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CDA大数据分析集训营
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课程简介
CDA大数据分析集训营:随着电子信息、物联网、互联网等产业的高速发展,智能手机、平板电脑、可穿戴设备与物联网设备已经渗入到现代生产生活的方方面面,每时每刻都产生着大量的数据,当今社会已经进入数据爆炸的时代。各领域中的相关数据不仅量大,而且种类繁多、变化速度快、价值密度低。这些日益凸显的大数据特征在全球掀起一场全新的思维、技术与商业变革,无论是产业界还是学术界都在持续加大在大数据技术和相关领域的投入。如今大数据技术已经与我们的生活紧密的连接在一起了,例如电商领域的推荐系统、政府疫情防控,都离不开大数据技术的加持。 CDA大数据分析就业班课程是立足于市场需求,精心打磨的就业课程。 本课程适宜0基础有转行需求的同学学习,课程内容由浅到深,让大家逐步掌握大数据核心技术。
学习目标
1.熟练掌握Linux常用命令,能胜任基础大数据运维工作
2.熟练掌握SQL语法,熟悉MySQL数据库性能优化
3.掌握Java 核心编程,具备大数据应用开发能力
4.掌握Hadoop/spark生态核心技术,可根据需求完成离线或实时大数据应用开发任务
5.掌握Python核心编程,完成数据预处理、可视化的代码编写
6.掌握数据挖掘核心技术,胜任数据挖掘工程师岗位
学习对象和基础
1.各行业数据分析、数据挖掘从业者
2.在校数学,计算机,统计等专业教师和学生
3.经济,医学生物研究院科研人员
4.数据分析,数据挖掘兴趣爱好者及转行人士
1
章
大数据基础-Java核心编程
1-1
Java基本介绍、常用语法规范、开发环境部署、常量与变量、数据类型与运算符、流程控制语句、方法、数组
1-2
面向对象编程思想、类与对象概念及定义、常见类及其用法
1-3
数据结构、List、Set、Map数据类型介绍、反射机制、JDBC、Maven
1-4
实战项目1:进销存管理系统的搭建
1-5
实战项目2:CRM信息管理软件的设计
1-6
实战项目3:银行业务管理系统的搭建
2
章
大数据基础-关系型数据库
2-1
数据库基本概念
2-2
DDL数据定义语言
2-3
DML数据操作语言
2-4
单表查询
2-5
多表查询
2-6
函数
2-7
自定义函数
2-8
存储过程
2-9
性能优化
2-10
实战项目1:淘宝店铺用户行为分析
2-11
实战项目2:跨境电商数据分析案例
3
章
大数据基础-Linux操作系统
3-1
计算机基础知识讲解、Linux的安装与设置
3-2
常用生产工具介绍(xshell、ftp工具)
3-3
常用系统命令介绍(文件操作命令、系统管理命令、网络管理命令、权限管理命令)
3-4
shell编程、awk、sed的使用
3-5
Linux系统软件管理命令、任务管理crontab
3-6
实战项目:基于shell脚本的网帖分析实战分析
4
章
大数据核心技术-Hadoop
4-1
Hadoop的简介与构成
4-2
HDFS原理、特点
4-3
MapReduce概念及设计原理
4-4
YARN基本概念
4-5
实战项目:基于MapReduce 的 TopN问题处理项目
5
章
大数据核心技术-Hive
5-1
Hive架构原理
5-2
HQL操作
5-3
数据类型、分区、分桶、临时表
5-4
元数据存储、服务
5-5
自定义函数:UDF/UDAF
5-6
数据压缩存储、自动化脚本
5-7
性能优化方案"
5-8
实战项目1:电商数仓搭建项目
5-9
实战项目2:OTA离线数据分析
6
章
大数据核心技术-Spark
6-1
scala编程基础
6-2
Spark core
6-3
Spark SQL
6-4
Spark streaming
6-5
Spark Graphx
6-6
Spark ML
6-7
实战项目1:互联网广告统计分析案例
6-8
实战项目2:道路监控数据分析案例
6-9
实战项目3:订单数据分析案例
6-10
实战项目4:航班数据分析案例
6-11
实战项目5:亚马逊产品联购网络分析
7
章
大数据核心技术-Flink
7-1
Flink入门
7-2
Flink进阶
7-3
实战项目1:处理LOT事件流
7-4
实战项目2:信用卡欺诈实时检测
7-5
实战项目3:热门商品实时计算
8
章
大数据实战综合大型项目
8-1
大型项目1:高速大数据分析案例
8-2
大型项目2:社交媒体UGC数据分析项目(NLP:用户画像:模型部署)
8-3
大型项目3:电信用户离网案例分析项目
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