbase调优实现Hbase存储调优;
    8.掌握数据报表分析、业务数据实时大屏场景实现。

    查看详细课程大纲>毕业后赠送课程课时:150+天

    主要内容

    大数据Scala编程、机器学习统计分析、多场景分析实战、金融风控分析、完整的Python后端课程

    可解决的现实问题

    在毕业后工作之余进行学习、继续提升,赠送课程持续更新、终身受益。

    可掌握的核心能力

    1.学习Scala编程,从容应对不同技术要求的团队;
    2.无论是数据分析还是大数据开发,工作之余继续学习,不断提升并挑战更高薪资;
    3.金融风控业务场景下建模分析,真数据真实战真提升;
    4.通过多场景下不同业务,进行专项项目实战,带你领略不同的数据分析处理场景;
    5.最完整的Python后端开发课程,包含Web、爬虫、运维与部署、工程项目管理、测试及测试开发,让你用最快速的时间了解前后端业务开发,助你走向数据架构乃至技术Leader职业生涯的巅峰。

    Python大数据适合人群

    • 0基础转行人员

      数据课程从Python入手,简单高效入门,最适宜零基础人员

    • 应届大学毕业生

      缺乏工作经验和技能,对未来没有明确目标与规划,希望通过学习数据课程进入IT行业的人员

    • 计划转行人员

      目前工作待遇不理想,市场上升空间有限或职业瓶颈期,各行业需要突破现状实现转行的人员

    • 有基础寻求系统提升者

      具有一定的数据理论或基础,需要掌握系统数据技术,在实际业务中如何应用的人员

    • 数据开发技术爱好者

      有较强逻辑思维能力,应对复杂业务场景处理,顺应时代趋势,对数据行业感兴趣的人员

    Python大数据开发职业发展路径

    学习Python大数据有哪些就业方向?

    资深数据分析师
    (4~6年)

    资深数据工程师
    (4~6年)

    项目经理
    (4~6年)

    数据科学家
    (6~10年)

    数据架构师
    (6~10年)

    项目总监
    (6~10年)

    CDO(首席数据官)
    (10年以上)

    CTO
    (10年以上)

    CIO
    (10年以上)

    真项目

    企业真实数据源,与HUAWEI、百度等大厂深度合作,持续推出多行业、多领域、有深度的数据开发真项目课程,制定数据开发真项目标准
    1. 学IT,为什么要学项目课程?
    2. “真”项目课程,对找工作有哪些帮助?
    1. 全行业14大业务场景
      领跑行业覆盖

    2. 高标准亿元级研发投入
      大厂深度共建

    3. 真场景真实数据
      数据链路完整

    4. 深技术深度技术剖析
      贴合市场主流

    5. 快更新新技术新变化
      第一时间进入课程

    6. 严保障8项评审流程
      4项验收标准

    • 大数据培训项目行业覆盖率
    • 检验项目含金量的4大标准

      业务标准业务场景全面
      产品需求及真实海量数据集

      技术标准技术方案主流
      企业应用匹配

      研发标准项目开发真实
      研发流程规范

      设计标准学习目标清晰
      逻辑设计合理

    • 分析商业模式今日指数-商业画布

      重要伙伴KP
      (Key Partnerships)参与者:机构(监管、投资)/企业(基金企业、上市企业)/个人投资者
      使用对象:投资性企业/散户投资者/监管机构
      应用服务:实时大屏、监控预警
      风险评级:高、中、低
      业务范围:股票、指数、板块
      指标分析:股指行情数据

      关键业务KA
      (Key Activeties)通过股市行情的实时数据采集,实时多维度分析,即席查询
      构建实时大屏展示(股票、指数、板块、K线行情)、监察预警平台(实时、离线)等

      核心资源KR
      (Key Resource)金融行业每日业务交易,实现对证券市场的统计分析,实现良好监控和监管

      价值主张VP
      (Value Properties)构建实时数据分析系统和大数据预警平台,帮助广大投资者(私募、公募、个人、机构等)构建一个高效、稳定、健康的投资分析平台

      客户关系CR
      (Customer Relation Ship)上证、深证、万德、交易系统

      渠道通路CH
      (Channels)做为实时监控平台,通过监控证券市场每日业务交易数据,通过Flink技术栈实现预警体系搭建

      客户细分SR
      (Customer Segments)券商、股民、基金企业、投资性机构、理财企业等

      成本结构C$(Cost Structure)· 服务器成本
      · 运营成本
      · 人员薪资等

      业务范围$(Scope Business)· 提供争取业务数据
      · 个股、指数、板块
      · 监控预警

      Python培训项目|业务模型
    • VS其他机构:以实现物流项目多维指标分析为例

      数据采集:实现基于MySQL的Cannal以及Oracle的Ogg数据采集

      数据ETL:基于StructuredStreaming实现异构数据源清洗

      数据分析:基于Kudu+SparkSQL实现离线数仓分层,对接Impala即席查询

      数据接入Clickchouse:基于ClickHouse实现多维物流数据指标分析

      数据报表展示:基于SpringBoot+Vue实现数据报表展示

      技术栈对比项目对比特有课程对比
      传智大数据培训课程优势1 传智大数据培训课程优势2 传智大数据培训课程优势3
      传智Python课程优势1 传智python课程优势2
      大数据课程优势对比
    • 信息库就业市场调研+分析,获取技术前沿方向

      海量数据集收集各大厂商、各种业务场景下的真实数据,助力数据开发课程快速更新

      课题研究库提出前沿热门技术课题,深入原理剖析+技术攻坚

      研发人才库来自IBM、JD、百度、当贝一线数据开发大牛

      解决方案库基于数据开发主流技术,研发解决方案,应对数字化转型各种场景下的新挑战

      项目库基于热门行业、领先技术以及真实海量数据集,联合人才库大牛顾问团,研发大厂级深度项目

    • Python大数据培训课程评审 python大数据课程项目验收标准
    python大数据课程环境配置

    课程环境配置 Curriculum environment Configuration

    学习大数据,你见过真的海量数据吗?你操作过真的【大规模集群】吗?你接触过真的【云服务】吗?这一切,在黑马程序员都将实现真接触!黑马程序员与知名云平台厂商—UCloud达成深度合作。为学生提供大规模服务器集群进行实战,硬件规模达到:

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

    以上资源,年成本近百万,但黑马完全免费提供给每位学生使用。真正让每个学生都能接触【真·大规模集群】和【真·大规模数据】。

    Python大数据项目体验

    解决方案库

    对数据开发中的流程、难点进行提炼,整合成为紧跟市场趋势的技术解决方案,并建立“数据开发解决方案库”
    培养学员系统化解决各种场景下数据开发的能力

    什么是解决方案?

    1. 为技术小白准备的python大数据开发技术解决方案

      技术小白 职场新人领导安排任务,毫无方向,
      无从下手

    2. python大数据多行业技术解决方案
    3. 为技术小白准备的python大数据开发技术解决方案

      业务能手 团队骨干快速解决职场问题,
      高效完成任务

    • 假如你是一个装修新手

      领导安排你一个装修任务,你是否无从下手?但如果这时有人给你提供完整装修方案,例如欧式、简约、地中海风格装修方案,那相信你会高效快速的完成任务

    • 与以上提供完整装修方案相同

      大家的讲师将多年企业遇到的问题和解决问题的经验,输出为行业问题解决方案,学员在培训中可以学习到解决真实业务场景对应的整套技术方案,入职企业后可以快速上手,高效解决问题

    数据开发技术解决方案 覆盖职场常见技术难题

    1. 大数据存储解决方案
    2. 大数据离线分析解决方案
    3. 大数据实时分析解决方案
    4. 大数据调度解决方案
    5. 大数据BI解决方案
    6. 大数据OLAP解决方案
    7. 大数据数据采集解决方案
    8. 大数据用户画像解决方案
    9. 数据分析多场景解决方案
    10. 金融授信产品风控建模解决方案
    • 【车联网行业】大数据存储解决方案

      涵盖完整车联网业务场景,包含驾驶行程、电子围栏、远程诊断等真实业务通过 QBOX 车辆终端数据收集,并解析为 QSP 数据、QCS 数据、充电数据、HU 数据提供实时计算服务与离线计算服务,并通过 API 接口以报表和大屏展示分析结果数据

      方案亮点

      1.多场景存储解决方案
      2.海量数据处理,系统 15 分钟内收集的新能源车辆的数据超过千万条
      3.基于 Hive、HBase、HDFS 数据存储

      python大数据存储解决方案
    • 【知行教育行业】大数据离线分析解决方案

      建立集团数据仓库,统一集团数据中心,把分散的业务数据集中存储和处理 项目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线,涵盖了项目的完整工序挖掘分析海量用户行为数据,定制多维数据集合,形成数据集市,供各个场景主题使用

      方案亮点

      1.从需求、设计、研发、测试到落地上线的完整项目流程2.大量教育大数据的真实业务逻辑,涉及 20 多个主题,100 多个指标
      3.大数据技术在真实场景中的使用,包括大数据量场景下如何优化配置,拉链表的应用
      4.新增数据的抽取和分析,更新数据的抽取和分析,以及 hive 函数的具体应用等
      5.ClouderaManager 可视化、自动部署和配置,稳定性极好

      python大数据离线分析解决方案
    • 【今日指数行业】大数据实时分析解决方案

      实时监控证券市场的市场每日的业务交易,实现对证券市场交易数据的统计分析搭建监察预警体系,包括:预警规则管理,实时预警,历史预警,监察历史数据分析等股市行情交易数据实时采集、实时数据分析、多维分析,即席查询,实时大屏监控展示高性能处理,流处理计算引擎采用的是 Flink,实时处理 100 万笔/s 的交易数据

      方案亮点

      1.基于企业主流的实时流处理技术框架:Flume、Kafka、Flink、Hbase 等
      2.基于 ELK 的批业务数据处理,可进行大数据量多维分析
      3.Hbase5 日内秒级行情亿级规模,MySQL5 日内分时行情千万级规模
      4.T-5 日内实时行情响应耗时毫秒级,T-5 日外的历史行情响应耗时秒级

      python大数据实时分析解决方案
    • 【车联网行业】大数据调度解决方案

      涵盖完整车联网业务场景,包含驾驶行程、电子围栏、远程诊断等真实业务通过 QBOX 车辆终端数据收集,并解析为 QSP 数据、QCS 数据、充电数据、HU 数据提供实时计算服务与离线计算服务,并通过 API 接口以报表和大屏展示分析结果数据

      方案亮点

      1.基于 Kafka 数据传输
      2.基于 Flink 全栈数据处理
      3.基于 Nginx 做反向代理、LSV 和 Keepalived 负载均衡和高可用
      4.基于DS技术栈实现大数据多组件调度
      5.基于Yarn实现大数据资源调度

      Python大数据调度解决方案
    • 【物流行业】大数据BI解决方案

      基于一家大型物流企业研发的智慧物流大数据平台,日订单上千万,围绕订单、运输、仓储、搬运装卸、包装以及流通加工等物流环节中涉及的数据信息等 ,提高运输以及配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求,并针对数据分析结果,提出具有中观引导意义的解决方案

      方案亮点

      1.涵盖离线业务、实时业务大屏展示
      2.基于ClickHouse 实时存储、计算引擎提供实时大屏订单展示
      3.基于Kudu + Impala 准实时分析系统 ,提供即系查询展示
      4.基于ELK 全文检索

      Python大数据BI解决方案
    • 【物流行业】大数据OLAP解决方案

      基于一家大型物流企业研发的智慧物流大数据平台,日订单上千万,围绕订单、运输、仓储、搬运装卸、包装以及流通加工等物流环节中涉及的数据信息等 ,提高运输以及配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求,并针对数据分析结果,提出具有中观引导意义的解决方案

      方案亮点

      1.涵盖离线业务、实时业务
      2.ClickHouse 实时存储、计算引擎
      3.Kudu + Impala 准实时分析系统
      4.以企业主流的 Spark 生态圈为核心技术,例如:Spark、Spark SQL、Structure Streaming

      Python大数据OLAP解决方案
    • 【物流行业】大数据数据采集解决方案

      基于一家大型物流企业研发的智慧物流大数据平台,日订单上千万,围绕订单、运输、仓储、搬运装卸、包装以及流通加工等物流环节中涉及的数据信息等 ,提高运输以及配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求,并针对数据分析结果,提出具有中观引导意义的解决方案

      方案亮点

      1.涵盖离线业务、实时业务
      2.基于 Docker 搭建异构数据源,还原企业真实应用场景
      3.基于OGG采集Oracle数据
      4.基于Cannal采集MySQL业务数据库数据

      Python大数据数据采集解决方案
    • 【电商行业】大数据用户画像解决方案

      基于垂直电商平台构建的用户全方位画像,完整抽取出一个用户的信息全貌 ,业务围绕商品、订单、用户基础信息及行为信息等数据,实现用户和商品基础标签、组合标签、微观画像、标签查询等业务场景,提供了企业级多 方位业务决策分析。

      方案亮点

      1.采用 Spark 进行指标分析,并通过 Spark MLLib 建立数据挖掘模型
      2.使用HBase 存储标签数据
      3.使用CDH 管理集群
      4.使用自动化脚本部署集群

      Python大数据用户画像解决方案
    • 【多个行业】数据分析多场景解决方案

      数据分析不仅是(大)数据开发中重要流程,也是(大)数据开发的最终目的;越来越多的企业要求(大)数据工程师承担部分数据 分析的工作

      方案亮点

      1.常用指标计算
      2.用户行为分析
      3.商品库存分析
      4.用户评论文本挖掘
      5.游戏数据分析
      6.AB测试实战
      7.竞品监控
      8.报表设计

      Python大数据数据分析多场景解决方案
    • 【金融行业】金融授信产品风控建模解决方案

      信用风险是金融监管机构重点关注的风险,关乎金融系统运行的稳定。在实际业务开展和模型构建过程中,面临着高维稀疏特征以及样本不平衡等各种问题,如何应用机器学习等数据挖掘方法提高信用风险的评估和预测能力,是各家金融机构积极探索的方向。

      方案亮点

      1.搭建数据探索→特征工程→模型训练与调优→模型上线监控完整流程
      2.详解特征工程常用方法
      3.Logistic回归与集成学习评分卡建模与调优
      4.先容样本不平衡问题解决办法
      5.先容模型融合方案

      金融行业python大数据技术解决方案
    更多>>

    教研团队

    年薪80万持续引入大厂技术大牛,建立Python专职课研团队及专职教学团队,制定严格师资筛选培训体系,不断提高行业课程标准及教学质量

    专职课研团队

    专职教学团队

    16级标准严选专职课研老师,严控课程研发质量

    人才筛选
    4项标准

    • 标准化研发人才画像

      大厂背景,技术深度、广度,
      大型项目经验

    • 多维面试(五面)

      背景调查,技术360°鉴定 ,
      新课题设计 ,课程随机演绎 ,
      职业定位、发展规划

    • 研究院小组诊断测评

      教育情怀、价值观,进
      取精神、培养潜力

    • 全链路面试流程监控

      CEO审核,信息存档

    人才考核
    8大环节

    课研人员素质考核视频录制考核

    课程设计考核课堂试炼考核

    大纲设计考核产品全方位审评

    讲义撰写考核考核答辩

    人才培训及
    发展规划

    平台、组件
    技术开源历练

    技术私享会

    大牛技术沙龙

    企业对对碰
    技术共享

    优中选优,教学老师录取率<3%,从源头严控师资及授课质量

    人才筛选
    4项标准

    • 标准化讲师画像

      业务技能、性格
      特色、沟通能力

    • 初试技术深度

      框架能力、底层原理、性能与
      安全、算法与数据结构

    • 复试授课质量

      课程设计、授课逻辑互动与
      交互、代码规范

    • 终试价值观

      抗压能力、学习动力、
      专业程度、培养潜力

    人才考核
    8大环节

    定制个性化考核方案教育心理考核

    讲师素质考核教学方法考核

    排课、备课产出物考核课堂试讲考核

    视频录制考核正式授课答辩

    人才培训及
    发展规划

    每日授课
    学员满意度打分

    阶段课程实施
    评审组审核

    传智培训院
    多维培养计划

    讲师专属
    晋升通道

    “真实战”流程及标准—学员如何完成企业级的项目作品?

    • 1、项目启动

      确定项目方向、目标需求调研、市场调研设计产品原型

    • 2、业务需求

      需求分析需求变更业务评审

    • 3、设计阶段

      前端界面设计表模型设计接口文档设计需求详细设计技术调研、选型

    • 4、开发阶段

      制定代码开发规范表模型设计规范业务开发流程业务拆解小组开发代码提交单元测试Bug修改打包部署编写部署文档

    • 5、测试阶段

      联调测试Bug提交问题单跟踪编写测试用例功能测试性能测试产出测试报告

    • 6、项目上线

      投产交付运维维护

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    免费资源

    适合Python大数据开发工程师自学的视频教程免费分享,推出Python大数据开发高级App工程师学习路线图

      更多>>近期精品直播公开课

        原创教材

        传智教育出版了10本Python原创书籍,被1900余所高校选作授课教材,惠及200余万名大学生

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        Tlias全方位AI教辅系统

        数据驱动教学,贯通教/学/练/测/评,为每一位学员私人定制学习计划和就业服务
        • 学员入学
        • 课堂教学
        • 课后引导
        • 专项练习
        • 入学多维测评
          定制专属学习计划
        • 目标导向式学习
          精准定靶不脱节
        • 随堂诊断纠错
          扫清理解盲点
        • 循序渐进式练习
          从理论到应用
        • 阶段效果测评
          消除常识薄弱点
        • 智能指引式建议
          分层教学,因材施教
        • 随时有问必答
          攻克技术难点
        • 学员薄弱常识可视化
          精准查漏补缺
        • BI报表数据呈现
          精准把控教学质量
        • IT培训目标体系

          精准定靶学习目标,让学员对每天的学习进程了如指掌。课上一讲多练的教学模式更便于学员反思评估当天学习目标的掌握程度,教师提供针对性的学习引导,保障学习效果。

        • IT培训习题库

          TLIAS系统为学员提供了充足的实操训练机会,并构建了一条科学的练习路径,多级练习提示使各类学员都能获得充分指引,最终独立解决问题,提升常识技能水平。

        • IT培训质量评测

          TLIAS系统的诊断测评工具,使学员能够对每天所学常识进行检测,将薄弱常识可视化,精准查漏补缺,对问题常识点给予重点消化吸取,复习更高效、更聚焦,效果更明显。

        • IT学习问答互动社区

          为充分激活学员间互动能量,将学员个人单线的学习扩展为立体互动性较强的探索式共享学习,TLIAS系统搭建了学习问答社区。热帖浏览高达到2.5w人次。

        • IT培训就业辅导

          TLIAS系统的就业中心从实际就业需求出发,为学员们准备了非常丰富的就业资源,5大课程门类,2000余节课程视频,能够满足不同学员的实际需求。

        • IT就业模拟面试系统

          为提升学员的面试实战经验,TLIAS系统的模拟面试平台高度还原学员目标岗位的面试环境和流程,并打造求职利器“面试宝典”,帮助学员熟悉面试流程,提高面试成功率。

        • 学员学习数据多维度采集分析

          TLIAS系统的BI数据平台能够全方位采集、实时监测各关键环节数据,形成一套成熟且实行有效的数据驱动模式,问题及时解决,风险提前预防,保障教学质量持续稳定的输出。

        • IT学习教学质量监控

          为老师的教学打分,对校区的服务评价,TLIAS系统会做出定性和定量分析,在精准的教学质量监控下,师资质量精益求精、学习效果稳步提升,学习体验与满意度口碑双提升。

        1. 学习目标体系

        2. 作业试题库

        3. 个人专属测评

        4. 学习问答社区

        5. 就业引导资源

        6. 模拟面试平台

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        IT培训独家学习监控系统

        更多Tlias就业服务

        • IT培训就业流程

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        • IT培训技术研习

          技术研习

          服务中高端IT人才
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        ※页面数据来源,除特殊标注外,皆来自企业内部统计

        随着初级程序员趋于饱和,中高级程序员缺口变大,IT培训行业原来就业培训课程难以适应未来的就业竞争。

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        • Python基础编程基础班 1

          课时:8天技术点:52项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          01_掌握Python开发环境基本配置 02_掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用 03_掌握字符串的基本操作 04_初步建立面向对象的编程思维 05_熟悉异常捕获的基本流程及使用方式

          主讲内容1 Python基础语法

          零基础的开始,包含了以下技术点:

          01_计算机基础常识 02_认识Python 03_环境搭建 04_第一个Python程序 05_注释 06_变量 07_标识符和关键字 08_输入和输出 09_运算符 10_数据类型转换 11_PEP8编码规范 12_比较/关系运算符 13_if判断语句语法格式 14_三目运算符 15_while语句语法格式 16_while 循环嵌套 17_break 和 continue 18_while 循环案例 19_for循环
          主讲内容2Python数据类型

          掌握各种类型的变量,并对其进行操作处理,包含了以下技术点:

          01_字符串定义语法格式 02_字符串遍历 03_下标和切片 04_字符串常见操作 05_列表语法格式 06_列表的遍历 07_列表常见操作 08_列表嵌套 09_列表推导式 10_元组语法格式 11_元组操作 12_字典语法格式 13_字典常见操作 14_字典的遍历 15_集合的操作
          主讲内容3函数

          能够实现Python函数的编写,包含了以下技术点:

          01_函数概念和作用、函数定义、调用 02_函数的参数 03_函数的返回值 04_函数的注释 05_函数的嵌套调用 06_可变和不可变类型 07_局部变量 08_全局变量 09_组包和拆包、引用
          主讲内容4文件读写与异常处理

          能够使用Python对文件进行操作、对异常进行处理,包含了以下技术点:

          01_文件的打开与关闭、文件的读写 02_文件、目录操作及案例 03_os模块文件与目录相关操作 04_异常概念 05_异常捕获 06_自定义异常
          主讲内容5模块和包

          主要先容了Python中的模块和包的体系,以及如何使用模块和包,包含了以下技术点:

          01_模块先容 02_模块的导入 03_包的概念 04_包的导入 05_模块中的__all__ 06_模块中__name__ 07_自定义模块 08_Python中的包
          主讲内容6综合案例

          通过案例使用本阶段学习的常识点,包含了以下内容:

          01_学生管理系统案例-需求分析 02_学生管理系统案例-功能选择菜单 03_学生管理系统案例-学生信息增删改查功能实现 04_数据分析案例-Pandas先容 05_数据分析案例-数据集最终结果展示 06_数据分析案例-读取数据集 07_数据分析案例-数据清洗 08_数据分析案例-GDP数据图表展示 09_数据分析案例-天气数据的图表展示
        • Python编程进阶高手班 1

          课时:10天技术点:30项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          01_掌握面向对象编程能力及思想 02_掌握Python高级语法特性 03_掌握开发中的多任务编程实现方式 04_知道多进程多线程的原理 05_掌握网络编程技术,能够实现网络通讯 06_知道通讯协议原理 07_掌握日志的使用 08_能够使用Python对数据进行处理开发

          主讲内容1面向对象

          从逐步建立起面向对象编程思想,再到会使用对象,到创建对象,再到真正理解为什么封装对象,包含了以下技术点:

          01_面向对象先容 02_类的定义和对象的创建 03_添加和获取对象属性 04_self参数 05_init方法 06_继承 07_子类方法重写 08_类属性和实例属性 09_类方法、实例方法、静态方法
          主讲内容2Python高级语法

          学习必备的Python进阶语法,包含了以下内容:

          01_闭包 02_装饰器 03_深浅拷贝 04_正则
          主讲内容3多任务编程

          通过Python学习开发者必备的多进程、多线程常识,包含了以下内容:

          01_多任务先容 02_多进程的使用 03_多线程的使用 04_线程同步
          主讲内容4网络编程

          通过Python学习开发者必备的通讯协议和网络编程常识,包含了以下内容:

          01_IP地址的先容 02_端口和端口号的先容 03_TCP的先容 04_Socket的先容 05_TCP网络应用的开发流程 06_基于TCP通信服务程序开发 07_必备前端基础常识 08_HTTP协议与Web服务开发案例
          主讲内容5Python编程进阶综合案例

          通过案例使用本阶段学习的常识点,包含了以下内容:

          01_logging日志模块 02_埋点形式、方案以及实践 03_requests模块 04_爬虫抓取数据及可视化案例 05_企业业务数据处理开发实战
        • SQL高手班 2

          课时:6天技术点:36项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          01_Mysql以及SQL基础语法 02_SQL高级语法及使用场景 03_数据报表综合案例

          主讲内容1MySQL以及SQL基础语法

          通过MySQL数据库学习SQL基础语法,包含了以下内容:

          01_数据库概念、作用以及常见数据库 02_Mysql数据库安装 03_SQL基本先容以及语句分类 04_SQL通用语法 05_DCL语句 06_字段约束 07_DDL语句 08_DML语句 09_DQL语句 10_多表关系 11_外键约束 12_关联查询 13_子查询
          主讲内容2SQL进阶

          学习SQL高级语法,包含了以下内容:

          01_字符串、日期以及转换函数 02_判断语句 03_窗口(开窗)函数 04_分析函数及其他常用函数
          主讲内容3数据报表综合案例

          通过案例使用本阶段学习的常识点,并包含了以下内容:

          01_Mysql数据的导入导出 02_Mysql与Python的交互 03_数据报表综合案例
        • Python数据处理与分析实战高手班 3

          课时:8天技术点:48项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          01_能够使用Pandas进行数据处理 02_能够使用Python进行数据可视化 03_能够使用Pandas进行描述性数据分析 04_知道数据分析常用思维方法 05_知道不同业务场景下的指标体系 06_能够使用多种数据分析工具进行数据提取与数据展示 07_能够运用常用数据分析模型解决业务问题

          主讲内容1Pandas基础

          学习数据处理分析基础,包含了以下内容:

          01_Pandas环境搭建 02_Pandas快速入门 03_数据结构Series 04_数据结构Dataframe 05_Pandas常见数据类型 06_Series运算 07_Dataframe运算 08_索引操作 09_列名操作 10_Dataframe添加列 11_删除与去重 12_修改Dataframe中的数据 13_获取一列或多列数据 14_获取一行或多行数据 15_按条件查询或过滤数据 16_获取抽样数据 17_Pandas排序函数 18_Pandas聚合函数 19_Pandas其他常用计算函数
          主讲内容2Pandas进阶功能

          学习数据处理分析进阶技能,包含了以下内容:

          01_空值和缺失值的区别 02_查看缺失值 03_缺失值处理 04_Pandas数据类型转换 05_Pandas分类类型 06_时间类型及时间索引类型 07_时间差类型及时间差索引类型 08_分组对象操作 09_分组聚合 10_分组转换 11_分组过滤 12_分箱操作(数据离散化) 13_Pandas合并数据集操作 14_Pandas数据集变形操作 15_Pandas透视表函数 16_Pandas交叉表函数 17_Pandas读写文件操作 18_Pandas与数据库交互
          主讲内容3数据可视化

          学习Python可视化技术,包含了以下内容:

          01_Pandas内置可视化功能 02_Matplotlib绘制图表 03_Seaborn绘制图表 04_Pyecharts绘制图表
          主讲内容4数据分析项目实战

          数据分析处理项目实战,真场景真数据真实战,包含了以下内容:

          01_项目需求分析 02_项目数据采集清洗 03_主题分析 04_指标计算 05_数据分层迭代 06_任务调度管理 07_报表设计和开发
        • 大数据Hadoop技术栈高手班 4

          课时:7天技术点:46项测验:0次学习方式:线下面授

          学习目标

          熟悉Linux操作系统的各种命令及操作,掌握大数据的核心框架Hadoop以及其生态体系,打下大数据学习的良好基础

          主讲内容1 Linux基础

          掌握Linux操作系统常用命令和权限管理

          01_Linux系统安装和体验 02_Linux系统网络配置和连接工具 03_Linux系统目录结构 04_Linux命令使用 05_Linux命令选项的使用 06_远程登录和远程拷贝 07_Linux权限管理 08_vi编辑器使用 09_Sed 10_AWK 11_权限管理
          主讲内容2大数据基础和硬件先容

          进一步阐述大数据特点与分布式思想,常识点由浅入深,包含了以下技术点:

          01_大数据的特点 02_分布式存储概念 03_分布式计算的概念 04_服务器种类先容、机架、交换机 05_网络拓扑、Raid、IDC数据中心 06_Linux shell编程、awk、sed、cut、ssh、scp、expect、yum、nestat、top 、iostat等高级命令使用
          主讲内容3Zookeeper

          分布式App管家,实现了集群管理与leader选举,包含了以下技术点:

          01_Zookeeper的应用场景 02_架构和原理 03_存储模型 04_选举机制 05_客户端操作
          主讲内容4HDFS

          分布式文件系统,解决了海量数据存储与容错,包含了以下技术点:

          01_HDFS设计的特点 02_Master-Slave架构 03_Block块存储、RF拷贝因子、机架感知 04_Block拷贝策略、读写流程 05_HDFS Federation、HDFS Snapshots、NameNode HA架构和原理 06_HDFS管理员常用操作、HDFS权限控制
          主讲内容5MapReduce

          分布式计算系统,解决海量数据的计算,包含了以下技术点:

          01_MapReduce架构和原理 02_Split机制 03_MapReduce并行度 04_Combiner机制 05_Partition机制、自定义Partition 06_MapReduce序列化、自定义排序、数据压缩
          主讲内容6YARN

          分布式资源调度管理器,管理服务器App资源,包含了以下技术点:

          01_Yarn原理和架构 02_Yarn高可用 03_Container资源的封装(CPU、内存和IO) 04_资源调度策略(FIFO、Fair和Capacity)
        • 大数据开发Hive基础高手班 5

          课时:4天技术点:27项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          掌握数据仓库理论,掌握Hive框架,完成大数据体系下企业级数据仓库构建

          主讲内容1Hive基础

          数据仓库Hive,实现企业级数仓必备工具,包含以下常识点:

          01_HQL操作 02_数据类型 03_分区、分桶、临时表 04_explain实行计划详解
          主讲内容2Hive进阶

          数据仓库HIve高阶原理和架构深入,实现企业级数仓优化,包含以下常识点: - 技术点

          01_Hive原理和架构 02_Meta Store服务 03_HiveServer内置函数 04_自定义UDF和UDAF 05_数据压缩、存储格式、自动化脚本、常见性能优化
        • 离线数仓项目(教育或新零售离线数据仓项目2选1)高手班 6

          课时:8天技术点:120项测验:0次学习方式:线下面授

          学习目标

          二选一离线数仓项目

          1、建立集团数据仓库,统一集团数据中心,把分散的业务数据集中存储和处理 2、项目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线,涵盖了项目的完整工序 3、挖掘分析海量用户行为数据,定制多维数据集合,形成数据集市,供各个场景主题使用。

          进入项目体验
          主讲解决方案
          掌握离线数仓的分层与建模、大数据量场景下如何优化配置,拉链表的具体应用,新增数据的抽取和分析,更新数据的抽取和分析,以及hive函数的具体应用等。ClouderaManager可视化、自动部署和配置、Git的CodeReview功能保证项目高质量 离线数仓的分层与建模 项目涉及20多个主题,100多个指标场景 帆软BI企业级报表展示
          主讲常识点
          1.大数据部署运维:Cloudera Manager 2.分析决策需求:数据仓库 3.数据采集:sqoop 4.数据分析:hive 5.历史数据快照:拉链表 6.数据更新后的统计分析:拉链表 7.数据调度:oozie+shell 8.OLAP系统存储:mysql 9.FineBI数据展示
        • 离线数仓项目(教育或新零售离线数据仓项目2选1)高手班 7

          课时:8天技术点:120项测验:0次学习方式:线下面授

          学习目标

          二选一离线数仓项目

          本项目基于一家大型连锁超市研发的大数据分析平台。c.黑马第一个深度使用Presto的项目,为后续Presto相关课程的研发打下了坚实的基础,也为学员的就业拓宽了道路;真实的数据结构,复杂的SQL实现过程,学生学习以后可以达到离线数仓的高级开发水平。

          进入项目体验
          主讲解决方案
          项目先容与环境准备、数据仓库的建模和分层、OLTP、ODS、DWD实现、Presto、DWB实现、DWS实现、DM、RPT、导出实现、Nifi架构 Nifi集群部署 Nifi调度使用。使用Hive、Presto、Nifi、数仓技术栈,提供新零售大型商超集团的数据存储分析以及服务监控方案
          主讲常识点
          1.大数据部署运维:Cloudera Manager 2.分析决策需求:数据仓库 3.数据采集:sqoop 4.数据分析:hive+presto 5.历史数据快照:拉链表 6.数据更新后的统计分析:拉链表 7.数据调度:ds 8.OLAP系统存储:mysql 9.FineBI数据展示
        • Spark技术栈高手班 8

          课时:7天技术点:130项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          1.掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思想 2.掌握SparkSQL结构化数据处理,Spark On Hive 3.掌握SparkStreaming整合Kafka完成实时数据处理 4.掌握SparkStreaming偏移量管理及Checkpoint 5.掌握Structured Streaming整合多数据源完成实时数据处理 6.具备Spark全栈开发能力,满足大数据行业多场景统一技术栈的数据开发,提供就业核心竞争力

          主讲内容1Spark基础

          本阶段学习Spark环境搭建及以下常识点

          1.Spark基础环境搭建 2.Spark的Standalone环境搭建 3.Spark的StandaloneHA搭建 4.SparkOnYarn环境搭建
          主讲内容2Spark core

          整个spark框架核心部分,掌握框架内部设计思想,数据流转步骤,是学习spark的基础模块,包含了以下技术点:

          1.Spark架构和原理(运行机制、Driver和Executor、spark任务提交流程) 2.RDD开发和原理(Partition、Task、RDD的依赖关系、RDD的容错机制、RDD的存储级别、RDD的缓存机制)广播变量 3.DAG原理(DAG思想、DAG的生成、DAG的处理过程)
          主讲内容3Spark sql

          学习spark框架的sql操作,spark与hive、hbase等外部数据源的整合操作,包含了以下技术点:

          1.Spark SQL架构和原理 2.DataFrame、DataSet DSL和SQL开发 3.Spark多数据源整合(txt、CSV、Json、parquet、JDBC、Hive) 4.Spark SQL实行计划原理 5.Spark SQL性能调优
          主讲内容4SparkSQL案例

          践行场景式教学,运用了Spark阶段常识点,使用lambda加解决数据分析的应用,包含了以下技术点:

          Spark案例实战
        • 智能制造业项目和保险行业大数据项目(2选1)高手班 9

          课时:8天技术点:100项测验:0次学习方式:线下面授

          学习目标

          二选一Spark项目

          保险精算项目需要计算海量明细保单数据,以便生成财务报表。项目使用SparkSQL来计算,时效大大提高,增强保险企业的商业信誉。项目将多部门的业务数据库同步到hive数据集市,使用SparkSQL加载源数据表(保单表12亿保单,客户表8千万客户等),计算保单的保费、现金价值、准备金等明细,提供给财务部门收费或支出,最后对保单汇总计算(业务发展类指标,成本费用类指标等),并向业务人员做数据展示。

          进入项目体验
          主讲解决方案
          项目核心架构和业务流程、Hive数仓建模 、Sqoop数据同步开发 DolphinScheduler任务调度、使用lag,sum等窗口函数 、使用UDAF函数计算有效保单数字段、计算现金价值、计算和准备金、分区表的使用 、指标汇总计算 、Shuffle优化。
          主讲常识点
          基于Spark轻松应对保险复杂的迭代计算
        • 智能制造业项目和保险行业大数据项目(2选1)高手班 10

          课时:8天技术点:100项测验:0次学习方式:线下面授

          学习目标

          二选一Spark项目

          通过大数据技术架构,解决工业物联网石油制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于hive数仓分层来存储各个业务指标数据,基于sparksql做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

          进入项目体验
          主讲解决方案
          一站制造项目基石与前瞻、数据仓库建模方法 离线数仓分层、Sqoop数据存采集、数仓ODS&DWD层建设、数仓DWS维度层建设、数仓DWB指标层建设、数仓ST主题层建设、一站制造任务调度、Prometheus概述 实现linux服务器监控 实现mysql服务监控 实现flink服务监控 Grafana监控看板。一站制造:运营ciss系统、oa系统、erp系统一体化智能制造大数据分析系统
          主讲常识点
          1.使用主流的Hive+Spark构建离线数仓 2.基于完整的工业业务背景实现的离线和实时大数据业务丰富地地图展示可视化开发 3.基于Airflow完成大数据调度任务 4.学会使用Spark SQL处理复杂业务完整的离线采集 + 实时采集方案 5.掌握如何使用调度平台调度T+1批处理任务Spark离线任务和实时任务整合,统一由YARN做资源管理
        • 大数据Java语言高手班 11

          课时:8天技术点:100项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          掌握Java语言,并能够完成数据开发

          主讲内容1编程基础

          基础语法是编程语言的第一课,打好基础才能更好的学习后面课程,帮学员从小白到入门,包含了以下技术点:

          1.Java语言概述 2.Java开发环境搭建 3.IDEA的安装和配置 4.HelloWorld案例 5.注释,关键字,常量,变量,数据类型转换. 6.for循环.while循环,循环嵌套,控制跳转语句,break和continue 7.数组的概述和创建,数组的常见操作. 8.方法的概述和定义,方法重载,方法形参类型,方法练习
          主讲内容2面向对象

          逐步建立起面向对象编程思想,从会使用对象,到内存分析,再到真正理解为什么封装对象,包含了以下技术点:

          1.面向对象先容 2.类和对象讲解 3.对象的内存图 4.成员变量和局部变量的区别 5.private关键字,封装,this关键字,构造方法,继承,super关键字 6.方法重写,多态 ,final ,.static ,抽象类 ,接口 ,包(package)
          主讲内容3常用类API

          培养使用java语言解决实际问题,需掌握常见的java对象与工具类,包含了以下技术点:

          1.API说明 2.Object类讲解 3.String类讲,StringBuilder类讲解,冒泡排序 4.Arrays工具类包装类 5.自动拆装箱,Date类讲解 6.SimpleDateFormat类讲解
          主讲内容4集合操作/IO操作

          建立使用集合解决不同数据类型操作的思想,包含了以下技术点:

          1.Lambda表达式 2.集合类,Collection,ArrayList 3.列表迭代器,增强for,数据结构 4.Set集合之HashSet,Map集合之HashMap 5.File类,字节流,序列化流,字符流
          主讲内容5Java基础增强

          从数据传输角度增强对java语言的掌握程度,包含了以下技术点:

          1.数据库驱动,Connection接口,JDBC步骤 2.反射先容 ,Class类相关方法先容 ,反射案例:代理设计模式 3.注解说明.,常用注解先容 4.Maven基础, 依赖, Maven生命周期 ,Maven仓库 ,Maven配置文件 5.Java多线程及网络编程
          主讲内容6大数据Hadoop开发进阶

          使用java对Hadoop进行交互操作

          1.Hadoop技术栈三大组件回顾 2.HDFS的JavaAPI实战 3.Hadoop的MapReduce的JavaAPI实战 4.Hadoop存储和计算原理深入
        • NoSQL与实时计算高手班 12

          课时:7天技术点:61项测验:0次学习方式:线下面授

          学习目标

          01_掌握HBase原理及架构 02_掌握HBase命令操作、MapReduce编程 03_掌握Phoneix二级索引优化查询 04_掌握ELK开发掌握Kafka原理及架构

          主讲内容1大数据NoSQL技术栈

          掌握Redis及Hbase,包含了以下内容:

          01_Redis原理及架构 02_Redis Cluster原理及架构 03_Redis常用操作 04_HBase原理及架构 05_预分区、LSM结构 06_Bloom Filter,co-processor,结合Phoneix进行优化查询
          主讲内容2实时计算基础

          掌握Flume以及Kafka、实时计算综合案例,包含了以下内容:

          01_Flume原理及架构 02_Source-Sink-Channal 03_文件数据源及相关配置 04_Flume断点续传 05_Kafka原理及架构分析 06_分布式实时计算架构和思想 07_综合实战-陌陌社交场景实战 08_综合实战-社交大数据架构剖析 09_综合实战-数据采集 10_综合实战-数据ETL 11_综合实战-数据分析
        • 面试强化就业加强课高手班 13

          课时:3天技术点:60项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          核心技能常识点以及常见面试题强化学习

          主讲内容1SQL实战

          解决Python大数据常见的sql面试题,包含了以下技术点:

          1.面试题必备SQL实战; 2.SQL优化加强。
          主讲内容2Hive数据分析与面试题加强

          解决Hive数据分析开发必备面试题,包含了以下技术点:

          1.Hive基础 2.Hive拉链表 3.Hive数据仓库构建示例 4.Hive面试题
          主讲内容3Spark数据分析与面试题加强

          解决Spark开发必备面试题,包含了以下技术点:

          1.Spark基础 2.Spark离线分析 4.Spark面试题
          主讲内容4NoSQL数据分析与面试题加强

          解决NoSQL常见的面试题,从消息队列到Hbase掌握关键原理,包含了以下技术点:

          1.Kafka基础 2.Hbase基础 3.Hbase面试题
          主讲内容5大数据多行业架构剖析

          解决多行业多场景大数据架构设计,具备举一反三设计大数据架构体系能来,包含了以下技术点:

          1.数据分析流程 2.大数据架构剖析 3.多行业大数据架构设计 4.大数据存储,调度等解决方案
        • 大数据Flink技术栈高手班 14

          课时:8天技术点:90项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          1.掌握基于Flink进行实时和离线数据处理、分析 2.掌握基于Flink的多流并行处理技术 3.掌握千万级高速实时采集技术

          主讲内容1Flink Core

          新一代批流统一数据处理引擎,在计算效率和性能都有很大提升,包含了以下技术点:

          1.Flink基础
          主讲内容2Flink DataStream

          构成了flink解决实时数据处理部分,是掌握实时数据处理必备技能,包含了以下技术点:

          1.Flink DataStream的使用、 2.Kafka + Flink
          主讲内容3Flink SQL

          解决flink中的sql化开发,Flink-Sql开发必备技能,包含了以下技术点:

          1.Flink SQL开发 2.Hive + Flink SQL
          主讲内容4Flink Runtime

          是对flink任务进行调优,必须掌握的内容,包含了以下技术点:

          1.Watermark 2.Checkpoint 3.任务调度与负载均衡 4.状态管理
          主讲内容5Flink高级

          解决Flink性能监控等高阶常识,具备实时数据分析必备技能,包含以下技术点:

          1.Flink性能监控 2.Flink调优 3.Flink SQL实行计划
          主讲内容6Flink电商案例实战

          践行场景式教学,运用了flink阶段常识点,解决实时数据分析的应用,包含了以下技术点:

          Flume+Kafka+Flink+Hbase+Sqoop+Canal+MySQL实战
        • 车联网项目、金融项目和物流项目(3选1)高手班 15

          课时:8天技术点:130项测验:0次学习方式:线下面授

          学习目标

          1.掌握基于Flink全栈进行快速OLAP分析 2.掌握基于Springboot+SwaggerUI快速构建数据服务接口 3.掌握实时高性能海量数据分析与存储 5.掌握针对Hbase调优实现Hbase存储调优 6.掌握数据报表分析 7.掌握业务数据实时大屏场景实现

          今日指数项目用于对证券市场的每日交易数据进行实时监控,该项目基于Flink框架搭建,结合HBase、Druid进行实时OLAP分析,在实时分析的平台上搭建监察预警体系,包括预警规则管理、实时预警、历史预警等。学员可以通过该项目学习到分布式实时计算、分布式数据存储等多个大数据技术解决方案。

          进入项目体验
          主讲解决方案
          Hive、HBase、HDFS数据存储、Kafka数据传输、?Flink全栈数据处理、Nginx做反向代理、LSV和Keepalived负载均衡和高可用
          主讲常识点
          采集超过千万条新能源车辆的数据 实时高性能海量数据分析与存储 业务数据实时大屏场景实现
        • 车联网项目、金融项目和物流项目(3选1)高手班 16

          课时:8天技术点:130项测验:0次学习方式:线下面授

          学习目标

          1.掌握基于Flink全栈进行快速OLAP分析 2.掌握基于Springboot+SwaggerUI快速构建数据服务接口 3.掌握实时高性能海量数据分析与存储 5.掌握针对Hbase调优实现Hbase存储调优 6.掌握数据报表分析 7.掌握业务数据实时大屏场景实现

          1、涵盖完整车联网业务场景,包含驾驶行程、电子围栏、远程诊断等真实业务 2、通过QBOX车辆终端数据收集,并解析为QSP数据、QCS数据、充电数据、HU数据 3、提供实时计算服务与离线计算服务,并通过API接口以报表和大屏展示分析结果数据

          进入项目体验
          主讲解决方案
          Hive、HBase、HDFS数据存储、Kafka数据传输、?Flink全栈数据处理、Nginx做反向代理、LSV和Keepalived负载均衡和高可用
          主讲常识点
          采集超过千万条新能源车辆的数据 实时高性能海量数据分析与存储 业务数据实时大屏场景实现
        • 车联网项目、金融项目和物流项目(3选1)高手班 17

          课时:9天技术点:130项测验:0次学习方式:线下面授

          学习目标

          1.掌握基于Flink全栈进行快速OLAP分析 2.掌握基于Springboot+SwaggerUI快速构建数据服务接口 3.掌握实时高性能海量数据分析与存储 5.掌握针对Hbase调优实现Hbase存储调优 6.掌握数据报表分析 7.掌握业务数据实时大屏场景实现

          本项目是基于大型物流企业业务研发的智慧物流大数据平台,企业业务网点覆盖国内各地,大规模的客户群体,日订单达1000W,平台对千亿级数据进行整合、分析、处理,保障业务的顺利进行。

          进入项目体验
          主讲解决方案
          异构数据源、实时、离线、搜索、调度、数据服务、可视化完整架构,涵盖全生命周期项目
          主讲常识点
          基于大型物流企业快递流程,开发围绕订单、运单、仓库、B端客户、区域、画像多个主题的业务开发
        • 赠送课程赠送课 1

          课时:90天技术点:500项测验:0次学习方式:线上视频

          学习目标

          在毕业后工作之余进行学习、继续提升,赠送课程持续更新、终身受益

          主讲内容1大数据Scala编程

          学习Scala编程,从容应对不同技术要求的团队

          01_Scala语法 02_Scala综合案例
          主讲内容2机器学习统计分析

          无论是数据分析还是大数据开发,工作之余继续学习,不断提升并挑战更高薪资

          01_掌握机器学习算法基本原理 02_掌握使用机器学习模型训练的基本流程 03_掌握Sklearn等常用机器学习相关开源库的使用 04_熟练使用机器学习相关算法进行预测分析
          主讲内容3金融风控分析实战

          金融风控业务场景下建模分析,真数据真实战真提升

          01_掌握风控业务场景的常用指标 02_掌握评分卡的建模流程 03_掌握评分卡特征工程的常用套路 04_熟练运用机器学习算法解决风控业务场景下的问题
          主讲内容4多场景业务分析

          通过多场景下不同业务,进行专项项目实战,带你领略不同的数据分析处理场景

          01_掌握数据分析常用思维方法 02_掌握不同业务场景下的指标体系搭建 03_熟练使用各种数据分析工具进行数据提取与数据展示 04_熟练运用常用数据分析模型解决业务问题
          主讲内容5Python后端开发

          最完整的Python后端开发程,包含Web、爬虫、运维与部署、工程项目管理、测试及测试开发,让你用最快速的时间了解前后端业务开发,助你走向数据架构乃至技术Leader职业生涯的巅峰

          01_DjangoWeb开发及项目 02_部署以及版本控制 03_FlaskWeb开发及项目 04_数据库部署架构解决方案 05_缓存部署架构解决方案 06_RPC远程调用在后端开发中的实战演练 07_唯一ID解决方案 08_测试理论与自动化测试开发实战 09_数据采集与反爬虫实战
        “周”更新日志

        课程更新日志按周更新热点/前沿技术

        • 新增2021-09-17

          · PySpark新零售分析案例 · ETL、ELT区别 · Hive CTE表达式、更新union联合查询 · 大数据5V特点 · 大数据多个应用场景

        • 更新2021-09-10

          · pandas及可视化课程迭代至v2.01 · 数据分析多场景项目迭代至v1.81 · 最新版Python基础编程v2.01 · 最新版Python编程进阶更新迭代至v2.01 · 制定v2.0版本课程大纲

        • 升级2021-09-03

          · 完善flink的运行架构内容 · 完善flink与kafka连接器的操作 · 完善flink的window操作的讲义 · 完善ODS层,新增和更新抽取方式,画图错误

        • 更新2021-08-27

          · Flink版本为1.13最新版 · Flink table&sql的整体概述 · 项目开发语言为spark官方使用最多的python语言

        • 更新2021-08-20

          · Spark语言为官方使用最多的Python语言 · Spark版本为3.1.2发行版,Hadoop3.3.0,Hive3.1.2版本

        • 升级2021-08-13

          · 升级HDFS读写流程原理图 · 升级Hadoop为最新3.3.0版本 · 升级编排Linux2天讲义 · 升级Mysql RPM安装方式以支撑hive3

        • 优化2021-08-06

          · 优化Hive常识点案例 同步为Hive3版本 · 优化Linux基础命令,删除了不常用命令 · 优化使用Python实现MR原理机制

        • 优化2021-08-03

          · 优化OLAP、OLTP区别 · 优化Hadoop版本安装及注意事项 · 优化数据分析基本步骤(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实行流程,引入Py4J技术 · 优化车联网Web展示部分 · 优化车联网离线Hive数仓构建部分

        • 新增2021-07-20

          · 新增数仓整体设计图 · 新增技术选型设计图 · 新增项目原始数据库结构图

        • 新增2021-07-13

          · 新增油站维度 · 新增服务属性维度 · 新增物流企业维度 · 新增故障维度

        • 新增2021-07-06

          · 新增行程地理区域维度 · 新增组织机构维度 · 新增服务网点维度 · 新增数仓建模方法论 · 新增日期维度程序生成

        • 新增2021-06-29

          · 新增维度模型选型 · 新增自动创建hive表 · 新增自动创建hive分区 · 新增自动关联hdfs数据 · 新增自动导入oracle数据

        • 新增2021-06-22

          · 新增自动创建文件目录 · 新增记录自动化过程日志 · 新增java和数据结构大数据题目4个  · 新增算法题目4个 · 新增Hadoop题目6个

        • 新增2021-06-15

          · 新增hive题目3个 · 新增spark题目7个 · 新增flink题目4个 · 新增其他大数据组件题目4个 · 新增美团大数据架构

        • 新增2021-06-08

          · 新增平安大数据架构解决方案 · 新增小米大数据架构解决方案 · 新增百度广告业务场景大数据架构解决方案

        • 新增2021-06-01

          · 新增Flume1.9数据采集方式 · 新增Flume采集MoMo数据集场景 · 新增实时和离线方式处理数据场景 · 新增SparkWebUI功能说明

        • 新增2021-05-25

          · 新增SparkSQL比重 · 新增StructedStream双流Join常识点 · 新增Spark多语言开发-JavaSpark和PySpark

        • 新增2021-05-18

          · 新增SparkMlLib-ALS推荐算法案例和原理 · 新增SparkMlLib-线性回归算法案例和原理 · 新增SparkMlLib-决策树算法案例和原理

        • 新增2021-05-11

          · 新增Spark3.0新特性 · 新增Spark性能调优九项原则、N多配置参数、数据倾斜、shuffle优化 · 新增IP查询案例

        • 新增2021-05-04

          · 新增教师案例Spark案例 · 新增DataStream、Window、Watermaker新版API使用讲解 · 新增FlinkSQL&Table理论部分比重,使用新版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数据分析,整合Execl图标、透视表等使用 · 新增Execl分析项目 · 新增Tableau的BI分析工具及项目实· Tableau电商项目

        • 新增2021-04-19

          · BI工具使用 · 数据分析报告 · 数据仪表板展示· Tableau电商项目

        • 新增2021-04-12

          · Excel数据处理和计算 · Excel透视表 · Excel图表· Excel基本使用

        • 新增2021-04-05

          · 数据埋形式 · 数据埋点方案 · 数据需求文档· 后端埋点

        • 升级2021-03-29

          · 定时爬虫 · 下单并发处理 · 中文分词· 用户画像

        • 新增2021-03-22

          · 阿里搜索解决方案 · 快递解决方案 · Django即时通讯· mysql集群管理

        • 新增2021-03-15

          · Tencent聊天机器人 · Tencent文字识别 · python操作mycat · 小程序开发

        • 新增2021-03-08

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

        • 新增2021-03-01

          · pytest自定义插件使用 · pytest异步调用 · pytest定时实行 · pytest标记使用

        • 升级2021-02-22

          · Cookie和Session使用 · Django类装饰器 · Django多对多查询 · Django关联查询

        • 升级2021-02-15

          · 推荐算法 · 数据可视化 · sql数据查询 · H5语法

        • 升级2021-02-08

          · 美多状态保持 · Django框架请求对象获取数据 · Django模版 · Django拓展类

        • 新增2021-02-01

          · asyncio编程 · RabbitMQ的Confirm机制 · RocketMQ使用 · Celery定时任务

        • 新增2021-01-25

          · Angular管道 · Angular路由 · Angular使用HTTP · Angular表单

        • 新增2021-01-18

          · Ant Design · TypeScript类型断言 · TypeScript内置对象 · TypeScript代码检查

        • 升级2021-01-11

          · Django认证 · Django权限控制 · 美多商城发送短信 · 美多商场QQ登录

        • 升级2021-01-04

          · SQL查询 · 数据仓库 · 业务报表· Pandas

        • 新增2020-12-28

          · 机器学习排序算法 · 购物篮分析 · RFM模型· K均值聚类算法

        • 新增2020-12-21

          · 物品画像 · 用户画像 · 召回算法· 漏斗分析

        • 升级2020-12-14

          · 状态保持 · 权限管理 · 页面静态化· xpath工具

        • 升级2020-12-07

          · 极验验证 · jieba分词 · shell代码发布· 对象存储

        • 新增2020-11-30

          · ES集群搭建 · IK中文分词 · ES聚合查询· ES冻结解冻索引

        • 新增2020-11-23

          · Kafka Broker集群 · Topic模型 · kafka数据备份· kafka消息持久化

        • 升级2020-11-16

          · pandas的apply方法 · pandas的transform方法 · pandas的to_numeric函数· Pandas内置聚合方法

        • 升级2020-11-09

          · elk日志监控 · shell代码发布 · ubuntu版本20.04· 移动端测试

        • 优化2020-11-02

          · mysql读写分离 · reids哨兵 · redis安全限制· Keepalived非抢占模式

        • 新增2020-10-26

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

        • 新增2020-10-19

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          · 黑马头条业务逻辑: 用户认证 、修改头像 · 黑马头条业务逻辑: 频道管理 · 黑马头条业务逻辑: 文章列表/详情 · 黑马头条业务逻辑: 关注用户 评论回复


        对教育怀揣敬畏之心,坚守“用爱成就每一位学生”的理念

        10余年来,传智的老师始终秉承着“为中华民族伟大复兴而讲课,
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        Python大数据开发专职课研团队 人才筛选标准

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        • 项目库

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        • 复试授课质量

          课程设计、授课逻辑互动与
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          抗压能力、学习动力、
          专业程度、培养潜力

        人才考核
        8大环节

        定制个性化考核方案教育心理考核

        讲师素质考核教学方法考核

        排课、备课产出物考核课堂试讲考核

        视频录制考核正式授课答辩

        人才培训及
        发展规划

        每日授课
        学员满意度打分

        阶段课程实施
        评审组审核

        传智培训院
        多维培养计划

        讲师专属
        晋升通道

        教学团队独创三大教学法,讲透技术重难点

        专职教学团队 三大教法标准

        1. 情景式教学法
        2. 场景式授课
        3. Open教学法
        • 情景式教学

          情景式教学是指教研人员根据人对常识的理解和消化规律,将教学过程形象化的一种授课方法,集风趣、常识、故事场景于一体,可大大提高学员对常识的理解和吸取主要分为以下三个阶段

          感知阶段培养兴趣
          引入常识点情景,形成表象,
          幽默故事,解读晦涩难懂概念
          理解阶段故事代码双结合
          深入故事场景,故事与代码结合,
          更好理解代码编写规律。让代码不再陌生,
          不知不觉掌握每个常识点
          深化阶段深入常识延展
          继续深入常识点的其他使用或底层原理,
          保障常识点牢固掌握

          对比传统教学方法的优势

          技术定义纯罗列,理解困难

          引入故事场景,好理解

          复杂概念记不住,难以吸取

          代码结合剧情,易吸取

          抽象概念不理解,无法应用

          深入原理讲解,牢掌握

          扫描二维码,深度体验教学法

          以网络编程UDP为例

        • 场景式教学

          整合优质教学资源,系统化提炼数十个企业真实开发环境中的业务场景,独创了场景式教学法。该教学法通过分析场景特点、梳理场景流程、呈现给定场景下技术的实现3个步骤,向学员清晰的展现了开发的全流程。

          场景式教学法的优势

          场景多样学员工作后的各类业务场景
          基本覆盖
          场景真实真实还原企业Java开发中的
          业务场景
          内容生动场景与技术紧密结合
          将枯燥的常识点活化
          强化吸取根据人的认知规律进行课程设计
          学员吸取度大大提升

          场景式教学案例

          更多案例

          今日头条场景 旅游类场景 游戏类型场景 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 大数据管理平台场景 分布式搜索场景 OA信息管理类场景
        • OPEN教学法

          OPEN 教学法是由传智教育培训院首创的一套教学方法论,旨在「用更短的时间讲明白一个常识点」,只有老师用更短的时间把课讲清楚,学生才能有更多的时间做刻意练习,从而达到教练结合融会贯通。

          OPEN 教学法四大核心要素

          Objective(目标)具体要交付给学生的能力,学生可以用来解决具体的问题

          Path(路径)基于学生既有常识储备,设计学习线路

          Expeirence(体验)按照路径顺序授课,主线清晰,保证学习体验

          Note(落地结论)交付给学生经过提炼的常识干货,降低复习难度,提高学习效率

          OPEN教学法的作用

          1. 规避常见授课问题
          2. 授课结构好、清晰度高
          3. 授课标准化、可量化、可衡量
          4.用更短的时间授课,给学生更多的时间练习
          5. 缩短老师培养周期,提升授课质量
          6. 提供风格统一的教学视频,学生吸取更迅速

          OPEN 教学法授课中的话术举例

        授课经验丰富的教学老师,带你乘风破浪

        专职教学团队 授课老师履历

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