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了解大数据就业前景

人才紧缺,更易突破薪资瓶颈

大数据开发全国热门地区平均月薪

* 全国每日新增大数据岗位 1.2 万 / 天

数据来源:职友集

叩丁狼大数据职业发展方向

大数据技术就业前景
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四大优势为零基础学员保驾护航

真懂你

专为零基础学员设计,能更好掌握各业务场景下的数据处理

够真实

课程设计贴合企业需求,融入企业前沿技术栈,还原真实项目开发流程

教双语

双语教学,能同时掌握Python和Java两种大数据开发能力,具备独立分析解决问题的能力

拼实战

完整的大户数据生态链路实战,通过阿里云平台快速掌握智能数据建模,全域数据集成,高效数据开发,主动数据资料,全面数据安全,快速数据分析等全流程的实战和应用。

全新课程体系

从零培养懂业务, 能架构的中高级大数据人才

20天

夯实Python编程基础和编程思维,熟练编写Python程序

13天

掌握基本的数据分析能力和ETL数据仓库的处理能力

15天

掌握Hadoop开发能力,能够胜任企业级数仓基本构建和离线数据仓库开发

19天

掌握短视频行业的业务逻辑与必备开发技能,通过Spark离线业务开发的项目实战,具备完整的大数据项目开发流程与设计

8天

掌握NoSQL数据库的开发技能,为下一阶段的实时计算开发提供支撑

8天

掌握阅读和修改大数据框架源码的能力,具备通过Java开发大数据应用的能力

15天

熟悉医疗大数据行业的业务流程,并具备实时项目的大数据系统架构,系统开发和设计能力

Python编程
大数据基础
大数据治理
大数据离线开发
NoSQL与实时技术
Java编程
大数据实时开发

第一阶段:Python编程

阶段内容

阶段知识点

核心知识点

Python基础
环境搭建、Pycharm工具的使用、PEP8编码规范、表达式、顺序结构、分支结构、循环结构、字符串、列表、元组、字典、集合、列表推导式、函数的定义和调用、函数的形式参数和实际参数、函数的返回值、匿名函数Lambda、文件的操作、JSON数据格式转换、with上下文管理、异常处理、异常捕获、抛出异常、自定义异常、模块和包的导入、模块的测试、模块的别名as、__init__.py、类的定义和对象的创建、封装,继承和多态、类属性和实例属性、类方法和静态方法
Python进阶
CPU调度原理、多进程和多线程、线程同步、深浅拷贝、闭包、装饰器、迭代器、正则表达式、TCP/IP协议、IP地址和端口、TCP和UDP、socket套接字、TCP服务端、UDP服务端、wireshark、web框架搭建案例
git
git分布式版本控制、工作区和暂存区、常用命令、gitee远程仓库设置

1、深入理解Python核心基础

2、掌握面向对象OOP设计思想

3、掌握Python的数据结构列表、元组、字典、集合

4、掌握JSON文件数据操作和异常处理

5、理解Python的高级操作如闭包,单例,网络编程等

6、掌握git的核心操作

第二阶段:大数据基础

阶段内容

阶段知识点

核心知识点

Linux
VMware虚拟化、VI编辑器、rpm包管理器、yum包管理器、SSH协议、网络查看netstat、进程管理ps、阿里云服务器环境搭建
MySQL
SQL、多表查询、聚合函数、窗口函数、存储过程、视图和索引、日志和事务、SQL优化
ETL开发实战
数据仓库、基于Python的ETL开发、Kettle
电商数据分析实战
ETL数据处理、MySQL数据存储、FineBI数据可视化

1、具备Linux操作系统的基本管理知识

2、熟练掌握shell脚本编程

3、熟练掌握数据库操作以及各种复杂查询技术

4、掌握ETL数据仓库的处理和分析

第三阶段:大数据治理

阶段内容

阶段知识点

核心知识点

Hadoop生态技术栈
Zookeeper集群安装、Zookeeper的临时节点Zookeeper的顺序节点、Zookeeper事件监听机制、Zookeeper选举机制、Zookeeper的应用场景Zookeeper的数据模型Znode、HDFS存储文件流程、HDFS集群环境搭建、DataNode和NameNode、Block块存储、RF拷贝因子、机架感知、Block拷贝策略、HDFS Federation、HDFS Snapshots、NameNode HA、MapReduce架构和原理、Split机制、MapReduce并行度、MapReduce序列化、MapReduce数据压缩、MapReduce 调优、YARN原理和架构、YARN高可用、Container资源的封装、资源调度策略、Hive分区表、Hive分桶表、Hive临时表、Explain执行计划、MetaStore服务、HiveServer内置函数、UDF和UDAF、Hive性能调优
基于Hive的视频点播平台离线数仓项目实战
CDH集群环境搭建、sqoop数据同步、MySQL完成OLAP系统存储、FineBI数据可视化、数据仓库建模、ODS->DWD->DIM->DWS->ADS

1、分布式文件存储系统HDFS

2、分布式计算MapReduce

3、MapReduce的架构设计和内核原理

4、HDFS的分布式存储的架构设计和内核原理

5、分布式资源调度YARN的调度流程, 调度策略

6、Hive的分区表,外部表,临时表

7、性能调优

8、在线视频点播平台项目全方位实战

第四阶段:大数据离线开发

阶段内容

阶段知识点

核心知识点

Pandas技术栈
Series和DataFrame、Anaconda开发环境搭建、Jupyter Notebook、bool索引、数据清洗、数据处理、Matplotlib数据可视化、数据分析案例
Spark技术栈
Spark集群环境搭建、Spark-on-Yarn、Spark-Submit、Master和Worker节点分析、RDD的核心特性、RDD的创建和应用、Transformation和Action算子、checkpoint机制、广播变量(Broadcast Variables)和累加器(Accumulators)、宽依赖和窄依赖、DAG和Stage的划分、DataFrame数据结构、DSL语法和SQL语法、DateFrame加载外部数据源、SparkSQL-on-Hive、SparkSQL的分析函数、Spark3.0的新特性、Spark性能调优、谓词下推、MapJoin、数据倾斜处理、案例实战
基于Spark的短视频运营决策分析离线实战项目
Flume日志采集、DataX数据库采集、Spark内存计算引擎、Hive-on-Spark、HDFS分布式存储、Yarn统一资源调度、Shell数据处理脚本、Quick BI数据可视化、Atlas元数据管理、阿里数据仓库建模设计(ODS->DWD->DIM->DWS->ADS)、Dolphinscheduler3.0任务调度、Prometheus监控管理

1、Pandas数据分析与实战

2、PySpark的核心开发与实战

3、SparkSQL的深入讲解和应用

4、Spark的原理和性能调优

5、短视频运行决策分析项目的全方位实战

第五阶段:NoSQL与实时技术

阶段内容

阶段知识点

核心知识点

Redis数据库
Redis的数据结构、Redis的高可用集群搭建、Redis的雪崩和缓存穿透、Redis缓存设计、Redis的热点Key、Redis的持久化机制、Redis的数据淘汰策略、Redis案例
Kafka消息队列
基础架构、同步与异步、生产者分区策略、消息积压、0拷贝机制、顺序写磁盘、费策略、数据可靠性、异步消息、同步消息、Leader选举流程、高效读写原理
HBase
HBase原理及架构、数据读写流程、HBase性能调优、FlinkSQL+HBase

1、Redis的缓存设计和应用实战

2、Redis的Key-Value存储的数据特性

3、Redis的高可用集群搭建

4、Kafka消息队列的应用

5、Kafka和其他组件(Flume,HBase)结合

6、HBase列式存储

第六阶段:Java编程

阶段内容

阶段知识点

核心知识点

Java编程
Java基础语法、面向对象OOP、文件IO操作Stream流、多线程Tread和Runnable、集合框架、网络编程Socket通信、反射和代理、JDBC编程、Maven项目构建、Java操作HDFS、Java编写MapReduce程序

1、掌握Java编程基础

2、具有多线程,多进程并发开发的能力

3、具有网络编程, 文件操作的基本能力

4、通过Java编写大数据的应用程序

第七阶段:大数据实时开发

阶段内容

阶段知识点

核心知识点

Flink技术栈
Flink集群环境搭建、Flink运行架构、Flink的流批一体API、Flink的Window窗口操作、Flink的Watermark操作、Flink的状态管理、Flink的容错机制、Flink 的 Exactly-Once、Flink的多流Join、FlinkSQL+Hive、Flink+Kafka、Flink参数调优
基于Flink的互联网医院平台实时实战项目
Flink、FlinkSQL、FlinkCDC、Doris、Flume日志采集、DataX数据库采集、消息队列Kafka、分布式缓存Redis、Prometheus监控管理、ClickHouse、DataV数据可视化、Dolphinscheduler3.0任务调度、Flink-On-K8S、Atlas元数据管理、HDFS分布式存储、Yarn统一资源调度

1、Flink实时计算的开发与实战

2、Flink的流批一体API的高级应用

3、Flink的容错机制Checkpoint

4、Flink的多流Join

5、医疗健康实时项目的全流程开发和设计

真项目 真实战 塑造真能力

从零培养懂业务, 能架构的中高级大数据人才

基于 Hive 的狼码教育
离线分析实战项目

基于 Spark 的短视频
运营决策分析离线实战项目

基于 Flink 的互联网医院
平台实时实战项目

大数据编程培训项目实战 大数据培训
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基于Hive的狼码教育离线分析实战项目

狼码教育离线分析系统项目, 是一个借鉴狼码教育公司系统的实际业务场景,引入海量的访问数据和业务数据, 采用当前企业最热门的大数据主流技术, 从0到1开始构建好一套完整的离线数据仓库,然后进行数据分析,并使用FineBI显示分析结果的项目。

技术点:
  • 1、将近40个运营指标的分析
  • 2、访问指标, 咨询指标, 意向指标以及学生出勤指标的分析
  • 3、数据仓库维度建模 ODS-->DIM-->DWD-->DWM-->DWS-->ADS
  • 4、使用Sqoop 完成数据抽取工作
  • 5、使用Hive、Oozie完成数据清洗和转换工作
  • 6、使用 FineBI完成数据可视化
  • 7、使用 Kafka完成数据处理的高可用和异步解耦
  • 8、使用Apache的Mysql完成元数据的管理和共享
  • 9、使用Cloudera Manager完成整个大数据平台的监控和分析
  • 10、使用分布式存储HDFS完成数据的存储
  • 11、使用Hive-on-MapReduce 完成Hive离线大数据分析任务
学习目标:
  • 1、掌握项目的各个核心业务分析
  • 2、熟练数据建模的设计与实现
  • 3、熟练掌握企业中用的核心的大数据开发技术
  • 4、熟练掌握大数据开发的整个流程
  • 5、理解数据仓库的特点
  • 6、理解数据仓库系统架构
  • 7、理解指标与维度
  • 8、理解下钻与上卷
  • 9、理解事实表与维度表
  • 10、理解星型模型和雪花模型
  • 11、理解缓慢渐变维
  • 12、掌握数据仓库的分层方法
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基于Spark的短视频运营决策分析离线实战项目

该短视频项目定位于中小城市的普通移动互联网用户,通过“裂变网赚”模式,以人传人的方式快速积累用户,完成用户爆发式的指数级增长,因此视频以内容消耗为主,区别于抖音以内容创作+内容消耗,通过算法分析完成精准推送的的模式。 该项目基于对短视频领域的真实业务深入调研和分析, 引入真实完整业务系统中的业务数据和用户行为数据,采用大数据主流技术, 以及完整的数据仓库的建模和设计, 通过运营分析指标为公司领导战略决策提供关键依据。

技术点:
  • 1、将近120个运营指标的分析
  • 2、账户指标, 用户指标, 风控指标,红包指标以及短视频播放指标的分析
  • 3、数据仓库维度建模 ODS-->DIM-->DWD-->DWS-->ADS
  • 4、使用Flume采集用户行为数据, 并且自定义拦截器添加一个时间优化处理
  • 5、使用DataX完成业务数据库的采集工作
  • 6、使用 Quick BI完成数据可视化
  • 7、使用 Kafka完成数据处理的高可用和异步解耦
  • 8、使用Apache的顶级开源项目DolphinScheduler完成任务调度
  • 9、使用Apache的顶级开源项目Atlas完成元数据的管理和共享
  • 10、使用Prometheus完成整个大数据平台的监控和分析
  • 11、使用分布式存储HDFS完成数据的存储
  • 11、使用Hive-on-Spark 完成Hive性能的高速提升
  • 11、使用Kylin+Parquet完成OLAP的多维数据分析
  • 11、使用PB级别的海量数据分析工具Presto进行即席数据分析
学习目标:
  • 1、掌握短视频的各个核心业务分析
  • 2、熟练数据建模的设计与实现
  • 3、熟练掌握企业中用的核心的大数据开发技术
  • 4、熟练掌握大数据开发的整个流程
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架构图
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基于Flink的互联网医院平台实时实战项目

通过对互联网医院的业务分析和调研,使用MaxWell实时采集用户端、 商家端以及运营端的业务数据同步到消息中心Kafka,使用Kafka作为实时数据的数据仓库核心存储,使用DataV同步数据到应用层,使用QuickBI完成数据的可视化,并且在整个项目中使用Prometheus、Atlas、Ranger等完成大数据平台治理,保证整个项目的安全和权限,系统性能监控,元数据血缘关系的可追溯。

技术点:
  • 1、统计将近80个指标的分析和设计
  • 2、使用MaxWell完成数据库数据到数据仓库的实时同步
  • 3、使用Kafka消息中间件作为消息缓存
  • 4、使用Zookeeper作为分布式组件的一个协调
  • 5、使用 Kafka完成数据处理的高可用和异步解耦
  • 6、使用FlinkCDC实现数据的全量和增量的同步
  • 7、使用FlinkSQL完成业务指标的统计和分析
  • 8、使用Apache的顶级开源项目DolphinScheduler完成任务调度
  • 9、使用Apache的顶级开源项目Atlas完成元数据的管理和共享
  • 10、使用Prometheus完成整个大数据平台的监控和分析
学习目标:
  • 1、实时数仓平台搭建
  • 2、实时数仓模型设计
  • 3、医疗行业核心指标的设计和分析
  • 4、Flink平台的构建和设计实现, 具备构建PB级别数量计算引擎
  • 5、具备大数据技术选型和相关参数的调优能力

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班级管理

签订93条《叩丁狼学员守则》制度明确严抓课堂纪律

班级管理

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教学质量

一线讲师、全天12小时面授教学、实打实教授真技术

教学质量

名牌讲师只用于招生宣传、实际授课讲师水平参差不齐

就业保障

签订30条《就业保障协议》、找不到对口工作直接退费

就业保障

随意承诺高薪就业、对学员后期发展不负责任

课程含金量

对比其他机构、实战内容占比超出50%

课程含金量

照本宣科教学实战项目少、还是3~5年前的技术

技术更新

毕业后可免费领取最新课程视频、实时进行技术交流

技术更新

毕业后需付费领取更新的课程视频、技术老师毕业即失联

线上对比千遍不如现场听一遍

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