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    大数据开发培训校区大数据

    关于大数据

    站在云端操控万千数据

    为什么要学习大数据?

    • 大数据主导未来

    • 各行业应用广泛

    • 市场需求热度高

    • 大数据应用市场规模

      随着大数据在各行各业融合应用的不断深化,预计2020年中国大数据市场市值将突破10000亿元。数据来源于第三方网站

      大数据赋能产业,改变人与场景的交互方式

    • 大数据应用范围

      未来发展,大数据应用范围越加广泛

    • 大数据职位需求

    高级软件工程师课程

    推出高级软件工程师课程,知识量和技术深度增加50%,以业务为核心驱动项目,打造业务+技术并重的复合型人才
    课程阶段时间图1 课程阶段时间图2

    大数据课程大纲

    • 基础班阶段一

    • 就业班阶段一

    • 就业班阶段二

    • 就业班阶段三

    • 就业班阶段四

    • 就业班阶段五

    • 就业班阶段六

    • 就业班阶段七

    • 就业班阶段八

    查看详细课程大纲>零基础数据仓库课程新课时:8天VS旧课时:15天

    升级说明

    基础课程优化,使学员可以由浅入深的了解大数据业务开发的真实场景,推出大数据0基础体验课

    主要内容

    ?操作系统基础?关系型数据库?可视化ETL平台?BI可视化开发?电商数据仓库实战

    可解决的现实问题

    ?具备传统数据仓库开发能力

    可掌握的核心能力

    ?掌握企业级ETL平台的kettle ?掌握BI的可视化平台Superset ?掌握Kettle ETL处理设计思想 ?掌握大数据企业开发中最常见的linux的操作 ?掌握一款主流数据库客户端工具DataGrip ?掌握企业MySQL的调优方案 ?掌握大数据分析中数据全量及增量同步解决方案 ?掌握生产环境中数据分析程序的部署解决方案

    查看详细课程大纲>Java语言编程新课时:19天VS旧课时:40天

    升级说明

    Java语言编程优化,增加热门技术,提升大数据课程内容的占比

    主要内容

    ?面向对象 ?常用类 ?集合操作 ?IO操作 ?Java基础增强 ?JDBCMaven ?爬虫案例

    可解决的现实问题

    ?基础语法是学习任何编程语言的第一课,学好基础语法,才能更好的学习后面的课程知识点

    可掌握的核心能力

    ?掌握Java程序基础数据类型 ?掌握开发中常用类如集合、IO流、常用类等操作 ?掌握Java异常处理机制 ?掌握反射、网络编程、多线程开发 ?掌握Jsoup的网络爬虫开发 ?掌握JDBC操作 ?掌握ETL数据处理和BI报表开发

    查看详细课程大纲>Hadoop技术栈新课时:13天VS旧课时:10天

    升级说明

    简化大数据组件安装,优化Hadoop生态圈组件,采用全新的CentOs7平台完成大数据环境搭建,满足企业需求

    主要内容

    ?Linux操作系统高级 ?大数据基础和硬件介绍 ?Zookeeper

    可解决的现实问题

    ?具备Hadoop开发能力、离线数据仓库开发能力

    可掌握的核心能力

    ?掌握shell编程 ?掌握ZooKeeper原理并应用 ?掌握HDFS的使用和MapReduce编程 ?理解MapReduce原理和调优 ?掌握Yarn的原理和调优 ?掌握Hive的使用和调优

    查看详细课程大纲>项目一(在线教育)新课时:10天VS旧课时:无

    升级说明

    新增教育项目,对教育行业大数据数仓构建场景还原,建立企业数据仓库,分析项目多达40个模块150个技术点,紧密贴合企业级大数据实战

    主要内容

    ?HDFS ?MapReduce ?YARN ?Hive

    可解决的现实问题

    ?具备企业级离线数据仓库开发能力,深入教育行业需求,提升行业的核心竞争力

    可掌握的核心能力

    ?掌握从需求、设计、研发、测试到落地上线的完整项目流程 ?掌握大量教育行业的真实业务逻辑,涉及20多个主题,100多个指标 ?掌握海量数据如何调优、使用拉链表、增量数据处理,以及Hive函数的具体应用等 ?掌握基于CM的大数据环境部署和管理 ?掌握数据仓库的核心概念和应用 ?掌握常用离线大数据技术:Oozie、Sqoop、Hive等 ?掌握FineReport可视化

    查看详细课程大纲>数据微服务接口开发新课时:5天VS旧课时:无

    升级说明

    新增SparkBoot+SpringCloud企业级微服务开发技术栈

    主要内容

    ?建立企业数据仓库,统一企业数据中心,把分散的业务数据集中存储和处理

    可解决的现实问题

    ?具备后端数据微服务接口开发,可胜任通过Spring技术架构完成微服务搭建 ?可完成企业级数据微服务接口开发

    可掌握的核心能力

    ?掌握SpringBoot整合SpringMVC开发 ?掌握SpringBoot整合MyBatis开发 ?掌握Eureka搭建 ?掌握Feign的使用

    查看详细课程大纲>实时生态圈新课时:18天VS旧课时:6天

    升级说明

    优化实时组件技术,采用企业级案例数据讲解,Flink采用原生Java并使用最新的1.10版本,新增FlinkCep等多种实时计算技术

    主要内容

    ?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

    可解决的现实问题

    ?具备使用Hbase和Redis开发调优能力、ELK海量数据处理能力、具备Kafka消息队列开发和调优能力、Flink流式和批量数据开发能力

    可掌握的核心能力

    ?掌握Redis原理及架构 ?掌握Redis命令操作、及数据结构 ?掌握Hbase原理及架构 ?掌握HBase命令操作、MapReduce编程 ?掌握Phoneix二级索引优化查询 ?掌握ELK开发掌握Kafka原理及架构 掌握KafkaStreams开发 掌握基于Flink进行实时和离线数据处理、分析 掌握基于Flink的多流并行处理技术 掌握千万级高速实时采集技术

    查看详细课程大纲>项目二(证券、物联网任选其一)新课时:12天VS旧课时:无

    升级说明

    新增金融项目,项目还原金融证券大数据业务场景,实时监控证券市场的每日业务交易,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

    主要内容

    ?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

    可解决的现实问题

    ?具备TB级规模下毫秒级Flink实时计算程序开发、架设能力,并具备不同应用场景下多种存储引擎的技术引擎优化能力。以及项目上线部署、运维监控能力

    可掌握的核心能力

    ?掌握基于FTP、Flume + Kafka的实时数据采集开发 ?掌握TB级海量规模下Flink实时处理开发,保证实时计算高容错 ?掌握三种不同时间维指标的存储、计算方案(Druid、MySQL、HBase),例如:毫秒级\秒级\分时等时间维 ?掌握基于Kylin的即席快速OLAP开发 ?掌握基于Flink CEP的实时预警监控开发 ?掌握基于Spring Boot的数据服务接口开发

    查看详细课程大纲>Spark技术栈新课时:10天VS旧课时:8天

    升级说明

    升级Spark版本为2.4.5,新增DMP场景Spark案例,优化了StructuredStreaming结构化流的应用分析

    主要内容

    ?Scala语言 ?Spark core ?Spark sql ?Spark Streaming ?Structured Streaming

    可解决的现实问题

    ?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

    可掌握的核心能力

    ?掌握Scala语言基础、数据结构 ?掌握Scala语言高阶语法特性 ?掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思想 ?掌握SparkSQL结构化数据处理,Spark On Hive整合 ?掌握Spark Streaming整合Kafka完成实时数据处理 ?掌握Spark Streaming偏移量管理及Checkpoint ?掌握Structured Streaming整合多数据源完成实时数据处理

    查看详细课程大纲>项目三(物流、电信任选其一)新课时:10天VS旧课时:无

    升级说明

    新增物流项目,还原大型物流公司研发的智慧物流大数据平台,针对日订单上千万业务场景,围绕订单、运输、仓储、搬运装卸等全物流环节中涉及的数据信息进行处理,并针对提高运输以及配送效问题,提出解决方案

    主要内容

    ?基于一家大型物流公司研发的智慧物流大数据平台,日订单上千万

    可解决的现实问题

    ?具备基于Docker搭建不同数据源、实时采集开发能力,并具备构建高性能数据存储处理大数据平台开发能力

    可掌握的核心能力

    ?掌握Docker环境部署、管理操作 ?掌握基于Oracle + MySQL异构数据源数据处理技术 ?掌握基于Oracle Golden Gate以及Canal的实时采集技术 ?掌握Kudu + Spark的快速离线数据处理、分析技术 ?掌握Kudu + Impala即席数据分析技术 ?掌握基于ClickHouse高性能存储、计算引擎技术 ?掌握基于ELK的全文检索技术 ?掌握Kudu、Spark的调优能力 ?掌握基于Spring Cloud的数据微服务接口开发技术

    适合人群

    • 应届毕业生

      应届大学毕业生

      缺乏工作经验和技能,
      对未来没有明确的规划,
      期望通过学习大数据
      跻身IT行业的人员

    • 准备转行的人

      计划转行人员

      目前工作待遇不理想,
      上升空间有限或已进入
      职业瓶颈期,
      想要突破转行的人员

    • 想要提升的人

      有基础寻求提升者

      具有一定的大数据技术理论基础,
      需要了解大数据技术
      在实际业务中如何使用的人员

    • 爱好大数据的人

      大数据技术爱好者

      有较强的思维逻辑能力,
      应对复杂业务场景处理,
      对大数据技术感兴趣的人员

    大数据工程师职业发展路径

    大数据工程师职业规划

    初级开发工程师
    (0-1年)

    中级开发工程师
    (1-2年)

    高级开发工程师
    (2-4年)

    资深开发工程师
    (4-6年)

    架构师
    (6-8年 )

    技术总监
    (8-10年 )

    CTO
    (10年以上)

    项目经理
    (4-6年)

    项目总监
    (6-10年 )

    CIO
    (10年以上)

    真项目

    与帆软、北京大数据研究院等深度合作,推出多行业、多领域、企业级的大数据项目课程,制定大数据项目标准,并在业内建立免费体验的在线“项目库”
    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?
    3. 小白如何分辨“项目课程”真伪?
    1. 高标准"亿元级"研发投入
      大厂项目标准

    2. 全行业11+热门行业
      覆盖领跑行业

    3. 高性能PB级数据处理
      秒级数据响应

    4. 真场景数据结构真实
      业务模型完整

    5. 快更新热门项目"月"更新
      前沿技术"周"更新

    6. 严保障12项评审流程
      4项验收标准

    • 大数据开发培训课程含金量标准
      真实、丰富业务场景

      业务指标>40个
      业务主题>56个

      技术方案完整落地

      项目课程天数≥8天

      大规模数据处理架构

      项目架构支撑TB级
      数据存储、处理

      大数据项目全流程落地

      涵盖采集、数仓、分析
      调度、部署、BI等全流程

      离线、实时架构全面覆盖

      项目包含真实场景离线
      和实时处理

    • 传智大数据项目行业覆盖率
    • 传智教育与亚马逊AWS联手千亿级大规模数据处理
      “真正”经过海量数据验证的真项目

      数据采集多渠道采集
      峰值100万条/秒

      流计算引擎低延迟性
      吞吐量百万笔/秒

      安全性高容错性
      高可用性

      ETL加工TB级离线数据处理

      应用查询亿级数据关联查询
      秒级数据响应

    • 业务分析

      业务模型

      大数据开发培训项目业务分析1 大数据开发培训项目业务分析2
      业务目标

      大屏实时监控
      预警监控

      业务大类

      个股行情
      指数行情
      板块行情

      业务明细

      分时行情
      秒级行情
      历史行情

      关键业务

      涨跌幅行情
      成交量对比行情
      国内指数
      板块指数
      K线行情
      分时列表行情
      个股涨跌行情

      指标性能

      采集效率快
      计算性能强
      存储空间大
      查询响应快
      易扩展
      容错性高

      大数据业务模型架构图1 大数据业务模型架构图2 大数据业务模型架构图3
    • 信息库

      应用市场调研+大数据分析
      获取前沿发展方向

      课题研究库

      提出前沿热门课题
      完成深入原理剖析+技术攻坚
      保障课程前瞻性

      研发人才库

      来自华为、IBM等百人大牛团
      每年耗资亿元
      研发行业标杆优质课程

      解决方案库

      基于市场主流技术
      研发解决方案
      应对职场常见技术难题

      项目库

      基于热门行业领域
      联合大牛顾问团
      研发“大厂级”深度项目

      传智教育研究院研发团队以“五库模式”为基础,建立了企业级项目研发体系
      从产品、开发,到测试上线,每一环都配备专业团队,搭建成熟课研闭环,高效研发项目

    • 大数据项目12项评审流程

      大数据工程师培训项目评审流程

      大数据项目4项验收标准

      项目开发验收27项考核指标

      功能实现

      业务流程

      UI/UE实现

      代码质量

      接口/性能

      ……

      课程质量验收15项考核指标

      技术应用合理性

      技术前沿性

      技术深度

      课程衔接合理性

      引导式教学应用程度

      ……

      研发效率验收3项考核指标

      进度

      成本

      变更频率

      ……

      用户验收17项考核指标

      课程导入吸引度

      授课语言感染力

      课程趣味性

      教学结果

      课程吸收度

      ……

    大数据项目体验

    更多>>

    教研团队

    年薪80万持续引入大厂技术大牛,建立大数据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

    学员作品

    打造企业级开发环境,引导学员以业务场景进行开发,完成企业级项目实训,积累业务开发落地能力
    • 大数据开发培训机构学员作品

      盘析点击流分析项目深圳大数据12期-3组

      简介:采用的是Hadoop技术栈完成数据开发,构建基于HIve的ODS-DW-APP层数仓平台,增加实现地域分析及人均访问频次、分组、流量统计分析等模块。

      观看学员答辩视频
    • 大数据开发培训班学员作品

      千人千面用户行为分析项目上海大数据17期-6组

      简介:基于垂直电商平台构建用户画像,完整抽取用户的信息全貌,实现基于 Spark 进行用户指标分析,并通过Spark MLLib建立数据挖掘模型。

      观看学员答辩视频
    • 大数据开发培训课程学生作品

      反爬项目北京大数据33期-5组

      简介:采用Spark全栈大数据技术完成开发,实现了Lua收集的数据打入Kafka,通过在数据库中读取程序、计算离线数据、通过SparkStreaming完成用户数据识别和分析。

      观看学员答辩视频
    • 大数据开发培训学员作品

      千亿级数仓实时大屏项目北京大数据36期-5组

      简介:基于用户全面分析体系,从多维度建立用户的运营体系,实时分析用户访问流量、订单、店铺等运营指标,采用HBase + Phoenix数据实时查询方案。

      观看学员答辩视频

    大数据实战标准及流程将企业实际项目带进课堂,完成企业级项目开发

    1. 项目需求讲解及技术方案分析
    2. 以业务驱动技术选型,筛选最
      优技术方案,解决场景问题
    3. 服务器与框架集成后,
      调优性能,实现最佳执行效率
    4. 模拟真实项目上线流程,
      完成项目服务器部署
    • 确立项目目标

      项目介绍

      技术选型

      逻辑架构

      数据流转

      服务器规划

      环境搭建

    • 业务开发

      业务背景

      业务拆分

      业务开发

      代码测试

      可视化大屏

    • 性能调优

      性能测试

      性能优化

      原理分析

    • 上线部署

      部署上线

    • 核对大数据项目进度
    • 大数据项目留念

    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
    • 课后指导
    • 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
      消除知识薄弱点
    • 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
    • 学员薄弱知识可视化
      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指导,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,提升知识技能水平。

    • 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知识进行检测,将薄弱知识可视化,精准查漏补缺,对问题知识点给予重点消化吸收,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,形成一套成熟且执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. 就业指导资源

    6. 模拟面试平台

    7. 多数据采集

    8. 教学质量监控

    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

      就业流程
      全信息化处理

    • 学员能力分析

      学员能力
      雷达图分析

    • IT就业服务

      定制个性化
      就业服务

    • 面试题讲解

      技术面试题
      讲解

    • 就业培训指导

      就业指导课
      面试项目分析

    • HR面试攻略

      HR面试攻略

    • 模拟企业面试

      模拟企业
      真实面试

    • IT求职简历指导

      专业简历指导

    • IT求职面试复盘

      面试复盘辅导

    • IT求职面试预警

      风险预警
      企业黑名单提醒

    传智汇-打造你的IT职业生态圈

    老学员毕业后可加入传智汇IT精英社区,持续帮助学员终身成长,一次学习,永久服务
    • IT培训行业沙龙

      行业沙龙

      每年百场行业交流
      每年24场免费交流


    • IT行业高端人脉

      高端人脉

      行业大牛讲座
      技术大牛分享
      攻克研发难关
      紧跟科技前沿

    • IT职场资源

      职场资源

      二千余家企业
      高管精准指导
      助力职场晋升
      突破发展瓶颈

    • IT培训技术研习

      技术研习

      服务中高端IT人才
      持续跟踪量身定做


    ※页面数据来源,除特殊标注外,皆来自公司内部统计
    • 大数据零基础体验课基础班 1

      课时:8天技术点:65项测验:1次学习方式:线下面授

      学习目标

      1.掌握企业级ETL平台的kettle|2.掌握BI的可视化平台Superset|3.掌握kettle流式数据ETL处理设计思想|4.掌握大数据企业开发中最常见的linux操作|5.掌握一款主流数据库管理工具DataGrip|6.掌握企业MySQL的调优方案|7.掌握大数据分析中数据全量及增量同步解决方案|8.掌握生产环境中数据分析程序的部署解决方案

      主讲内容1操作系统基础

      Linux是一个基于POSIX和Unix的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统

      计算机基础知识、Linux环境搭建、远程连接工具、文件操作命令、压缩解压缩命令、文件查找命令、系统管理命令、权限管理、网络服务管理命令、VI等
      主讲内容2关系型数据库

      数据库就是存储数据的仓库,其本质是一个文件系统,数据按照特定的格式将数据存储起来,用户可以对数据库中的数据进行增加,修改,删除及查询操作

      数据库环境搭建、SQL语言(DDL、DML、DQL)、多表查询、索引等
      主讲内容3可视化ETL平台

      对于企业或行业应用来说,经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,掌握一种etl工具的使用,必不可少,这里要学习的ETL工具是——Kettle,现在已经更名为PDI

      数据仓库与ETL、Kettle安装部署、数据抽取与装载、表输入、表输出、插入/更新、switch/case等组件使用、Kettle作业等
      主讲内容4BI可视化开发

      Superset是一款开源的现代化企业级BI。它是目前开源的数据分析和可视化工具中比较好用的,功能简单但可以满足我们对数据的基本需求,支持多种数据源,图表类型多,易维护,易进行二次开发

      Superset部署、开发,涵盖Charts开发、Dashboard开发
      主讲内容5电商数据仓库实战

      本案例围绕某个互联网小型电商的订单业务来开发

      电商业务背景、案例架构、数据仓库增量同步、ETL开发、指标SQL开发、Kettle作业调度、Superset可视化展示等
    • Java语言编程高手班 1

      课时:19天技术点:115项测验:1次学习方式:线下面授

      学习目标

      1.掌握Java程序基础数据类型|2.掌握开发中集合、IO流、常用类等操作|3.掌握Java异常处理机制|4.掌握反射、网络编程、多线程开发|5.掌握Jsoup的网络爬虫开发|6.掌握JDBC数据库连接操作|7.掌握ETL数据处理和BI报表开发|8.具备JavaSE开发能力

      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.6.关键字7.常量8.变量9.数据类型转换10.运算符11.Scanner12.选择结构13.for循环14.while循环15.循环嵌套16.控制跳转语句break和continue17.Math类-获取随机数18.数组的概述和创建19.数组的内存图解20.数组的常见操作.21.方法的概述和定义22.方法重载.23.方法形参类型24.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.面向对象介绍 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 6.封装 7.this关键字 8.构造方法 9.继承 10.super关键字 11.方法重写 12.多态 13.final 14.static 15.抽象类 16.接口 17.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解释2.Object类讲解3.String类讲4.StringBuilder类讲解5.冒泡排序6.Arrays工具类7.包装类8.自动拆装箱9.Date类讲解10.SimpleDateFormat类讲解
      主讲内容4集合操作

      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3.Collection4.ArrayList5.列表迭代器6.增强for7.数据结构8.Set集合之HashSet9.Map集合之HashMap10.集合嵌套案例
      主讲内容5IO操作

      解决了数据序列化和反序列化操作,包含了以下技术点:

      1.File类 2.字节流 3.序列化流 4.字符流
      主讲内容6Java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.软件结构 2.网络协议 3.网编3要素 4.TCP通信. 5.Junit单元测试 6.反射介绍 7.Class类相关方法介绍 8.反射案例:代理设计模式 9.注解解释. 10.常用注解介绍. 11.xml概述 12.xml的组成元素 13.xml约束
      主讲内容7爬虫案例

      以企业爬虫为业务,实现此阶段知识点的综合场景化应用,包含了以下技术点:

      Jsoup、MySQL高级、JDBC、ETL、BI
    • Hadoop技术栈高手班 2

      课时:13天技术点:153项测验:1次学习方式:线下面授

      学习目标

      1.掌握Shell命令|2.掌握zookeeper原理并应用|3.掌握HDFS的使用和MapReduce编程|4.理解MapReduce原理和调优|5.掌握Yarn原理和调优|6.掌握Hive的使用和调优|7.具备Hadoop开发能力、离线数据仓库开发能力

      主讲内容1Linux操作系统高级

      介绍大数据服务器基本操作,是入门大数据开发的基石,包含了几下技术点:

      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2大数据基础和硬件介绍

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

      大数据的特点、分布式存储概念、分布式计算的概念、服务器种类介绍、机架、交换机、网络拓扑、Raid、IDC数据中心
      主讲内容3Zookeeper

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

      Zookeeper的应用场景、架构和原理、存储模型、选举机制、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:

      HDFS设计的特点、Master-Slave架构、Block块存储、RF拷贝因子、机架感知、Block拷贝策略、读写流程、HDFS Federation、HDFS Snapshots、NameNode HA架构和原理、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:

      MapReduce架构和原理、Split机制、MapReduce并行度、Combiner机制、Partition机制、自定义Partition、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,管理服务器软件资源,包含了以下技术点:

      Yarn原理和架构、Yarn高可用、Container资源的封装(CPU、内存和IO)、资源调度策略(FIFO、Fair和Capacity)
      主讲内容7Hive

      分布式离线计算Nosql数据库,数仓伴侣,包含了以下技术点:

      Hive原理和架构、HQL操作、数据类型、分区、分桶、临时表、Meta Store服务、HiveServer内置函数、自定义UDF和UDAF、数据压缩、存储格式、自动化脚本、常见性能优化、explain执行计划详解
    • 【在线教育】知行教育高手班 3

      课时:10天技术点:120项测验:0次学习方式: 线下面授或者线上学习(可选)

      学习目标

      1.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项目流程|2.大量教育大数据的真实业务逻辑,共涉及20多个主题,100多个指标,提升学员在教育行业中的核心竞争力|3.包括海量数据场景下如何优化配置|4.拉链表的具体应用|5.新增数据和更新数据的抽取和分析|6.hive函数的具体应用|7.ClouderaManager可视化、自动部署和配置、Git、CodeReview功能

      知行教育是以建立集团数据仓库,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的在线教育大数据项目

      进入项目体验
      主讲解决方案
      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:数据展现:帆软BI
      主讲知识点
      1.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项目流程|2.大量教育大数据的真实业务逻辑,共涉及20多个主题,100多个指标,提升学员在教育行业中的核心竞争力|3.包括海量数据场景下如何优化配置|4.拉链表的具体应用|5.新增数据和更新数据的抽取和分析|6.hive函数的具体应用|7.ClouderaManager可视化、自动部署和配置、Git、CodeReview功能
    • 后台数据服务高手班 4

      课时:5天技术点:68项测验:1次学习方式:线下面授

      学习目标

      1.掌握SpringBoot整合SpringMVC开发|2.掌握SpringBoot整合MyBatis开发|3.掌握Eureka搭建|4.掌握Feign的使用|5.掌握后端数据微服务接口开发|6.掌握通过Spring技术架构|7.掌握微服务搭建|8.掌握企业级数据微服务接口开发

      主讲内容1Spring

      Spring是分层的服务器端应用full-stack轻量级开源框架,Java程序员必会的开源框架。包含了以下技术点:

      1.IOC控制反转|2.AOP面向切面编程|3.对象容器化管理|4.springmvc核心编程|5.mvc编程模型
      主讲内容2Spring Boot

      SpringBoot提供了一种快速使用Spring的方式,基于约定优于配置的思想。包含了以下技术点:

      1.Spring Boot整合Spring MVC|2.使用Spring Boot整合MyBatis开发
      主讲内容3Spring Cloud

      Spring Cloud 是一系列框架的有序集合,Spring Cloud 并没有重复制造轮子,目前各家公司开发服务框架组合起来。包含了以下技术点:

      1.搭建Eureka注册中心、Feign|2.使用Spring Cloud Gateway搭建微服务网关
    • 实时生态圈高手班 5

      课时:18天技术点:170项测验:1次学习方式:线下面授

      学习目标

      1.掌握Redis原理及架构|2.掌握Redis命令操作、及数据结构|3.掌握Hbase原理及架构|4.掌握HBase命令操作、MapReduce编程|5.掌握Phoneix二级索引优化查询|6.掌握ELK开发掌握Kafka原理及架构|7.掌握KafkaStreams开发|8.掌握基于Flink进行实时和离线数据处理、分析|9.掌握基于Flink的多流并行处理技术|10.掌握千万级高速实时采集技术

      主讲内容1分布式缓存系统

      存储效率高,适合作为中间缓存数据库使用,包含以下技术点:

      Redis原理及架构、Redis Cluster原理及架构、Redis常用操作
      主讲内容2万亿级NoSQL海量数据存储

      存储海量数据的列式数据库,内部高效设计解决了海量数据存储,包含了以下技术点:

      HBase原理及架构、预分区、LSM结构、Bloom Filter、co-processor、结合Phoneix进行优化查询
      主讲内容3分布式流处理平台

      分布消息队列存储数据,应用于低延时实时场景,包含了以下技术点:

      Kafka原理及架构分析、分布式实时计算架构和思想
      主讲内容4Elastic Stack

      涵盖数据采集、数据存储、数据可视化的完整的实时搜索解决方案,包含以下技术点:

      ElasticSearch开发、Logstash数据采集、Kibana数据可视化
      主讲内容5Flink Stream

      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:

      Flink DataStream的使用、Kafka + Flink
      主讲内容6Flink DataSet

      离线数据处理数据集,是掌握离线数据处理必备技能,包含了以下技术点:

      Flink 性能监控、Flink调优、Flink SQL执行计划
      主讲内容7Flink 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:

      Watermark、Checkpoint、任务调度与负载均衡、状态管理
      主讲内容8Flink 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:

      Flink SQL开发、Hive + Flink SQL
      主讲内容9Flink实战

      践行场景式教学,运用了flink阶段知识点,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
    • 【证券】今日指数高手班 6

      课时:10天技术点:130项测验:0次学习方式: 线下面授或者线上学习(可选)

      学习目标

      1.掌握证券相关业务|2.掌握大数据批处理、流处理以及web接口开发|3.掌握深市沪市数据采集|3.掌握Flume自定义source|4.掌握Flume拦截器的开发|5.了解模型和SQL开发规范|6.掌握Oozie定时调度|7.使用hive进行数据开发|8.掌握秒级、分时行情开发,涵盖个股、指数、K线|9.掌握基于Flink CEP的实时股票涨跌幅、振幅、交易量监控预警|10.掌握基于Kylin的离线预警开发|11.掌握基于Spring Boot的数据服务接口开发

      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?

      进入项目体验
      主讲解决方案
      1.离线批处理数据分析:hive 2.数据源接收平台:ftp 3.数据采集:flume 4.消息队列:kafka 5.实时流处理:flink 6.秒级行情数据存储:Hbase 7.分时行情数据存储:Apache Druid 8.K线数据存储:Mysql 9.分时行情历史数据存储:HDFS(Hive) 10:实时监控预警:Flink CEP 11:离线数据预警:Kylin 12:BI报表:Superset 13:前端应用接口:微服务(SpringBoot) 14:前端UI展示:Vue
      主讲知识点
      项目采用流处理计算引擎Flink,实时处理100万笔/s的交易数据 基于企业主流的流处理技术框架:Flume、Kafka、Flink、Hbase等 基于Hive和Kylin的批数据处理,可进行海量多维分析 Hbase5日内秒级行情亿级规模,MySQL5日内分时行情千万级规模 T-5日内实时行情毫秒响应,T-5日外的历史行情秒级响应 数据存储以HDFS、Hive、Hbase应对PB级规模数据 项目涵盖主流离线数仓的技术和OLAP分析引擎 OLAP分析引擎以Kylin和Druid实现离线和实时的指标分析 队列服务以低延迟、高吞吐-百万笔/秒的Kafka保障数据接收 缓存服务基于Redis的高速缓存,实现数据快速交换 TB级别的实时日处理数据、存储PB级历史数据 主备双大数据平台保障。
    • Spark技术栈高手班 7

      课时:10天技术点:91项测验:1次学习方式:线下面授

      学习目标

      1.掌握Scala语言基础、数据结构|2.掌握Scala语言高阶语法特性|3.掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思想|4.掌握SparkSQL结构化数据处理,Spark On Hive|5.掌握SparkStreaming整合Kafka完成实时数据处理|6.掌握SparkStreaming偏移量管理及Checkpoint|7.掌握Structured Streaming整合多数据源完成实时数据处理|8.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1Scala语言

      函数式编程基础语言,通过学习scala可掌握spark、flink中使用函数式编程方式实现分析程序,包含了以下技术点:

      Scala基础、变量声明、数据类型、条件表达式、块表达式、循环、方法和函数、数组、元组、集合、Iterator、构造器、伴生对象、Akka编程
      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:

      Spark架构和原理(运行机制、Driver和Executor、spark任务提交流程)、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 、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:

      Spark SQL架构和原理、DataFrame、DataSet DSL和SQL开发、Spark多数据源整合(txt、CSV、Json、parquet、JDBC、Hive)、Spark SQL执行计划原理、Spark SQL性能调优
      主讲内容4Spark Streaming

      流式数据分析处理模块,以微批方式处理海量数据,基于数据处理时间,包含了以下技术点:

      Spark Streaming流式开发、DStream API、整合多数据源、偏移量管理
      主讲内容5Structured Streaming

      流式数据分析处理模块,基于事件时间处理海量数据,更符合业务场景,包含了以下技术点:

      Structured Streaming开发(input、output、window、watermark、过期数据操作、去重等)、Structured Streaming多数据源整合(socket、Kafka)、 Flume+kafka+Structured Streaming案例实战
    • 【物流】客快物流高手班 8

      课时:12天技术点:130项测验:0次学习方式: 线下面授或者线上学习(可选)

      学习目标

      1.掌握离线业务、实时业务解决方案|2.ClickHouse实时存储、计算引擎|3.Kudu + Impala准实时分析系统|4.基于Docker搭建异构数据源|5.掌握企业级应用场景以企业主流的Spark生态圈为核心技术(Spark、Spark SQL、Structure Streaming)

      基于一家大型物流公司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,提出具有中观指导意义的解决方案

      进入项目体验
      主讲解决方案
      数据源:oracle、mysql 实时增量同步软件(数据采集):ogg、canal 虚拟化资源管理:docker 实时数据分析:spark Structure Streaming 消息队列:kafka 离线数据存储介质:kudu 实时OLAP分析:clickhouse 实时订单查询存储介质:elastic search 即席数据分析工具:impala 大数据分析交互平台:hue 前端应用接口:微服务(springboot) 前端ui展示:vue、echats
      主讲知识点
      1.基于大型物流公司研发的智慧物流大数据平台,日订单上千万|2.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|3.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|4.针对数据分析结果,提出具有中观指导意义的解决方案|5.涵盖离线业务、实时业务|6.ClickHouse实时存储、计算引擎|7.Kudu + Impala准实时分析系统|8.基于Docker搭建异构数据源,还原企业真实应用场景|9.以企业主流的Spark生态圈为核心技术
    • 【物联网】星途车联网高手班 9

      课时:12天技术点:130项测验:0次学习方式: 线下面授或者线上学习(可选)

      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

      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

      进入项目体验
      主讲解决方案
      1.离线数据分析:flink batch、hive 2.实时在线分析:flink、hbase 3.消息队列:kafka 4.驾驶行程分析:flink、hbase 5.实时在线故障分析:mongodb 6.车型指标分析:hive、shell 7.实时指标查询:phoenix 8.后台数据服务接口:springboot、swagger-ui、echarts 9.多数据源加载:flink jdbc 10.车辆告警规则分析:flink、zeppelin 11.离线任务调度:azkaban 12.报表:superset 13.页面展示:echarts、javascript
      主讲知识点
      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 基于Hive、HBase、HDFS数据存储 基于Kafka数据传输 基于Flink全栈数据处理 基于Nginx做反向代理、LSV和Keepalived负载均衡和高可用
    • 大数据平台化开发高手班 10

      课时:6天技术点:72项测验:0次学习方式:线下面授或线上学习(可选)

      学习目标

      1.掌握大数据组件的常用运维方法解决实际的运维方案|2.具备大数据平台运维能力|3.掌握基于Python基础运维;|3.掌握基于CM+CDH集群运维方案。

      主讲内容1大规模大数据集群部署、大规模集群运维监控

      大数据平台运维与监控部署解决方案,解决大数据运行环境与任务资源占用情况监控,包含了以下技术点:

      涵盖主流的一些大数据平台,涵盖CDH、HDP、Apache、云平台等部署方案,引入各家的最佳实践。包含基于平台下的各个组件的运维,包括Prometheus、Zabbix、Grafana、Eagle、CM、Ambari、Ganglia等
    • 大数据数据中台高手班 11

      课时:3天技术点:99项测验:0次学习方式:线下面授或线上学习(可选)

      学习目标

      1.掌握数据中台构建思路及实战|2.具备企业数据中台构建能力|3.掌握基于Altlas元数据管理工具进行数据血缘分析;|4.掌握大数据数据体系建设、管理等。

      主讲内容1大数据数据体系建设、管理

      数据中台的前提在于平台设计与元数据管理,基于各个业务系统的元数据,抽象出业务共同点,分类目管理,包含了以下技术点:

      基于Altlas元数据管理工具进行数据血缘分析、构建数据地图,构建统一存储计算平台,建立数据类目体系、标签类目体系、数据资产管理,并基于数据中台构建数据应用服务
    • 大厂解决方案实战高手班 12

      课时:5天技术点:60项测验:0次学习方式:线下面授或线上学习(可选)

      学习目标

      1.掌握大型门户可视化任务提交解决方案;|2.具备大型旅游出行服务平台统一性能监控平台解决方案;|3.具备B2B2C电商集中实时采集消息队列存储方案、出行平台实时风控性能调优方案;|4.具备大型电商双十一千万级实时处理调优。

      主讲内容1大厂解决方案实战

      出行、电商、视频、社交等领域大数据解决方案

      大型门户可视化任务提交解决方案、大型旅游出行服务平台统一性能监控平台解决方案、B2B2C电商集中实时采集消息队列存储方案、出行平台实时风控性能调优方案、大型电商双十一千万级实时处理调优、视频网站海量用户行为数据计算调优
    • 大数据常见架构与设计高手班 13

      课时:5天技术点:46项测验:0次学习方式:线下面授或线上学习(可选)

      学习目标

      1.掌握基于美团点评实时数仓架构;|2.掌握基于拼多多离线数仓架构;|3.掌握基于小米快速OLAP分析架构;|4.掌握抖音小视频实时推荐架构。

      主讲内容1一线大厂技术架构

      具备主流的大数据架构设计、选型能力,能够根据不同的场景、不同的性能要求,选择不同的技术架构,并具备独立选型组件组织成大数据架构能力

      美团点评实时数仓架构、拼多多离线数仓架构、小米快速OLAP分析架构、抖音小视频实时推荐架构
    • 【新零售】新零售项目实战高手班 14

      课时:10天技术点:63项测验:0次学习方式:线下面授或线上学习(可选)

      学习目标

      1.掌握基于高性能方案构建离线数仓、以及实时数仓构建方案;|2.具备项目采用Hive+Presto架构构建高性能的离线处理方案;|3.具备基于ClickHouse的实时数仓,实现秒级OLAP分析;|4.具备使用ClickHouse、Druid进行实时AD Hock,以大数据为驱动,打通线上线下体验与物流融合的新零售项目。

      本项目基于国内大型新零售巨头开发的大数据平台,基于高性能方案构建离线数仓、以及实时数仓。该项目涵盖完整的业务,包括销售、屡单、会员、促销、商品、客户等主题,每个主题涵盖大量真实的业务场景,项目手把手带着学生开发基于新零售场景下的离线、实时业务。本项目采用Hive+Presto架构构建高性能的离线处理方案,并采用基于ClickHouse的实时数仓,实现秒级OLAP分析。

      主讲解决方案
      1. 基于Sqoop和HDFS的批量离线数据采集解决方案 2. 基Hive+Presto的高性能离线数仓解决方案3. 基于Canal+Kafka的零副作用实时数据采集解决方案4. 基于ClickHouse的实时数仓解决方案
      主讲知识点
      1. 掌握使用Kafka高吞吐消息队列作为临时数据存储2. 掌握使用Sqoop进行T+1数据导入到分布式存储3. 掌握基于Canal实时采集MySQL中的数据4. 掌握基于HDFS存储大规模数据5. 掌握Hive+Presto搭建高性能离线数仓6. 掌握基于ClickHouse搭建大规模实时数仓
    • 【工业】工业大数据项目实战高手班 15

      课时:10天技术点:66项测验:0次学习方式:线下面授或线上学习(可选)

      学习目标

      1.完成基于国内大型的设备制造商大数据项目开发;|2..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;|4.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。

      本项目基于国内大型的设备制造商大数据项目开发。该企业在全球范围内销售设备,设备涵盖加油站相关的所有,例如:加油机、油罐建设、加气机、自助设备等设备生产制造、设计、销售,并提供全球性的服务。在国内重点客户为:中国石油、中国石化、以及各个地域的大型企业。在国内,业务覆盖的油站约8W座,设备数量50W台。拿加油机设备来说,一台设备包含了众多的配件,每个配件的维护,设备信息的上报,服务工作人员的调度、GPS跟踪定位等,企业经过多年的经营,积累了海量的数据。集群公司为了能够确保企业精细化运营,决定进行数字化转型,依托于大数据技术,以客户、生产、服务、运营为核心,打造一个全方位的数字化平台。

      主讲解决方案
      1. 基于HDP快速搭建大数据平台2. 基于Hive+Spark SQL搭建离线数据仓库3. 基于Structured Streaming构建高吞吐实时处理4. 基于ECharts实现可视化
      主讲知识点
      使用主流的Hive+Spark构建离线数仓使用Structure Streaming构建实时异常告警系统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
    • 大数据数据挖掘高手班 16

      课时:20天技术点:52项测验:0次学习方式:线下面授或线上学习(可选)

      学习目标

      1.掌握大数据数据挖掘常见的算法及应用场景|2.具备大数据数据挖掘、机器学习模型开发、调优能力|3.掌握PySpark、PyFlink等Python大数据生态技术;|4.掌握Python数据挖掘技术与案例;|5.掌握SparkMl&SparkMllib机器学习库使用经验。

      主讲内容1企业级大数据数据挖掘解决方案

      主要包含机器学习与python机器学习内容,学习此阶段能掌握企业级数据挖掘、建模、算法,实现自动化复杂场景应用。包含了以下技术点:

      机器学习基础、SparkMl&SparkMllib基础实战、Python核心基础、Python数据科学库基础(Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Imblearn-Learn、Scikit-Learn)、Python数据挖掘案例、PyHdfs、PyHive、PyHbase、Kafka-Python、PySpark、PyFLink案例实战
    • BAT直通车高手班 17

      课时:8天技术点:300项测验:0次学习方式:线下面授或线上学习(可选)

      学习目标

      1.掌握大型互联网公司常见面试题|2.具备大厂多领域场景剖析能力;|3.具备核心底层源码剖析能力,如:HDFS、MapReduce、Hive、Flume、Sqoop等;|4.具备Spark、Spark Streaming等面试题及核心源码、Flink面试题及核心源码;|5.掌握底层数据结构面试题 。

      主讲内容1BAT直通车

      互联网公司常见面试题及应用场景剖析

      BAT大数据常见的面试精选题、一线大厂多领域场景剖析、HDFS、MapReduce、Hive、Flume、Sqoop等面试题精讲、Spark、Spark Streaming等面试题精讲、Flink面试题精讲、底层数据结构面试题精讲
    “周”更新日志
    课程大版本更新

    课程更新日志按周更新热点/前沿技术

    • 新增2021-04-17

      · 新增Flink内存管理 · 新增Flink VS Spark、多角度对比 · 新增Flume1.9数据采集方式 · 新增Hbase2.x新特性 · 新增从数据采集、数据分析、数据展示完整案例

    • 新增2021-04-10

      · 新增Flume采集MoMo数据集场景 · 新增实时和离线与即席查询方式处理数据场景 · 新增HBASE与HIVE集成 · 新增实时生态圈从数据采集,数据分析,数据展示完成案例

    • 升级2021-04-03

      · 升级docker虚拟网桥与网卡 · 升级宿主机与docker容器 · 升级创建大数据组件容器

    • 升级2021-03-27

      · 升级核心业务流程 · 升级sparksql分析引擎 · 升级数仓六层模型 · 升级实时生态圈案例

    • 升级2021-03-20

      · 升级Spark版本到3.0.1 · 升级SparkStreaming和SparkSQL课程章节 · 升级Spark3.0整合Hive版本兼容问题 · 升级Flink版本为1.12

    • 升级2021-03-13

      · 升级数据库,包含完整的订单、商品、用户、配送及支付、退款等数据; · 升级提取订单相关的指标和维度 · 升级SparkStreaming · 升级实时生态圈案例

    • 优化2021-02-27

      · 优化Hbase基础课程 · 优化SparkStreaming整合Kafka章节 · 优化Rate数据源-文件数据源 · 优化过期API · 优化Hbase基础课程

    • 新增2021-02-13

      · SparkMlLib-决策树算法案例和原理 · Spark性能调优九项原则、N多配置参数、数据倾斜、shuffle优化 · StructedStream双流Join知识点

    • 新增2021-02-06

      · JDBC知识点和案例 · Maven聚合工程 · SparkMlLib-线性回归算法案例和原理

    • 新增2021-01-29

      · Properties集合类和案例 · F序列化流知识点和案例 · 消费者设计模式案例

    • 新增2021-01-24

      · 双流Join知识点和案例 · FlinkSink新特性 · API部分Math, System类知识点和案例

    • 新增2021-01-17

      · impala基础知识点讲义及课程内容 · FlinkSQL&Table理论部分比重 · FlinkSQL整合Kafka案例

    • 新增2021-01-12

      · Spark多语言开发-JavaSpark和PySpark · SparkMlLib-ALS推荐算法案例和原理 · SparkWebUI功能解释 · Flink多语言开发

    • 升级2021-01-04

      · Java版本 · 数组内存图讲解 · 内部类讲解, 强化接口, 多态案例

    • 更新2020-12-28

      · 在线教育场景离线计算 · 实时计算案例

    • 新增2020-12-21

      · sparkml课程推荐模块 · sparksql执行过程分 · spark内存模型分析内容

    • 升级2020-12-17

      · 深市数据采集客户端-造数程序

    • 升级2020-12-09

      · 深市数据采集服务端-造数程序 · 交易日历表数据

    • 升级2020-12-02

      · 学生出勤看板进行SQL进行优化 · 将报名用户看板模块升级为项目实战

    • 升级2020-11-25

      · 驾驶行程分析代码优化 · 实时故障分析代码优化· 自定告警分析任务代码重构

    • 升级2020-11-18

      · 任务调度案例优化 · 车辆明细ETL· 任务调度优化

    • 新增2020-11-11

      · 充电桩业务模型 · 物联网IOT场景应用· 充电桩app需求

    • 新增2020-11-04

      · Docker的阿里云仓库搭建 · 离线指标计算模块· 代码抽取封装基类,每个应用程序继承自该类

    • 新增2020-10-28

      · ES translog讲解 · ES segmen解析· ES SQL scroll page实现· Kafka事务实现

    • 新增2020-10-21

      · ES shard写入策略解析 · ES refresh过程解析 · ES flush过程解析

    • 升级2020-10-14

      · 任务调度选型细节 · 车联网任务部署内容调整 · 车联网代码重构

    • 升级2020-10-07

      · 物联网行业与车联网行业的关系 · 车联网大数据分析流程

    • 新增2020-09-28

      · 车联网项目复习总结指导文档 · 车联网项目面试题与参考答案

    • 新增2020-09-21

      · 梳理数据采集流程图 · flink版本升级情况汇总 · mongo面试题与答案

    • 新增2020-09-14

      · Hyperloglog · Redis事务应用 · 红黑树结构解析

    • 升级2020-09-7

      · 过期策略解析 · HBase 2.x In memory compaction解析 · 基于Phoenix二级索引快速查询

    • 新增2020-09-02

      · 行式存储和列式存储

      升级

      · 多任务任务部署与监控 · 扩展充电桩场景分析· 扩展充电桩业务分析

    • 新增2020-08-26

      · sqoop详细教程 · mysql到HDFS、Hive的导入导出

      升级

      · 车联网平台数据可视化页面优化· 前后台交互场景优化· 后台数据服务接口性能优化

    • 升级2020-08-19

      · 实时告警统计数据模型 · 自定义告警规则数据模型 · mongo内部原理

    • 升级2020-08-12

      · 车辆历史信息查询 · 车辆速度趋势分析 · 车辆电量百分比趋势· 行程样本分析t检验和f检验

    • 升级2020-08-05

      · 自定义数据源原理剖析 · 自定义数据输出原理剖析 · 实现地理位置检索查询· json转对象通用方法· 车辆明细数据ETL

    • 新增2020-07-28

      · kylin离线指标成交数据top10统计分析 · 新增证券指标最值统计分析 · 原始数据明细数据ETL 、驾驶行程业务中间表模型图 、电子围栏中间表模型图

      升级

      · 自定义数据源、数据输出原理剖析

    • 更新2020-07-20

      · Swappiness优化 · 内存页透明化 · 最大文件句柄· 最大派生进程数

    • 更新2020-07-13

      · TCP Socket端口数 · 缩减Socket闲置时间 · 提高IO性能· Hive优化器与CBO引擎

    • 升级2020-07-06

      · Review学生出勤看板 · 代码review 文件资料整理 业务图解 · ETL批处理作业 Oozie调度作业 · Hive建表脚本· ue前端页面原型(分时图)

    • 新增2020-06-29

      · Kylin工作原理 cube优化 · Kylin碎片管理 Kylin增量构建 · Kylin日换手率 · flink数据模拟数据采集

    • 更新2020-06-22

      · Spark SQL调度脚本开发 · 异构IO实时维度拉宽优化 · 实时数仓分层 · 统一使用Apache Druid实现指标计算 · Flink CEP实现秒杀风控业务

    • 更新2020-06-15

      · 点击流数据离线处理 · Kylin剪枝调优、衍生维度调优 · 增量构建、碎片管理 · 点击流数据倾斜解决方案实战

    • 新增2020-06-08

      · 缓慢变化维SCD解决方案实战 · Phoenix二级索引性能调优 · Kettle维度数据生成 · 离线数仓用户画像分析主题

    • 新增2020-06-1

      · 周数据汇总实时指标统计 · Canal高可用(服务器端、客户端)实战、原理 · Kettle可视化数据处理、调度 · PowerDesigner建模实战

    • 新增5月25日

      · 三范式建模、与维度建模方法 · Kylin聚合维度、联合维度、层级维度优化 · 拉链表实战 · 城市维度实时指标统计


    2020-07-11 升级版本8.1

    课程名称

    大数据

    课程推出时间

    2020-07-11

    课程版本号

    8.1

    主要针对系统

    Windows、Linux、MacOS

    主要针对版本

    Hadoop3.2.1、Hive3.1.2、Zookeeper3.6.0、Flink1.10、Spark2.4.5、ClickHouse20.1.7.38、Kylin3.0.1、ElasticSearch7.6.1、Logstash7.6.1、Kibana7.6.1 Oozie5.2,Impala3.3.0,Azkaban3.81.0,Kudu1.11.1

    主要使用开发工具

    DataGrip、IDEA

    课程介绍

    以周为单位进行课程更新升级,新增Elastic Stack、多领域大数据解决方案、一线大厂技术架构等课程。

    1

    新增Elastic Stack、 出行、电商、视频、社交等领域大数据解决方案、 一线大厂技术架构、 新零售大数据项目实战,离线实时全覆盖。

    1

    更新分布式缓存系统, 万亿级NoSQL海量数据存储, 分布式流处理平台。

    1

    友情提示更多学习视频+资料+源码,请加QQ:2632311208。

    2020-06-01 升级版本8.0

    课程名称

    大数据

    课程推出时间

    2020-06-01

    课程版本号

    8.0

    主要针对系统

    Windows、Linux、MacOS

    主要针对版本

    Hadoop3.2.1、Hive3.1.2、Zookeeper3.6.0、Flink1.10、Spark2.4.5、ClickHouse20.1.7.38、Kylin3.0.1、ElasticSearch7.6.1、Logstash7.6.1、Kibana7.6.1 Oozie5.2,Impala3.3.0,Azkaban3.81.0,Kudu1.11.1

    主要使用开发工具

    DataGrip、IDEA

    课程介绍

    根据大量的行业调研分析,本次课程更新以大数据开发为主线,在7.0基础上再次缩减Java课程占比,弱化各类组件安装。并针对大数据技术深度和广度进行升级,例如新增Spark内存管理、Flink性能优化及反压、背压原理等同时为提高学员的就业薪资,推出多行业项目解决方案,例如证券、物流等。

    1

    新增新数据仓库、ETL、BI开发

    1

    新增Oracle及PLSQL编程


    1

    新增数据微服务开发

    1

    新增Spark的内存管理、avro序列化数据源

    1

    新增continuous processing、偏移量管理机制

    1

    新增KafkaStreams编程


    1

    新增Kafka的exactly-once、Kafka事务

    1

    新增Kafka的metrics监控

    1

    新增Hbase的协处理器和phoneix的二级索引实现


    1

    新增Hbase布隆过滤器、LSM树、StoreFiles结构剖析

    1

    新增FLink性能优化及反压、背压指标计算原理

    1

    新增FlinkSQL On Hive

    1

    新增Flink HistoryServer

    1

    新增Flink的UDF、UDAF、UDTF的实现

    1

    新增在线教育行业项目

    1

    新增物流行业项目

    1

    新增物联网行业项目

    1

    新增证券行业项目

    1

    更新电商行业项目

    1

    删减JavaWeb

    2019.07.22 升级版本7.0

    课程名称

    大数据实战班课程

    课程推出时间

    2019.07.22

    课程版本号

    7.0

    主要针对版本

    CDH5.14、Spark2.2.0、Flink1.8、Kafka0.11.0.2、ELK6.0

    主要使用开发工具

    IntelliJ IDEAA

    课程介绍

    大数据技术目前在企业里面使用的越来越广泛,对大数据人才的需求越来越多,大数据的整个课程体系是由来自大型互联网、外企等具有5年以上的一线大数据高级工程师、架构师和高级机器学习工程师设计出来的,内容含金量非常高。 课程体系涉及的技术以企业需求为导向,课程涉及的项目也是企业里面真实的项目,通过理论、实践和真实的项目相结合,让学员能够快速、深刻的掌握大数据常用的核心技术和开发应用,同时可以满足企业对中、高端大数据人才的需求。大数据课程体系除了包含常用的Hadoop、Hive、Hbase、ELK、Sqoop、Flume、Kafka、Spark等技术和项目,还新增了目前互联网比较流行的Flink、Druid、Kylin等技术和项目,同时引入了机器学习和深度学习Spark Mllib和Tensorflow等技术和项目实战。

    1

    新增Impala即席查询组件

    1

    新增Kudu列存储服务

    1

    新增Structured Streaming结构化数据流处理

    1

    新增spark MLlib数据挖掘

    1

    新增spark graphX图计算

    1

    新增加强Flink的基础课程和案例实战

    1

    新增增加了Flink高级特性CEP

    1

    新增Kylin数据OLAP分析

    1

    新增Druid时序数据实时分析

    1

    新增Kettle数据ETL工具

    1

    新增深度学习框架Tensorflow

    1

    新增用户画像大企业实战型项目

    1

    新增数据仓库项目大型企业实战项目

    1

    新增多行业、高质量的大数据实战项目

    2018.09.10 升级版本6.0

    课程名称

    大数据实战班课程

    课程推出时间

    2018.09.10

    课程版本号

    6.0

    主要针对版本

    JDK1.8\CDH2.7.4\Storm1.1.1\Spark 2.1

    主要使用开发工具

    IntelliJ IDEA

    课程介绍

    本课程是基于V5.0的一次重大更新,汇总并收集了大数据学科一年以来15个零基础班级的授课信息、学习信息、就业信息。重新调整了课程的分布情况,新增了大数据综合项目,新增了第四代大数据处理框架FLink,新增了数据库优化,新增了JVM基础及原理,新增了Spark性能调优等内容。课程升级方面,主要对机器学习课程进行了升级,推荐系统项目后置变成7天的丰富课程,提升学员进入机器学习的竞争力,从而更好的从事人工智能领域相关的工作。
    整体而言,课程在培养中高级大数据工程师的方向上又前进了一大步。

    1

    新增Hadoop 2.7.2\Storm1.1.1\Spark 2.1

    1

    新增Java virtual machine原理分析

    1

    新增Java高并发核心知识

    1

    新增数据库优化及调优

    1

    新增第四代大数据处理框架Apache Flink

    1

    新增互联网反欺诈项目实战

    1

    新增Spark原理深入剖析及生产调优

    1

    新增广告系统业务模型及CTR预估

    1

    优化用户画像概述/数据/建模/算法实战

    1

    优化推荐系统协同过滤算法实战

    1

    优化基于内容的推荐系统实战

    1

    优化基于关联规则推荐系统实战

    1

    优化混合推荐与CTR点击预估

    1

    优化全面升级Hadoop版本为CDH

    2017.07.01 升级版本5.0

    课程名称

    大数据实战班课程

    课程推出时间

    2017.07.01

    课程版本号

    5.0

    主要针对版本

    JDK1.8\Hadoop 2.7.2\Storm1.1.1\Spark 2.1

    主要使用开发工具

    Eclipse、IDEA

    课程介绍

    新增Java基础、JavaWeb核心编程、JavaWeb三大框架、网络爬虫、分布式电商网站开发等课程模块。培养学生编程能力,让零基础学员能够更好的学习大数据项目。 大数据方面方面,新增点击流日志收集系统、用户日志分析报表系统、用户画像系统等案例。让学员不仅仅学习到大数据技术点,能够使用大数据解决实际问题。 扩充机器学习课程为10天。该课程历时一年研发,深入浅出,能够让学员更好的入门机器学习,成为人工智能开发的初级工程师。

    1

    更新Hadoop 2.7.2\Storm1.1.1\Spark 2.1

    1

    新增品优购电商项目

    1

    新增网络爬虫开发

    1

    新增三大框架开发

    1

    新增JavaWeb核心

    1

    新增Java语言基础

    2016.03.01 升级版本4.0

    课程名称

    大数据实战班课程

    课程推出时间

    2016.03.01

    课程版本号

    4.0

    主要针对版本

    JDK7.x

    主要使用开发工具

    Eclipse、IDEA

    课程介绍

    IVE3.0课程对比原有课程做了重大更新
    具体更新内容如下

    简介

    将大数据的核心技术hadoop及其生态圈技术完美的融入到了课程中,课程分阶段的进行案例实战和项目实战,在大数据方面知识体系更加完整,课程更加深度有深度,更加贴近实战。分阶段的进行大数据生态圈的学习,将生态圈分为离线处理,实时流计算和实现最火热的spark内存计算,完美的将生态圈进行了抽离和归类,让学习变得更便捷。

    1

    更新Spark1.6版本;

    1

    新增Linux操作系统和shell脚本学习;

    1

    新增JVM内存模型分析;

    1

    新增NIO、Netty、自定义RPC框架;

    1

    新增电商点击流日志分析;

    1

    新增电商实时日志告警平台、交易风控风控平台、流量日志分析分析;

    1

    新增Spark游戏日志分析项目;

    1

    删除KVM虚拟化技术;

    1

    删除网络基础和OpenvSwitch技术;

    1

    删除Ceph存储技术;

    1

    删除CloudStack云管理平台;

    1

    删除混合云管理平台项目。

    2015.05.15 升级版本3.0

    课程名称

    大数据实战班课程

    课程推出时间

    2015.05.15

    课程版本号

    3.0

    主要针对版本

    JDK7.x

    主要使用开发工具

    Eclipse、IDEA

    课程介绍

    IVE2.0课程对比原有课程做了重大更新
    具体更新内容如下

    简介

    将大数据和虚拟化这两大热门技术加入到课程体系中,在大数据方面知识体系更加完整,课程更加深度有深度,更加贴近实战。在虚拟化方面,选择了在云计算领域常用的虚拟化、网络、存储等技术,并通过Apache CloudStack技术整合,在此基础上开发混合云管理平台。

    <

    1

    更新Hadoop2.0版本、Hive优化课程

    1

    新增电信流量运营分析项目

    1

    新增Scala函数式编程

    1

    新增Spark内存计算

    1

    新增KVM虚拟化技术

    1

    新增网络基础和OpenvSwitch技术

    1

    新增Ceph存储技术

    1

    新增CloudStack云管理平台

    1

    新增混合云管理平台项目

    2014.02.15 升级版本 2.0

    课程名称

    大数据实战班课程

    课程推出时间

    2014.02.15

    课程版本号

    2.0

    主要针对版本

    JDK6.x

    主要使用开发工具

    Eclipse

    课程介绍

    随着近年来云计算大数据的大力发展,市场对相关人才需求急增,所以本版课程在原有的云计算课程进行了颠覆性的改革,把原来只有1天的课程扩展为7天,加入了Hadoop生态圈的相关技术。

    1

    更新云计算课程:把原来只有1天的云计算课程增加到7天,Hadoop集群部署、优化HDSF、MapReduce案例

    <

    1

    新增Hadoop生态圈相关技术:Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Flume

    <

    1

    新增Storm实时计算技术和案例

    1

    新增黑马论坛日志分析项目

    2012.02.15 升级版本 1.0

    课程名称

    大数据实战班课程

    课程推出时间

    2012.02.15

    课程版本号

    1.0

    主要针对版本

    JDK6.0

    主要使用开发工具

    Eclipse

    课程介绍

    近期云计算概念火爆异常,传智教育敏锐的嗅探到大数据技术的悄然兴起,并预测大数据技术将会像雨后春笋一样快速发展,所以传智教育与时俱进在课程中引入了1天的云计算课程,让学员可以掌握最新的技术,拓宽学员的就业方向,增强就业竞争力。

    1

    新增云计算课程:云计算和大数据相关概念

    1

    新增Hadoop 1.0伪分布式环境部署

    1

    新增HDFS、MapReduce应用案例


    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,
    为千万学生少走弯路而著书”的使命,已经向IT产业培养了30余万名IT高精尖人才

    传智教育广纳互联网技术精英,构建实力强大的技术大牛团队

    大数据专职课研团队 人才筛选标准

    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

    大数据专职课研团队 课程研发体系标准

    以“五库模式”为基础,打造真实企业级研发体系

    • 信息库

      应用市场调研+大数据分析
      获取前沿发展方向

    • 课题研究库

      提出前沿热门课题
      完成深入原理剖析+技术攻坚
      保障课程前瞻性

    • 研发人才库

      来自华为、IBM等百人大牛团
      每年耗资亿元
      研发行业标杆优质课程

    • 解决方案库

      基于市场主流技术
      研发解决方案
      应对职场常见技术难题

    • 项目库

      基于热门行业领域
      联合大牛顾问团
      研发“大厂级”深度项目

    大数据专职课研团队 研发老师履历

    源源不断引进大厂技术大牛,课程与企业需求实时接轨

    优中选优,教学老师录取率<3%,从源头严控师资及授课质量

    专职教学团队 讲师筛选标准

    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

    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知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、知识、故事场景于一体,可大大提高学员对知识的理解和吸收主要分为以下三个阶段

      感知阶段培养兴趣
      引入知识点情景,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,
      不知不觉掌握每个知识点
      深化阶段深入知识延展
      继续深入知识点的其他使用或底层原理,
      保障知识点牢固掌握

      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,难以吸收

      代码结合剧情,易吸收

      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
      将枯燥的知识点活化
      强化吸收根据人的认知规律进行课程设计
      学员吸收度大大提升

      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知识点」,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)基于学生既有知识储备,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知识干货,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,学生吸收更迅速

      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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    • 2020年

      传智播客联合大数据研究院、易观智库、帆软等企业推出“真大数据”课程

      7.11举行课程发布会,首推高级软件工程师课程

      “真大数据”课程的培训机构
    • 2019年

      推出10天的大型用户画像项目,涵盖完整的画像系统流程,引入Spark MLLib开发挖掘模型

      大型用户画像项目
    • 2018年

      率先引入Flink课程,更加贴合市场需求

      Flink项目
    • 2016年

      率先推出零基础大数据课程

      0基础大数据课程
    • 2015年

      引入基于内存计算的Spark框架,接轨大数据的第三个阶段:数据计算引擎阶段

      传智大数据课程引入内存计算的Spark框架
    • 2014年

      率先推出Storm课程,对标京东,开启实时计算

      推出Storm课程
    • 2012年

      传智播客首次推出大数据培训课程

      率先推出大数据开发培训课程
     

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