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        Python+数据分析

        关于Python+数据分析

        所有人都要学的万能编程语言

        为什么要学习Python+数据分析?

        • 技术趋势

        • 简单易学

        • 应用广泛

        • Python编程语言的发展趋势

          Python自带明星属性,热度稳居编程语言界前三

          PYPL编程语言流行指数榜
          2020年3月
          IEEE编程语言交互排行榜
          2020年1月
          TIOBE编程语言排行榜
          2020年3月
        • python的语法特点
          开发代码少,精确表达需求逻辑 33个关键字,7种基本数据类型 语法规则简单,接近自然语言
        • Python相关职位

          Python语言涉及IT行业70%以上的技术领域

          自动化运维 自动化测试 数据分析 Web应用开发 桌面应用开发 操作系统管理 服务器软件 人工智能

        高级软件工程师课程

        推出高级软件工程师课程,深度融合数据采集 、数据分析等6大领域核心技术, 知识量和技术深度增加50%,提升学员竞争力
        课程阶段时间图1 课程阶段时间图2

        Python+数据分析培训课程标准 为什么要培训成为高级软件工程师?

        Python+数据分析课程大纲

        • 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>Python基础编程新课时:15天VS旧课时:12天

        升级说明

        优化教法及案例,保证学员学习效果的同时缩短课时,提升学习效率

        主要内容

        ?Python第一个程序 ?条件控制语句和循环语句 ?容器类型 ?函数 ?文件操作 ?面向对象 ?异常处理 ?模块和包

        可解决的现实问题

        ?能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写

        可掌握的核心能力

        ?掌握Python基础语法,具备基础的编程能力 ?建立起编程思维以及面向对象程序设计思想

        查看详细课程大纲>Python高级编程新课时:29天VS旧课时:16天

        升级说明

        将网络编程及Mysql中一些复杂用法放到项目中的实际应用场景中讲解,给项目课程预留充足时间

        主要内容

        ?Linux系统使用 ?多任务编程 ?网络编程 ?HTTP协议,静态Web服务器 ?MySQL数据库 ?高级语法、正则表达式 ?HTML+CSS+JS+Jquery ?Mini-Web服务器

        可解决的现实问题

        ?能够使用面向对象的程序设计方法,基于Linux操作系统开发多任务的网络程序开发 ?能够使用Python开发简单后端程序

        可掌握的核心能力

        ?能够熟练使用Linux操作系统 ?掌握网络编程相关技术,能够实现网络间数据通信 ?掌握程序设计开发中多任务实现方式 ?能够熟练掌握MySQL操作相关技术,熟练编写各种数据库操作SQL语句,并能够进行Python与MySQL之间的数据交互 ?掌握Python中的re模块的使用,能够实现对字符串进行复杂模式匹配 ?掌握Web服务器的工作流程,以及Web框架的实现原理

        查看详细课程大纲>Web-Django框架与项目新课时:42天VS旧课时:26天

        升级说明

        使用全新Django版本授课,全程模拟企业级开发流程,优化业务逻辑及表结构,调整前台为前后端分离模式,增强开发学习效率

        主要内容

        ?Django框架 ?项目:美多商城-前台 ?项目:美多商城-MIS系统

        可解决的现实问题

        ?掌握Python Web主流框架-Django的使用 ?可根据Web框架设计,开发对应的数据库 ?可根据业务流程图,开发Web网站的前后台业务

        可掌握的核心能力

        ?能够开发主流Web网站,并掌握常见的技术要点 ?根据实际问题设计出相应数据库表

        查看详细课程大纲>项目自动化测试与部署新课时:24天VS旧课时:6天

        升级说明

        增加运维课程深度,强化Nginx及Docker,测试项目使用之前编写的美多商城项目,课程融合度更高,学员成长更快

        主要内容

        ?Docker ?nginx ?shell ?美多商城自动化部署 ?美多商城日志管理 ?美多商城自动化测试 ?美多商城接口测试 ?美多商城性能监控

        可解决的现实问题

        ?具备一定的编程思维 ?能够熟练编写复杂Shell脚本 ?能使用ELK实现企业级日志分析 ?能够实现企业项目的部署 ?web项目自动化测试

        可掌握的核心能力

        ?掌握Shell基本语法 ?掌握复杂Shell脚本开发 ?具备配置自动化及日志分析能力 ?能够熟练使用Docker容器 ?掌握selenium基本使用 ?掌握UnitTest框架 ?能够熟练使用request模块 ?具备接口测试和接口测试框架开发能力 ?掌握locust的使用

        查看详细课程大纲>Web-Flask框架与项目新课时:26天VS旧课时:10天

        升级说明

        新增部分业务逻辑, 对flask-sqlalchemy进行二次开发,提升学员对具体业务需求应变能力,新增自定义读写分离,分库访问,分布式事务,Redis悲观锁,Redis非事务型管道,布隆过滤器等热点技术

        主要内容

        ?Flask框架 ?黑马头条项目

        可解决的现实问题

        ?高并发全功能的Web网站开发 ?提升数据处理响应速度,灵活运用缓存

        可掌握的核心能力

        ?掌握Python Web主流框架-Flask的使用 ?掌握常见的性能优化技术 ?缓存服务器的操作和设计 ?异步任务的实现

        查看详细课程大纲>数据采集与数据分析新课时:32天VS旧课时:10天

        升级说明

        数据采集部分新增数据解析-BeautifulSoup4;新增高性能爬虫方案;新增反爬案例;新增Charles/fiddler抓包工具讲解;数据分析部分优化科学计算库,加大金融风控课程时长,实战案例贯穿整个课程阶段,增强实战强度,有效提升学员工作能力

        主要内容

        ?数据采集基础 ?数据提取 ?反爬处理 ?数据存储 ?scrapy框架 ?Python数据科学库 ?机器学习 ?金融风控 ?数据仓库 ?SQL强化 ?推荐算法

        可解决的现实问题

        ?胜任相关的数据分析工作,对企业异常数据进行深入分析,对业务风险指标进行跟踪分析及优化 ?搭建业务监控体系,及时发现、排查业务问题,并能提出有效的解决策略或方案 ?配合项目计划,负责建模驻场项目,完成数据分析需求及任务 ?通过大数据算法对数据进行模型的构建、维护、和评估

        可掌握的核心能力

        ?熟练掌握Pandas、HQL、Spark; ? 熟悉常用数据挖掘算法与模型,熟悉逻辑回归、决策树、随机森林、GBDT、XGBoost、聚类等建模方法 ? 熟练使用时间序列、聚类分析、逻辑回归、因果分析、关联分析等统计方法

        查看详细课程大纲>黑马测试监控系统新课时:37天VS旧课时:无

        升级说明

        新增黑马测试监控系统,对业务指标进行监控,对接口监控、埋点,提供通用测试服务,对测试和线上情况实时展示,使学员深入理解测试业务流程,只要学会Python,做测试也能高薪就业

        主要内容

        ?性能压力测试 ?elasticsearch ?beats ?kibana ?logstash ?kafka ?elasctic apm ?测试监控

        可解决的现实问题

        ?掌握elastic stack技术栈的使用,并能够理解其底层原理 ?掌握性能压力测试开发技能,并具备压测平台开发的能力

        可掌握的核心能力

        ?能够根据实际具体的业务场景,进行日志和指标的收集、处理、分析 ?能够根据实际具体的业务场景,实现日志监控、服务组件监控、系统监控、网络监控、集群监控,形成完整的监控体系能够根据实际具体的业务场景,对web应用进行链路监控和追踪 ?能够根据实际具体的业务场景,开发压测平台,对web服务进行性能测试 ?对web应用的性能和可用性进行监控和管理,发现和定位性能瓶颈和故障,以保证应用达到预期的服务水平及最终用户体验

        查看详细课程大纲>黑马自动化平台新课时:52天VS旧课时:无

        升级说明

        新增黑马自动化平台项目,借助自动化、智能化的系统帮助运维工程师以最快的速度和最低的成本完成业务服务的集成交付和服务质量的保障,深度融合运维与Web相关内容,保证学员就业竞争能力

        主要内容

        ?自动化运维平台需求分析与设计 ?基础系统搭建和登录功能 ?系统管理功能 ?CMDB系统 ?监控系统 ?自动化部署系统 ?项目上线部署

        可解决的现实问题

        ?解决企业内部多系统的用户管理问题 ?解决企业IT资产配置管理混乱问题 ?解决企业服务器登录权限管理难的问题 ?关联集成Zabbix监控系统,能够及时实时的查看服务器监控资源 ?开发自动化管理系统,方便的批量执行和造化任务部署,并且操作历史可追溯 ?实现CI/CD整套流程自动化,提升开发、测试、运维协作效率

        可掌握的核心能力

        ?掌握流行的Angular前端开发框架及基于蚂蚁金服Antd的UI框架——NG-ALAIN ?掌握基于LDAP的统一用户登录管理的设计和开发 ?掌握对象级用户、组权限管理方案的设计和开发 ?掌握请求日志及操作日志的审计管理的设计和开发 ?掌握支持混合云的大型企业级CMDB系统的设计和开发 ?掌握基于LDAP的服务器登录权限管控的设计和开发 ?掌握通过Supervisor的XML RPC,以及远程管理所有服务器的Supervisor及其托管的进程 ?能够使用分布式对象存储ceph来存储项目的数据 ?掌握Zabbix监控系统的集成开发 ?能够Ansible产品体系进行批量执行及自动化任务系统的开发 ?具备能够进行CI/CD全流程开发的能力

        查看详细课程大纲>Web安全新课时:8天VS旧课时:无

        升级说明

        新增网络安全相关内容,对于就业后技术选型及架构设计安全性提供调优方案,保证全方位超越同岗竞聘者

        主要内容

        ?安全基础 ?防火墙与系统认证 ?SQL安全

        可解决的现实问题

        ?掌握sql注入原理及防范 ?掌握基本安全体系和安全策略v

        可掌握的核心能力

        ?能够根据实际具体的业务场景,实施相关安全措施

        适合人群

        • 应届毕业生

          刚毕业想把握未来

          想抓住未来方向的
          但又无从下手的迫切求知者

        • Python0基础的人

          无基础自学困难

          想从事测试、运维、网络爬虫
          Web、数据科学、NLP、CV等
          所有Python相关领域的求职者

        • 想转行的人

          想转行没有目标

          受够了传统行业的迷茫和窘迫
          想要改变生活的求变者

        • 有Python基础想提升的人

          有基础寻求提升

          热爱Python语言
          被它的简洁明快所深深吸引
          的求学者

        Python+数据分析职业发展路径

        学习python的职业发展方向

        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)

        初级数据分析师
        (0-1年)

        中级数据分析师
        (1-2年)

        高级数据分析师
        (2-4年)

        数据分析经理
        (4-6年)

        数据架构师
        (6-10年 )

        行业大牛
        (10年以上)

        资深开发工程师
        (4-6年)

        技术大牛
        (6-10年 )

        CTO
        (10年以上)

        技术开发组长
        (4-6年)

        项目经理
        (6-10年 )

        项目总监
        (10年以上)

        真项目

        由50多位专职教研团队设计,推出深技术、企业级、高标准的Python项目课程,制定Python真项目标准,并且建立可以免费体验的在线“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
          行业大牛带队

        2. 全流程企业标准流程
          业务衔接环节真实还原

        3. 多行业覆盖10个热门行业
          深化多行业技术

        4. 深技术行业热点技术全覆盖
          保障所学即为所用

        5. 精架构企业级功能架构
          业务清晰逻辑完整

        6. 严保障12项评审流程
          4项验收标准

        • 传智Python训课程含金量
          项目实战天数≥10天

          项目完成度高
          课程内容丰富

          业务场景≥15个

          业务逻辑清晰真实
          业务场景衔接紧密

          解决方案 ≥10个

          采用行业主流解决方案
          深度剖析技术选型原因

          可移植模块≥2个

          技术内容方便移植
          入职企业轻松使用

        • 规划和设计

          ① 产品规划
          ② 需求讨论

          计划和跟踪

          ③ 任务计划
          ④ 任务追踪

          迭代开发

          ⑤会议计划
          ⑥领取任务进行编码

          持续交付

          ⑦ 代码托管
          ⑧ 代码检查
          ⑨ 自动化构建
          ⑩ 管理交付件/发布包
          ? 自动化部署
          ? 执行测试并反馈问题
          ? 流水线管理
        • 多领域就业,职业选择更丰富

        • 课程涵盖行业热点技术

        • 四大Python实训项目—— 展示企业级功能架构

          美多商城项目
          黑马头条项目
          黑马测试监控系统
          黑马自动化平台
        • Python项目12项评审流程

          python培训项目评审流程

          Python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

          ……

        Python+数据分析项目体验


        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

        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
        • Python培训机构学员作品

          爱家租房上海37期第九组

          简介:爱家租房项目是一个生活类的移动 O2O 项目,提供一个方便房屋短租供需双方交易的平台。

        • Python培训班学员作品

          十次方北京顺义37期第三组

          简介:十次方是一个中文IT技术交流平台,致力于为中国软件开发者提供知识传播、在线学习、职业发展等服务。

        • Python培训课程学生作品

          天天生鲜北京昌平41期第三组

          简介:天天生鲜围绕着老百姓餐桌的生鲜 B2C 电商平台,以品质生活为目标,服务每一个家庭。

        • 新经咨讯深圳35期第四组

          简介:新经资讯网是一个新闻资讯类门户网站,为用户提供优质的新闻资讯内容。

        Python+数据分析实战标准及流程企业标准流程完成项目实战,保障所学即为所用

        • 场景化分工

          人员职务角色划分,
          组建真实项目团队

        • 引入项目管理工具

          使用Git、ONES等项目管理工具监控团队研发进度

        • 需求宣讲及业务对接

          讲师担任产品经理角色,实时对接所有业务问题

        • 任务分解

          组长担任项目经理工作,使用ONES平台分发任务,对整体产出负责

        • 代码开发

          每日晨会表明开发计划,晚会总结当天成果,Git提交当天产出

        • 项目上线

          生产环境部署,线上回测后进行答辩和评优

        • 测试验收

          线上自测,实现业务闭环,找到并修复Bug

        • 项目联调

          进行项目联调,模拟前后端接口联调,增加团队协作经验

        • 项目部署

          测试环境,项目部署上线前,初步进行自测

        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

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        • python大数据基础体验班课程基础班 1

          课时:8天技术点:20项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          1. 掌握传统excel数据分析技能 2. 熟练使用BI工具 3. 对数据分析有一定认知,能够从事基础的数据分析工作

          主讲内容1Excel数据分析

          快速了解并掌握数据分析、数据开发日常所需的excel必备技能,包含了以下技术点:

          1.数据分析行业技能及课程介绍;2.Excel简介和基本使用;3.Excel数据处 理和计算;4.Excel图表;5.Excel透视表;6.Excel分析项目。
          主讲内容2SQL

          零基础小白掌握核心必备SQL,包含了以下技术点:

          1.数据库概念和作用;2.MySQL数据类型;3.数据完整性和约束;4.数据库/ 表基本操作命令;5.表数据操作命令;6.where子句;7.分组聚合;8.链接查 询9.外键的使用;10.SQL数据分析实战。
          主讲内容3BI工具

          通过BI工具展示excel、mysql中的数据,包含了以下技术点:

          1.数据图表基础;2.故事和仪表板初探;3.数据分析报告;4.Tableau电商项 目。
        • Python语法基础高手班 1

          课时:10天技术点:57项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          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.初步建立面向对象的编程思维 5.熟悉异常捕获的基本流程及使用方式 6.掌握类和对象的基本使用方式

          主讲内容1Python基础语法

          零基础学习python的开始,包含了以下技术点:

          1.变量;2.标识符和关键字;3.输入和输出;4.数据类型转换;5.PEP8编码规范;6. 比较/关系运算符;7.if语句语法格式;8.三目运算符;9.while语句语法格式; 10.while 循环嵌套;11.break 和 continue;12.while 循环案例;13.for循环。
          主讲内容2Python数据处理

          掌握python的数据类型,并对其进行操作处理,包含了以下技术点:

          1.字符串定义语法格式;2.字符串遍历(while);3.下标和切片;4.字符串常见 操作;5.列表语法格式;6.列表的遍历(for);7.列表常见操作;8.列表嵌套; 9.列表推导式;10.元组语法格式;11.单元素元组;12.元组操作;13.字典语 法格式;14.字典常见操作;15.字典的遍历。
          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:

          1.函数概念和作用、函数定义、调用;2.不定长参数函数;3.函数的返回值; 4.函数的说明文档;5.函数的嵌套调用;6.可变和不可变类型;7.局部变量; 8.全局变量;9.组包和拆包、引用。
          主讲内容4文件读写

          能够使用python对文件进行操作,包含了以下技术点:

          1.文件的打开与关闭、文件的读写;2.文件/目录操作及案例;3.os模块文件 与目录相关操作。
          主讲内容5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:

          1.面向对象介绍;2.类的定义和对象的创建;3.添加和获取对象属性;4.self 参数;5.init方法;6.私有方法和私有属性;7.继承;8.子类方法重写;9.类属 性和实例属性;10.多态;11.类方法、实例方法、静态方法。
          主讲内容6异常处理

          主要介绍了在python编程中如何处理异常,包含了以下技术点:

          1.异常概念;3.异常捕获;4.异常的传递;5.自定义异常;6.异常穿透。
          主讲内容7模块和包

          主要介绍了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:

          1.模块介绍;2.模块的导入;3.包的概念;4.包的导入;5.模块中的 __all__;6.模块中 __name__ 的作用。
        • SQL进阶高手班 2

          课时:4天技术点:9项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          完全掌握SQL

          主讲内容1SQL进阶

          在掌握sql核心技能基础上,通过大量练习、边练边学,夯实sql进阶技能;宇宙最强sql进阶课程,包含以下知识点:

          1.视图的概念与使用;2.事务的概念及特点3.事务的使用及ACID特性的验 证;4.索引;5.数据库设计之三范式;6.E-R模型及表间关系;7.MySQL窗 口函数;8.Mysql变量;9.MySQL实战项目。
        • 埋点与数据采集高手班 3

          课时:8天技术点:18项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          了解数据埋点,熟练使用爬虫技能和工具,进行数据采集

          主讲内容1多任务编程

          主要学习python中多线程、多进程,包含了以下技术点:

          1.多任务介绍;2.进程的使用;3.线程的使用;4.线程同步与互斥锁、死锁介绍。
          主讲内容2高级语法

          主要学习python的高级语法,包含以下技术点:

          1.闭包;2.装饰器;3.深浅拷贝;4.正则。
          主讲内容3数据采集入门

          学习python爬虫技术,并掌握从网页中提取数据的必备技能,包含以下技术点:

          1.requests模块基本使用;2.xml与html;3.jsonpath、xpath、lxml、re数 据提取。
          主讲内容4Selenium自动化工具开发

          使用python代码或三方工具,实现自动化控制并抓取数据,包含以下技术点:

          1.元素定位;2.浏览器操作方法;3.鼠标键盘操作;4.HTML特殊元素处理; 5.显示等待和隐式等待。
        • 数据处理与可视化高手班 4

          课时:5天技术点:57项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          精通Pandas及数据可视化技术

          主讲内容1数据清洗

          pandas数据处理入门,包含以下技术点:

          1.Pandas数据组合_concat连接;2.Pandas数据组合_merge数据; 3.Pandas数据组合_join;4.缺失值处理介绍;5.缺失值处理_缺失值数量统 计;6.缺失值处理_缺失值可视化;7.缺失值处理_删除缺失值;8.缺失值处理 _填充缺失值;9.melt整理数据;10.stack整理数据;11.wide_to_long整理数 据;12.unstack和小结;13.Pandas数据类型简介;14.数据类型转换;15.分 类数据category;16.Series和DataFrame的apply方法;17.apply使用案 例;18.向量化函数和lambda表达式。
          主讲内容2数据整理

          pandas进阶使用,利用python对数据进行深度处理,包含以下技术点:

          1.单变量分组聚合;2.通过调用agg进行聚合;3.分组后transform; 4.transform练习;5.filter&DataFrameGroupBy对象。6.透视表概述&会 员存量增量分析;7.会员增量等级分布;8.增量等级占比分析&整体等级分 布;9.线上线下增量分析&地区店均会员数量;10.会销比计算;11.连带率计 算;12.复购率计算;13.日期时间类型介绍;14.提取日期分组案例;15.股票数 据处理;16.datarange函数;17.综合案例。
          主讲内容3数据可视化

          python数据可视化技术,包含以下技术点:

          1.Python数据可视化介绍;2.matplotlib绘图;3.matplotlib绘制统计图;4.Pan_x005fdas绘图_柱状图;5.Pandas绘图_折线图直方图饼图;6.Pandas双变量可视 化;7.Seaborn绘图简介&单变量可视化;8.Seaborn双变量可视化;9.Seaborn多变量可视化和样式;10.pyechars案例。
          主讲内容4pandas数据分析项目

          python数据处理、分析实战

          1.AppStore项目_数据处理;2.AppStore项目_单变量分析;3.AppStore项 目_可视化和结论;4.AppStore项目_可视化和结论代码实现;5.优衣库项目 _案例介绍及简单数据探索;7.优衣库项目_业务问题解读;6.优衣库案例_代 码实现;8.RFM概念介绍;9.RFM项目_数据加载和数据处理;10.RFM项 目_RFM计算;11.RFM项目_RFM可视化;12.RFM项目_业务解读和小 结。
        • 数据挖掘机器学习统计分析高手班 5

          课时:5天技术点:46项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          熟练使用统计分析级机器学习方法,进行预测分析

          主讲内容1机器学习简介

          快速了解机器学习统计分析,无论你是否有数学、统计学基础,包含的知识点如下:

          1.人工智能概述;2.机器学习开发流程和用到的数据介绍;3.特征工程介绍和 小结;4.机器学习算法分类;5.机器学习模型评估;6.数据分析与机器学习。
          主讲内容2K近邻算法

          无数学、统计学基础也能掌握的统计分析之KNN算法,包含以下知识点:

          1.K近邻算法基本原理;2.K近邻算法进行分类预测;3.sklearn实现knn;4. 训练集测试集划分;5.分类算法的评估;6.归一化和标准化;7.超参数搜索; 8.预测facebook签到位置案例;9.K近邻算法总结。
          主讲内容3线性回归

          无数学、统计学基础也能掌握的统计分析之线性回归,包含以下知识点:

          1.线性回归简介;2.线性回归API使用初步;3.导数回顾;4.线性回归的损失 函数和优化方法;5.梯度下降推导;6.波士顿房价预测案例;7.欠拟合和过拟 合;8.模型的保存和加载;9.线性回归应用-回归分析。
          主讲内容4逻辑回归

          无数学、统计学基础也能掌握的统计分析之逻辑回归,包含以下知识点:

          1.逻辑回归简介;2.逻辑回归API应用案例;3.分类算法评价方法;4.逻辑回 归应用.分类分析。
          主讲内容5聚类算法

          无数学、统计学基础也能掌握的统计分析之逻辑回归,包含以下知识点:

          1.聚类算法的概念;2.聚类算法API的使用;3.聚类算法实现原理;4.聚类算 法的评估;5.聚类算法案例。
          主讲内容6决策树

          无数学、统计学基础也能掌握的统计分析之决策树,包含以下知识点:

          1.决策树算法简介;2.决策树分类原理;3.特征工程-特征提取;4.决策树算 法api;5.决策树案例。
          主讲内容7集成学习

          无数学、统计学基础也能掌握的集成学习算法,包含以下知识点:

          1.集成学习算法简介;2.Bagging和随机森林;3.随机森林案例;4.Boosting 介绍;5.GBDT介绍。
          主讲内容8朴素贝叶斯

          无数学、统计学基础也能掌握的集贝叶斯算法,包含以下知识点:

          1.朴素贝叶斯算法简介;2.概率基础复习;3.案例:商品评论情感分析。
        • 数据分析挖掘实战高手班 6

          课时:5天技术点:21项测验:0次学习方式:线下面授

          学习目标

          通过多场景下不同业务,做专项项目实战,掌握数据分析处理项目业务

          主讲内容1零售项目集

          基于真实零售数据集的数据分析处理项目

          1.零售销售报表;2.基于Kmeans的用户分群;3.LTV 用户生命周期价值;4. 会员标签;5.AB测试;6.购物篮分析。
          主讲内容2电商项目集

          基于电商数据集的数据分析处理项目

          1.用户行为分析;2.用户画像;3.基于协同过滤的商品推荐;4.基于时间序列 的销量预测;5.电商优惠券使用预测;6.广告效果聚类分析。
          主讲内容3跨境电商项目集

          真实的分析案例,与上一个电商项目集项目的关注点不同

          1.选品分析;2.盈亏分析;3.竞品分析;4.用户评论文本挖掘;5.异常订单检 测。
          主讲内容4游戏项目集

          游戏行业分析项目

          1.业务指标;2.用户分析;3.付费分析;4.道具使用分析。
        • 金融风控项目实战高手班 7

          课时:6天技术点:39项测验:0次学习方式:线下面授

          学习目标

          完整金融风控行业解决方案

          主讲内容1金融风控项目业务背景介绍

          快速深入了解金融信贷行业,及风控业务

          1.信贷和风控介绍;2.常见零售产品和风险介绍;3.风控相关业务术语介绍; 4.业务数据分析案例。
          主讲内容2风控建模介绍

          掌握建模流程,技术点如下:

          1.互联网金融风控体系介绍;2.风控建模流程概述;3.风控建模流程_项目准 备;4.风控建模流程_特征工程;5.风控建模流程_模型构建;6.风控建模流程 _上线运营;7.业务规则挖掘案例。
          主讲内容3金融风控特征工程

          以金融风控为切入点,学习特征工程方案

          1.数据准备;2.静态信息特征和时间截面特征处理;3.特征衍生;4.特征变 换;5.特征变换_卡方分箱代码实现;6.特征变换_WOE代码实现;7.特征变 换_类别变量编码方式总结;8.常用缺失值处理方法;9.时间序列未来信息; 10.用户信息关联&小结。
          主讲内容4机器学习评分卡

          通过集成学习对特征进行建模计算,技术点如下:

          1.建模流程_实验设计;2.建模流程_样本设计;3.建模流程_模型训练与评 估;4.评分映射;5.逻辑回归评分卡;6.lightGBM特征筛选;7.输出模型报 告;8.评分映射;9.集成学习评分卡_xgboost;10.集成学习评分卡 _lightGBM;11集成学习评分卡模型创建;12.建模流程梳理。
          主讲内容5不均衡学习和异常检测

          掌握金融风控业务场景下,不均衡学习的应用,以及异常检测,技术点如下:

          1.不均衡学习介绍和代价敏感;2.不均衡学习.SMOTE算法;3.反欺诈与异常检 测简介;4.异常点检测.LOF;5.异常点检测.IForest;6.异常点检测.冷启动和 PreA。
        • 编程语言工具Java高手班 8

          课时:6天技术点:80项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          掌握Java语言完成大数据开发

          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.Hel_x005floWorld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,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.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,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(pack_x005fage)。
          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.Junit单元测试;2.反射介绍 ,Class类相关方法介绍 ,反射案例:代理设计模 式;3.注解解释.,常用注解介绍;4.Maven基础, 依赖, Maven生命周 期 ,Maven仓库 ,Maven配置文件;5.数据库驱动,Connection接口,JDBC步 骤。
        • Hadoop生态体系高手班 9

          课时:6天技术点:130项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          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:

          1.大数据的特点;2.分布式存储概念;3.分布式计算的概念;4.服务器种类介 绍、机架、交换机;5.网络拓扑、Raid、IDC数据中心;6.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2Zookeeper

          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:

          1.Zookeeper的应用场景;2.架构和原理;3.存储模型;4.选举机制;5.客户 端操作。
          主讲内容3HDFS

          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:

          1.HDFS设计的特点;2.Master-Slave架构;3.Block块存储、RF拷贝因 子、机架感知;4.Block拷贝策略、读写流程;5.HDFS Federation、 HDFS Snapshots、NameNode HA架构和原理;6.HDFS管理员常用操 作、HDFS权限控制。
          主讲内容4MapReduce

          分布式计算系统,解决海量数据的计算,包含了以下技术点:

          1.MapReduce架构和原理;2.Split机制;3.MapReduce并行度;4.Com_x005fbiner机制;5.Partition机制、自定义Partition;6.MapReduce序列化、自 定义排序、数据压缩。
          主讲内容5YARN

          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:

          1.Yarn原理和架构;2.Yarn高可用;3.Container资源的封装(CPU、内存 和IO);4.资源调度策略(FIFO、Fair和Capacity)。
        • 数据仓库高手班 10

          课时:4天技术点:60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,包含以下知识点:

          1.HQL操作;2.数据类型;3.分区、分桶、临时表;4.explain执行计划详 解。
          主讲内容2Hive高阶

          数据仓库HIve高阶原理和架构深入,实现企业级数仓优化,包含以下知识点:

          1.Hive原理和架构;2.Meta Store服务;3.HiveServer内置函数;4.自定义 UDF和UDAF;5.数据压缩、存储格式、自动化脚本、常见性能优化。
          主讲内容3Hive出行大数据实战或Hive亚马逊电商大数据实战(2选1)

          Hive数仓实战案例,巩固Hive基础内容,包含以下知识点:

          1.Hive数仓分层 2.Hive数据压缩和存储格式 3.HIve关键业务指标分析
        • 离线数仓项目(2选1)高手班 11

          课时:6天技术点:120项测验:0次学习方式:线下面授

          学习目标

          教育或新零售离线数仓项目(2选1)

          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
          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
          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
        • 非关系型数据库高手班 12

          课时:6天技术点:100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

          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:

          1.Redis原理及架构;2.Redis Cluster原理及架构;3.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:

          1.HBase原理及架构;2.预分区、LSM结构;3.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:

          1.Kafka原理及架构分析;2.分布式实时计算架构和思想。
          主讲内容4NoSQL社交场景大数据分析实战

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

          1.陌陌社交场景实战 ;2.社交大数据架构剖析 ;3.数据采集 ;4.数据ETL ; 5.数据分析。
        • Spark技术栈高手班 13

          课时:8天技术点:80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1Scala

          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:

          1.Scala函数式编程基础;2.集合、Iterator、构造器、伴生对象、Akka编 程;3.Scala语言重点API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:

          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执行计划原理;5.Spark SQL性能调优。
          主讲内容4Structured 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:

          1.Structured Streaming开发(input、output、window、watermark、过 期数据操作、去重等);2.Structured Streaming多数据源整合(socket、 Kafka);3.Flume+kafka+Structured Streaming案例实战。
          主讲内容5Spark案例实战

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

          1.教育大数据场景案例实战。
        • Spark综合项目高手班 14

          课时:7天技术点:100项测验:0次学习方式:线下面授

          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。

          主讲内容1主讲解决方案

          项目解决工业或保险行业大数据构建,实现数据采集到数据展示全栈数据分析, 包含以下技术点:

          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。
          主讲内容2主讲知识点

          项目主要包含SparkSQL技术栈处理企业级大量业务数据,实现工业或保险多指标分析,包含以下技术点:

          1.使用主流的Hive+Spark构建离线数仓;2.使用Structure Streaming构建 实时异常告警系统;3.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;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。
        • 就业指导+就业加强高手班 15

          课时:4天技术点:60项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          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

          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拉链表;3.Spark数据仓库构建示例;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.afka&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 16

          课时:6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性能监控等高阶知识,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执行计划。
          主讲内容6Flink电商数据集实战

          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:

          1.Flume+Kafka+Flink+Hbase+Sqoop+Canal+MySQL实战。
        • Flink综合项目(2选1)高手班 17

          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
          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
          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
        “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2021-06-01

          · 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功能解释

        • 新增2021-05-25

          · 新增SparkSQL比重 · 新增StructedStream双流Join知识点 · 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知识点和案例

        • 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

          · 腾讯聊天机器人 · 腾讯文字识别 · 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定时执行 · 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

          · HA Cluster高可用集群 · Keepalived使用 · VRRP协议· nginx服务切换

        • 升级2020-10-12

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

        • 升级2020-10-05

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

        • 升级2020-09-28

          · Django用户权鉴 · Django表单 · Django-froms· Django站点管理

        • 新增2020-09-07

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

        • 升级2020-08-31

          · 登录判断中间件 · cache缓存使用 · 购物车数据存储· git冲突解决

        • 新增2020-08-24

          · pyautogui使用 · uiautomator使用 · PO模式· 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搜索类

        • 升级2020-08-10

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

        • 升级2020-08-03

          · mysql事务使用 · mysql主从搭建 · mysql客户端使用 · mysql外键操作

        • 新增2020-07-27

          · mongodb聚合 · mongodb索引 · mongodb权限· 常见反爬手段

        • 新增2020-07-20

          · 缓存击穿 · 缓存雪崩 · 雪花算法

        • 升级2020-07-13

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

        • 升级2020-07-06

          · redis集群 · gitfollow工作流 · 定时爬虫 · elk

        • 升级2020-06-29

          · 响应对象的处理 · 细化Cookie及Session的处理 · 链接失效的爬虫案例 · 美后台权限控制

        • 新增2020-06-22

          · 高性能爬虫 · 多线程爬虫案例 · Flask-Migrate 数据模型设计 · 智慧大屏案例

        • 升级2020-06-15

          · UnitTest断言: 比较断言,复杂断言 · 路由系统全线升级 · 数据图片化反爬 · redis缓存

        • 新增2020-06-08

          · Jmter 图形监视器扩展插件 · 警告断言 · 异常断言 · Jmter性能调试

        • 新增2020-06-01

          · 性能测试报告分析 · 新增分库访问 · 优化Fixtures的参数化 · protometheus使用

        • 新增2020-05-25

          · flask-sqlalchemy二次开发 · 数据解析-BeautifulSoup4 · Jmeter分布式并发测试的配置 · zabbix使用

        • 新增2020-05-18

          · Jmeter实现参数化 · 数据库测试 · 实现跨线程组传值 · lua基础

        • 新增2020-05-11

          · 自定义读写分离 · 认证体系 · 访问劫持 · 安全策略

        • 新增2020-05-04

          · Redis悲观锁 · 布隆过滤器 · 文件安全 · WAF实践

        • 升级2020-04-27

          · 搜索接口结构 · elsticsearch使用 · celerybug处理 · rabbitMQ使用

        • 升级2020-04-20

          · Locust关联 · Locust断言 · Locust各种业务场景下的参数化 · pipeline使用

        • 升级2020-04-13

          · 更改Scrapy以及Scrapy-redis项目 · Selenium知识点演示案例 · redis哨兵机制 · mysql主从搭建

        • 升级2020-04-06

          · 时间戳/页码/偏移量分页 · gitflow工作流 · sentry使用 · xss安全

        • 新增2020-03-30

          · Pytest.mark · flask缓存工具类 · 多级缓存 · mysql注入攻击

        • 新增2020-03-23

          · 禅道的不同角色使用 · Mysql垂直拆分 · Flask-SQLAlchemy的读写分离 · Mysql水平拆分

        • 升级2020-03-16

          · 性能测试分类 · 性能监控指标 · 性能测试流程 · celery使用

        • 新增2020-03-09

          · 定时抓取数据爬虫 · Appium对APP数据的抓取 · 常见性能测试工具优化 · Filebeat详解

        • 升级2020-03-02

          · 禅道的部署方式 · django框架升级为2.25版本 · 美多详情页静态化 · 商品spu表结构

        • 新增2020-01-16

          · 美多商城缓存 · elk日志监控 · docker部署美多商城 · shell代码发布

        • 升级2020-01-09

          · 等价类划分法演示案例 · 边界值法的演示案例 · 容联云发送短信 · fastDFS图片上传

        • 新增2020-01-02

          · 测试用例的设计方法 · 获取用户信息模块的单元测试 · 登录注册模块的单元测试 · jenkins使用

        • 升级2019-12-26

          · Django自带单元测试模块 · Mysql数据库教法调整 · 黑马头条缓存使用 · dockerfile使用

        • 新增2019-12-19

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

        • 升级2019-11-28

          · 异常案例的讲解 · 代码健壮性提升方式 · 登录状态判断 · 异常处理

        • 升级2019-11-21

          · 商品模块代码进行了调整 · Redis事务型管道 · 反爬案例 · 搜索方法优化

        • 新增2019-11-14

          · 新增字体反爬 · Charles/fiddler抓包工具讲解 · Redis非事务型管道 · 新增shell编程

        • 升级2019-11-07

          · PO模型 · Requests模块的使用 · Get/Post等Http请求 · 试用例的设计方法

        • 新增2019-10-31

          · Flask项目搭建Flask-CORS · Fixtures实现SetUp和TearDown · 美多商城登录功能自动化测试 · Redis缓存数据集合

        • 升级2019-10-24

          · 黑马头条前端代码 · 分布式事务 · 美多商城前台改为前后端分离模式 · admin后端管理站点讲解

        • 新增2019-10-17

          · 美多商城支付模块单元测试 · Jmeter 性能测试报告 · TestCase Client FactoryRequest Mock · 美多商城下单模块性能测试

        • 新增2019-10-10

          · 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


        2020年7月11号 升级版本6.5

        课程名称

        Python+数据分析高手班课程

        课程推出时间

        2020.07.11

        课程版本号

        6.5

        主要针对版本

        Python3&Python2

        主要使用开发工具

        Linux+Sublime+PyCharm+ VS Code

        课程介绍

        2020年上半年中台化正在成为企业未来的发展方向,同时对人员的技能要求也越来越高,越来越全面。满足市场需求,紧跟市场方向,对新的课程进行了全方位升级。引入监控平台,运维平台等平台化开发,在后端技术栈上做到全覆盖,真正为市场输出一站式开发人才。

        1

        新增黑马自动化平台

        1

        新增黑马链路监控测试系统

        1

        新增Web安全

        1

        友情提示更多学习视频+资料+源码,请加QQ:2632311208。

        2020年3月5号 升级版本6.0

        课程名称

        Python+数据分析就业班课程

        课程推出时间

        2020.03.05

        课程版本号

        6.0

        主要针对版本

        Python3&Python2

        主要使用开发工具

        Linux+Sublime+PyCharm+ VS Code

        课程介绍

        随着互联网的发展,公司对程序员的技能要求越来越高,原来的一人一专已经不能满足公司综合性的业务需求,复合型的技术人员正在成为市场需求趋势。为了紧跟市场方向,新课程中引入公司开发中各个环节的技术点,引入自动化运维、自动化测试内容、web安全等内容,打造全流程开发,真正培养出一人多能的复合型Python开发工程师。

        1

        新增自动化运维

        1

        新增自动化测试

        1

        新增网络爬虫

        1

        新增数据分析

        1

        新增数据挖掘

        1

        删除黑马头条推荐系统项目

        1

        删除小智聊天机器人项目

        2019年2月21号 升级版本5.0

        课程名称

        Python+数据分析就业班课程

        课程推出时间

        2019.2.21

        课程版本号

        5.0

        主要针对版本

        Python3 & Python2

        主要使用开发工具

        Linux+Sublime+PyCharm+Jupyter Notebook

        课程介绍

        历时近1年潜心研发,萃取百余位同行经验,推出全新的5.0课程。针对就业核心方向(Web、数据分析)做了大刀阔斧的项目改革。Web方向:全新【美多商城项目】、新增【黑马头条项目】,知识点”全“面覆盖,新增50+技术点。数据分析(数据科学方向):新增【黑马头条推荐系统项目】、【小智聊天机器人项目】,课程加”倍“,课时长度提升近一倍。且针对Python的其他6个方向(自动化测试、自动化运维、爬虫、数据分析、自然语言处理、图像处理),分别设计了全新的就业加强课,以满足不同需求的学生学习。

        1

        新增黑马头条项目

        1

        新增黑马头条推荐系统项目

        1

        新增小智聊天机器人项目

        1

        新增6个方向的就业加强课

        1

        更新全新美多商城项目,前台系统使用原生Django框架,后台系统使用DRF框架

        1

        更新全新学生管理系统案例替换飞机大战案例

        1

        更新机器学习基础课由3天扩充为8天,新增更多经典算法及典型案例

        1

        更新全新推荐系统基础课,扩充更多基础知识、案例、工具使用

        2018.1.12 升级版本 4.0

        课程名称

        Python+数据分析就业班课程

        课程推出时间

        2018.1.12

        课程版本号

        4.0

        主要针对系统

        python3 & python2

        主要使用开发工具

        Linux+Sublime text3+Pycharm

        课程介绍

        课程项目全新升级,根据2017年就业学员反馈和市场招聘反馈,2018年推出重磅升级项目,Web项目全面升级为前RESTful风格前后端分离,爬虫项目中引入了根据企业需求,定制爬虫框架开发,数据分析项目引入了时下热门的量化交易金融项目,经过一年的教学沉淀,我们从技术和课程领先,全面进入教学效果领先,更多的考虑学员如何能更好的吸收知识和灵活运用知识去解决实际项目问题。

        1

        新增VUE.js

        1

        新增Django Restframework 框架

        1

        新增美多商城项目

        1

        新增新经资讯网项目

        1

        新增定制爬虫开发框架

        1

        新增股票量化交易金融项目

        1

        删除飞鸽传书项目

        1

        删除CSS部分案例

        1

        删除epoll

        1

        删除天天生鲜项目

        1

        删除爱家租房网项目

        2017.7.25 升级版本 3.0

        课程名称

        Python+数据分析就业班课程

        课程推出时间

        2017.7.25

        课程版本号

        3.0

        主要针对系统

        python3 & python2

        主要使用开发工具

        Linux+Sublime text3+Pycharm

        课程介绍

        ““全程贯穿项目驱动教学,提升了学员的学习兴趣,让学员能学以致用,快速把所学知识应用到项目上,去解决实际问题,加强了对知识的理解深度。新版课程强化了知识点的相互衔接与实际开发项目时遇到的问题呼应,课程改版时,我们时刻自问3个问题,为什么要讲该知识点?该知识点要解决什么项目中遇到的问题?学员如何能更好的消化吸收该知识点?经过一年的教学沉淀,我们从技术和课程领先,全面进入教学效果领先,更多的考虑学员如何能更好的吸收知识和灵活运用知识去解决实际项目问题。

        1

        新增Flask 框架

        1

        新增应用MongoDB的爬虫项目

        1

        删除JQuery部分案例

        1

        删除Tornado框架

        2017.2.28 升级版本 2.0

        课程名称

        Python+数据分析就业班课程

        课程推出时间

        2017.2.28

        课程版本号

        2.0

        主要针对系统

        python3 & python2

        主要使用开发工具

        Linux+Sublime text3+Pycharm

        课程介绍

        “授之于鱼,不如授之于渔”提升了学员计算机编程内功修炼,使学员毕业后有更广的职业发展空间。新版课程强化了算法和编程思想,进一步优化使用python高效进行web全栈开发,让你成为互联网公司争抢的全能战士。数据分析与网络爬虫(数据采集)综合运用,让你成为大数据领域的稀缺人才。数据分析深度机器学习课程的加入,引领你占位数据分析(AI)领域下一个IT黄金十年。

        1

        新增数据分析(AI)深度机器学习

        1

        新增面向对象案例和设计模式

        1

        新增数据结构和算法

        1

        新增大数据分析和数据绘图

        1

        删除自动化运维

        1

        删除自动化监控

        2016.6.10 升级版本 1.0

        课程名称

        Python+数据分析就业班课程

        课程推出时间

        2016.6.10

        课程版本号

        1.0

        主要针对系统

        Python3 & Python2

        主要使用开发工具

        Linux + sublime text3

        课程介绍

        Python在国外风起云涌,随着移动web、大数据、云计算和数据分析的发展,目前已经高居编程语言第四名。Python全栈开发课程,立足国内目前热门高薪就业的移动web开发领域,打造既懂前端开发又懂后台服务器开发的全栈工程师,提高企业开发效率。同时兼顾培养学生的数据分析,数据采集技能,使培训出去的学员进入公司后能有更长足的发展空间。

        1

        新增数据分析(AI)深度机器学习

        1

        新增面向对象案例和设计模式

        1

        新增web前端开发

        1

        新增Django 框架

        1

        新增Tornado 框架

        1

        新增爬虫引擎框架

                                                               

        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

        Python+数据分析专职课研团队 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

        Python+数据分析专职课研团队 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

        Python+数据分析专职课研团队 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

        点击加载更多 >>

        • 2020年

          打造“Python开发”全流程一站式开发课程体系,首次推出基础服务平台类项目
          行业首家推出培养高级软件工程师课程体系
          人工智能AI进阶班推出人工智能基础设施项目

          Python开发课程
        • 2019年

          引入京东、阿里等大厂一线技术人员,为打造优质课程体系提供技术支撑
          Python开发推出10+多行业多领域项目
          人工智能推出10+多行业多领域项目
          Python+人工智能分为两个班型Python开发特训班、人工智能AI进阶班
          2019年12月21日,人工智能AI进阶班,首期线下开班

          Python人工智能课程
        • 2018年

          Python开发方面引入反爬虫、Python数据持久化、异步IO、内存缓存、项目部暑专项课
          Python开发方面引入自动化测试和自动化运维课程体系
          人工智能方面引入数据科学推荐系统、数据分析课程、NLP相关课程体系
          扩大研发队伍,加强研发力度,独创了N+12 教学新模式
          跟进新技术、新领域,为学员提供免费长期的学习服务

          Python自动运维课程
        • 2017年

          2017年1月率先引入爬虫项目,提升课程广度和深度,更加贴切市场需求
          2017年5月率先引入深度学习课程,培养大批PythonWeb和人工智能人才

          Python爬虫课程
        • 2016年

          2016年7月,传智播客Python+人工智能学院成立
          2016年4月16日,从80名C++学员中筛选30名同学,培训Python开发,并以百分百的就业率完成试运营
          2016年8月8日,Python+人工智能班,首期线下开班

          Python培训班成立
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