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上海松江大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師培訓(xùn)機(jī)構(gòu),授課內(nèi)容緊貼行業(yè)*沿

日期:2018-07-30 14:12:39     瀏覽:3412    來(lái)源:廣州培訓(xùn)網(wǎng)

上海松江大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師培訓(xùn)機(jī)構(gòu),授課內(nèi)容緊貼行業(yè)前沿

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階段:數(shù)據(jù)預(yù)處理分析篇

 

薪資普遍在8000元/月左右

核心能力:

1)用Excel實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集

用Excel實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集/數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和清洗/數(shù)據(jù)分析和建模/數(shù)據(jù)展現(xiàn)/宏與VBA

 

2) Excel數(shù)據(jù)處理與分析實(shí)戰(zhàn)

Excel實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)化/數(shù)據(jù)分析和建模/數(shù)據(jù)展現(xiàn)之利用Excel實(shí)現(xiàn)基本數(shù)據(jù)透視表等

 

3) Power快速上手商業(yè)數(shù)據(jù)可視化

微軟Power BI簡(jiǎn)介/Power BI Desktop 界面介紹和數(shù)據(jù)導(dǎo)入整理/建立數(shù)據(jù)分析模型/常用可視化圖表介紹

 

4) Power快速上手商業(yè)數(shù)據(jù)可視化

My Sl數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)化操作及運(yùn)用初識(shí)My Sl/SL進(jìn)階/多表查詢及存儲(chǔ)過(guò)程/商品進(jìn)銷(xiāo)存項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

 

5) Tableau數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

 

6)  據(jù)分析報(bào)告(可視化數(shù)據(jù)的專(zhuān)業(yè)展現(xiàn))

 

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題:

SL/Excel/Power BI/Tableau等可視化工具的使用讓你具備初級(jí)數(shù)據(jù)分析師能力

【上海大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、人工智能培訓(xùn)】

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模塊

分布式架構(gòu)的衍生與發(fā)展:

 

微服務(wù)架構(gòu)

 

大數(shù)據(jù)架構(gòu)異步通信:

 

消息驅(qū)動(dòng)與傳遞系統(tǒng)

 

名稱

領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)(上)

 

領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)(下)

 

直面微服務(wù)架構(gòu)

 

服務(wù)建模方法

 

服務(wù)拆分與集成

 

微服務(wù)架構(gòu)基礎(chǔ)組件和關(guān)鍵要素

 

微服務(wù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)技術(shù)(上)

 

微服務(wù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)技術(shù)(下)

 

微服務(wù)架構(gòu)管理體系

 

向微服務(wù)架構(gòu)轉(zhuǎn)型

 

消息傳遞模型

 

消息系統(tǒng)規(guī)范與實(shí)現(xiàn)

 

Kafka功能與應(yīng)用

 

Kafka基本原理分析

 

消息傳遞機(jī)制在大數(shù)據(jù)體系中的應(yīng)用

 

Actor模型和Akka分布式消息

 

基本內(nèi)容

領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)(上)

 

領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)(下)

 

微服務(wù)架構(gòu)的基本特征、優(yōu)勢(shì)、挑戰(zhàn)和實(shí)施方法

 

服務(wù)分類(lèi)、表示模型、邊界與數(shù)據(jù)

 

服務(wù)拆分的維度、策略以及各種集成方式

 

API網(wǎng)關(guān)、配置中心等

 

Spring Boot和Spring Cloud

 

Spring Boot和Spring Cloud

 

微服務(wù)部署、監(jiān)控和測(cè)試

 

遺留系統(tǒng)改造以及技術(shù)、組織轉(zhuǎn)型方法

 

消息傳遞基本模型與實(shí)現(xiàn)需求

 

JMS和AMP規(guī)范以及ActiveM和RabbitM

 

Kafka核心功能、大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用以及內(nèi)置流處理等新特

 

Kafka基本實(shí)現(xiàn)原理分析

 

Spark、Storm中的消息傳遞機(jī)制應(yīng)用

 

Actor模型和Akka分布式消息實(shí)現(xiàn)機(jī)制、Spark中的應(yīng)用

 

大數(shù)據(jù)架構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)源:

 

數(shù)據(jù)收集與集成

 

大數(shù)據(jù)相關(guān)工具框架

 

介紹(一)

 

數(shù)據(jù)獲取的策略和技術(shù)

 

Flume系統(tǒng)架構(gòu)

 

企業(yè)應(yīng)用集成模式

 

企業(yè)服務(wù)總線與應(yīng)用

 

日志收集Flume功能與應(yīng)用

 

案例一之應(yīng)用系統(tǒng)并發(fā)負(fù)載部署

 

案例一之實(shí)時(shí)收集用戶海量數(shù)據(jù)

 

案例一之定時(shí)收集RDBMS業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

 

埋點(diǎn)、日志收集、數(shù)據(jù)分發(fā)等策略和相關(guān)工具

 

Flume系統(tǒng)架構(gòu)分析

 

各種企業(yè)應(yīng)用集成模式介紹

 

Spring Integration應(yīng)用

 

Flume架構(gòu)、應(yīng)用與HDFS和Kafka集成,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集

 

Nginx負(fù)載均衡部署

 

Nginx實(shí)時(shí)記錄用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)

 

分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)搭建(HDFS、ZK、KAFKA等)及測(cè)試

 

Flume實(shí)時(shí)收集數(shù)據(jù)至HDFS和KAFKA

 

SOOP介紹及定期收集RDBMS表數(shù)據(jù)至HDFS

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