a上海寶山python培訓(xùn)班,就業(yè)無煩惱
【上海Python培訓(xùn)課程】
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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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集
用Excel實(shí)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(shí)戰(zhàn)
Excel實(shí)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(shí)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(yùn)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(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
5) Tableau數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)
6) 據(jù)分析報(bào)告（可視化數(shù)據(jù)的專業(yè)展現(xiàn)）
可解決的現(xiàn)實(shí)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(jì)(上)
領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計(jì)(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(shí)現(xiàn)技術(shù)(上)
微服務(wù)架構(gòu)實(shí)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(shí)現(xiàn)
Kafka功能與應(yīng)用
Kafka基本原理分析
消息傳遞機(jī)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(jì)(上)
領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計(jì)(下)
微服務(wù)架構(gòu)的基本特征、優(yōu)勢、挑戰(zhàn)和實(shí)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(shí)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(shí)現(xiàn)原理分析
Spark、Storm中的消息傳遞機(jī)制應(yīng)用
Actor模型和Akka分布式消息實(shí)現(xiàn)機(jī)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(shí)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(diǎn)、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(shí)時數(shù)據(jù)采集
Nginx負(fù)載均衡部署
Nginx實(shí)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(shí)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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