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Python+大数据开发选择python大数据相关课程

Python大数据课程Python+大数据开发

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北京昌平选择Python大数据课程学校

    python大数据课程优势

    python培训课程Python+大数据开发

    关于Python+大数据开发

    所有人都要学的万能编程语言

    为什么学Python+大数据开发

    • 数字经济引领全球经济社会变革

    • 国家大数据战略大数据人才紧缺

    • Python-数据领域重要语言

    • 数字经济成为全球增长新动能,我国数字经济规模世界第二;数字人才成为我国经济全面数字化转型的第一资源和核心驱动力。

      python大数据开发前景
    • 大数据已成为一种战略资源,具有广阔的应用前景;《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》报告显示,2020年我国大数据领域人才缺口高达200万,预计2021年大数据人才缺口达到250万!

      大数据开发人才缺口分析
    • Python语言的TIOBE指数增长几乎触及Java,它们之间的差距仅仅只有0.57%;根据 Hacker News 招聘趋势排名,越来越多的公司要求员工掌握 Python 技能。

      Python语言发展趋势

    Python+大数据开发课程

    数据开发比例达95%,涵盖数据开发所需工具及编程语言。语言层面包含SQL、Python、Java;
    数据开发涵盖SQL、Pandas、Hadoop、Hive、Spark 、Flink 多个技术生态圈,学完即可在多行业多场景完成数据开发应用。
    大数据课程阶段 Python大数据课程内容划分

    Python+大数据开发课程标准为什么要培训成为高级数据开发工程师?

    Python课程标准|大数据培训课程

    Python+大数据开发课程大纲

    • 第一阶段

    • 第二阶段

    • 第三阶段

    • 第四阶段

    • 第五阶段

    • 第六阶段

    • 第七阶段

    • 第八阶段

    • 第九阶段

    • 第十阶段

    • 第十一阶段

    • 第十二阶段

    查看详细课程大纲>Python基础编程课时:8天

    主要内容

    Python基础语法、Python数据处理、函数、文件读写、面向对象、异常处理、模块和包。

    可解决的现实问题

    掌握Python基础语法。

    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。

    查看详细课程大纲>Python编程进阶课时:10天

    主要内容

    网络编程、多任务编程、高级语法、Python编程综合项目。

    可解决的现实问题

    熟练使用Python。

    可掌握的核心能力

    1.掌握类和对象的基本使用方式;
    2.掌握网络编程技术,能够实现网络通讯;
    3.知道通讯协议原理;
    4.掌握开发中的多任务编程实现方式;
    5.知道多进程多线程的原理。

    查看详细课程大纲>MySQL课时:5天

    主要内容

    MySQL与SQL、Kettle与BI工具、Pymysql。

    可解决的现实问题

    熟练掌握MySQL\SQL、Kettley以及BI工具使用。

    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及ETL工程师所具备的基础技能。

    查看详细课程大纲>大数据Hadoop技术栈课时:11天

    主要内容

    Linux、大数据基础和硬件介绍、Zookeeper、HDFS、MapReduce、YARN、Hive基础、Hive高阶。

    可解决的现实问题

    1.熟悉Linux操作系统,以及各种Linux命令,实现集群搭建准备;
    2.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;
    3.掌握数据仓库理论,掌握Hive框架,为构建企业级数据仓库奠定技术基础。

    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.能够构建企业级数仓

    查看详细课程大纲>企业级离线数仓项目&数仓项目分组实训课时:15天

    主要内容

    新零售离线数仓项目、在线教育数仓项目。

    可解决的现实问题

    掌握企业级常见数据仓库搭建过程,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;
    8.使用Git对代码进行管理;
    9提供供新零售大型商超集团的数据存储分析以及服务监控方案。

    查看详细课程大纲>Pandas & Spark技术栈课时:11天

    主要内容

    Pandas及可视化技术、Spark基础、Spark Core、Spark SQL、Structured Streaming、Spark综合案例。

    可解决的现实问题

    Pandas数据处理及可视化技术,掌握全球最热门的Spark技术栈,完成高级大数据开发人才的跃进。

    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Pandas数据处理分析,以及Pandas on Spark;
    4.掌握Structured Streaming整合多数据源完成实时数据处理;
    5.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>Spark离线项目课时:9天

    主要内容

    保险行业大数据项目和客快物流离线项目二选一。

    可解决的现实问题

    掌握Spark项目架构及数据流向,完成企业级数仓搭建,实现企业数字化转型;通过项目实战,掌握使用Spark技术完成企业级数仓搭建以及各层指标计算。

    可掌握的核心能力

    1. 快速搭建保险行业大数据平台;
    2. 基于Hive+Spark SQL搭建离线数据仓库;
    3. 基于SparkSQL应对轻松应对复杂的迭代计算;
    4. 完成基于国内头部保险公司大数据项目开发;
    5. 掌握基于Spark分析12亿报单表和8千万客户等数据;
    6. 对保单汇总计算(业务发展类指标,成本费用类指标等),并向业务人员做数据展示;
    7. 掌握基于Elasticsearch标签搜索;
    8.掌握Docker环境部署、管理操作;
    9.掌握基于Oracle + MySQL异构数据源数据处理技术;
    10.掌握基于Oracle Golden Gate以及Canal的实时采集技术;
    11.掌握Kudu + Spark的快速离线数据处理、分析技术;
    12.掌握Kudu + Impala即席数据分析技术;
    13.掌握Kudu、Spark的调优能力。

    查看详细课程大纲>实时计算基础课时:4天

    主要内容

    万亿级NoSQL海量数据存储、Flume实时数据采集、分布式流处理平台、NoSQL。

    可解决的现实问题

    掌握NoSQL与实时计算中组件,数据开发工程师重要技能。

    可掌握的核心能力

    1.掌握HBase原理及架构;
    2.掌握HBase命令操作、MapReduce编程;
    3.掌握Phoneix二级索引优化查询;
    4.掌握Kafka原理及架构。

    查看详细课程大纲>Spark实时项目课时:8天

    主要内容

    保险行业大数据项目和客快物流实时项目二选一。

    可解决的现实问题

    掌握Spark项目架构及数据流向,完成企业级画像平台搭建或实时平台搭建,实现企业数字化转型;通过项目实战,掌握使用Spark技术完成企业级画像平台搭建或Spark实时技术使用。

    可掌握的核心能力

    1.用户画像架构设计;
    2.基于Hbase存储业务数据库数据;
    3.基于SparkSQL应对轻松应对标签的计算;
    4.完成基于国内头部保险公司大数据项目开发;
    5.掌握基于MySQL的五级标签构建;
    6.对统计类标签,规则类标签进行代码封装;
    7.掌握基于Elasticsearch全文检索技术;
    8.掌握Docker环境部署、管理操作;
    9.掌握基于Oracle + MySQL异构数据源数据处理技术;
    10.掌握基于Oracle Golden Gate以及Canal的实时采集技术;
    11.掌握基于ClickHouse高性能存储、计算引擎技术;
    12.掌握基于Elasticsearch的全文检索技术;
    13.掌握Kudu、Spark的调优能力;
    14.掌握基于Spring Cloud的数据微服务接口开发技术。

    查看详细课程大纲>就业指导+就业加强课时:5天

    主要内容

    SQL实战、Hive数据分析与面试题加强、Spark数据分析与面试题加强、NoSQL数据分析与面试题加强、大数据多行业架构剖析。

    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,面试和沟通技巧助力高薪offer。

    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>大数据实时技术栈&大数据实时计算项目课时:14天

    主要内容

    星途车联网Flink实时项目、今日指数证券Flink实时项目和客快物流Flink实时项目三选一。

    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Flink及其生态,适应市场对Flink越发增长的需求;掌握基于Flink全栈进行快速OLAP分析,完成企业级实时项目构建。

    可掌握的核心能力

    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;
    4.掌握基于Flink全栈进行快速OLAP分析;
    5.掌握实时高性能海量数据分析与存储;
    6.掌握针对HBase调优实现HBase存储调优;
    7.掌握数据报表分析;
    8.掌握业务数据实时大屏场景实现。

    查看详细课程大纲>毕业后进阶课程课时:240天

    主要内容

    Python数据分析、Python后端开发、Scala on Spark、Java on Flink、Flink实时计算高级进阶。

    可解决的现实问题

    在工作后,赠送超240天的课程,进阶课程持续更新、终身受益。

    可掌握的核心能力

    1.数据分析专项课,无论从事大数据开发、还是专门从事数据分析,升职挑战高薪必备技能;
    2.如果你最终想成为融汇前后端运维测试的技术总监,那么请在工作之余学习Python后端开发这套课程;
    3.Scala虽然式微,但如果你即将加入的团队还在使用Scala进行Spark开发,请快速学习;
    4.阿里为首的一线大厂已经开始采用Python on Flink的技术选型,但还是有部分团队采用Java on Flink,如果需要请快速学习;
    5.价值超过万元的Flink实时计算高级进阶课程,助力在职的你持续挑战高薪。

    Python+大数据开发适合人群

    • 0基础转行人员

      数据课程从Python入手,简单高效入门,最适宜零基础人员

    • 应届大学毕业生

      缺乏工作经验和技能,对未来没有明确目标与规划,期望通过学习数据课程进入IT行业的人员

    • 计划转行人员

      目前工作待遇不理想,市场上升空间有限或职业瓶颈期,各行业需要突破现状实现转行的人员

    • 有基础寻求系统提升者

      具有一定的数据理论或基础,需要掌握系统数据技术,在实际业务中如何应用的人员

    • 数据开发技术爱好者

      有较强逻辑思维能力,应对复杂业务场景处理,顺应时代趋势,对数据行业感兴趣的人员

    Python+大数据开发职业发展路径

    学习Python大数据有哪些就业方向?

    资深数据分析师
    (4~6年)

    资深数据工程师
    (4~6年)

    项目经理
    (4~6年)

    数据科学家
    (6~10年)

    数据架构师
    (6~10年)

    项目总监
    (6~10年)

    CDO(首席数据官)
    (10年以上)

    CTO
    (10年以上)

    CIO
    (10年以上)

    真项目

    企业真实数据源,与华为、百度等大厂深度合作,持续推出多行业、多领域、有深度的数据开发真项目课程,制定数据开发真项目标准
    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?
    1. 全行业14大业务场景
      领跑行业覆盖

    2. 高标准亿元级研发投入
      大厂深度共建

    3. 真场景真实数据
      数据链路完整

    4. 深技术深度技术剖析
      贴合市场主流

    5. 快更新新技术新变化
      第一时间进入课程

    6. 严保障8项评审流程
      4项验收标准

    • 大数据培训项目行业覆盖率
    • 检验项目含金量的4大标准

      业务标准业务场景全面
      产品需求及真实海量数据集

      技术标准技术方案主流
      企业应用匹配

      研发标准项目开发真实
      研发流程规范

      设计标准学习目标清晰
      逻辑设计合理

    • 分析商业模式今日指数-商业画布

      重要伙伴KP
      (Key Partnerships)参与者:机构(监管、投资)/企业(基金公司、上市公司)/个人投资者
      使用对象:投资性企业/散户投资者/监管机构
      应用服务:实时大屏、监控预警
      风险评级:高、中、低
      业务范围:股票、指数、板块
      指标分析:股指行情数据

      关键业务KA
      (Key Activeties)通过股市行情的实时数据采集,实时多维度分析,即席查询
      构建实时大屏展示(股票、指数、板块、K线行情)、监察预警平台(实时、离线)等

      核心资源KR
      (Key Resource)金融行业每日业务交易,实现对证券市场的统计分析,实现良好监控和监管

      价值主张VP
      (Value Properties)构建实时数据分析系统和大数据预警平台,帮助广大投资者(私募、公募、个人、机构等)构建一个高效、稳定、健康的投资分析平台

      客户关系CR
      (Customer Relation Ship)上证、深证、万德、交易系统

      渠道通路CH
      (Channels)做为实时监控平台,通过监控证券市场每日业务交易数据,通过Flink技术栈实现预警体系搭建

      客户细分SR
      (Customer Segments)券商、股民、基金公司、投资性机构、理财公司等

      成本结构C$(Cost Structure)· 服务器成本
      · 运营成本
      · 人员薪资等

      业务范围$(Scope Business)· 提供争取业务数据
      · 个股、指数、板块
      · 监控预警

      Python培训项目|业务模型
    • VS其他机构:以实现物流项目多维指标分析为例

      数据采集:实现基于MySQL的Cannal以及Oracle的Ogg数据采集

      数据ETL:基于StructuredStreaming实现异构数据源清洗

      数据分析:基于Kudu+SparkSQL实现离线数仓分层,对接Impala即席查询

      数据接入Clickchouse:基于ClickHouse实现多维物流数据指标分析

      数据报表展示:基于SpringBoot+Vue实现数据报表展示

      技术栈对比项目对比特有课程对比
      传智大数据培训课程优势1 传智大数据培训课程优势2 传智大数据培训课程优势3
      传智Python课程优势1 传智python课程优势2
      大数据课程优势对比
    • 信息库就业市场调研+分析,获取技术前沿方向

      海量数据集收集各大厂商、各种业务场景下的真实数据,助力数据开发课程快速更新

      课题研究库提出前沿热门技术课题,深入原理剖析+技术攻坚

      研发人才库来自IBM、JD、百度、当贝一线数据开发大牛

      解决方案库基于数据开发主流技术,研发解决方案,应对数字化转型各种场景下的新挑战

      项目库基于热门行业、领先技术以及真实海量数据集,联合人才库大牛顾问团,研发大厂级深度项目

    • Python大数据培训课程评审 python大数据课程项目验收标准
    python大数据课程环境配置

    课程环境配置 Curriculum environment Configuration

    学习大数据,你见过真的海量数据吗?你操作过真的【大规模集群】吗?你接触过真的【云服务】吗?这一切,在黑马程序员都将实现真接触!黑马程序员与知名云平台厂商—UCloud达成深度合作。为学生提供大规模服务器集群进行实战,硬件规模达到:

    1. 200+英特尔志强系列CPU核心
    2. 1TB+内存总量
    3. 1PB+硬盘存储空间
    4. 1GB/S万兆高速内网

    以上资源,年成本近百万,但黑马完全免费提供给每位学生使用。真正让每个学生都能接触【真·大规模集群】和【真·大规模数据】。

    Python+大数据开发项目体验

    解决方案库

    对数据开发中的流程、难点进行提炼,整合成为紧跟市场趋势的技术解决方案,并建立“数据开发解决方案库”
    培养学员系统化解决各种场景下数据开发的能力

    什么是解决方案?

    1. 为技术小白准备的python大数据开发技术解决方案

      技术小白 职场新人领导安排任务,毫无方向,
      无从下手

    2. python大数据多行业技术解决方案
    3. 为技术小白准备的python大数据开发技术解决方案

      业务能手 团队骨干快速解决职场问题,
      高效完成任务

    • 假如你是一个装修新手

      领导安排你一个装修任务,你是否无从下手?但如果这时有人给你提供完整装修方案,例如欧式、简约、地中海风格装修方案,那相信你会高效快速的完成任务

    • 与以上提供完整装修方案相同

      我们的讲师将多年企业遇到的问题和解决问题的经验,输出为行业问题解决方案,学员在培训中可以学习到解决真实业务场景对应的整套技术方案,入职企业后可以快速上手,高效解决问题

    数据开发技术解决方案 覆盖职场常见技术难题

    1. 大数据存储解决方案
    2. 大数据离线分析解决方案
    3. 大数据实时分析解决方案
    4. 大数据调度解决方案
    5. 大数据BI解决方案
    6. 大数据OLAP解决方案
    7. 大数据数据采集解决方案
    8. 大数据用户画像解决方案
    9. 数据分析多场景解决方案
    10. 金融授信产品风控建模解决方案
    • 【车联网行业】大数据存储解决方案

      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

      方案亮点

      1.多场景存储解决方案
      2.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
      3.基于 Hive、HBase、HDFS 数据存储

      python大数据存储解决方案
    • 【知行教育行业】大数据离线分析解决方案

      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

      方案亮点

      1.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,涉及 20 多个主题,100 多个指标
      3.大数据技术在真实场景中的使用,包括大数据量场景下如何优化配置,拉链表的应用
      4.新增数据的抽取和分析,更新数据的抽取和分析,以及 hive 函数的具体应用等
      5.ClouderaManager 可视化、自动部署和配置,稳定性极好

      python大数据离线分析解决方案
    • 【今日指数行业】大数据实时分析解决方案

      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,实时大屏监控展示高性能处理,流处理计算引擎采用的是 Flink,实时处理 100 万笔/s 的交易数据

      方案亮点

      1.基于企业主流的实时流处理技术框架:Flume、Kafka、Flink、Hbase 等
      2.基于 ELK 的批业务数据处理,可进行大数据量多维分析
      3.Hbase5 日内秒级行情亿级规模,MySQL5 日内分时行情千万级规模
      4.T-5 日内实时行情响应耗时毫秒级,T-5 日外的历史行情响应耗时秒级

      python大数据实时分析解决方案
    • 【车联网行业】大数据调度解决方案

      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

      方案亮点

      1.基于 Kafka 数据传输
      2.基于 Flink 全栈数据处理
      3.基于 Nginx 做反向代理、LSV 和 Keepalived 负载均衡和高可用
      4.基于DS技术栈实现大数据多组件调度
      5.基于Yarn实现大数据资源调度

      Python大数据调度解决方案
    • 【物流行业】大数据BI解决方案

      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

      方案亮点

      1.涵盖离线业务、实时业务大屏展示
      2.基于ClickHouse 实时存储、计算引擎提供实时大屏订单展示
      3.基于Kudu + Impala 准实时分析系统 ,提供即系查询展示
      4.基于ELK 全文检索

      Python大数据BI解决方案
    • 【物流行业】大数据OLAP解决方案

      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

      方案亮点

      1.涵盖离线业务、实时业务
      2.ClickHouse 实时存储、计算引擎
      3.Kudu + Impala 准实时分析系统
      4.以企业主流的 Spark 生态圈为核心技术,例如:Spark、Spark SQL、Structure Streaming

      Python大数据OLAP解决方案
    • 【物流行业】大数据数据采集解决方案

      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

      方案亮点

      1.涵盖离线业务、实时业务
      2.基于 Docker 搭建异构数据源,还原企业真实应用场景
      3.基于OGG采集Oracle数据
      4.基于Cannal采集MySQL业务数据库数据

      Python大数据数据采集解决方案
    • 【电商行业】大数据用户画像解决方案

      基于垂直电商平台构建的用户全方位画像,完整抽取出一个用户的信息全貌 ,业务围绕商品、订单、用户基础信息及行为信息等数据,实现用户和商品基础标签、组合标签、微观画像、标签查询等业务场景,提供了企业级多 方位业务决策分析。

      方案亮点

      1.采用 Spark 进行指标分析,并通过 Spark MLLib 建立数据挖掘模型
      2.使用HBase 存储标签数据
      3.使用CDH 管理集群
      4.使用自动化脚本部署集群

      Python大数据用户画像解决方案
    • 【多个行业】数据分析多场景解决方案

      数据分析不仅是(大)数据开发中重要流程,也是(大)数据开发的最终目的;越来越多的企业要求(大)数据工程师承担部分数据 分析的工作

      方案亮点

      1.常用指标计算
      2.用户行为分析
      3.商品库存分析
      4.用户评论文本挖掘
      5.游戏数据分析
      6.AB测试实战
      7.竞品监控
      8.报表设计

      Python大数据数据分析多场景解决方案
    • 【金融行业】金融授信产品风控建模解决方案

      信用风险是金融监管机构重点关注的风险,关乎金融系统运行的稳定。在实际业务开展和模型构建过程中,面临着高维稀疏特征以及样本不平衡等各种问题,如何应用机器学习等数据挖掘方法提高信用风险的评估和预测能力,是各家金融机构积极探索的方向。

      方案亮点

      1.搭建数据探索→特征工程→模型训练与调优→模型上线监控完整流程
      2.详解特征工程常用方法
      3.Logistic回归与集成学习评分卡建模与调优
      4.介绍样本不平衡问题解决办法
      5.介绍模型融合方案

      金融行业python大数据技术解决方案
    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

    “真实战”流程及标准—学员如何完成企业级的项目作品?

    • 1、项目启动

      确定项目方向、目标需求调研、市场调研设计产品原型

    • 2、业务需求

      需求分析需求变更业务评审

    • 3、设计阶段

      前端界面设计表模型设计接口文档设计需求详细设计技术调研、选型

    • 4、开发阶段

      制定代码开发规范表模型设计规范业务开发流程业务拆解小组开发代码提交单元测试Bug修改打包部署编写部署文档

    • 5、测试阶段

      联调测试Bug提交问题单跟踪编写测试用例功能测试性能测试产出测试报告

    • 6、项目上线

      投产交付运维维护

    免费资源

    适合Python+大数据开发工程师自学的视频教程免费分享,推出Python+大数据开发高级软件工程师学习路线图

      近期精品直播公开课

        原创教材

        传智教育出版了10本Python原创书籍,被1900余所高校选作授课教材,惠及200余万名大学生

        /

        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
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        • 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

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          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
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          助力职场晋升
          突破发展瓶颈

        • IT培训技术研习

          技术研习

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        课程大纲

        1. 基础班

          1. Python基础编程

        2. 高手班

          1. Python编程进阶 2. MySQL 3. 大数据Hadoop技术栈 4. 项目一:企业级离线数仓 5. 项目二:数仓项目分组实训 6. Pandas技术栈 7. Spark技术栈 8. 项目三:Spark离线项目(2选1)保险行业大数据项目 9. 项目三:Spark离线项目(2选1)客快物流项目 10. 实时计算基础 11. 项目四:Spark实时项目(2选1)保险行业用户画像项目 12. 项目四:Spark实时项目(2选1)客快物流实时项目 13. 就业指导+就业加强 14. 大数据实时技术栈 15. 项目五:大数据实时计算项目(3选1)星途车联网Flink实时项目 16. 项目五:大数据实时计算项目(3选1)今日指数证券Flink实时项目 17. 项目五:大数据实时计算项目(3选1)客快物流Flink实时项目

        3. 进阶课

          1. 进阶课程

        4. $versionDesc

        • Python基础编程基础班 1

          课时:8天技术点:52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|

          主讲内容

          1. Python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判断语句语法格式| 8.三目运算符| 9.while语句语法格式| 1.while 循环嵌套| 11.break 和 continue| 12.while 循环案例| 13.for循环|

          2. Python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| 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| 7.列表常见操作| 8.列表嵌套| 9.列表推导式| 1.元组语法格式| 11.元组操作| 12.字典语法格式| 13.字典常见操作| 14.字典的遍历|

          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.函数的参数| 3.函数的返回值| 4.函数的注释| 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|

          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|

          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.继承| 7.子类方法重写| 8.类属性和实例属性| 9.类方法、实例方法、静态方法|

          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| 2.异常捕获| 3.异常的传递|

          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..|

        • Python编程进阶高手班 1

          课时:10天技术点:30项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          1.掌握面向对象编程能力及思想| 2.掌握Python高级语法特性| 3.掌握开发中的多任务编程实现方式| 4.知道多进程多线程的原理| 5.掌握网络编程技术,能够实现网络通讯| 6.知道通讯协议原理| 7.掌握日志的使用| 8.能够使用Python对数据进行处理开发|

          主讲内容

          1. 网络编程主要学习通讯协议,以及Python实现TCP、HTTP通讯,包含了以下技术点:

          1.IP地址的介绍| 2.端口和端口号的介绍| 3.TCP的介绍| 4.Socket的介绍| 5.TCP网络应用的开发流程| 6.基于TCP通信程序开发|

          2. 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.多进程的使用| 3.多线程的使用| 4.线程同步|

          3. 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.迭代器| 4.深浅拷贝| 5.正则|

          4. Python编程综合项目通过前边所学知识,完成综合案例,锻炼编程能力、培养编程思维

          1. Python编程综合项目|

        • MySQL高手班 2

          课时:5天技术点:36项测验:1次学习方式:线下面授

          学习目标

          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|

          主讲内容

          1. MySQL与SQL零基础小白通过MySQL数据库,掌握核心必备SQL,包含了以下技术点:

          01_数据库概念和作用| 02_MySQL数据类型| 03_数据完整性和约束| 04_数据库、表基本操作命令| 05_表数据操作命令| 06_where子句| 07_分组聚合| 08_连接查询| 09_外键的使用|

          2. Kettle与BI工具使用Kettle做数据迁移,通过BI工具展示excel、MySQL中的数据,包含了以下技术点:

          01_Kettle基本操作| 02_Kettle数据转换| 03_Kettle使用SQL脚本组件| 04_kettle Job开发| 05_FineBI基本操作| 06_FineBI常用图表| 07_FineBI仪表板| 08_综合案例|

          3. PymysqlPython与数据库交互,主要学习PyMySQL包

          01. 环境搭建| 02. Python操作数据库|

          4. Python编程综合项目通过前边所学知识,完成综合案例,锻炼编程能力、培养编程思维

          01. Python编程综合项目|

        • 大数据Hadoop技术栈高手班 3

          课时:11天技术点:46项测验:0次学习方式:线下面授

          学习目标

          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;能顾搭建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|

          主讲内容

          1. Linux掌握Linux操作系统常用命令和权限管理

          01_Linux命令使用| 02_Linux命令选项的使用| 03_远程登录和远程拷贝| 04_Linux权限管理| 05_vi编辑器使用| 06_集群搭建准备|

          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:

          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|

          3. Zookeeper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| 6.ZK集群搭建|

          4. HDFS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| 7.HDFS普通集群以及HA集群搭建|

          5. MapReduce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.Combiner机制、 5.Partition机制、自定义Partition| 6.MapReduce序列化、自定义排序、数据压缩|

          6. YARN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)| 5.YARN高可用模式搭建|

          7. Hive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|

          8. Hive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|

        • 项目一:企业级离线数仓高手班 4

          课时:10天技术点:120项测验:0次学习方式:线下面授

          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.行业内首个深度使用Presto的项目| 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.提供新零售大型商超集团的数据存储分析以及服务监控方案| 7.使用Git对代码进行管理|

          本项目基于一家大型连锁超市研发的大数据分析平台。黑马第一个深度使用Presto的项目,打下了坚实的项目实操能力,也为学员的就业拓宽了道路;真实的数据结构,复杂的SQL实现过程,学生学习以后可以达到离线数仓的高级开发水平。

          主讲解决方案

          掌握离线数仓的分层与建模、大数据量场景下如何优化配置,拉链表的具体应用,新增数据的抽取和分析,更新数据的抽取和分析,以及Hive函数的具体应用等。ClouderaManager可视化、自动部署和配置、Git的CodeReview功能保证项目高质量 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

          主讲知识点

          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+presto 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.FineBI数据展示

        • 项目二:数仓项目分组实训高手班 5

          课时:5天技术点:120项测验:0次学习方式:线下面授

          学习目标

          1.掌握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

          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。

          主讲解决方案

          项目介绍与环境准备、数据仓库的建模和分层、OLTP、ODS、DWD实现、Presto、DWB实现、DWS实现、DM、RPT、导出实现、Oozie架构与部署及使用。使用Hive、Presto、Oozie、数仓技术栈,提供新零售大型商超集团的数据存储分析以及服务监控方案

          主讲知识点

          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:ds 8.OLAP系统存储:MySQL 9.FineBI数据展示 10.Git代码管理

        • Pandas技术栈高手班 6

          课时:3天技术点:48项测验:1次学习方式:线下面授

          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.行业内首个深度使用Presto的项目 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.提供新零售大型商超集团的数据存储分析以及服务监控方案 7.使用Git对代码进行管理

          主讲内容

          1. Pandas及可视化技术Pandas数据处理及可视化技术,包含以下技术点:

          01. Pandas数据结构和数据类型| 02. 索引及列的操作| 03. Dataframe数据的增删改查操作| 04. Pandas常用计算函数| 05. 缺失值处理| 06. 分组、分箱、合并与变形操作| 07. DF的读取与保存以及与数据库的交互| 08. Pandas Matplotlib、Pyecharts可视化| 09. Pandas项目开发实战|

        • Spark技术栈高手班 7

          课时:8天技术点:130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Pandas数据处理分析,以及Pandas on Spark| 4.掌握Structured Streaming整合多数据源完成实时数据处理| 5.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

          1. Spark基础本阶段学习Spark环境搭建及以下知识点

          1.Spark基础环境搭建 2.Spark的Standalone环境搭建 3.Spark的StandaloneHA搭建 4.SparkOnYarn环境搭建

          2. Spark 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)

          3. Spark 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

          4. Structured StreamingSpark实时计算

          1.流式处理基本概念及应用场景 2.Structured Streaming架构 3.Structured Streaming基本使用 4.Structured Streaming与其他组件配合使用

          5. Spark综合案例践行场景式教学,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:

          Spark综合案例实战

        • 项目三:Spark离线项目(2选1)保险行业大数据项目高手班 8

          课时:9天技术点:100项测验:0次学习方式:线下面授

          学习目标

          1. 快速搭建保险行业大数据平台| 2. 基于Hive+Spark SQL搭建离线数据仓库| 3. 基于SparkSQL应对轻松应对复杂的迭代计算| 4. 完成基于国内头部保险公司大数据项目开发| 5. 掌握基于Spark分析12亿报单表和8千万客户等数据| 6. 对保单汇总计算(业务发展类指标,成本费用类指标等),并向业务人员做数据展示| 7. 掌握基于Elasticsearch标签搜索|

          保险精算项目需要计算海量明细保单数据,以便生成财务报表。项目使用SparkSQL来计算,时效大大提高,增强保险公司的商业信誉。项目将多部门的业务数据库同步到Hive数据集市,使用SparkSQL加载源数据表(保单表12亿保单,客户表8千万客户等),计算保单的保费、现金价值、准备金等明细,提供给财务部门收费或支出,最后对保单汇总计算(业务发展类指标,成本费用类指标等),并向业务人员做数据展示

          主讲解决方案

          项目核心架构和业务流程、Hive数仓建模 、Sqoop数据同步开发 DolphinScheduler任务调度、使用lag,sum等窗口函数 、使用UDAF函数计算有效保单数字段、计算现金价值、计算和准备金、分区表的使用 、指标汇总计算 、Shuffle优化、Elasticsearch搜索。

          主讲知识点

          基于Spark轻松应对保险复杂的迭代计算;以及用户画像

        • 项目三:Spark离线项目(2选1)客快物流项目高手班 9

          课时:9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Docker环境部署、管理操作| 2.掌握基于Oracle + MySQL异构数据源数据处理技术| 3.掌握基于Oracle Golden Gate以及Canal的实时采集技术| 4.掌握Kudu + Spark的快速离线数据处理、分析技术| 5.掌握Kudu + Impala即席数据分析技术| 6.掌握Kudu、Spark的调优能力|

          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。

          主讲解决方案

          涵盖离线业务和实时业务、ClickHouse实时存储和计算引擎、 Kudu + Impala准实时分析系统、基于Docker搭建异构数据源、以企业主流的Spark生态圈为核心技术(Spark、Spark SQL、Structured Streaming)、ELK全文检索、Spring Cloud数据微服务开发、实时监控地图开发、存储和计算性能调优、还原企业搭建大数据平台的完整过程。

          主讲知识点

          1.基于Oracle + MySQL异构数据源数据处理技术 2.基于Kudu + Spark的快速离线数据处理、分析技术 3.基于Kudu + Impala即席数据分析技术 4.学会基于ClickHouse高性能存储、计算引擎技术 5.掌握基于ELK的全文检索技术

        • 实时计算基础高手班 10

          课时:4天技术点:61项测验:0次学习方式:线下面授

          学习目标

          1.掌握HBase原理及架构| 2.掌握HBase命令操作、MapReduce编程| 3.掌握Phoneix二级索引优化查询| 4.掌握ELK开发掌握Kafka原理及架构|

          主讲内容

          1. 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|

          2. Flume实时数据采集掌握Flume的使用方法

          1.Flume原理及架构| 2.Source-Sink-Channal| 3.文件数据源及相关配置| 4.Flume断点续传|

          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|

          4. NoSQL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.社交App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|

        • 项目四:Spark实时项目(2选1)保险行业用户画像项目高手班 11

          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. 用户画像架构设计| 2. 基于Hbase存储业务数据库数据| 3. 基于SparkSQL应对轻松应对标签的计算| 4. 完成基于国内头部保险公司大数据项目开发| 5. 掌握基于MySQL的五级标签构建| 6. 对统计类标签,规则类标签进行代码封装| 7. 掌握基于Elasticsearch全文检索技术|

          保险行业用户画像是基于金融保险数仓平台之上进行设计和开发,是面向投保用户的偏好、行为习惯和人口属性的画像还原,同时也包括对投保信息的画像还原。提供用户喜好和保险特征帮助营销平台提升保险营销的精准度,也方便个性化推荐系统快速准确的为每个用户推荐相关的商品。

          主讲解决方案

          项目核心架构和业务流程、Hbase数据同步开发,DolphinScheduler任务调度、Web标签管理平台、UDF函数计算、统计类标签、规则类标签、挖掘类标签等汇总计算 、Elasticsearch搜索。

          主讲知识点

          基于SparkSQL轻松应对保险行业复杂用户标签计算

        • 项目四:Spark实时项目(2选1)客快物流实时项目高手班 12

          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Docker环境部署、管理操作| 2.掌握基于Oracle + MySQL异构数据源数据处理技术| 3.掌握基于Oracle Golden Gate以及Canal的实时采集技术| 4.掌握基于ClickHouse高性能存储、计算引擎技术| 5.掌握基于ELK的全文检索技术| 6.掌握Kudu、Spark的调优能力| 7.掌握基于Spring Cloud的数据微服务接口开发技术|

          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。

          主讲解决方案

          涵盖离线业务和实时业务、ClickHouse实时存储和计算引擎、 Kudu + Impala准实时分析系统、基于Docker搭建异构数据源、以企业主流的Spark生态圈为核心技术(Spark、Spark SQL、Structured Streaming)、ELK全文检索、Spring Cloud数据微服务开发、实时监控地图开发、存储和计算性能调优、还原企业搭建大数据平台的完整过程。

          主讲知识点

          1.基于Oracle + MySQL异构数据源数据处理技术 2.基于Kudu + Spark的快速离线数据处理、分析技术 3.基于Kudu + Impala即席数据分析技术 4.学会基于ClickHouse高性能存储、计算引擎技术 5.掌握基于ELK的全文检索技术

        • 就业指导+就业加强高手班 13

          课时:5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

          1. SQL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|

          2. Hive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|

          3. Spark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离线分析| 4.Spark面试题|

          4. NoSQL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原理加强| 2.HBase原理加强| 3.企业级HBase&Kafka面试题|

          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|

        • 大数据实时技术栈高手班 14

          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

          1. Flink 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|

          2. Flink 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|

          3. Flink 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|

          4. Flink 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|

          5. Flink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|

          6. Flink电商案例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

        • 项目五:大数据实时计算项目(3选1)星途车联网Flink实时项目高手班 15

          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.掌握实时高性能海量数据分析与存储 3.掌握针对HBase调优实现HBase存储调优 4.掌握数据报表分析 5.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

          主讲解决方案

          Hive、HBase、HDFS数据存储、Kafka数据传输、Flink全栈数据处理、Nginx做反向代理、LSV和Keepalived负载均衡和高可用

          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

        • 项目五:大数据实时计算项目(3选1)今日指数证券Flink实时项目高手班 16

          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.掌握实时高性能海量数据分析与存储 3.掌握针对HBase调优实现HBase存储调优 4.掌握数据报表分析 5.掌握业务数据实时大屏场景实现

          今日指数项目用于对证券市场的每日交易数据进行实时监控,该项目基于Flink框架搭建,结合HBase、Druid进行实时OLAP分析,在实时分析的平台上搭建监察预警体系,包括预警规则管理、实时预警、历史预警等。学员可以通过该项目学习到分布式实时计算、分布式数据存储等多个大数据技术解决方案。

          主讲解决方案

          今日指数项目用于对证券市场的每日交易数据进行实时监控,该项目基于Flink框架搭建,结合HBase、Druid进行实时OLAP分析,在实时分析的平台上搭建监察预警体系,包括预警规则管理、实时预警、历史预警等。

          主讲知识点

          学员可以通过该项目学习到分布式实时计算、分布式数据存储等多个大数据技术解决方案。

        • 项目五:大数据实时计算项目(3选1)客快物流Flink实时项目高手班 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.掌握实时高性能海量数据分析与存储 3.掌握针对HBase调优实现HBase存储调优 4.掌握数据报表分析 5.掌握业务数据实时大屏场景实现

          本项目是基于大型物流公司业务研发的智慧物流大数据平台,公司业务网点覆盖国内各地,大规模的客户群体,日订单达1000W,平台对千亿级数据进行整合、分析、处理,保障业务的顺利进行。

          主讲解决方案

          异构数据源、实时、离线、搜索、调度、数据服务、可视化完整架构,涵盖全生命周期项目

          主讲知识点

          基于大型物流公司快递流程,开发围绕订单、运单、仓库、B端客户、区域、画像多个主题的业务开发

        • 进阶课程进阶课 1

          课时:240天技术点:500项测验:0次学习方式:线上学习

          学习目标

          1. 在毕业后工作之余进行学习、继续提升| 2. 课程品类和内容持续更新、终身受益|

          主讲内容

          1. Python数据分析数据分析专项课,无论从事大数据开发、还是专门从事数据分析,升职挑战高薪必备技能

          1. Pandas开发进阶| 2. 机器学习数据挖掘统计分析| 3. 多场景分析项目| 4. 金融风控专项分析|

          2. Python后端开发如果你最终想成为融汇前后端运维测试的技术总监,那么请在工作之余学习这套课程

          1. Python Django Web开发| 2. 美多商城前后台Web项目| 3. Python自动化运维部署| 4. Python Flask Web开发| 5. 黑马头条移动端Web项目| 6. 后端高并发数据库缓存设计| 7. Python测试开发| 8. Python爬虫开发| 9. 微服务及RPC远程调用开发|

          3. Scala on SparkScala虽然式微,但如果你即将加入的团队还在使用Scala进行Spark开发,请快速学习

          1. Scala编程| 2. 基于Scala的Spark开发| 3. Scala Spark项目1:用户画像| 4. Scala Spark项目2:大数据推荐系统| 5. Scala Spark项目3:大数据反爬虫| 6. Scala Spark项目4:信号检测| 7. Scala Spark项目5:车联网|

          4. Java on Flink虽然以阿里为首的一线大厂已经开始采用Python on Flink的技术选型,但还是有部分团队采用Java on Flink,如果需要请快速学习

          1. Java编程| 2. 基于Java的NoSQL及存储框架开发| 3. 基于Java的Flink实时计算开发| 4. Java Flink项目1:车联网| 5. Java Flink项目2:金融证券| 6. Java Flink项目3:物流大数据实时计算|

          5. Flink实时计算高级进阶价值超过万元的实时计算课程,助力在职的你持续挑战高薪

          1. 实时计算基础| 2. 实时计算高阶| 3. 实时计算架构与运维| 4. Flink源码解析|

        • python+大数据开发 V版本课程说明

          课程名称:主要针对:主要使用开发工具:

          课程介绍

        “周”更新日志

        课程更新日志按周更新热点/前沿技术

        • 新增2022-01-07

          · python实现sparksql查询ods层明细数据并加载到dwd层方法 · python实现sparksql查询ods层明细数据并加载到dwd层方法 · 造数据平台 · 新特殊字段类型

        • 新增2021-12-24

          · 字段类型 · flink源码前置基础 · 源码的编译和部署 · flink启动脚本的解读 · yarn-per-job模式解析

        • 新增2021-12-17

          · flink任务调度机制 · flink内存模型 · HIve3新特性 · Hive3数据压缩,存储格式等内容 · Hadoop3新特性

        • 新增2021-12-10

          · 概念和通用api介绍 · sqlclient工具的使用 · catalogs知识点的学习 · 流处理中的概念介绍

        • 新增2021-12-03

          · flinksql中的窗口使用 · FlinkSQL函数操作 · Flinksql连接到外部系统 · flinksql的原理和调优 · sql操作参考

        • 新增2021-11-26

          · flink on yarn的第三种部署方式(Application Mode) · 自定义source · transformation算子minby和maxby · transformation的八大物理分区的原理和实现 · flink的global window的操作

        • 新增2021-11-19

          · flink内置水印函数的操作 · flink的window的ReduceFunction · flink的state的数据结构的api升级 · flink的window的ProcessWindowFunction · flink的window的具有增量聚合的ProcessWindowFunction

        • 新增2021-11-12

          · link的window的在 ProcessWindowFunction 中使用每个窗口状态 · flink的state的ttl机制 · flink的state的数据结构的api升级 · flink的Queryable State知识点 · 异步io的vertx框架实现

        • 新增2021-11-05

          · flink的join操作 · Streaming File Sink连接器的小文件操作 · 数据类型及序列化的原理和实现案例 · 热门销售排行TopN的使用案例 · 布隆过滤器结合TTL的使用案例

        • 新增2021-10-29

          · PySpark的安装 · PySpark任务提交方式 · PySpark多种模式spark-submit · PySpark实现wordcount案例实战

        • 新增2021-10-22

          · Anaconda安装使用 · Python实现RDD的基础的Transformation操作 · Python实现RDD的Action操作 · Python实现Sougou分词案例 · Python实现IP热度分析案例

        • 新增2021-10-15

          · Python实现PV-UV-TOPK案例 · Python实现累加器及案例优化 · Python实现广播变量案例及优 · Python实现缓存案例及优化实现 · PySparkSQL实现基础统计操作

        • 新增2021-10-08

          · PySpark实现DataFrame的基础操作 · PySpark实现DataFrame的wordcount操作 · PySpark实现DataFrame和RDD的转换操作 · PySpark实现电影评分数据集分析

        • 新增2021-09-24

          · PySpark的底层Dataframe如何转化为RDD的原理操作 · PySparkSQL的优化方式 · PySparkSQL分布式引擎实现 · PySparkSQL与HIve整合 · PySpark离线教育案例

        • 新增2021-09-17

          · PySpark新零售分析案例 · ETL、ELT区别 · Hive CTE表达式、更新union联合查询 · 大数据5V特点 · 大数据多个应用场景

        • 更新2021-09-10

          · pandas及可视化课程迭代至v2.01 · 数据分析多场景项目迭代至v1.81 · 最新版Python基础编程v2.01 · 最新版Python编程进阶更新迭代至v2.01 · 制定v2.0版本课程大纲

        • 升级2021-09-03

          · 完善flink的运行架构内容 · 完善flink与kafka连接器的操作 · 完善flink的window操作的讲义 · 完善ODS层,新增和更新抽取方式,画图错误

        • 更新2021-08-27

          · Flink版本为1.13最新版 · Flink table&sql的整体概述 · 项目开发语言为spark官方使用最多的python语言

        • 更新2021-08-20

          · Spark语言为官方使用最多的Python语言 · Spark版本为3.1.2发行版,Hadoop3.3.0,Hive3.1.2版本

        • 升级2021-08-13

          · 升级HDFS读写流程原理图 · 升级Hadoop为最新3.3.0版本 · 升级编排Linux2天讲义 · 升级Mysql RPM安装方式以支持hive3

        • 优化2021-08-06

          · 优化Hive知识点案例 同步为Hive3版本 · 优化Linux基础命令,删除了不常用命令 · 优化使用Python实现MR原理机制

        • 优化2021-08-03

          · 优化OLAP、OLTP区别 · 优化Hadoop版本安装及注意事项 · 优化数据分析基本步骤(6部曲) · 优化Hive版本为最新的3.1.2版本

        • 优化2021-07-27

          · 优化HIve3.x架构 · 优化PySpark执行流程,引入Py4J技术 · 优化车联网Web展示部分 · 优化车联网离线Hive数仓构建部分

        • 新增2021-07-20

          · 新增数仓整体设计图 · 新增技术选型设计图 · 新增项目原始数据库结构图

        • 新增2021-07-13

          · 新增油站维度 · 新增服务属性维度 · 新增物流公司维度 · 新增故障维度

        • 新增2021-07-06

          · 新增行程地理区域维度 · 新增组织机构维度 · 新增服务网点维度 · 新增数仓建模方法论 · 新增日期维度程序生成

        • 新增2021-06-29

          · 新增维度模型选型 · 新增自动创建hive表 · 新增自动创建hive分区 · 新增自动关联hdfs数据 · 新增自动导入oracle数据

        • 新增2021-06-22

          · 新增自动创建文件目录 · 新增记录自动化过程日志 · 新增java和数据结构大数据题目4个  · 新增算法题目4个 · 新增Hadoop题目6个

        • 新增2021-06-15

          · 新增hive题目3个 · 新增spark题目7个 · 新增flink题目4个 · 新增其他大数据组件题目4个 · 新增美团大数据架构

        • 新增2021-06-08

          · 新增平安大数据架构解决方案 · 新增小米大数据架构解决方案 · 新增百度广告业务场景大数据架构解决方案

        • 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

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        • 新增2021-02-01

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        • 优化2020-11-02

          · mysql读写分离 · reids哨兵 · redis安全限制· Keepalived非抢占模式

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

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        • 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

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        • 新增2020-05-11

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        • 新增2020-05-04

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

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

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        • 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

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          · 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

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          · 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

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          · 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

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          · 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

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          · 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


        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,
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        • 信息库

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        • 课题研究库

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        • 研发人才库

          来自华为、IBM等百人大牛团
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        • 项目库

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          联合大牛顾问团
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        源源不断引进大厂技术大牛,课程与企业需求实时接轨

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        4项标准

        • 标准化讲师画像

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        • 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 >>

        Python+大数据开发全国就业薪资情况

        北京校区JavaEE第652期毕业学员

        9970元/月平均薪资

        15900元/月最高薪资

        100%就业率

        58月薪过万

        • 姓名
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        *学员就业信息统计数据为数据库中实时调取的真实相关数据,非广告宣传