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Python是大数据开发标配编程语言,预计未来几年大数据人才需求会保持30%-40%的增速,抢先入局,享受红利!

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斩获技能

掌握硬核技能

积累工作经验

适应职场节奏

搞定面试就业

课程亮点

大厂级前沿技术,覆盖企业所需核心技术栈

80+技术解决方案,覆盖职场常见技术难题

遵循大厂开发标准流程,涵盖500+核心技能点

真场景实战项目,整合电商/金融/通信/零售等行业项目

提升就业竞争力,成为团队核心人才 我要C位出道

渐进式课程内容 助你从小白蜕变为数字精英

Python+大数据开发课程大纲

  • SQL基础

  • Hadoop技术栈

  • 千亿级离线数仓项目

  • 千亿级离线数仓项目实战

  • Python基础编程

  • ETL实战

  • BI报表开发项目实战(新增)

  • Spark技术栈

  • 用户画像解决方案

  • PB级内存计算项目实战

  • 基于AI大模型数据开发项目(新增)

  • 面试加强

  • 阿里云实时计算Flink全栈开发(更新)

  • 阿里云实时计算项目(更新)

查看详细课程大纲>SQL基础课时:8天

主要内容

· Linux操作系统· MySQL与SQL· Kettle与BI工具· 电商运营指标分析

可解决的现实问题

熟练掌握MySQL\SQL、Kettle以及BI工具使用,能够解决传统数仓业务开发任务。

可掌握的核心能力

1. 掌握MySQL数据库的使用;
2. 掌握SQL语法;
3. 掌握Kettle数据迁移工具的使用;
4. 熟练使用BI可视化工具;
5. 对数据开发有一定认知,掌握BI工程师所具备的基本技能。

查看详细课程大纲>Hadoop技术栈课时:11天

主要内容

· 大数据开发Hadoop基础· Hive基础· Hive进阶

可解决的现实问题

熟悉Linux操作系统,以及各种Linux命令,能够解决企业级大数据集群搭建问题,为进阶大数据开发奠定基础。

可掌握的核心能力

1.掌握Linux常用命令,为数据开发后续学习打下的良好基础;
2.掌握大数据的核心框架Hadoop以及其生态体系,完成HDFS、MapReduce及Yarn机制基本理解与使用;能够搭建Hadoop高可用HA集群;
3.掌握Hive的使用和调优;
4.具备Hadoop开发能力、离线数据仓库开发能力;
5.能够完成基本构建企业级数仓。

查看详细课程大纲>千亿级离线数仓项目课时:11天

主要内容

· 大数据部署运维:Cloudera Manager · 分析决策需求:数据仓库 · 数据采集:DataX
· 数据分析:Hive· 数据调度:Dolphinscheduler · OLAP系统存储:PostgreSql
· Fine Report数据报表与大屏· 数仓建模: 范式与维度建模
· 五大核心主题域开发: 销售域、供应链域、会员域等

可解决的现实问题

能够解决企业级常见数据仓库搭建,从项目的需求、技术架构、业务架构、部署平台、ETL设计、作业调度等整套pipeline,完成大数据体系下的企业级数据仓库构建。

可掌握的核心能力

1.掌握泛电商行业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.行业内首个深度讲解数仓建模模型方案的主体项目;
3.包括海量数据场景下如何优化配置;
4.掌握项目迁移能力,能够将项目迁移至泛电商的各个领域;
5.掌握在泛电商行业中关于全量与增量数据处理模式;
6.提供泛电商行业下的数据存储分析以及服务监控方案。

查看详细课程大纲>千亿级离线数仓项目实战课时:5天

主要内容

· 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 · 分组完成项目

可解决的现实问题

按照企业级大数据开发流程,独立完成项目开发,掌握企业级多场景大数据离线数仓开发能力,从数仓分层,数仓建模,指标统计,指标展示完成完整的大数据项目。

可掌握的核心能力

1.掌握教育行业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.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。

查看详细课程大纲>Python基础编程课时:8天

Python必背入门代码主要内容

· Python基础语法· Python面向对象· Python高级语法· Python多任务编程· Python网络编程

学Python有什么好处可解决的现实问题

熟练掌握Python语言,建立编程思维,使学员能够熟练使用Python技术完成程序编写。
熟练使用Python面向对象程序设计思想,掌握数据开发必备Python高级语法,解决常见Python开发问题。

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;
7.知道多进程多线程的原理。

查看详细课程大纲>ETL实战课时:5天

主要内容

· ETL概念与工具· ETL项目需求分析· ETL项目架构设计· Python ETL实战

可解决的现实问题

掌握Python完成数据ETL实战,能够解决中小型数据量数据处理相关任务。

可掌握的核心能力

1. 掌握ETL的相关概念;
2. 掌握基于Python语言完成ETL任务开发实战;
3. 基于ETL实战锻炼Python编程能力,包括(元数据管理、数据模型、项目配置、单元测试、工具方法抽取等);
4. 掌握BI数据分析实战。

查看详细课程大纲>BI报表开发项目实战课时:3天

主要内容

· BI报表开发需求分析· BI报表工具· FineReport报表入门· 泛电商行业五大主题的实现

可解决的现实问题

掌握使用量最广BI报表开发工具FineReport,能够基于FineReport完成不同行业BI报表开发及业务决策。

可掌握的核心能力

1.掌握BI报表开发需求分析
2.掌握BI报表工具
3.掌握FineReport报表

查看详细课程大纲>Spark技术栈课时:10天

主要内容

· 大数据Spark技术栈· SparkSQL数据处理与统计分析· Spark案例实战

可解决的现实问题

掌握全球热门的Spark技术栈,通过SparkCore和SparkSQL解决数据处理与统计分析工作,进阶高级大数据开发工程师。

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Structured Streaming整合多数据源完成实时数据处理;
4. 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。

查看详细课程大纲>用户画像解决方案课时:10天

主要内容

· SparkSQL整合ES自定义数据源· DS任务界面化调度· 用户画像标签构建规则· 用户画像规则类标签构建· 用户画像统计类标签构建

可解决的现实问题

项目提供了全行业用户画像解决方案, 使用SparkSQL+ES+DS构建企业级用户画像,通过SparkSQL+MySQL构建通用行业用户画像标签体系。

可掌握的核心能力

1.掌握SparkSQL整合ES自定义数据源;
2.掌握用户画像构建流程;
3.掌握用户画像标签构建规则;
4.掌握用户画像规则类标签构建;
5.掌握用户画像统计类标签构建。

查看详细课程大纲>PB级内存计算项目实战课时:3天

主要内容

· 多场景画像标签项目实战· 基于Spark全栈技术构建企业级大数据开发平台

可解决的现实问题

基于Spark全栈技术构建企业级大数据开发平台,学生分组独立完成项目实战,能够胜任常见大数据平台开发工作,助力企业实现数字化转型。

可掌握的核心能力

1.掌握保险行业数据分析流程;
2.掌握保费计算流程;
3.掌握DS调度流程。

查看详细课程大纲>基于AI大模型数据开发项目实战课时:2天

主要内容

· ChatGPT生成代码· ChatGPT改Bug· 基于AI大模型的出行大数据平台数仓搭建· 基于AI大模型指标开发

可解决的现实问题

掌握如何使用AI大模型帮助数据开发和数据分析编程效率提升,具备使用AI大模型解决问题的能力。

可掌握的核心能力

1.完成ChatGPT基础使用;
2.基于ChatGPT可以完成改Bug,写注释,生成代码等常见编程任务;
3.能够基于合理的Prompts提示词进行提问,助力提升编程效率。

查看详细课程大纲>面试加强课时:4天

主要内容

· 核心技能知识点以及常见面试题强化学习

可解决的现实问题

对学习的内容进行整体回顾,并分析经典面试题,指导简历,面试和沟通技巧。

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>阿里云实时计算Flink全栈开发课时:5天

主要内容

· 阿里云Flink入门· Flink SQL· Flink作业开发· 阿里云Flink运维

可解决的现实问题

掌握当下热门的流批一体化分布式计算框架阿里云Flink及其生态,解决实时计算经典场景问题,适应市场对阿里云Flink越发增长的需求。

可掌握的核心能力

1.掌握基于阿里云Flink进行实时和离线数据处理、分析;
2.掌握基于阿里云Flink的多流并行处理技术;
3.掌握FlinkCDC多数据源采集技术。

查看详细课程大纲>阿里云实时计算项目课时:5天

主要内容

基于阿里云Flink + Kafka + Paimon 湖仓一体技术架构,实现在线视频行业大规模流数据处理和实时分析。本项目依托 阿里云 Flink 流处理计算引擎, 通过 FlinkCDC 实时采集 RDS MySQL 数据库数据,实现数据采集的断点续传,使用Kafka 作为实时数仓,使用 Paimon 实现数据的持久化和Flink 批处理,实现计算的流批一体,数据存储的湖仓一体,采用StarRocks对接DataV完成实时业务大屏展示。

可解决的现实问题

采集超过千万条在线视频的数据,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。

可掌握的核心能力

1.湖仓一体化解决方案基于Flink+Paimon湖仓一体技术架构;
2.基于FlinkCDC完成MySQL等数据源的数据采集;
3.FlinkSQL流批一体架构实现实时数据计算;
4.使用StarRocks进行海量多维分析;
5.掌握数据报表分析;
6.掌握业务数据实时大屏场景实现。

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