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大數據開發工程師周末就業班

大數據開發工程師周末就業班

大數據開發工程師周末就業班

難度系數:

課程系列:大數據開發工程師周末就業班

課程信息:
  • WHAT 課程簡介

    大數據開發工程師周末就業班:課程內容:以實際業務應用及需求場景出發,幫助企業構建大數據應用
    課程體系:本課程由漸入深,整體從業務需求角度切入,倒推技術實現邏輯及架構,從數據運營指標體系的BI構建,到用戶畫像的標簽體系構建,進而實現精準營銷。
    課程貫穿常用大數據平臺技術應用及實踐,通過業務、功能、技術三方架構串聯,形成完整的大數據鏈路體系。
    幫助學員能夠快速熟悉業務適用場景,從而高效搭建大數據相關業務應用平臺。
  • WHY 學習目標

    掌握Linux、Java、SQL基本知識
    掌握商業智能平臺構建思路
    掌握常見數倉平臺架構
    掌握報表開發能力、用戶畫像的原理
    掌握用戶畫像系統技術架構
    掌握標簽的各種加工方式
    掌握精準營銷思路、flink技術架構
    掌握精準營銷流程、實時數倉搭建
    掌握docker的技術架構原理
    熟悉docker相關命令、docker容器數據卷
    熟悉docker應用部署、docker的私有倉庫相關技術
  • WHO 學習對象和基礎

    計算機、大數據等專業的高校生,想求職于大數據分析崗位
    之前從事開發等技術崗想轉型業務大數據分析等待就業技術人群
    從傳統數倉到大數據平臺轉型的數據分析人士
    有一些編程基礎,之前從事傳統運營、營銷想轉行大數據分析的業務人士
    希望快速在工作中應用大數據分析處理商業智能、營銷、運營等有編程基礎的人士

1第一階段:BI大數據-商業智能應用

1-1商業智能、報表的商業價值
1-2商業智能、報表應用場景與現狀
1-3MySQL電商數據分析案例

2第一階段:BI大數據——MySQL深度性能優化

2-1MySQL數據庫框架
2-2數據庫服務器性能
2-3數據類型優化
2-4索引優化
2-5查詢性能優化
2-6MySQL高級特性
2-7優化服務器設置
2-8可擴展的MySQL
2-9高可用性
2-10應用層優化

3第一階段:BI大數據——商業智能數據架構及平臺搭建

3-1商業智能系統技術架構解講解
3-2Hadoop、Hive、Sqoop原理講解
3-3商業智能系統數據平臺搭建
3-4高速公路收費數據案例講解

4第一階段:BI大數據——商業智能可視化

4-1Tableau概述&應用
4-2常用數據分析圖表制作
4-3儀表板制作
4-4BI數據分析&可視化交互

5第二階段:標簽開發算法實戰——標簽開發一

5-1數據應用體系層級劃分
5-2大數據精準營銷架構
5-3標簽體系整體框架
5-4基礎標簽
5-5統計標簽、規則類標簽及Hive實踐

6第二階段:標簽開發算法實戰——hive性能優化

6-1妙用Hive視圖功能
6-2Hive索引的使用
6-3使用EXPLAIN優化查詢代碼
6-4limit限制調整優化
6-5join優化
6-6調整mapper與reducer個數

7第二階段:標簽開發算法實戰——標簽開發二

7-1scala開發環境配置
7-2值與變量
7-3常用數據類型
7-4方法定義
7-5條件表達式與循環
7-6Lazy value的應用
7-7數組、元組與Map
7-8類、抽象類、特質
7-9模式匹配、樣例類
7-10文件訪問
7-11Spark簡介
7-12SparkML簡介
7-13SparkML Piplines
7-14SparkML特征(文本)提取、轉換、加載
7-15文本提取案例:用戶評論情感標簽提取

8第二階段:標簽開發算法實戰——標簽開發三

8-1算法標簽
8-2機器學習基礎
8-3回歸:線性回歸與SparkML特征處理
8-4分類:邏輯回歸及Spark實現
8-5聚類:Kmeans及Spark實現
8-6復雜網絡:圖計算
8-7算法實戰:營銷預測案例

9第二階段:標簽開發算法實戰——標簽數據的存儲和查詢

9-1標簽數據的應用場景及存儲需求分析
9-2Hive、Hbase、Elasticsearch等在標簽數據存儲中的應用

10第三階段:實時計算精準營銷——流式計算開發

10-1流式計算概述
10-2Spark Streaming的架構原理
10-3Dstream操作(轉換、輸出)
10-4Spark Streaming外部數據源介紹
10-5Structured Streaming原理及編程模型
10-6Kafka原理及應用講解

11第三階段:實時計算精準營銷——實時計算系統

11-1flink部署與使用
11-2flink運行架構分析
11-3DataStream與DataSet
11-4TableAPI&SQL
11-5flink狀態機制

12第三階段:實時計算精準營銷——實時精準營銷行業案例分析

12-1決策樹
12-2集成算法(隨機森林)
12-3機器學習算法與flink的連接
12-4實時精準營銷案例及代碼實踐

13第三階段:實時計算精準營銷——推薦系統

13-1推薦系統概述
13-2冷啟動與EE問題
13-3精細化運營與推薦系統
13-4推薦算法-協同過濾

14第三階段:實時計算精準營銷——數據中臺的大數據架構

14-1大數據架構
14-2數據中臺

15第四階段:云計算之容器技術——docker技術架構原理及相關命令

15-1Docker簡介、什么是Docker、Docker應用場景
15-2Docker架構
15-3Docker引擎、倉庫、鏡像、容器等概念
15-4Docker安裝、卸載
15-5Docker配置鏡像加速器
15-6Docker鏡像管理
15-7Docker容器管理
15-8Docker復制
15-9Docker查看日志命令
15-10Docker數據卷
15-11Docker安裝Nginx
15-12Docker安裝MySQL
15-13Docker安裝Redis
15-14Docker安裝RabbitMQ

16第四階段:云計算之容器技術——docker容器數據卷及應用部署docker私有倉庫相關技術docker實操

16-1Dockerfile常用命令
16-2Dockerfile實戰案例(4個案例)掌握全方面Dockerfile編寫
16-3官方鏡像Tomcat源碼解析(Dockerfile)
16-4Docker部署SpringBoot微服務項目,微服務鏡像制作
16-5快速部署分布式應用(實現動態擴容、資源高效利用)
16-6Docker-compose之Tomcat集群搭建
16-7Docker-compose之Redis集群搭建

硬核服務

  • 朝九晚九全程跟班答疑

    助教線上服務時間由原先的上課期間答疑調整為課程持續期間答疑,包括中途休息時間;同時,每日答疑時間由原先的“朝九晚六”調整為“朝九晚九”,全面覆蓋同學晚自習時間。
  • 一對一督學

    每個班級、每位同學、每月都會進行至少一次一對一輔導,詢問同學學習狀態、解決學員學習問題;同時,針對每個模塊測試結果后10%的學員進行額外輔導,以確保學員能夠跟上學習進度。
  • 定期直播串講

    對于重難點知識和同學普遍反應的問題,助教將進行每周1-2次的晚自習串講,串講時常為2小時左右,且相關內容需要重新制作、有別于課程內容,幫助同學攻克重難點知識。
  • 有問必答

    助教線上服務要求有問必答,并能真正做到解決所有課程中遇到的問題。在原先每個班一個助教+一個班主任的配置下,調整為每個班2名助教+項目服務團隊的模式,以確??焖?、高質量的解決線上提問。
  • 出勤率和進度監督

    在課程持續期間,助教還需實時統計學員出勤情況,監督課堂紀律,跟進學習進度。除正常答疑外,服務團隊會與班級同學保持溝通、給予正確指引,從而營造積極學習氛圍。
  • 作業與測試

    在遠程授課期間,每個課程會安排相關課后作業,確保同學課下能夠進行適當練習,提升同學實時參與感、保證當日學習效果。除了作業,服務團隊還會組織學員進行階段性測試,以考試性質為主,主要考察學員對本階段知識掌握程度。

來自業界的數據領袖團隊

  • 遲昕

    CDA數據科學研究院講師; 曾服役于原總參指揮自動化站。后就職于北京市永安商業公司、天際互通(北京)信息科技有限責任公司、易云網信(北京)信息技術有限公司; 長期從事網絡運維、數據挖掘與數據分析工作,對相關業務場景應用有深入思考和研究; 曾參與某信息數據采集的數據分析平臺開發項目、衛星通信系統的數據采集分析項目、某電商平臺運營數據分析項目。
  • 張藉予

    CDA數據科學研究院講師; 參與CDA數據分析課程研發與授課; 曾就職于百度移動生態事業群組(MEG)銷售體系直銷分公司,任數據分析師; 曾參與百度直銷體系數據指標梳理及可視化搭建; 長期從事業務數據分析工作,對互聯網廣告及營銷業務場景有深入思考和研究。
  • 熊澤偉

    統計學專業,熟悉統計分析、數據挖掘等技術; CDA數據科學研究院講師; 參與CDA數據策略系列課程研發、教材編寫; 曾參與蘇州銀行數字化人才培訓項目—數據挖掘培訓; 曾就職于卡牌游戲、跨境電商等行業擔任數據分析師; 有市場調查、精準營銷等業務數據分析經驗;
  • 常國珍老師

    北京大學會計學博士, CDA數據科學研究院執行院長,中國大數據產業生態聯盟專家委員會委員。曾任畢馬威咨詢大數據總監。北京語言大學金融碩校外導師,中國社會科學院大學等多所院校外聘講師。具有18年數據挖掘、精益數據治理、數據規劃咨詢顧問經驗。著有《金融商業數據分析與應用》系列叢書、《用商業案例學 R 語言數據挖掘》、《胸有成竹:數據分析的SASEG 進階》等多本著作。

幾乎所有行業

都稀缺獨當一面的CDA數據分析師?人才

在招聘市場上,越來越多的企業要求持CDA數據分析師?證書

GROWN

開啟數據科學家成長之路

考核通過后,可獲得CDA數據分析師中英文雙證書,其中中文證書由中國成人教育協會數據分析教育培訓專業委員會監制,英文證書由CDA INSTITUTE 認證。
“CDA數據分析師認證”是一套科學化,專業化,國際化的人才考核標準,共分為CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ三個等級,涉及行業包括互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅游等,涉及崗位包括大數據、數據分析、市場、產品、運營、咨詢、投資等。該標準符合當今全球數據科學技術潮流,可以為各行業企業和機構提供數據人才參照標準。
  • CDA LEVEL I

    人人皆需的職場數據思維與通用數據技能

    面向范圍

    • 零基礎就業轉行者、應屆畢業生
    • 產品、運營、營銷等業務崗與研發、技術崗在職者
    • 企業創始人、經理人、管理咨詢類崗位從業者

    崗位去向

    商業(業務)分析師初級數據分析師
    (數據)產品運營(數字)市場營銷
    數據專員...

  • CDA LEVEL II

    企業數字化發展中必備的數據分析流程與技能

    面向范圍

    • 產品、運營、營銷等業務部門與研發、中臺、技術類部門數據分析相關崗位在職者
    • 數字化轉型企業創始人與數字化流程中相關負責人

    崗位去向

    數據分析師(數據)產品運營經理
    (數字)營銷經理風控建模分析師
    量化策略分析師數據治理(質量)...

  • CDA LEVEL III

    企業數字化發展中必備的高級數據分析方法與技術

    面向范圍

    • 業務崗與技術崗從事數據分析、數據挖掘、機器學習等技術在職提升者
    • 從事算法科學、深度學習等工作的科研人員、分析師與工程師等

    崗位去向

    高級數據分析師機器學習工程師
    算法工程師數據科學家
    首席數據官...

EXAM

CDA認證報考開放化

CDA認證LEVELⅠ 對于考生的學歷、專業、技能等沒有限制性報考條件,在與全球計算機化考試服務商Pearson VUE達成深度合作后LEVELⅠ更是隨報隨考機制。
查看CDA認證報考流程 

VALUE

CDA證書的價值

  • 共識性CONSENSUS
    CDA數據分析師標準由中國成人教育協會數據分析教育培訓專業委員會監制,國際范圍內的數據科學領域的行業專家、學者及知名企業共同制定并于每年更新,逐步推動數據人才標準的行業共識。
  • 專業性speciality
    CDA認證是根據數據科學專業崗位設立的科學化,專業化,國際化的人才考核標準??荚嚺c國際知名考試服務機構Pearson VUE合作,隨報隨考、專家命題、評分公平、流程嚴格,更具含金量。
  • 權益性rights
    CDA持證人自動納入為CDA會員并享有系列特殊權益。證書皆綁定考生真實身份,可在CDA認證考試中心查詢,證書確保唯一性與防偽性,持證人還可獲得電子徽章,加入到Linkedin個人檔案中。證書三年審核一次,保證持證人的實力與權益。

RIGHTS

CDA持證人的權益

  • 會員資格

    吸納為CDA Institute、CDA數據分析師俱樂部會員,活動中具有優先報名參與權

  • 職業發展

    可優先獲得CDA內部就業及職業發展推薦

  • 免費CDA活動

    免費參與CDAS行業峰會等各項活動,CDA持證人享受特權位置

  • 兼職機會

    有機會加入CDA數據分析教學、研發等項目

  • 黃金會員

    免費享有AIU人工智能學院1個月黃金會員,內含國外前沿數據科學學習等海量資源

  • 免費資源

    經管之家論壇學習資源、優秀文獻資料免費下載權

  • Q: 請問課程的學習周期和學習方式?

    A:課程為周末集訓課程,同時我們會布置案例作業供課后練習提交,保證大家高質量地完成課程。
  • Q: 這門課程有什么先修要求?

    A: 需要有一定基礎,詳情請咨詢課程顧問。

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