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上海奉賢python培訓(xùn)班,如何選擇學(xué)校

日期:2018-06-20 13:45:37     瀏覽:8736    來源:廣州培訓(xùn)網(wǎng)

a上海奉賢python培訓(xùn)班,如何選擇學(xué)校

【上海Python培訓(xùn)課程】

咨詢熱線: 手機:,,微信:edusast

階段:數(shù)據(jù)預(yù)處理分析篇

 

薪資普遍在8000元/月左右

核心能力:

1)用Excel實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集

用Excel實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集/數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和清洗/數(shù)據(jù)分析和建模/數(shù)據(jù)展現(xiàn)/宏與VBA

 

2) Excel數(shù)據(jù)處理與分析實戰(zhàn)

Excel實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)化/數(shù)據(jù)分析和建模/數(shù)據(jù)展現(xiàn)之利用Excel實現(xiàn)基本數(shù)據(jù)透視表等

 

3) Power快速上手商業(yè)數(shù)據(jù)可視化

微軟Power BI簡介/Power BI Desktop 界面介紹和數(shù)據(jù)導(dǎo)入整理/建立數(shù)據(jù)分析模型/常用可視化圖表介紹

 

4) Power快速上手商業(yè)數(shù)據(jù)可視化

My Sl數(shù)據(jù)庫自動化操作及運用初識My Sl/SL進(jìn)階/多表查詢及存儲過程/商品進(jìn)銷存項目實戰(zhàn)

 

5) Tableau數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用實戰(zhàn)

 

6)  據(jù)分析報告(可視化數(shù)據(jù)的專業(yè)展現(xiàn))

 

可解決的現(xiàn)實問題:

SL/Excel/Power BI/Tableau等可視化工具的使用讓你具備初級數(shù)據(jù)分析師能力

【上海大數(shù)據(jù)開發(fā)、人工智能培訓(xùn)】

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模塊

分布式架構(gòu)的衍生與發(fā)展:

 

微服務(wù)架構(gòu)

 

大數(shù)據(jù)架構(gòu)異步通信:

 

消息驅(qū)動與傳遞系統(tǒng)

 

名稱

領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計(上)

 

領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計(下)

 

直面微服務(wù)架構(gòu)

 

服務(wù)建模方法

 

服務(wù)拆分與集成

 

微服務(wù)架構(gòu)基礎(chǔ)組件和關(guān)鍵要素

 

微服務(wù)架構(gòu)實現(xiàn)技術(shù)(上)

 

微服務(wù)架構(gòu)實現(xiàn)技術(shù)(下)

 

微服務(wù)架構(gòu)管理體系

 

向微服務(wù)架構(gòu)轉(zhuǎn)型

 

消息傳遞模型

 

消息系統(tǒng)規(guī)范與實現(xiàn)

 

Kafka功能與應(yīng)用

 

Kafka基本原理分析

 

消息傳遞機制在大數(shù)據(jù)體系中的應(yīng)用

 

Actor模型和Akka分布式消息

 

基本內(nèi)容

領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計(上)

 

領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計(下)

 

微服務(wù)架構(gòu)的基本特征、優(yōu)勢、挑戰(zhàn)和實施方法

 

服務(wù)分類、表示模型、邊界與數(shù)據(jù)

 

服務(wù)拆分的維度、策略以及各種集成方式

 

API網(wǎng)關(guān)、配置中心等

 

Spring Boot和Spring Cloud

 

Spring Boot和Spring Cloud

 

微服務(wù)部署、監(jiān)控和測試

 

遺留系統(tǒng)改造以及技術(shù)、組織轉(zhuǎn)型方法

 

消息傳遞基本模型與實現(xiàn)需求

 

JMS和AMP規(guī)范以及ActiveM和RabbitM

 

Kafka核心功能、大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用以及內(nèi)置流處理等新特

 

Kafka基本實現(xiàn)原理分析

 

Spark、Storm中的消息傳遞機制應(yīng)用

 

Actor模型和Akka分布式消息實現(xiàn)機制、Spark中的應(yīng)用

 

大數(shù)據(jù)架構(gòu)數(shù)據(jù)來源:

 

數(shù)據(jù)收集與集成

 

大數(shù)據(jù)相關(guān)工具框架

 

介紹(一)

 

數(shù)據(jù)獲取的策略和技術(shù)

 

Flume系統(tǒng)架構(gòu)

 

企業(yè)應(yīng)用集成模式

 

企業(yè)服務(wù)總線與應(yīng)用

 

日志收集Flume功能與應(yīng)用

 

案例一之應(yīng)用系統(tǒng)并發(fā)負(fù)載部署

 

案例一之實時收集用戶海量數(shù)據(jù)

 

案例一之定時收集RDBMS業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

 

埋點、日志收集、數(shù)據(jù)分發(fā)等策略和相關(guān)工具

 

Flume系統(tǒng)架構(gòu)分析

 

各種企業(yè)應(yīng)用集成模式介紹

 

Spring Integration應(yīng)用

 

Flume架構(gòu)、應(yīng)用與HDFS和Kafka集成,實時數(shù)據(jù)采集

 

Nginx負(fù)載均衡部署

 

Nginx實時記錄用戶訪問數(shù)據(jù)

 

分布式數(shù)據(jù)存儲平臺搭建(HDFS、ZK、KAFKA等)及測試

 

Flume實時收集數(shù)據(jù)至HDFS和KAFKA

 

SOOP介紹及定期收集RDBMS表數(shù)據(jù)至HDFS

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咨詢顧問:董老師

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