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階段:Python數(shù)據(jù)分析篇
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核心能力:
1)Python 掃盲
Python數(shù)據(jù)類型和常見算法/函數(shù)式編程/文件處理/類、異常處理等
2)Python 核心編程
Python 中的集合，泛型，元組，字典/網(wǎng)絡(luò)編程、多線程 、正則表達(dá)式/Python中如何操作MySL數(shù)據(jù)庫/Python中如何操作MongoDB
3)數(shù)據(jù)收集– Python 爬蟲技術(shù)
Python爬蟲原理/利用reuests及BeautifulSoup爬取數(shù)據(jù)/爬蟲綜合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)等
4)Python科學(xué)計(jì)算庫 - Numpy
簡單的Numpy程序/Ndarray的文件操作/多維數(shù)組ndarray、索引、索引數(shù)組、布爾數(shù)組/numpy進(jìn)階numpy高級等
5)Python科學(xué)計(jì)算庫 - Scipy
SCIPY程序包/線性代數(shù)基礎(chǔ)知識_向量/矩陣/解線性方程組/最小二乘法
6)Python數(shù)據(jù)分析庫 – Pandas
Pandas 簡介/PANDAS程序Series類說明/Series的bool運(yùn)算選擇/SERIES的復(fù)雜操作/DataFrame的常用構(gòu)造方式與操作/DataFrame等
7)Python數(shù)據(jù)分析可視化庫 – matplotlib
matplotlib程序/Matplotlib主要繪圖類型/參數(shù)/裝飾函數(shù)/文字標(biāo)注與注釋等
可解決的現(xiàn)實(shí)問題:
本階段通過對Python語言、Python數(shù)據(jù)處理、分析包及可視化包的學(xué)習(xí)，訓(xùn)練學(xué)員掌握必備的基本編碼能力，為后續(xù)更高級的內(nèi)容打下堅(jiān)實(shí)且必要基礎(chǔ)。
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模塊
大數(shù)據(jù)處理
大數(shù)據(jù)存儲
名稱
數(shù)據(jù)批處理
MapReduce算法與模式
數(shù)據(jù)流處理
流處理引擎
分布式數(shù)據(jù)存儲模型
Memcached架構(gòu)
Redis架構(gòu)
HDFS架構(gòu)
HBase架構(gòu)
垂直化搜索引擎架構(gòu)
基本內(nèi)容
批處理的基本設(shè)計(jì)理念、Spring Batch框架及其分布式架構(gòu)
MapReduce算法與模式
流式計(jì)算基本概念和CEP架構(gòu)
Storm和Spark Streaming
分布式存儲相關(guān)設(shè)計(jì)原理和Nosl簡介
Memcached整體架構(gòu)
Redis整體架構(gòu)
HDFS整體架構(gòu)
Hbase整體架構(gòu)以及Alluxio分布式存儲模型簡介
Lucenc、Solr、Elastic Search等技術(shù)架構(gòu)以及與大數(shù)據(jù)技術(shù)的整合
大數(shù)據(jù)安全性
大數(shù)據(jù)相關(guān)工具框架
介紹（二）
安全性實(shí)現(xiàn)方法
Apache Shiro架構(gòu)
安全性技術(shù)在大數(shù)據(jù)體系中的應(yīng)用
分布式海量數(shù)據(jù)計(jì)算
基于SL大數(shù)據(jù)分析的案例解析
大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)中的綜合應(yīng)用
加密、授權(quán)、認(rèn)證等安全性實(shí)現(xiàn)方法以及HTTPS SSL/TLS、
OAuth2等安全性協(xié)議
Apache Shiro中的安全性設(shè)計(jì)與整體架構(gòu)
Kerberos協(xié)議、Apache Sentry框架等在大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)中的
各種應(yīng)用場景
HADOOP中MapReduce對海量數(shù)據(jù)的處理
大數(shù)據(jù)倉庫Hive的搜狗用戶行為日志分析
企業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目業(yè)務(wù)及設(shè)計(jì)
Nginx+Flume實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集
ETL的業(yè)務(wù)分析及實(shí)現(xiàn)（一）
ETL的業(yè)務(wù)分析及實(shí)現(xiàn)（一）
數(shù)據(jù)分析思路與展示
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