項目特色
依托國內電商巨頭的實際業(yè)務場景,引入海量的真實點擊數據和業(yè)務數據,緊跟大數據主流技術需求,配備AI輔助開發(fā)技巧詳解,擁有豐富的數據倉庫功能模塊。
學習目標
- 全面了解數據倉庫建模理論
- 充分熟悉電商行業(yè)數據分析指標體系
- 快速掌握多種大數據技術框架
- 了解認識多種數據倉庫技術模塊、掌握AI輔助開發(fā)技巧
主要技術棧
Hadoop
Flume
DataX
Maxwell
Kafka
Spark
DolphinScheduler
SpringBoot
Echart
SuperSet
Kylin
Presto
Ranger
項目特色
參考眾多大廠的實時數倉項目的經典架構研發(fā)推出,采用當前主流的實時數據流處理框架Flink作為主要計算引擎,涉及多種實時計算關鍵技術,新增AI輔助開發(fā)技巧的講解,全面滿足企業(yè)對實時開發(fā)的要求。
學習目標
- 了解實時數據倉庫的建模理論
- 靈活應用Flink的流式計算技術,多種技術框架協(xié)調配合
- 靈活應用AI,提升開發(fā)效率
- 優(yōu)化項目代碼,融匯貫通整個大數據開發(fā)的關鍵技術
主要技術棧
Flume
Maxwell
Kafka
Flink
HBase
Phoenix
Redis
ClickHouse
SpringBoot
SugarBI
項目特色
基于在線教育行業(yè)的實際業(yè)務場景,引入海量的真實點擊數據和業(yè)務數據,緊跟大數據的主流技術需求,穿插AI輔助開發(fā)技巧講解,搭建了一整套完整的離線數據倉庫和實時數據倉庫。
學習目標
- 充分了解在線教育行業(yè)的業(yè)務數據體系,熟悉在線教育行業(yè)的離線指標體系
-
熟悉在線教育行業(yè)的實時指標體系,充分掌握多種大數據技術框架的協(xié)調應用,充分掌握AI輔助開發(fā)技巧
主要技術棧
Hadoop
Flume
DataX
Maxwell
Kafka
Spark
DolphinScheduler
SpringBoot
Echarts
SuperSet
Kylin
Presto
Ranger
Flink
HBase
Phoenix
Redis
Doris
SugarBI
項目特色
涵蓋了大數據的數倉建模理論、數據處理技術手段和大數據平臺搭建方法,依托真實在線聽書行業(yè)的實際業(yè)務場景,展示全面的離線與實時的指標體系,配備AI輔助開發(fā)技巧詳解。
學習目標
- 充分了解在線聽書行業(yè)的業(yè)務數據體系,熟悉在線聽書行業(yè)的離線指標體系
-
熟悉在線聽書行業(yè)的實時指標體系,充分掌握多種大數據技術框架的協(xié)調應用,充分掌握AI輔助開發(fā)技巧
主要技術棧
Hadoop
Flume
Kafka
Maxwell
DataX
Hive
Spark
Flink
SugarBI
ClickHouse
Redis
HBase
Phoenix
DolphinScheduler
項目特色
站在汽車物聯(lián)網數據倉庫的技術前列,依托真實汽車傳感器數據,展示完整的離線指標體系,搭建功能完善的離線數據倉庫,熟練應用大數據技術框架。
學習目標
- 充分了解汽車物聯(lián)網行業(yè)的業(yè)務數據體系
- 熟悉汽車物聯(lián)網行業(yè)的離線指標體系
- 充分掌握多種大數據技術框架的協(xié)調應用
- 掌握AI輔助開發(fā)技巧
主要技術棧
Hadoop
Flume
Kafka
Maxwell
DataX
Hive
Spark
DolphinScheduler
項目特色
依托真實廣告行業(yè)的實際業(yè)務場景,透徹講解互聯(lián)網廣告發(fā)展歷程和廣告完整運營流程,展示全面的廣告指標體系,學習數據分析工具,配備AI輔助開發(fā)技巧詳解。
學習目標
- 全面了解數據倉庫建模理論
- 充分熟悉廣告行業(yè)運營流程、專業(yè)術語和數據分析指標體系
- 徹底掌握多種大數據技術框架
- 掌握AI輔助開發(fā)技巧
主要技術棧
Hadoop
Flume
DataX
Kafka
Hive
Spark
DolphinScheduler
ClickHouse
FineBI
項目特色
依托真實的金融審批行業(yè)的海量業(yè)務數據,構建離線數據倉庫,依據數倉建模理論完成數據的存儲、分析與調取,分析實現整套金融審批指標體系,構建指標分析儀表盤。
學習目標
- 充分了解金融審批行業(yè)的業(yè)務數據體系
- 熟悉金融審批行業(yè)的離線指標體系
- 充分掌握多種大數據技術框架的協(xié)調應用
- 掌握AI輔助開發(fā)技巧
主要技術棧
Hadoop
Flume
Kafka
Maxwell
DataX
Hive
Spark
DolphinScheduler
SuperSet
項目特色
依托真實的醫(yī)療問診行業(yè)的海量業(yè)務數據,構建離線數據倉庫,依據數倉建模理論完成數據的存儲、分析與調取,分析實現整套醫(yī)療問診指標體系,構建指標分析儀表盤。
學習目標
- 充分了解醫(yī)療問診行業(yè)的業(yè)務數據體系
- 熟悉醫(yī)療問診行業(yè)的離線指標體系
- 充分掌握多種大數據技術框架的協(xié)調應用
- 掌握AI輔助開發(fā)技巧
主要技術棧
Hadoop
Flume
Kafka
Maxwell
DataX
Hive
Spark
DolphinScheduler
SuperSet
項目特色
依托物流行業(yè)的真實業(yè)務場景,基于目前各大互聯(lián)網企業(yè)對于騰訊云EMR架構體系的需求,將整個電商的數據倉庫體系搭建在騰訊云架構上。課程中穿插對AI輔助開發(fā)技巧詳細講解,令AI真正賦能大數據開發(fā)。
學習目標
- 掌握騰訊云常用大數據技術框架的使用、選型和購買
- 掌握基于騰訊云EMR進行離線數據倉庫和利用EMR進行實時數據倉庫的搭建
- 充分掌握AI輔助開發(fā)技巧
主要技術棧
騰訊云EMR中的Hive
Spark
Hadoop
Flink
Flume
Kafka
項目特色
依托國內電商巨頭的真實業(yè)務場景,基于目前各大互聯(lián)網企業(yè)對于阿里云架構體系的需求,將整個電商的數據倉庫體系搭建在阿里云架構上,做到全項目全流程上云。
學習目標
- 掌握阿里云常用大數據技術框架
- 掌握基于阿里云服務器進行離線數據倉庫和實時數據倉庫的搭建
主要技術棧
Flume
RDS
DataHub
DataWorks
DataV
QuickBI
Flink
MaxCompute
項目特色
該項目是一個完整可落地的湖倉一體項目,依托真實電商行業(yè)的海量數據集,充分利用Hudi,將數據湖概念與數倉建模理論融匯貫通,將Hudi與其他主要大數據框架充分集成。
學習目標
- 充分了解數據湖與數據倉庫的概念區(qū)別
- 熟悉數據湖的構建開發(fā)流程
- 充分掌握Hudi與多種大數據框架的協(xié)調應用
主要技術棧
Flink
Hudi
Hadoop
Flume
Kafka
FlinkCDC
Hive
Superset
項目特色
一站式搞定數據治理、血緣管理、元數據管理、數據質量監(jiān)控、批處理和實時處理的可視化調度、可視化即席查詢、可視化數據采集配置。
學習目標
- 掌握技術中臺中的核心功能開發(fā)原理
- 掌握大數據、JavaEE和前端技術的融合
主要技術棧
SpringBoot
Vue
ClickHouse
Presto
Spark
Hive
Flink
DolphinScheduler
項目特色
著眼于用數字化的標簽描述用戶個性特征、勾畫目標用戶,實現了從標簽定義、標簽任務處理、任務調度、任務監(jiān)控、用戶分區(qū)、用戶洞察的全功能平臺化管理。
學習目標
- 充分理解用戶畫像管理平臺的搭建及使用
- 了解用戶畫像系統(tǒng)的設計思路
- 掌握標簽的設計流程及應用
- 初步了解機器學習算法
主要技術棧
Spark MLib
ClickHouse
Redis
Vue
SpringBoot
MyBatis
項目特色
依托于真實的中文亞馬遜電商數據集,以及真實的電商企業(yè)業(yè)務數據體系,構建了符合教學體系的一體化電商推薦系統(tǒng),充分理解推薦系統(tǒng)的運作流程,拓寬技術視野。
學習目標
- 系統(tǒng)性梳理整合大數據技術知識與機器學習相關知識
- 深入了解推薦系統(tǒng)在電商企業(yè)中的實際應用
- 深入學習并掌握多種推薦算法
主要技術棧
Flume
Kafka
MongoDB
Spark Streaming
ElasticSearch
Git
Redis
項目特色
依托企業(yè)級真實的實時數據分析環(huán)境,對目前互聯(lián)網大廠中常見的實時分析場景提出了一套基于SparkStreaming的全面實用的技術解決方案,豐富實時技術棧。
學習目標
- 全面掌握Scala語言開發(fā)Spark的實時計算任務的開發(fā)技巧
- 了解使用不同的CDC框架,提升實時方向的項目開發(fā)經驗
主要技術棧
Flume
Canal
Maxwell
Kafka
SparkStreaming
HBase
Phoenix
Redis
ElasticSearch
Kibana
SpringBoot
SugarBI
項目特色
依托真實的彩票行業(yè)的海量業(yè)務數據,構建離線數據倉庫,依據數倉建模理論完成數據的存儲、分析與調取,分析實現整套彩票指標體系,構建指標分析儀表盤。
學習目標
- 充分了解彩票行業(yè)的業(yè)務數據體系
- 熟悉彩票行業(yè)的離線指標體系
- 充分掌握多種大數據技術框架的協(xié)調應用
- 掌握AI輔助開發(fā)技巧
主要技術棧
Hadoop
Flume
Kafka
Maxwell
DataX
Hive
Spark
DolphinScheduler
SuperSet
項目特色
依托真實的保險行業(yè)的海量業(yè)務數據,構建離線數據倉庫,依據數倉建模理論完成數據的存儲、分析與調取,分析實現整套保險指標體系,構建指標分析儀表盤。
學習目標
- 充分了解保險行業(yè)的業(yè)務數據體系
- 熟悉保險行業(yè)的離線指標體系
- 充分掌握多種大數據技術框架的協(xié)調應用
- 掌握AI輔助開發(fā)技巧
主要技術棧
Hadoop
Flume
Kafka
Maxwell
DataX
Hive
Spark
DolphinScheduler
SuperSet
項目特色
該項目是一個完整可落地的統(tǒng)一數倉項目,依托真實電商行業(yè)的海量數據集,充分利用Doris,將Doris概念與數倉建模理論融匯貫通,將Doris與其他主要大數據框架充分集成。
學習目標
- 充分了解統(tǒng)一數倉與數據倉庫的區(qū)別
- 熟悉統(tǒng)一數倉的構建開發(fā)流程
- 充分掌握Doris與多種大數據框架的協(xié)調應用
主要技術棧
Flink
Doris
SeaTunnel
DolphinScheduler
FineBI