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黑馬Python+大數(shù)據(jù)14階段完整版教程

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黑馬Python+大數(shù)據(jù)14階段完整版教程



以往的數(shù)據(jù)開發(fā)課程,需要一定的Java基礎(chǔ)和工作經(jīng)驗,門檻高、入門難。為了幫助夢想進(jìn)入數(shù)據(jù)開發(fā)行業(yè)的零基礎(chǔ)學(xué)員找到適宜的入門途徑,大數(shù)據(jù)學(xué)科現(xiàn)引入Python語言,課程全新升級——Python大數(shù)據(jù)開發(fā)。
Python語言簡單易懂,適合零基礎(chǔ)學(xué)員入門,而且他在國際市場也得到越來越多企業(yè)的青睞。作為一門膠水語言,Python在所有編程語言排名上升快,第三方庫多,是數(shù)據(jù)科學(xué)家喜歡的語言之一。同時在大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器 、實時計算、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等領(lǐng)域都有其貢獻(xiàn)值,Python近年來成為大數(shù)據(jù)體系下的第一工具語言。Python和大數(shù)據(jù)的結(jié)合勢不可擋且未來可期。
學(xué)習(xí)Python大數(shù)據(jù)開發(fā),以Python技術(shù)棧處理中小型數(shù)據(jù)集,以大數(shù)據(jù)技術(shù)棧處理海量規(guī)模數(shù)據(jù),成為全能的企業(yè)級數(shù)據(jù)開發(fā)人才。



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〖資源目錄〗:

├──01、階段一 Python大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)
| ├──01、第一章 大數(shù)據(jù)介紹及開發(fā)環(huán)境
| | ├──1-1 大數(shù)據(jù)介紹
| | ├──1-2 linux介紹及虛擬機(jī)網(wǎng)絡(luò)配置
| | └──1-3 linux目錄介紹
| ├──02、第二章 linux命令
| | ├──2-1 linux命令(一)
| | ├──2-2 vim編輯器的使用
| | └──2-3 linux命令(二)
| ├──03、第三章 MySQL數(shù)據(jù)庫
| | ├──3-1 mysql和datagrip的介紹
| | ├──3-2 數(shù)據(jù)定義語言的使用
| | ├──3-3 數(shù)據(jù)操作語言的使用
| | ├──3-4 數(shù)據(jù)庫約束
| | ├──3-5 數(shù)據(jù)庫查詢
| | ├──3-6 運(yùn)算與排序
| | ├──3-7 函數(shù),分組和二次過濾
| | ├──3-8 數(shù)據(jù)庫的多種連接查詢
| | └──3-9 數(shù)據(jù)庫練習(xí)回顧
| ├──04、第四章 excel的使用
| | └──4-1 excel的相關(guān)操作
| ├──05、第五章 kettle的使用
| | └──5-1 kettle的使用
| ├──06、第六章 數(shù)據(jù)分析及可視化
| | ├──6-1 finebi的初步使用
| | ├──6-2 集團(tuán)分析項目
| | └──6-3 數(shù)據(jù)抽取和統(tǒng)計分析
| ├──07、第七章 大數(shù)據(jù)框架與數(shù)倉基礎(chǔ)
| | ├──7-1 Hadoop的介紹,配置和集群的使用
| | ├──7-2 hdfs的介紹,使用和特特點(diǎn)
| | ├──7-3 數(shù)據(jù)倉庫的介紹
| | ├──7-4 數(shù)據(jù)倉庫的基本使用
| | └──7-5 作業(yè)講解
| └──08、第八章 數(shù)倉實戰(zhàn)項目
| | ├──8-1 數(shù)倉實戰(zhàn)之滴滴出行
| | ├──8-2 數(shù)倉實戰(zhàn)之智能電商分析平臺(一)
| | ├──8-3 數(shù)倉實戰(zhàn)之智能電商分析平臺(二)
| | ├──8-4 flume的介紹和使用
| | └──8-5 數(shù)倉實戰(zhàn)之智能電商分析平臺(三)
├──02、階段二 Python基礎(chǔ)編程
| ├──01、第一章 Python基礎(chǔ)語法
| | ├──1-1 Python概述
| | ├──1-10 while循環(huán)
| | ├──1-11 while循環(huán)嵌套
| | ├──1-12 for循環(huán)
| | ├──1-13 循環(huán)else
| | ├──1-14 字符串定義、切片
| | ├──1-15 字符串查找、替換、合并
| | ├──1-16 字符串刪除、判斷
| | ├──1-17 列表定義
| | ├──1-18 列表的操作使用
| | ├──1-19 元組定義使用
| | ├──1-2 Pyhton解釋器與Pycharm安裝配置
| | ├──1-20 字典定義使用
| | ├──1-21 集合定義使用
| | ├──1-22 公共方法與推導(dǎo)式
| | ├──1-23 函數(shù)基本使用
| | ├──1-24 函數(shù)作用域
| | ├──1-25 總結(jié)復(fù)習(xí)
| | ├──1-26 不定長參數(shù)與組包拆包
| | ├──1-27 引用類型
| | ├──1-28 案例-學(xué)員管理系統(tǒng)
| | ├──1-29 遞歸與復(fù)習(xí)
| | ├──1-3 Python變量與注釋
| | ├──1-30 文件基本操作
| | ├──1-31 文件操作案例
| | ├──1-4 變量使用與debug工具
| | ├──1-5 Python格式化輸出
| | ├──1-6 輸入與類型轉(zhuǎn)化
| | ├──1-7 Python運(yùn)算符
| | ├──1-8 Python分支語句
| | └──1-9 分支總結(jié)與復(fù)習(xí)
| └──02、第二章 Python面向?qū)ο缶幊?br /> | | ├──2-1 類定義與初始化
| | ├──2-10 Python模塊與包
| | ├──2-11 學(xué)員管理系統(tǒng)-面向?qū)ο蟀姹?br /> | | ├──2-2 總結(jié)與復(fù)習(xí)
| | ├──2-3 示例屬性操作
| | ├──2-4 魔法方法
| | ├──2-5 面向?qū)ο蟀咐?br /> | | ├──2-6 面向?qū)ο蠓庋b與繼承
| | ├──2-7 面向?qū)ο蠖鄳B(tài)
| | ├──2-8 類屬性方法
| | └──2-9 Python異常處理
├──03、階段三 Python進(jìn)階編程
| ├──01、第一章 多任務(wù)編程-進(jìn)程
| | ├──1-1 多任務(wù)的介紹
| | ├──1-2 多進(jìn)程的使用
| | ├──1-3 進(jìn)程執(zhí)行帶有參數(shù)的任務(wù)
| | └──1-4 進(jìn)程的注意點(diǎn)
| ├──02、第二章 多任務(wù)編程-線程
| | ├──2-1 多線程的使用
| | ├──2-2 多進(jìn)程的使用
| | ├──2-3 線程的注意點(diǎn)
| | └──2-4 進(jìn)程和線程對比
| ├──03、第三章 網(wǎng)絡(luò)編程
| | ├──3-1 socket的介紹
| | ├──3-2 TCP客戶端程序開發(fā)
| | └──3-3 多任務(wù)版TCP服務(wù)端程序開發(fā)
| ├──04、第四章 HTTP協(xié)議和靜態(tài)Web服務(wù)器
| | ├──4-1 HTTP協(xié)議
| | ├──4-2 查看HTTP協(xié)議的通信過程
| | ├──4-3 搭建Python自帶靜態(tài)Web服務(wù)器
| | └──4-4 靜態(tài)Web服務(wù)器-面向?qū)ο箝_發(fā)
| ├──05、第五章 html+css基礎(chǔ)
| | ├──5-1 html的介紹
| | ├──5-2 初識常用的html標(biāo)簽
| | ├──5-3 資源路徑
| | ├──5-4 css的介紹
| | └──5-5 css選擇器
| ├──06、第六章 JavaScript
| | ├──6-1 JavaScript的介紹
| | ├──6-2 變量和數(shù)據(jù)類型
| | ├──6-3 函數(shù)定義和調(diào)用
| | ├──6-4 條件語句
| | ├──6-5 數(shù)組及操作方法
| | ├──6-6 循環(huán)語句
| | └──6-7 字符串拼接
| ├──07、第七章 jQuery
| | ├──7-1 jQuery的介紹
| | ├──7-2 jQuery選擇器
| | ├──7-3 選擇集過濾
| | ├──7-4 獲取和設(shè)置元素內(nèi)容
| | ├──7-5 jQuery事件
| | ├──7-6 JavaScript對象
| | ├──7-7 json
| | ├──7-8 ajax
| | └──7-9 綜合案例
| ├──08、第八章 閉包和裝飾器
| | ├──8-1 閉包
| | ├──8-2 裝飾器
| | ├──8-3 裝飾器的使用
| | └──8-4 通用裝飾器的使用
| ├──09、第九章 正則表達(dá)式
| | ├──9-1 with語句
| | ├──9-2 深拷貝和淺拷貝
| | ├──9-3 re的模塊介紹
| | ├──9-4 匹配單個字符
| | └──9-5 匹配多個字符
| ├──10、第十章 mini-Web
| | ├──10-1 Web應(yīng)用概述
| | ├──10-2 應(yīng)用程序開發(fā)
| | ├──10-3 路由列表功能開發(fā)
| | └──10-4 logging日志
| └──11、第十一章 數(shù)據(jù)埋點(diǎn)
| | ├──11-1 埋點(diǎn)形式
| | ├──11-2 埋點(diǎn)方案
| | └──11-3 埋點(diǎn)實踐
├──04、階段四 SQL
| ├──01、第一章 窗口函數(shù)
| | ├──1-1 窗口函數(shù)簡介與基本用法
| | ├──1-2 OVER(PARTITION BY)
| | ├──1-3 排序函數(shù)
| | ├──1-4 window frames 自定義窗口
| | ├──1-5 分析函數(shù)
| | ├──1-6 PARTITION BY 與 ORDER BY
| | └──1-7 窗口函數(shù)避坑指南
| └──02、第二章 數(shù)據(jù)報表
| | ├──2-1 數(shù)據(jù)介紹
| | ├──2-2 使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總
| | ├──2-3 使用CASE WHEN和GROUP BY將數(shù)據(jù)分組
| | ├──2-4 使用WITH (Common Table Expressions)公用表表達(dá)式
| | ├──2-5 計算多個指標(biāo)
| | └──2-6 分組對比
├──05、階段五 Python數(shù)據(jù)處理與分析實戰(zhàn)
| ├──01、第一章 Python 數(shù)據(jù)分析簡介
| | ├──1-1 Python 數(shù)據(jù)分析環(huán)境搭建
| | └──1-2 Python 數(shù)據(jù)分析簡介
| ├──02、第二章 Pandas快速入門
| | ├──2-1 Pandas快速入門
| | ├──2-2 Series 和 Dataframe
| | ├──2-3 Dataframe 增刪改
| | ├──2-4 Dataframe 查詢
| | └──2-5 租房數(shù)據(jù)分析示例
| ├──03、第三章 pandas數(shù)據(jù)清洗
| | ├──3-1 數(shù)據(jù)組合-concat
| | ├──3-2 數(shù)據(jù)組合-merge
| | ├──3-3 缺失值處理
| | ├──3-4 數(shù)據(jù)整理
| | └──3-5 Pandas 數(shù)據(jù)類型
| ├──04、第四章 pandas數(shù)據(jù)處理
| | ├──4-1 Apply自定義函數(shù)
| | ├──4-2 數(shù)據(jù)分組操作
| | ├──4-3 數(shù)據(jù)分組操作-透視
| | ├──4-4 數(shù)據(jù)分組操作-會員數(shù)據(jù)分析 1
| | ├──4-5 數(shù)據(jù)分組操作-會員數(shù)據(jù)分析 2
| | ├──4-6 Dataframe 數(shù)據(jù)類型
| | └──4-7 Dataframe 數(shù)據(jù)類型案例
| ├──05、第五章 Python數(shù)據(jù)可視化
| | ├──5-1 Matplotlib 繪圖
| | ├──5-2 Pandas 繪圖
| | ├──5-3 Seaborn 繪圖
| | └──5-4 Pyecharts 繪圖
| └──06、第六章 pandas綜合案例
| | ├──6-1 案例1 Appstore 數(shù)據(jù)分析
| | ├──6-2 案例2 優(yōu)衣庫銷售數(shù)據(jù)分析
| | └──6-3 案例3 RFM 用戶分群1
├──06、階段六 Hadoop生態(tài)體系
| ├──01、第一章 linux
| | ├──1-1 linux環(huán)境搭建
| | ├──1-2 linux文件系統(tǒng)
| | ├──1-3 vi編輯器
| | ├──1-4 linux用戶與權(quán)限
| | ├──1-5 大數(shù)據(jù)集群環(huán)境搭建
| | ├──1-6 linux軟件安裝方式
| | └──1-7 shell
| ├──02、第二章 Zookeeper
| | ├──2-1 大數(shù)據(jù)導(dǎo)論
| | └──2-2 Zookeeper
| ├──03、第三章 Hadoop
| | ├──3-1 hadoop簡介
| | ├──3-2 hadoop環(huán)境搭建
| | ├──3-3 Hadoop_HDFS
| | ├──3-4 Hadoop_MapReduce
| | ├──3-5 Hadoop_YARN
| | └──3-6 Hadoop_HA
| └──04、第四章 Hive
| | ├──4-1 數(shù)據(jù)倉庫介紹
| | ├──4-2 Hive介紹和安裝
| | ├──4-3 Hive_DDL語法
| | ├──4-4 Hive_DML語法
| | ├──4-5 Hive_DQL語法
| | ├──4-6 Hive其他功能介紹
| | ├──4-7 Hive函數(shù)高階應(yīng)用
| | ├──4-8 Hive窗口函數(shù)
| | └──4-9 Hive調(diào)優(yōu)
├──07、階段七 離線數(shù)倉項目-知行教育
| ├──1-1 知行教育數(shù)倉項目介紹
| | ├──01-教育項目的基本介紹.mp4 62.29M
| | ├──01-課前回顧和今日內(nèi)容.mp4 26.83M
| | ├──02-教育項目的架構(gòu)流程說明.mp4 124.58M
| | └──02-教育項目的業(yè)務(wù)流程.mp4 72.99M
| ├──1-10 訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)清洗
| | ├──06-訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)采集操作以及hiveserver2服務(wù)異常.mp4 153.87M
| | ├──07-訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換操作(SQL實現(xiàn),未解決轉(zhuǎn)換).mp4 34.52M
| | ├──08-訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換(轉(zhuǎn)換解決).mp4 53.26M
| | └──09-訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換操作(最終實現(xiàn)).mp4 75.30M
| ├──1-11 訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)分析
| | ├──10-訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)分析(總訪問量統(tǒng)計).mp4 85.00M
| | ├──11-訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)分析(統(tǒng)計各個受訪頁面).mp4 32.83M
| | └──12-訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)分析(咨詢量統(tǒng)計).mp4 74.52M
| ├──1-12 訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)導(dǎo)出
| | ├──01-課前回顧和今日內(nèi)容.mp4 23.99M
| | ├──13-訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)導(dǎo)出操作(咨詢量導(dǎo)出).mp4 86.97M
| | ├──14-訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)導(dǎo)出操作(訪問量).mp4 107.09M
| | └──15-今日總結(jié).mp4 36.32M
| ├──1-13 訪問咨詢主題看板_增量數(shù)據(jù)采集清洗
| | ├──02-訪問咨詢主題看板_新增數(shù)據(jù)模擬.mp4 48.60M
| | ├──03- 訪問咨詢主題看板_增量數(shù)據(jù)采集操作(sqoop腳本編寫以及shell講解).mp4 125.05M
| | ├──04-訪問咨詢主題看板_增量數(shù)據(jù)采集的shell腳本的編寫.mp4 103.29M
| | ├──05-訪問咨詢主題看板_增量數(shù)據(jù)采集shell腳本測試操作.mp4 32.01M
| | ├──06-訪問咨詢主題看板_增量數(shù)據(jù)采集操作(oozie配置).mp4 47.55M
| | └──07-訪問咨詢主題看板_增量數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換操作.mp4 127.15M
| ├──1-14 訪問咨詢主題看板_增量數(shù)據(jù)分析
| | ├──08-訪問咨詢主題_增量數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析(SQL實現(xiàn)以及思考點(diǎn))(上).mp4 74.27M
| | ├──09-上午內(nèi)容的總結(jié).mp4 38.73M
| | ├──10-訪問咨詢主題看板_增量統(tǒng)計分析操作(問題解決).mp4 107.45M
| | ├──11-訪問咨詢主題看板_增量統(tǒng)計分析(shell腳本編寫和測試).mp4 119.49M
| | └──12-訪問咨詢主題看板_增量數(shù)據(jù)導(dǎo)出操作.mp4 96.39M
| ├──1-15 意向用戶主題看板_需求分析
| | ├──01-課前回顧和今日內(nèi)容.mp4 27.23M
| | ├──13-意向用戶主題看板_需求分析(前三個).mp4 135.78M
| | ├──14-意向用戶主題看板_需求分析(后三個).mp4 97.76M
| | ├──15-意向用戶主題看板_需求分析總結(jié).mp4 99.52M
| | ├──16-意向用戶主題看板_業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備.mp4 55.98M
| | └──17-今日總結(jié).mp4 35.71M
| ├──1-16 意向用戶主題看板_建模分析
| | ├──02-意向用戶主題看板_建模分析操作(ODS,DIM,DWD).mp4 119.33M
| | └──03-意向用戶主題看板_建模分析(后三層).mp4 108.74M
| ├──1-17 分桶表
| | ├──04-分桶表的基本介紹以及作用說明.mp4 106.01M
| | ├──05-分桶表的作用_抽樣函數(shù)的說明.mp4 54.00M
| | ├──06-分桶表的作用_提升查詢效率(多表)_map join.mp4 42.80M
| | ├──07-分桶表的作用_提升查詢的效率(多表)_bucket map join.mp4 104.21M
| | ├──08-上午內(nèi)容總結(jié).mp4 38.10M
| | └──09-分桶表的作用_提升查詢的效率(多表)SMB join操作.mp4 72.16M
| ├──1-18 意向用戶主題看板_數(shù)據(jù)采集清洗
| | ├──10-意向用戶主題看板_建模操作.mp4 118.43M
| | ├──11-意向用戶主題看板_數(shù)據(jù)采集(DIM).mp4 94.13M
| | ├──12-意向用戶主題看板_數(shù)據(jù)采集(ODS層).mp4 151.17M
| | └──13-意向用戶主題看板_數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換操作(涵蓋采樣以及查看執(zhí)行計劃).mp4 190.24M
| ├──1-19 意向用戶主題看板_DWM層數(shù)據(jù)處理
| | ├──01-課前回顧和今日內(nèi)容.mp4 35.62M
| | ├──14-意向用戶主題看板_DWM層數(shù)據(jù)生成(SQL實現(xiàn)).mp4 91.33M
| | ├──15-意向用戶主題看板_DWM層數(shù)據(jù)生成(優(yōu)化的效率測試).mp4 100.46M
| | ├──16-意向用戶主題看板_DWM層數(shù)據(jù)生產(chǎn)(最終實現(xiàn)).mp4 14.99M
| | ├──17-意向用戶主題看板_DWS層數(shù)據(jù)生成操作.mp4 92.94M
| | └──18-意向用戶主題看板_DWS層數(shù)據(jù)導(dǎo)出操作.mp4 187.94M
| ├──1-2 項目環(huán)境搭建
| | ├──03-cloudera manager的基本介紹.mp4 75.47M
| | ├──04-cloudera manager的架構(gòu)以及功能描述.mp4 56.30M
| | ├──05-教育項目的環(huán)境初始化工作.mp4 104.05M
| | ├──06-教育項目的環(huán)境搭建_如何連接以及基本操作.mp4 27.25M
| | ├──07-教育項目的環(huán)境注意事項.mp4 57.80M
| | ├──08-教育項目_數(shù)據(jù)倉庫的基本概念.mp4 46.45M
| | └──09-上午內(nèi)容的總結(jié).mp4 46.09M
| ├──1-20 拉鏈表
| | ├──02-拉鏈表的實現(xiàn)流程分析(上).mp4 131.52M
| | ├──03-拉鏈表的實現(xiàn)流程分析(下).mp4 140.52M
| | └──04-拉鏈表的實現(xiàn)流程_項目增量流程說明.mp4 51.53M
| ├──1-21 hive索引
| | ├──01-今日內(nèi)容說明.mp4 16.21M
| | ├──05-索引的基本介紹.mp4 56.92M
| | ├──06-hive索引的分類_原始索引和行組索引.mp4 76.30M
| | └──07-hive的所有分類_布隆過濾索引.mp4 69.97M
| ├──1-22 hive優(yōu)化項目數(shù)據(jù)
| | ├──02-hive的函數(shù)補(bǔ)充說明.mp4 40.20M
| | ├──03-hive的相關(guān)優(yōu)化_并行優(yōu)化(并行編譯和并行執(zhí)行).mp4 58.56M
| | ├──04-hive的相關(guān)的優(yōu)化_小文件合并操作.mp4 72.52M
| | ├──05-hive的相關(guān)優(yōu)化_矢量化查詢和讀取零拷貝.mp4 41.34M
| | ├──06-hive的數(shù)據(jù)傾斜優(yōu)化_group by 傾斜.mp4 74.24M
| | ├──07-hive的數(shù)據(jù)傾斜優(yōu)化_join的數(shù)據(jù)傾斜.mp4 77.70M
| | ├──08-hive的數(shù)據(jù)傾斜優(yōu)化_如何感知傾斜以及union優(yōu)化.mp4 52.21M
| | ├──09-hive的優(yōu)化的總結(jié)說明.mp4 50.92M
| | └──10-上午內(nèi)容的總結(jié).mp4 35.47M
| ├──1-23 學(xué)生出勤主題看板_需求分析
| | ├──11-學(xué)生出勤主題看板_需求分析(前四個).mp4 199.44M
| | ├──12-學(xué)生出勤主題看板_需求分析(后四個).mp4 122.72M
| | ├──13-學(xué)生出勤主題看板_需求分析總結(jié).mp4 31.92M
| | └──14-學(xué)生出勤主題看板_業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作.mp4 51.96M
| ├──1-24 學(xué)生出勤主題看板_建模
| | ├──01-課前回顧和今日內(nèi)容.mp4 16.26M
| | ├──15-學(xué)生出勤主題看板_建模分析操作.mp4 96.63M
| | ├──16-學(xué)生出勤主題看板_建模操作.mp4 114.28M
| | ├──17-學(xué)生出勤主題看板_數(shù)據(jù)采集操作.mp4 95.36M
| | └──18-今日總結(jié).mp4 70.08M
| ├──1-25 學(xué)生出勤看板_DWM層數(shù)據(jù)處理
| | ├──02-學(xué)生出勤主題看板_DWM層(學(xué)生出勤信息表處理)_上.mp4 85.60M
| | ├──03-學(xué)生出勤主題看板_DWM層(學(xué)生出勤狀態(tài)信息表)_中.mp4 94.81M
| | ├──04-學(xué)生出勤主題看板_DWM層(學(xué)生出勤狀態(tài)信息表)_下.mp4 76.88M
| | ├──05-學(xué)生出勤主題看板_DWM層(學(xué)生出勤狀態(tài)信息表)_完整實現(xiàn)以及總結(jié).mp4 81.80M
| | ├──06-學(xué)生出勤主題看板_DWM層(班級出勤人數(shù)表)_整體實現(xiàn).mp4 66.32M
| | ├──07-學(xué)生出勤主題看板_DWM層(請假人數(shù)信息表)_上.mp4 148.95M
| | ├──08-上午內(nèi)容的總結(jié).mp4 27.04M
| | ├──09-學(xué)生出勤主題看板_DWM層(請假人數(shù)表)_中.mp4 57.66M
| | ├──10-學(xué)生出勤主題看板_DWM層(學(xué)生請假人數(shù)表)_下.mp4 45.04M
| | ├──11-學(xué)生出勤主題看板_DWM層(請假人數(shù)表)_最終實現(xiàn)操作.mp4 134.47M
| | ├──12-學(xué)生出勤主題看板_DWM層(班級曠課人數(shù)表)_實現(xiàn)操作.mp4 69.22M
| | ├──13-學(xué)生出勤主題看板_DWM層(匯總表)_實現(xiàn).mp4 112.41M
| | └──14-學(xué)生出勤主題看板_DWS層實現(xiàn)操作.mp4 72.17M
| ├──1-26 finebi基本使用
| | ├──15-商業(yè)BI基本介紹.mp4 60.26M
| | ├──16-finebi的安裝操作.mp4 44.01M
| | ├──17-finebi的數(shù)據(jù)源以及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作.mp4 61.47M
| | ├──18-finebi的圖表展示操作_儀表盤構(gòu)建.mp4 22.34M
| | ├──19-finebi實現(xiàn)圖表展示操作_上.mp4 74.91M
| | ├──20-finebi實現(xiàn)圖表展示操作_下.mp4 49.09M
| | └──21-今日總結(jié).mp4 14.11M
| ├──1-27 Git應(yīng)用
| | ├──01-git的歷史和SVN對比說明.mp4 67.06M
| | ├──02-GIT的工作流程.mp4 7.54M
| | ├──03-GIT的安裝操作.mp4 28.19M
| | ├──04-git如何構(gòu)建版本庫.mp4 12.13M
| | ├──05-git基本操作_自己玩的流程.mp4 37.33M
| | ├──06-git案例_如何提交代碼(如何設(shè)置忽略).mp4 18.37M
| | ├──07-git遠(yuǎn)程倉庫的基本介紹.mp4 40.58M
| | ├──08-git的遠(yuǎn)程倉庫操作_如何配置免密以及如何推送到遠(yuǎn)端(命令).mp4 57.08M
| | ├──09-git的遠(yuǎn)程倉庫操作_基于圖形化界面方式推送數(shù)據(jù)到遠(yuǎn)端.mp4 27.59M
| | ├──10-git的遠(yuǎn)程倉庫操作_如何拉取代碼及其協(xié)作開發(fā).mp4 57.74M
| | ├──11-git的分支管理_基本概念介紹.mp4 54.72M
| | ├──12-git的分支的管理_相關(guān)的操作.mp4 29.50M
| | └──13-git如何在IDEA中使用操作.mp4 55.23M
| ├──1-3 數(shù)據(jù)倉庫
| | ├──01-課前回顧和今日內(nèi)容.mp4 20.96M
| | ├──02-教育項目的數(shù)倉分層架構(gòu)說明.mp4 107.70M
| | ├──10-數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市基本介紹.mp4 22.93M
| | ├──11-維度分析基本介紹_維度和指標(biāo)的介紹以及分類.mp4 80.05M
| | ├──12-維度分析基本介紹_分層分級以及下鉆和上卷.mp4 48.29M
| | ├──13-數(shù)倉建模的基本介紹.mp4 74.03M
| | ├──14-事實表和維度表的基本介紹.mp4 60.85M
| | ├──15-事實表和維度表的分類介紹.mp4 119.19M
| | ├──16-維度建模的三種模型(星型,雪花和星座)基本概念.mp4 75.36M
| | ├──17-維度建模的三種數(shù)倉發(fā)展模型圖解.mp4 65.70M
| | ├──18-維度建模_緩慢漸變維基本介紹.mp4 86.37M
| | └──19-今日總結(jié).mp4 49.93M
| ├──1-4 Hue操作HDFS,Hive
| | └──03-HUE相關(guān)的操作_HDFS和HIVE.mp4 65.07M
| ├──1-5 oozie基本使用
| | ├──04-oozie的基本介紹.mp4 122.75M
| | └──05-oozie的基本使用操作.mp4 46.79M
| ├──1-6 sqoop相關(guān)操作
| | ├──06-sqoop的基本介紹.mp4 76.82M
| | ├──07-sqoop的相關(guān)的操作_基本操作.mp4 59.37M
| | ├──08-上午內(nèi)容的總結(jié).mp4 20.62M
| | ├──09-sqoop的相關(guān)的操作_全量導(dǎo)入到HDFS操作.mp4 148.29M
| | ├──10-sqoop的相關(guān)的操作_全量導(dǎo)入到hive的操作.mp4 68.35M
| | ├──11-sqoop的相關(guān)的操作_條件導(dǎo)入到HDFS和hive操作.mp4 79.48M
| | └──12-sqoop的相關(guān)的操作_數(shù)據(jù)導(dǎo)出操作以及相關(guān)參數(shù).mp4 57.63M
| ├──1-7 訪問咨詢主題看板_需求分析
| | ├──13-訪問咨詢主題看板_需求分析(前四個).mp4 112.73M
| | ├──14-訪問咨詢主題看板_需求分析(后四個).mp4 52.67M
| | └──15-訪問咨詢主題看板_需求分析總結(jié).mp4 31.35M
| ├──1-8 訪問咨詢主題看板_建模
| | ├──01-課前回顧和今日內(nèi)容.mp4 28.48M
| | ├──02-訪問咨詢主題看板_建模操作(前置說明).mp4 139.68M
| | ├──03-訪問咨詢主題看板_建模操作.mp4 95.06M
| | ├──16-訪問咨詢主題看板_業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作.mp4 35.48M
| | ├──17-訪問咨詢主題看板_建模分析(前三層).mp4 87.95M
| | └──18-訪問咨詢主題看板_建模分析(后三層).mp4 158.13M
| └──1-9 訪問咨詢主題看板_hive優(yōu)化
| | ├──04-訪問咨詢主題看板_hive基礎(chǔ)優(yōu)化(上).mp4 122.67M
| | ├──04-訪問咨詢主題看板_hive基礎(chǔ)優(yōu)化(下).mp4 103.00M
| | └──05-上午內(nèi)容的總結(jié).mp4 43.27M
├──08、階段八 大數(shù)據(jù)Spark技術(shù)棧
| └──第一章 PySpark
| | ├──1-1 Spark概述
| | ├──1-10 RDD創(chuàng)建
| | ├──1-11 RDD算子
| | ├──1-12 Spark綜合案例1
| | ├──1-13 Spark緩存機(jī)制
| | ├──1-14 Spark案例-IP地址查詢
| | ├──1-15 Spark累加器和廣播變量
| | ├──1-16 Spark內(nèi)核調(diào)度
| | ├──1-17 SparkSQL簡介
| | ├──1-18 SparkSQL實操
| | ├──1-19 SparkHive
| | ├──1-2 Spark簡介
| | ├──1-20 SparkSQL底層執(zhí)行原理
| | ├──1-21 Spark自定義函數(shù)
| | ├──1-3 pyspark安裝
| | ├──1-4 spark-standalone環(huán)境搭建
| | ├──1-5 Spark的StandaloneHA環(huán)境搭建
| | ├──1-6 Spark單詞統(tǒng)計
| | ├──1-7 SparkOnYarn
| | ├──1-8 Spark關(guān)鍵概念
| | └──1-9 RDD詳解
├──09、階段九 Spark綜合項目
| └──第一章 一站式制造
| | ├──1-1 項目介紹
| | ├──1-10 DWS層構(gòu)建
| | ├──1-11 項目回顧(一)
| | ├──1-12 DWB層構(gòu)建
| | ├──1-13 項目回顧(二)
| | ├──1-14 ST層構(gòu)建
| | ├──1-15 AirFlow架構(gòu)解析
| | ├──1-16 AirFlow任務(wù)調(diào)度
| | ├──1-17 Spark核心概念回顧
| | ├──1-18 Prometheus架構(gòu)說明
| | ├──1-19 監(jiān)控插件安裝
| | ├──1-2 項目中docker使用
| | ├──1-20 Grafana使用
| | ├──1-21 項目總結(jié)二
| | ├──1-3 項目環(huán)境搭建
| | ├──1-4 項目數(shù)倉分層
| | ├──1-5 項目業(yè)務(wù)分析
| | ├──1-6 sqoop數(shù)據(jù)采集
| | ├──1-7 python數(shù)據(jù)采集
| | ├──1-8 項目ODS層創(chuàng)建
| | └──1-9 DWD層構(gòu)建
├──10、階段十 java編程語言
| └──第一章 大數(shù)據(jù)java編程
| | ├──1-1 Java基礎(chǔ)語法
| | ├──1-10 多線程
| | ├──1-11 maven
| | ├──1-12 HDFS
| | ├──1-13 MapReduce
| | ├──1-2 面向?qū)ο?br /> | | ├──1-3 java常用API
| | ├──1-4 集合
| | ├──1-5 反射
| | ├──1-6 lambda表達(dá)式
| | ├──1-7 io流
| | ├──1-8 網(wǎng)絡(luò)編程
| | └──1-9 JDBC
├──11、階段十一 NoSQL與實時計算技術(shù)
| ├──01、第一章 NoSQL-Redis
| | ├──1-1 Redis的介紹與安裝
| | ├──1-2 Redis的基本命令
| | ├──1-3 Jedis
| | ├──1-4 數(shù)據(jù)存儲設(shè)計與持久化
| | ├──1-5 Redis架構(gòu)
| | └──1-6 Redis高級
| ├──02、第二章 NoSQL-kafka
| | ├──2-1 消息隊列
| | ├──2-10 kafka原理
| | ├──2-11 一次性語義
| | ├──2-12 kafka監(jiān)測
| | ├──2-2 kafka簡介
| | ├──2-3 附錄
| | ├──2-4 kafka環(huán)境搭建
| | ├──2-5 kafka的基本命令
| | ├──2-6 kafka工具
| | ├──2-7 kafka API
| | ├──2-8 消費(fèi)分配策略
| | └──2-9 存儲機(jī)制
| ├──03、第三章 NoSQL-Hbase
| | ├──3-1 Hbase簡介與環(huán)境部署
| | ├──3-10 Phoenix
| | ├──3-11 二級索引
| | ├──3-2 Hbase基本命令
| | ├──3-3 Hbase JavaAPI
| | ├──3-4 Hbase原理
| | ├──3-5 Hbase表設(shè)計
| | ├──3-6 BulkLoad
| | ├──3-7 協(xié)處理器
| | ├──3-8 Hbase優(yōu)化
| | └──3-9 Hbase與其他組件的整合
| └──04、第四章 NoSQL-綜合案例
| | ├──4-1 綜合案例介紹
| | ├──4-2 Flume數(shù)據(jù)采集
| | ├──4-3 離線分析
| | ├──4-4 實時計算
| | └──4-5 可視化
├──12、階段十二 面試強(qiáng)化就業(yè)加強(qiáng)課
| └──第一章 python+大數(shù)據(jù)面試加強(qiáng)
| | └──1-1 面試加強(qiáng)
├──13、階段十三 大數(shù)據(jù)Flink技術(shù)棧
| ├──01、第一章 Flink基礎(chǔ)
| | ├──1-1 流式計算簡介
| | ├──1-2 Flink簡介
| | ├──1-3 Flink環(huán)境部署
| | ├──1-4 Flink入門案例
| | └──1-5 Flink架構(gòu)體系
| ├──02、第二章 Flink流批一體API開發(fā)
| | ├──2-1 流處理基本概念
| | ├──2-2 Flink的數(shù)據(jù)源
| | ├──2-3 Flink的轉(zhuǎn)換算子
| | ├──2-4 Flink的Sink操作
| | └──2-5 Flink與其他組件的整合
| ├──03、第三章 Flink高級API開發(fā)
| | ├──3-1 四大基石Window
| | ├──3-2 四大基石time
| | ├──3-3 四大基石state
| | └──3-4 四大基石checkpoint
| ├──04、第四章 Flink高級特性
| | ├──4-1 異步io與兩端遞交
| | ├──4-2 ProcessFunction API
| | ├──4-3 雙流join
| | └──4-4 數(shù)據(jù)類型和序列化
| └──05、第五章 FlinkSQL
| | ├──5-1 FlinkSQL簡介
| | ├──5-2 FlinkSQL連接外部系統(tǒng)
| | ├──5-3 SQLClient
| | ├──5-4 動態(tài)表
| | ├──5-5 FlinkSQL_窗口
| | ├──5-6 FlinkSQL_函數(shù)
| | └──5-7 FlinkSQL連接外部系統(tǒng)及優(yōu)化
└──14、階段十四 Flink綜合項目
| ├──01、第一章 星途車聯(lián)網(wǎng)-項目基石與前瞻
| | ├──1-1 車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)背景介紹
| | ├──1-2 汽車行業(yè)和車輛類型
| | ├──1-3 車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈
| | ├──1-4 車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)選型
| | ├──1-5 車聯(lián)網(wǎng)項目工程搭建
| | └──1-6 上報數(shù)據(jù)的格式解析
| ├──02、第二章 星途車聯(lián)網(wǎng)-原始終端數(shù)據(jù)實時ETL
| | ├──2-1 數(shù)據(jù)推送到kafka
| | ├──2-2 解析工具類走讀
| | ├──2-3 實時ETL
| | ├──2-4 數(shù)據(jù)積壓與反壓
| | └──2-5 過濾數(shù)據(jù)
| ├──03、第三章 星途車聯(lián)網(wǎng)-數(shù)據(jù)落地
| | ├──3-1 數(shù)據(jù)存儲_hive
| | ├──3-2 數(shù)據(jù)存儲_Hbase
| | └──3-3 HBase調(diào)優(yōu)
| ├──04、第四章 星途車聯(lián)網(wǎng)-Phoenix on HBase即席查詢
| | ├──4-1 Phoenix簡介及常用命令
| | ├──4-2 HBase二級索引
| | ├──4-3 車聯(lián)網(wǎng)明細(xì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計
| | └──4-4 Zeppelin簡介及使用
| ├──05、第五章 星途車聯(lián)網(wǎng)-車輛駕駛行為分析
| | ├──5-1 駕駛行程業(yè)務(wù)邏輯
| | └──5-2 駕駛行程指標(biāo)分析
| ├──06、第六章 星途車聯(lián)網(wǎng)-電子圍欄分析
| | ├──6-1 電子圍欄簡介
| | ├──6-2 電子圍欄分析步驟
| | └──6-3 電子圍欄分析實現(xiàn)
| ├──07、第七章 星途車聯(lián)網(wǎng)-遠(yuǎn)程診斷實時故障分析
| | ├──7-1 實時故障業(yè)務(wù)邏輯
| | └──7-2 實時故障分析實現(xiàn)
| └──08、第八章 星途車聯(lián)網(wǎng)-項目展示和任務(wù)調(diào)度
| | └──8-1 項目展示和任務(wù)調(diào)度


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