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Python+大数据开发python培训课程

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Python大数据课程优势

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大数据培训班课程Python+大数据开发

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关于Python+大数据开发

所有人都要学的万能编程语言
Python培训班|大数据培训课程

为什么学Python+大数据

  • 数字经济引领全球经济社会变革

  • 国家大数据战略大数据人才紧缺

  • Python-数据领域重要语言

  • 数字经济成为全球增长新动能，我国数字经济规模世界第二；数字人才成为我国经济全面数字化转型的第一资源和核心驱动力。

    Python大数据的就业形势

  • 大数据已成为一种战略资源，具有广阔的应用前景；《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》报告显示，2020年我国大数据领域人才缺口高达200万，预计2021年大数据人才缺口达到250万！

    python大数据人才缺口

  • Python语言的TIOBE指数增长几乎触及Java，它们之间的差距仅仅只有0.57％；根据 Hacker News 招聘趋势排名，越来越多的公司要求员工掌握 Python 技能。

    Python语言的发展趋势分析

Python+大数据课程

数据开发比例达80%，涵盖数据开发所需工具及编程语言，Python数据开发及机器学习统计分析，涵盖Hadoop、Spark 、
Flink 三大生态圈，学完即可在多行业多场景完成数据开发应用。
大数据培训课程需要学多久？ Python培训课程内容时长？

Python+大数据课程标准为什么要培训成为高级数据开发工程师？

大数据培训课程标准

Python+大数据课程大纲

  • 第一阶段

  • 第二阶段

  • 第三阶段

  • 第四阶段

  • 第五阶段

  • 第六阶段

  • 第七阶段

  • 第八阶段

  • 第九阶段

  • 第十阶段

  • 第十一阶段

  • 第十二阶段

查看详细课程大纲>Python大数据基础体验班课程课时：6天

主要内容

SQL BI工具。

可解决的现实问题

1.对数据开发及行业有一定的认知，能够胜任初级数据分析工作；
2.能够了解和处理基础数据的流程和使用方式，为后面海量数据课程打基础。

可掌握的核心能力

1.掌握传统数据分析技能；
2.熟练使用BI工具；
3.初步掌握SQL语法；
4.对数据开发的行业和流程有一定认知。

查看详细课程大纲>Python编程课时：15天

主要内容

1.Python基础语法；
2.Python数据处理 函数 文件读写 面向对象 异常处理 模块和包等。

可解决的现实问题

能够熟练使用 Python 技术完成针对程序的编写。

可掌握的核心能力

1.掌握Python开发环境配置；
2.掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用；
3.掌握字符串的基本操作、初步建立面向对象的编程思维；
4.熟悉异常捕获的基本流程及使用方式；
5.掌握类和对象的基本使用方式；
6.闭包装饰器、匿名函数等高级语法。

查看详细课程大纲>SQL进阶课时：6天

主要内容

SQL进阶。

可解决的现实问题

通过SQL计算各种业务指标，创建数据报表。

可掌握的核心能力

1.视图的概念与使用；
2.索引；
3.Mysql窗口函数；
4.Mysql报表项目。

查看详细课程大纲>数据处理与可视化课时：6天

主要内容

数据清洗、数据整理、数据可视化、pandas数据分析项目。

可解决的现实问题

数据提取，数据指标计算，完成数据报告。

可掌握的核心能力

精通Pandas数据处理及数据可视化技术。

查看详细课程大纲>数据挖掘机器学习统计分析课时：6天

主要内容

机器学习简介、K近邻算法、线性回归、逻辑回归、聚类算法、决策树、集成学习。

可解决的现实问题

使用机器学习算法解决数据挖掘问题。

可掌握的核心能力

熟练使用统计分析及机器学习方法进行预测分析。

查看详细课程大纲>多场景项目实战&金融风控项目实战课时：11天

主要内容

1.零售项目集、电商项目集、跨境电商项目集、游戏项目集；
2.金融风控项目业务背景介绍、风控建模介绍、金融风控特征工程、机器学习评分卡、不均衡学习和异常检测。

可解决的现实问题

1.解决不同业务场景下的数据分析热点问题，如用户分析，销售分析等；
2.互联网金融业务场景下的评分卡建模。

可掌握的核心能力

1.多业务场景下的业务数据分析与数据挖掘能力；
2.完整金融风控建模解决方案。

查看详细课程大纲>Java基础课时：8天

主要内容

编程基础、面向对象、常用类API、集合操作/IO操作、Java基础增强、Linux系统操作。

可解决的现实问题

解决常见的Java编程开发问题，熟练运用Java完成大数据开发。

可掌握的核心能力

掌握Java语言完成大数据开发。

查看详细课程大纲>Hadoop生态体系课时：6天

主要内容

大数据基础和硬件介绍、Zookeeper、HDFS、MapReduce、YARN。

可解决的现实问题

解决企业级大数据离线存储和计算问题。

可掌握的核心能力

掌握大数据的核心框架Hadoop以及其生态体系，打下大数据学习的良好基础。

查看详细课程大纲>数据仓库、离线数仓项目课时：12天

主要内容

1.Hive基础、Hive高阶、Hive出行大数据实战或Hive亚马逊电商大数据实战(2选1)；
2.解决方案、技能点大数据部署运维：Cloudera Manager；分析决策需求：数据仓库；数据采集：sqoop；数据分析：hive；历史数据快照：拉链表；数据更新后的统计分析：拉链表； 数据调度：oozie+shell；OLAP系统存储：mysql；数据展现：帆软BI。

可解决的现实问题

1.解决企业级数仓构建及通过数据分析结果决策实际业务；
2.从0到1完成构建教育或电商等多行业企业级离线数仓架构。

可掌握的核心能力

1.掌握数据仓库理论，Hive框架，完成大数据体系下企业级数据仓库构建；
2.教育或新零售离线数仓项目（2选1）；
3.掌握离线数仓的分层与建模，从需求、设计、研发、测试到落地上线的完整流程。

查看详细课程大纲>非关系型数据库课时：6天

主要内容

分布式缓存系统、万亿级NoSQL海量数据存储、分布式流处理平台、NoSQL社交场景大数据分析实战。

可解决的现实问题

1.解决企业级非结构化数据的存储及分析问题。
2.解决企业常见消息中间件问题

可掌握的核心能力

1.掌握Redis原理及架构；
2.掌握Redis命令操作、及数据结构；
3.掌握Hbase原理及架构；
4.掌握HBase命令操作、MapReduce编程；
5.掌握Phoneix二级索引优化查询；
6.掌握ELK开发掌握Kafka原理及架构。

查看详细课程大纲>大数据Spark技术栈&Spark综合项目课时：16天

主要内容

1.Scala、Spark core、Spark SQL、Structured Streaming、Spark案例实战；
2.主讲解决方案：基于HDP快速搭建大数据平台；基于Hive+Spark SQL搭建离线数据仓库；基于Structured Streaming构建高吞吐实时处理；基于ECharts实现可视化。

可解决的现实问题

1.解决企业级离线和实时数据分析一站式数据开发问题；
2.解决实时数据采集开发，构建高性能数据存储处理大数据平台开发。

可掌握的核心能力

1.掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思想；
2.掌握SparkSQL结构化数据处理，Spark On Hive；
3.掌握SparkStreaming整合Kafka完成实时数据处理；
4.掌握SparkStreaming偏移量管理及Checkpoint；
5.掌握Structured Streaming整合多数据源完成实时数据处理；
6.具备Spark全栈开发能力，满足大数据行业多场景统一技术栈的数据开发，提供就业核心竞争力；
7.智能制造业项目和保险行业大数据项目(2选1)
  ·完成基于国内大型的设备制造商大数据项目开发；
  ·掌握基于spark分析原材料消耗、设备使用情况、多维度产品销售分析，以大数据推动工业4.0；
  ·具备基于HDP平台，连接工业设备，收集数据资源，实现产业监测分析。

查看详细课程大纲>大数据Flink技术栈&Flink综合项目以及就业课程课时：18天

主要内容

1.Flink Core、Flink DataStream、Flink SQL、Flink Runtime、Flink 高级、Flink电商数据集实战；
2.Flink综合项目解决方案：·离线数据分析：Flink batch、Hive ；实时在线分析：Flink、Hbase ；消息队列：Kafka ；
·驾驶行程分析：Flink、Hbase ；实时在线故障分析:Mongodb ；车型指标分析：Hive、Shell ；
·实时指标查询：Phoenix ；后台数据服务接口：Springboot、Swagger-ui、Echarts ；
·多数据源加载：Flink Jdbc ；车辆告警规则分析：Flink、Zeppelin ；离线任务调度：Azkaban ；
·报表：Superset ；页面展示：Echarts、Javascript。海量数据处理;基于Hive、Hbase、HDFS数据存储;
 基于Kafka数据传输;基于Flink全栈数据处理;基于Nginx做反向代理、LSV和Keepalived负载均衡和高可用。3.结合所有技术点进行面试加强训练，剖析大数据多行业架构。

可解决的现实问题

1.解决TB级规模下毫秒级Flink实时计算程序开发、架构设计及引擎优化；
2.解决不同应用场景下多种存储与计算引擎的技术引擎优化，项目上线部署、运维监控；
3.解决企业级Flink CEP诸多难点问题；解决企业级大厂面试题，助力深入理解核心面试题。

可掌握的核心能力

1.掌握基于Flink进行实时和离线数据处理、分析；
2.掌握基于Flink的多流并行处理技术；
3.掌握千万级高速实时采集技术；车联网或金融行业大数据项目（2选1）；
4.掌握基于Flink全栈进行快速OLAP分析；
5.掌握基于Springboot+SwaggerUI快速构建数据服务接口；
6.掌握实时高性能海量数据分析与存储；
7.掌握针对Hbase调优实现Hbase存储调优；
8.掌握数据报表分析、业务数据实时大屏场景实现；
9.强化面试就业核心面试题、梳理大数据架构及解决方案、剖析多行业大数据架构。

Python+大数据适合人群

  • 0基础转行人员

    数据课程从Python入手，简单高效入门，最适宜零基础人员

  • 应届大学毕业生

    缺乏工作经验和技能，对未来没有明确目标与规划，期望通过学习数据课程进入IT行业的人员

  • 计划转行人员

    目前工作待遇不理想，市场上升空间有限或职业瓶颈期，各行业需要突破现状实现转行的人员

  • 有基础寻求系统提升者

    具有一定的数据理论或基础，需要掌握系统数据技术，在实际业务中如何应用的人员

  • 数据开发技术爱好者

    有较强逻辑思维能力，应对复杂业务场景处理，顺应时代趋势，对数据行业感兴趣的人员

Python+大数据开发职业发展路径

大数据职业发展方向

资深数据分析师
（4~6年）

资深数据工程师
（4~6年）

项目经理
（4~6年）

数据科学家
（6~10年）

数据架构师
（6~10年）

项目总监
（6~10年）

CDO（首席数据官）
（10年以上）

CTO
（10年以上)

CIO
（10年以上）

真项目

企业真实数据源，与华为、百度等大厂深度合作，持续推出多行业、多领域、有深度的数据开发真项目课程，制定数据开发真项目标准
  1. 学IT，为什么要学项目课程？
  2. “真”项目课程，对找工作有哪些帮助？

  1. 全行业14大业务场景
    领跑行业覆盖

  2. 高标准亿元级研发投入
    大厂深度共建

  3. 真场景真实数据
    数据链路完整

  4. 深技术深度技术剖析
    贴合市场主流

  5. 快更新新技术新变化
    第一时间进入课程

  6. 严保障8项评审流程
    4项验收标准

  • Python培训项目课程标准

  • 检验项目含金量的4大标准

    业务标准业务场景全面
    产品需求及真实海量数据集

    技术标准技术方案主流
    企业应用匹配

    研发标准项目开发真实
    研发流程规范

    设计标准学习目标清晰
    逻辑设计合理

  • 分析商业模式今日指数-商业画布

    重要伙伴KP
    （Key Partnerships）参与者：机构（监管、投资）/企业（基金公司、上市公司）/个人投资者
    使用对象：投资性企业/散户投资者/监管机构
    应用服务：实时大屏、监控预警
    风险评级：高、中、低
    业务范围：股票、指数、板块
    指标分析：股指行情数据

    关键业务KA
    （Key Activeties）通过股市行情的实时数据采集，实时多维度分析，即席查询
    构建实时大屏展示（股票、指数、板块、K线行情）、监察预警平台（实时、离线）等

    核心资源KR
    （Key Resource）金融行业每日业务交易，实现对证券市场的统计分析，实现良好监控和监管

    价值主张VP
    （Value Properties）构建实时数据分析系统和大数据预警平台，帮助广大投资者（私募、公募、个人、机构等）构建一个高效、稳定、健康的投资分析平台

    客户关系CR
    （Customer Relation Ship）上证、深证、万德、交易系统

    渠道通路CH
    （Channels）做为实时监控平台，通过监控证券市场每日业务交易数据，通过Flink技术栈实现预警体系搭建

    客户细分SR
    （Customer Segments）券商、股民、基金公司、投资性机构、理财公司等

    成本结构C$（Cost Structure）· 服务器成本
    · 运营成本
    · 人员薪资等

    业务范围$（Scope Business）· 提供争取业务数据
    · 个股、指数、板块
    · 监控预警

    Python大数据商业画布

  • VS其他机构：以实现物流项目多维指标分析为例

    数据采集：实现基于MySQL的Cannal以及Oracle的Ogg数据采集

    数据ETL：基于StructuredStreaming实现异构数据源清洗

    数据分析：基于Kudu+SparkSQL实现离线数仓分层，对接Impala即席查询

    数据接入Clickchouse：基于ClickHouse实现多维物流数据指标分析

    数据报表展示：基于SpringBoot+Vue实现数据报表展示

    技术栈对比项目对比特有课程对比
    Python大数据技术点 Python培训课程技术点 大数据课程技术点
    大数据项目技术 大数据培训课程技术点
    python培训班课程

  • 信息库就业市场调研+分析，获取技术前沿方向

    海量数据集收集各大厂商、各种业务场景下的真实数据，助力数据开发课程快速更新

    课题研究库提出前沿热门技术课题，深入原理剖析+技术攻坚

    研发人才库来自IBM、JD、百度、当贝一线数据开发大牛

    解决方案库基于数据开发主流技术，研发解决方案，应对数字化转型各种场景下的新挑战

    项目库基于热门行业、领先技术以及真实海量数据集，联合人才库大牛顾问团，研发大厂级深度项目

  • 大数据培训项目评审流程 Python培训项目验收标准
大数据课程环境配置

课程环境配置 Curriculum environment Configuration

学习大数据，你见过真的海量数据吗？你操作过真的【大规模集群】吗？你接触过真的【云服务】吗？这一切，在黑马程序员都将实现真接触！黑马程序员与知名云平台厂商—UCloud达成深度合作。为学生提供大规模服务器集群进行实战，硬件规模达到：

  1. 200+英特尔志强系列CPU核心
  2. 1TB+内存总量
  3. 1PB+硬盘存储空间
  4. 1GB/S万兆高速内网

以上资源，年成本近百万，但黑马完全免费提供给每位学生使用。真正让每个学生都能接触【真·大规模集群】和【真·大规模数据】。

Python+大数据项目体验

解决方案库

对数据开发中的流程、难点进行提炼，整合成为紧跟市场趋势的技术解决方案，并建立“数据开发解决方案库”
培养学员系统化解决各种场景下数据开发的能力

什么是解决方案？

  1. 技术小白|技术解决方案

    技术小白 职场新人领导安排任务,毫无方向，
    无从下手

  2. 多行业Python+大数据培训项目
  3. 业务能手|技术解决方案

    业务能手 团队骨干快速解决职场问题，
    高效完成任务

  • 假如你是一个装修新手

    领导安排你一个装修任务，你是否无从下手？但如果这时有人给你提供完整装修方案，例如欧式、简约、地中海风格装修方案，那相信你会高效快速的完成任务

  • 与以上提供完整装修方案相同

    我们的讲师将多年企业遇到的问题和解决问题的经验，输出为行业问题解决方案，学员在培训中可以学习到解决真实业务场景对应的整套技术方案，入职企业后可以快速上手，高效解决问题

数据开发技术解决方案 覆盖职场常见技术难题

  1. 金融授信产品风控建模解决方案
  2. 大数据存储解决方案
  3. 大数据离线分析解决方案
  4. 大数据实时分析解决方案
  5. 大数据调度解决方案
  6. 大数据BI解决方案
  7. 大数据OLAP解决方案
  8. 大数据数据采集解决方案
  9. 大数据用户画像解决方案

  • 【金融行业】金融授信产品风控建模解决方案

    信用风险是金融监管机构重点关注的风险，关乎金融系统运行的稳定。在实际业务开展和模型构建过程中，面临着高维稀疏特征以及样本不平衡等各种问题，如何应用机器学习等数据挖掘方法提高信用风险的评估和预测能力，是各家金融机构积极探索的方向。

    方案亮点

    1.搭建数据探索→特征工程→模型训练与调优→模型上线监控完整流程
    2.详解特征工程常用方法
    3.Logistic回归与集成学习评分卡建模与调优
    4.介绍样本不平衡问题解决办法
    5.介绍模型融合方案

    大数据培训项目|金融行业

  • 【车联网行业】大数据存储解决方案

    涵盖完整车联网业务场景，包含驾驶行程、电子围栏、远程诊断等真实业务通过 QBOX 车辆终端数据收集，并解析为 QSP 数据、QCS 数据、充电数据、HU 数据提供实时计算服务与离线计算服务，并通过 API 接口以报表和大屏展示分析结果数据

    方案亮点

    1.多场景存储解决方案
    2.海量数据处理，系统 15 分钟内收集的新能源车辆的数据超过千万条
    3.基于 Hive、HBase、HDFS 数据存储

    python大数据存储解决方案

  • 【知行教育行业】大数据离线分析解决方案

    建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 项目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序挖掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用

    方案亮点

    1.从需求、设计、研发、测试到落地上线的完整项目流程2.大量教育大数据的真实业务逻辑，涉及 20 多个主题，100 多个指标
    3.大数据技术在真实场景中的使用，包括大数据量场景下如何优化配置，拉链表的应用
    4.新增数据的抽取和分析，更新数据的抽取和分析，以及 hive 函数的具体应用等
    5.ClouderaManager 可视化、自动部署和配置，稳定性极好

    Python大数据离线分析解决方案

  • 【今日指数行业】大数据实时分析解决方案

    实时监控证券市场的市场每日的业务交易，实现对证券市场交易数据的统计分析搭建监察预警体系，包括：预警规则管理，实时预警，历史预警，监察历史数据分析等股市行情交易数据实时采集、实时数据分析、多维分析，即席查询，实时大屏监控展示高性能处理，流处理计算引擎采用的是 Flink，实时处理 100 万笔/s 的交易数据

    方案亮点

    1.基于企业主流的实时流处理技术框架：Flume、Kafka、Flink、Hbase 等
    2.基于 ELK 的批业务数据处理，可进行大数据量多维分析
    3.Hbase5 日内秒级行情亿级规模，MySQL5 日内分时行情千万级规模
    4.T-5 日内实时行情响应耗时毫秒级，T-5 日外的历史行情响应耗时秒级

    Python大数据实时分析解决方案

  • 【车联网行业】大数据调度解决方案

    涵盖完整车联网业务场景，包含驾驶行程、电子围栏、远程诊断等真实业务通过 QBOX 车辆终端数据收集，并解析为 QSP 数据、QCS 数据、充电数据、HU 数据提供实时计算服务与离线计算服务，并通过 API 接口以报表和大屏展示分析结果数据

    方案亮点

    1.基于 Kafka 数据传输
    2.基于 Flink 全栈数据处理
    3.基于 Nginx 做反向代理、LSV 和 Keepalived 负载均衡和高可用
    4.基于DS技术栈实现大数据多组件调度
    5.基于Yarn实现大数据资源调度

    Python大数据调度解决方案

  • 【物流行业】大数据BI解决方案

    基于一家大型物流公司研发的智慧物流大数据平台，日订单上千万，围绕订单、运输、仓储、搬运装卸、包装以及流通加工等物流环节中涉及的数据信息等 ，提高运输以及配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求，并针对数据分析结果，提出具有中观指导意义的解决方案

    方案亮点

    1.涵盖离线业务、实时业务大屏展示
    2.基于ClickHouse 实时存储、计算引擎提供实时大屏订单展示
    3.基于Kudu + Impala 准实时分析系统 ，提供即系查询展示
    4.基于ELK 全文检索

    Python大数据BI解决方案

  • 【物流行业】大数据OLAP解决方案

    基于一家大型物流公司研发的智慧物流大数据平台，日订单上千万，围绕订单、运输、仓储、搬运装卸、包装以及流通加工等物流环节中涉及的数据信息等 ，提高运输以及配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求，并针对数据分析结果，提出具有中观指导意义的解决方案

    方案亮点

    1.涵盖离线业务、实时业务
    2.ClickHouse 实时存储、计算引擎
    3.Kudu + Impala 准实时分析系统
    4.以企业主流的Spark 生态圈为核心技术，例如：Spark、Spark SQL、Structured Streaming

    Python大数据OLAP解决方案

  • 【物流行业】大数据数据采集解决方案

    基于一家大型物流公司研发的智慧物流大数据平台，日订单上千万，围绕订单、运输、仓储、搬运装卸、包装以及流通加工等物流环节中涉及的数据信息等 ，提高运输以及配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求，并针对数据分析结果，提出具有中观指导意义的解决方案

    方案亮点

    1.涵盖离线业务、实时业务
    2.基于 Docker 搭建异构数据源，还原企业真实应用场景
    3.基于OGG采集Oracle数据
    4.基于Cannal采集MySQL业务数据库数据

    Python大数据数据采集解决方案

  • 【电商行业】大数据用户画像解决方案

    基于垂直电商平台构建的用户全方位画像，完整抽取出一个用户的信息全貌 ，业务围绕商品、订单、用户基础信息及行为信息等数据，实现用户和商品基础标签、组合标签、微观画像、标签查询等业务场景，提供了企业级多 方位业务决策分析。

    方案亮点

    1.采用 Spark 进行指标分析，并通过 Spark MLLib 建立数据挖掘模型
    2.使用HBase 存储标签数据
    3.使用CDH 管理集群
    4.使用自动化脚本部署集群

    Python大数据用户画像解决方案
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教研团队

年薪80万持续引入大厂技术大牛，建立Python专职课研团队及专职教学团队，制定严格师资筛选培训体系，不断提高行业课程标准及教学质量

专职课研团队

专职教学团队

16级标准严选专职课研老师，严控课程研发质量

人才筛选
4项标准

  • 标准化研发人才画像

    大厂背景，技术深度、广度，
    大型项目经验

  • 多维面试（五面）

    背景调查，技术360°鉴定 ，
    新课题设计 ，课程随机演绎 ，
    职业定位、发展规划

  • 研究院小组诊断测评

    教育情怀、价值观，进
    取精神、培养潜力

  • 全链路面试流程监控

    CEO审核，信息存档

人才考核
8大环节

课研人员素质考核视频录制考核

课程设计考核课堂试炼考核

大纲设计考核产品全方位审评

讲义撰写考核考核答辩

人才培训及
发展规划

平台、组件
技术开源历练

技术私享会

大牛技术沙龙

企业对对碰
技术共享

优中选优，教学老师录取率<3%，从源头严控师资及授课质量

人才筛选
4项标准

  • 标准化讲师画像

    业务技能、性格
    特色、沟通能力

  • 初试技术深度

    框架能力、底层原理、性能与
    安全、算法与数据结构

  • 复试授课质量

    课程设计、授课逻辑互动与
    交互、代码规范

  • 终试价值观

    抗压能力、学习动力、
    专业程度、培养潜力

人才考核
8大环节

定制个性化考核方案教育心理考核

讲师素质考核教学方法考核

排课、备课产出物考核课堂试讲考核

视频录制考核正式授课答辩

人才培训及
发展规划

每日授课
学员满意度打分

阶段课程实施
评审组审核

传智培训院
多维培养计划

讲师专属
晋升通道

python大数据教研故事
python大数据培训教研故事

用爱成就每一位学生

“真实战”流程及标准—学员如何完成企业级的项目作品？

  • 1、项目启动

    确定项目方向、目标需求调研、市场调研设计产品原型

  • 2、业务需求

    需求分析需求变更业务评审

  • 3、设计阶段

    前端界面设计表模型设计接口文档设计需求详细设计技术调研、选型

  • 4、开发阶段

    制定代码开发规范表模型设计规范业务开发流程业务拆解小组开发代码提交单元测试Bug修改打包部署编写部署文档

  • 5、测试阶段

    联调测试Bug提交问题单跟踪编写测试用例功能测试性能测试产出测试报告

  • 6、项目上线

    投产交付运维维护

更多>>

免费资源

适合Python+大数据开发工程师自学的视频教程免费分享，推出Python+大数据开发高级软件工程师学习路线图
大数据培训班

    更多>>近期精品直播公开课

      原创教材

      传智教育出版了10本Python原创书籍，被1900余所高校选作授课教材，惠及200余万名大学生

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      Tlias全方位AI教辅系统

      数据驱动教学，贯通教/学/练/测/评，为每一位学员私人定制学习计划和就业服务
      • 学员入学
      • 课堂教学
      • 课后指导
      • 专项练习
      • 入学多维测评
        定制专属学习计划
      • 目标导向式学习
        精准定靶不脱节
      • 随堂诊断纠错
        扫清理解盲点
      • 循序渐进式练习
        从理论到应用
      • 阶段效果测评
        消除知识薄弱点
      • 智能指引式建议
        分层教学，因材施教
      • 随时有问必答
        攻克技术难点
      • 学员薄弱知识可视化
        精准查漏补缺
      • BI报表数据呈现
        精准把控教学质量
      • IT培训目标体系

        精准定靶学习目标，让学员对每天的学习进程了如指掌。课上一讲多练的教学模式更便于学员反思评估当天学习目标的掌握程度，教师提供针对性的学习指导，保障学习效果。

      • IT培训习题库

        TLIAS系统为学员提供了充足的实操训练机会，并构建了一条科学的练习路径，多级练习提示使各类学员都能获得充分指引，最终独立解决问题，提升知识技能水平。

      • IT培训质量评测

        TLIAS系统的诊断测评工具，使学员能够对每天所学知识进行检测，将薄弱知识可视化，精准查漏补缺，对问题知识点给予重点消化吸收，复习更高效、更聚焦，效果更明显。

      • IT学习问答互动社区

        为充分激活学员间互动能量，将学员个人单线的学习扩展为立体互动性较强的探索式共享学习，TLIAS系统搭建了学习问答社区。热帖浏览高达到2.5w人次。

      • IT培训就业辅导

        TLIAS系统的就业中心从实际就业需求出发，为学员们准备了非常丰富的就业资源，5大课程门类，2000余节课程视频，能够满足不同学员的实际需求。

      • IT就业模拟面试系统

        为提升学员的面试实战经验，TLIAS系统的模拟面试平台高度还原学员目标岗位的面试环境和流程，并打造求职利器“面试宝典”，帮助学员熟悉面试流程，提高面试成功率。

      • 学员学习数据多维度采集分析

        TLIAS系统的BI数据平台能够全方位采集、实时监测各关键环节数据，形成一套成熟且执行有效的数据驱动模式，问题及时解决，风险提前预防，保障教学质量持续稳定的输出。

      • IT学习教学质量监控

        为老师的教学打分，对校区的服务评价，TLIAS系统会做出定性和定量分析，在精准的教学质量监控下，师资质量精益求精、学习效果稳步提升，学习体验与满意度口碑双提升。

      1. 学习目标体系

      2. 作业试题库

      3. 个人专属测评

      4. 学习问答社区

      5. 就业指导资源

      6. 模拟面试平台

      7. 多数据采集

      8. 教学质量监控

      IT学习监控系统

      传智汇-打造你的IT职业生态圈

      老学员毕业后可加入传智汇IT精英社区，持续帮助学员终身成长，一次学习，永久服务
      • IT行业交流会

        行业沙龙

        每年百场行业交流
        每年24场免费交流


      • IT培训行业技术大牛分享会

        高端人脉

        行业大牛讲座
        技术大牛分享
        攻克研发难关
        紧跟科技前沿

      • IT行业求职资源

        职场资源

        二千余家企业
        高管精准指导
        助力职场晋升
        突破发展瓶颈

      • IT技术提升服务

        技术研习

        服务中高端IT人才
        持续跟踪量身定做


      随着初级程序员趋于饱和，中高级程序员缺口变大，IT培训行业原来就业培训课程难以适应未来的就业竞争。

      传智教育推出高级软件工程师就业培训课程，定位培养中高级程序员。Python+大数据课程有11大行业12个“大厂”级项目，400+业务指标，220+技术点，12个企业级项目授课时间就超150天（每周上5天课）。其课程容量、技术深度、项目广度均超其他机构6个月培训课程50%以上，大大提升学员的就业竞争力。查看更多 >

      基础班 高手班

      • Python+大数据基础体验班课程基础班 1

        课时:6天技术点:20项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        1. 掌握SQL的使用 2. 熟练使用BI工具 3. 对数据分析有一定认知，能够从事基础的数据分析工作

        主讲内容1SQL

        零基础小白掌握核心必备SQL，包含了以下技术点：

        1.数据库概念和作用；2.MySQL数据类型；3.数据完整性和约束；4.数据库/ 表基本操作命令；5.表数据操作命令；6.where子句；7.分组聚合；8.链接查 询9.外键的使用；10.SQL数据分析实战。
        主讲内容2BI工具

        通过BI工具展示excel、mysql中的数据，包含了以下技术点：

        1.数据图表基础；2.故事和仪表板初探；3.数据分析报告；4.Tableau电商项 目。

      • Python语法基础高手班 1

        课时:10天技术点:57项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.掌握Python开发环境基本配置 2.掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用 3.掌握字符串的基本操作 4.初步建立面向对象的编程思维 5.熟悉异常捕获的基本流程及使用方式 6.掌握类和对象的基本使用方式

        主讲内容1Python基础语法

        零基础学习python的开始，包含了以下技术点：

        1.变量;2.标识符和关键字;3.输入和输出;4.数据类型转换;5.PEP8编码规范;6. 比较/关系运算符;7.if语句语法格式;8.三目运算符;9.while语句语法格式; 10.while 循环嵌套;11.break 和 continue;12.while 循环案例;13.for循环。
        主讲内容2Python数据处理

        掌握python的数据类型，并对其进行操作处理，包含了以下技术点：

        1.字符串定义语法格式；2.字符串遍历(while)；3.下标和切片；4.字符串常见 操作；5.列表语法格式；6.列表的遍历(for)；7.列表常见操作；8.列表嵌套； 9.列表推导式；10.元组语法格式；11.单元素元组；12.元组操作；13.字典语 法格式；14.字典常见操作；15.字典的遍历。
        主讲内容3函数

        能够实现python函数的编写，包含了以下技术点：

        1.函数概念和作用、函数定义、调用；2.不定长参数函数；3.函数的返回值； 4.函数的说明文档；5.函数的嵌套调用；6.可变和不可变类型；7.局部变量； 8.全局变量；9.组包和拆包、引用。
        主讲内容4文件读写

        能够使用python对文件进行操作，包含了以下技术点：

        1.文件的打开与关闭、文件的读写；2.文件/目录操作及案例；3.os模块文件 与目录相关操作。
        主讲内容5面向对象

        从逐步建立起面向对象编程思想，再到会使用对象，到创建对象，再到真正理解为什么封装对象，包含了以下技术点：

        1.面向对象介绍；2.类的定义和对象的创建；3.添加和获取对象属性；4.self 参数；5.init方法；6.私有方法和私有属性；7.继承；8.子类方法重写；9.类属 性和实例属性；10.多态；11.类方法、实例方法、静态方法。
        主讲内容6异常处理

        主要介绍了在python编程中如何处理异常，包含了以下技术点：

        1.异常概念；3.异常捕获；4.异常的传递；5.自定义异常；6.异常穿透。
        主讲内容7模块和包

        主要介绍了python中的模块和包的体系，以及如何使用模块和包，包含了以下技术点：

        1.模块介绍；2.模块的导入；3.包的概念；4.包的导入；5.模块中的 __all__；6.模块中 __name__ 的作用。

      • Python语法进阶与埋点高手班 2

        课时:5天技术点:9项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        掌握Python高级语法，并了解数据埋点

        主讲内容1多任务编程

        主要学习python中多线程、多进程，包含了以下技术点：

        1.多任务介绍；2.进程的使用；3.线程的使用；4.线程同步与互斥锁、死锁介绍。
        主讲内容2高级语法

        主要学习python的高级语法，包含以下技术点：

        1.闭包；2.装饰器；3.深浅拷贝；4.正则。
        主讲内容3数据采集入门

        学习python爬虫技术，并掌握从网页中提取数据的必备技能，包含以下技术点：

        1.requests模块基本使用；2.xml与html；3.jsonpath、xpath、lxml、re数 据提取。
        主讲内容4Selenium自动化工具开发

        使用python代码或三方工具，实现自动化控制并抓取数据，包含以下技术点：

        1.元素定位；2.浏览器操作方法；3.鼠标键盘操作；4.HTML特殊元素处理； 5.显示等待和隐式等待。

      • SQL进阶高手班 3

        课时:6天技术点:18项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        通过实战项目，完全掌握SQL进阶仅能

        主讲内容1SQL进阶

        在掌握sql核心技能基础上，通过大量练习、边练边学，夯实sql进阶技能；宇宙最强sql进阶课程，包含以下知识点：

        1.视图的概念与使用；2.事务的概念及特点3.事务的使用及ACID特性的验 证；4.索引；5.数据库设计之三范式；6.E-R模型及表间关系；7.MySQL窗 口函数；8.Mysql变量；9.MySQL实战项目。

      • Pandas数据处理与可视化高手班 4

        课时:6天技术点:57项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        精通Pandas及数据可视化技术

        主讲内容1数据清洗

        pandas数据处理入门，包含以下技术点：

        1.Pandas数据组合_concat连接；2.Pandas数据组合_merge数据； 3.Pandas数据组合_join;4.缺失值处理介绍；5.缺失值处理_缺失值数量统 计；6.缺失值处理_缺失值可视化；7.缺失值处理_删除缺失值；8.缺失值处理 _填充缺失值;9.melt整理数据；10.stack整理数据；11.wide_to_long整理数 据；12.unstack和小结;13.Pandas数据类型简介；14.数据类型转换；15.分 类数据category;16.Series和DataFrame的apply方法；17.apply使用案 例；18.向量化函数和lambda表达式。
        主讲内容2数据整理

        pandas进阶使用，利用python对数据进行深度处理，包含以下技术点：

        1.单变量分组聚合；2.通过调用agg进行聚合；3.分组后transform； 4.transform练习；5.filter&DataFrameGroupBy对象。6.透视表概述&会 员存量增量分析；7.会员增量等级分布；8.增量等级占比分析&整体等级分 布；9.线上线下增量分析&地区店均会员数量；10.会销比计算；11.连带率计 算；12.复购率计算;13.日期时间类型介绍；14.提取日期分组案例；15.股票数 据处理；16.datarange函数；17.综合案例。
        主讲内容3数据可视化

        python数据可视化技术，包含以下技术点：

        1.Python数据可视化介绍;2.matplotlib绘图;3.matplotlib绘制统计图;4.Pan_x005fdas绘图_柱状图;5.Pandas绘图_折线图直方图饼图;6.Pandas双变量可视 化;7.Seaborn绘图简介&单变量可视化;8.Seaborn双变量可视化;9.Seaborn多变量可视化和样式;10.pyechars案例。
        主讲内容4pandas数据分析项目

        python数据处理、分析实战

        1.AppStore项目_数据处理；2.AppStore项目_单变量分析；3.AppStore项 目_可视化和结论；4.AppStore项目_可视化和结论代码实现；5.优衣库项目 _案例介绍及简单数据探索；7.优衣库项目_业务问题解读；6.优衣库案例_代 码实现；8.RFM概念介绍；9.RFM项目_数据加载和数据处理；10.RFM项 目_RFM计算；11.RFM项目_RFM可视化；12.RFM项目_业务解读和小 结。

      • 数据挖掘机器学习统计分析高手班 5

        课时:6天技术点:46项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        熟练使用统计分析级机器学习方法，进行预测分析

        主讲内容1机器学习简介

        快速了解机器学习统计分析，无论你是否有数学、统计学基础，包含的知识点如下：

        1.人工智能概述；2.机器学习开发流程和用到的数据介绍；3.特征工程介绍和 小结；4.机器学习算法分类；5.机器学习模型评估；6.数据分析与机器学习。
        主讲内容2K近邻算法

        无数学、统计学基础也能掌握的统计分析之KNN算法，包含以下知识点：

        1.K近邻算法基本原理；2.K近邻算法进行分类预测；3.sklearn实现knn；4. 训练集测试集划分；5.分类算法的评估；6.归一化和标准化；7.超参数搜索； 8.预测facebook签到位置案例；9.K近邻算法总结。
        主讲内容3线性回归

        无数学、统计学基础也能掌握的统计分析之线性回归，包含以下知识点：

        1.线性回归简介；2.线性回归API使用初步；3.导数回顾；4.线性回归的损失 函数和优化方法；5.梯度下降推导；6.波士顿房价预测案例；7.欠拟合和过拟 合；8.模型的保存和加载；9.线性回归应用-回归分析。
        主讲内容4逻辑回归

        无数学、统计学基础也能掌握的统计分析之逻辑回归，包含以下知识点：

        1.逻辑回归简介；2.逻辑回归API应用案例；3.分类算法评价方法；4.逻辑回 归应用.分类分析。
        主讲内容5聚类算法

        无数学、统计学基础也能掌握的统计分析之逻辑回归，包含以下知识点：

        1.聚类算法的概念；2.聚类算法API的使用；3.聚类算法实现原理；4.聚类算 法的评估；5.聚类算法案例。
        主讲内容6决策树

        无数学、统计学基础也能掌握的统计分析之决策树，包含以下知识点：

        1.决策树算法简介；2.决策树分类原理；3.特征工程-特征提取；4.决策树算 法api；5.决策树案例。
        主讲内容7集成学习

        无数学、统计学基础也能掌握的集成学习算法，包含以下知识点：

        1.集成学习算法简介；2.Bagging和随机森林；3.随机森林案例；4.Boosting 介绍；5.GBDT介绍。
        主讲内容8朴素贝叶斯

        无数学、统计学基础也能掌握的集贝叶斯算法，包含以下知识点：

        1.朴素贝叶斯算法简介；2.概率基础复习；3.案例：商品评论情感分析。

      • 多场景项目实战高手班 6

        课时:5天技术点:21项测验:0次学习方式:线下面授

        学习目标

        通过多场景下不同业务，做专项项目实战，掌握数据分析处理项目业务

        主讲内容1零售项目集

        基于真实零售数据集的数据分析处理项目

        1.零售销售报表；2.基于Kmeans的用户分群；3.LTV 用户生命周期价值；4.会员标签；5.AB测试；6.购物篮分析。
        主讲内容2电商项目集

        基于电商数据集的数据分析处理项目

        1.用户行为分析；2.用户画像；3.基于协同过滤的商品推荐；4.基于时间序列的销量预测；5.电商优惠券使用预测；6.广告效果聚类分析。
        主讲内容3跨境电商项目集

        真实的分析案例，与上一个电商项目集项目的关注点不同

        1.选品分析；2.盈亏分析；3.竞品分析；4.用户评论文本挖掘；5.异常订单检测。
        主讲内容4游戏项目集

        游戏行业分析项目

        1.业务指标；2.用户分析；3.付费分析；4.道具使用分析。

      • 金融风控项目实战高手班 7

        课时:6天技术点:39项测验:0次学习方式:线下面授

        学习目标

        完整金融风控行业解决方案

        主讲内容1金融风控项目业务背景介绍

        快速深入了解金融信贷行业，及风控业务

        1.信贷和风控介绍；2.常见零售产品和风险介绍；3.风控相关业务术语介绍； 4.业务数据分析案例。
        主讲内容2风控建模介绍

        掌握建模流程，技术点如下：

        1.互联网金融风控体系介绍；2.风控建模流程概述；3.风控建模流程_项目准 备；4.风控建模流程_特征工程；5.风控建模流程_模型构建；6.风控建模流程 _上线运营；7.业务规则挖掘案例。
        主讲内容3金融风控特征工程

        以金融风控为切入点，学习特征工程方案

        1.数据准备；2.静态信息特征和时间截面特征处理；3.特征衍生；4.特征变 换；5.特征变换_卡方分箱代码实现；6.特征变换_WOE代码实现；7.特征变 换_类别变量编码方式总结；8.常用缺失值处理方法；9.时间序列未来信息； 10.用户信息关联&小结。
        主讲内容4机器学习评分卡

        通过集成学习对特征进行建模计算，技术点如下：

        1.建模流程_实验设计；2.建模流程_样本设计；3.建模流程_模型训练与评 估；4.评分映射；5.逻辑回归评分卡；6.lightGBM特征筛选；7.输出模型报 告；8.评分映射；9.集成学习评分卡_xgboost；10.集成学习评分卡 _lightGBM；11集成学习评分卡模型创建；12.建模流程梳理。
        主讲内容5不均衡学习和异常检测

        掌握金融风控业务场景下，不均衡学习的应用，以及异常检测，技术点如下：

        1.不均衡学习介绍和代价敏感;2.不均衡学习.SMOTE算法;3.反欺诈与异常检 测简介;4.异常点检测.LOF;5.异常点检测.IForest;6.异常点检测.冷启动和 PreA。

      • Java基础高手班 8

        课时:8天技术点:80项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        掌握Java语言完成大数据开发

        主讲内容1编程基础

        基础语法是编程语言的第一课，打好基础才能更好的学习后面课程，帮学员从小白到入门，包含了以下技术点：

        1.Java语言概述；2.Java开发环境搭建；3.IDEA的安装和配置；4.Hel_x005floWorld案例；5.注释，关键字，常量，变量，数据类型转换；6.for循环， while循环，循环嵌套，控制跳转语句，break和continue；7.数组的概述和 创建，数组的常见操作；8.方法的概述和定义，方法重载，方法形参类型，方 法练习。
        主讲内容2面向对象

        逐步建立起面向对象编程思想，从会使用对象，到内存分析，再到真正理解为什么封装对象，包含了以下技术点： 

        1.面向对象介绍；2.类和对象讲解； 3.对象的内存图； 4.成员变量和局部变量 的区别； 5.private关键字，封装，this关键字，构造方法，继承，super关键 字； 6.方法重写，多态 ，final ，.static ，抽象类 ，接口 ，包（package）。
        主讲内容3常用类API

        培养使用java语言解决实际问题，需掌握常见的java对象与工具类，包含了以下技术点：

        1.面向对象介绍；2.类和对象讲解； 3.对象的内存图； 4.成员变量和局部变量 的区别； 5.private关键字，封装，this关键字，构造方法，继承，super关键 字； 6.方法重写，多态 ，final ，.static ，抽象类 ，接口 ，包（pack_x005fage）。
        主讲内容4集合操作/IO操作

        建立使用集合解决不同数据类型操作的思想，包含了以下技术点：

        1.Lambda表达式；2.集合类,Collection,ArrayList； 3.列表迭代器,增强for, 数据结构；4.Set集合之HashSet,Map集合之HashMap；5.File类,字节流, 序列化流,字符流。
        主讲内容5Java基础增强

        从数据传输角度增强对java语言的掌握程度，包含了以下技术点：

        1.Junit单元测试；2.反射介绍 ,Class类相关方法介绍 ,反射案例:代理设计模 式；3.注解解释.,常用注解介绍；4.Maven基础, 依赖, Maven生命周 期 ,Maven仓库 ,Maven配置文件；5.数据库驱动,Connection接口,JDBC步 骤。

      • Hadoop生态体系高手班 9

        课时:6天技术点:130项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        掌握大数据的核心框架Hadoop以及其生态体系，打下大数据学习的良好基础

        主讲内容1大数据基础和硬件介绍

        进一步阐述大数据特点与分布式思想，知识点由浅入深，包含了以下技术点：

        1.大数据的特点；2.分布式存储概念；3.分布式计算的概念；4.服务器种类介 绍、机架、交换机；5.网络拓扑、Raid、IDC数据中心；6.Linux shell编 程、awk、sed、cut、ssh、scp、expect、yum、nestat、top 、iostat等 高级命令使用。
        主讲内容2Zookeeper

        分布式软件管家，实现了集群管理与leader选举，包含了以下技术点：

        1.Zookeeper的应用场景；2.架构和原理；3.存储模型；4.选举机制；5.客户 端操作。
        主讲内容3HDFS

        分布式文件系统，解决了海量数据存储与容错，包含了以下技术点：

        1.HDFS设计的特点；2.Master-Slave架构；3.Block块存储、RF拷贝因 子、机架感知；4.Block拷贝策略、读写流程；5.HDFS Federation、 HDFS Snapshots、NameNode HA架构和原理；6.HDFS管理员常用操 作、HDFS权限控制。
        主讲内容4MapReduce

        分布式计算系统，解决海量数据的计算，包含了以下技术点：

        1.MapReduce架构和原理；2.Split机制；3.MapReduce并行度；4.Com_x005fbiner机制；5.Partition机制、自定义Partition；6.MapReduce序列化、自 定义排序、数据压缩。
        主讲内容5YARN

        分布式资源调度管理器，管理服务器软件资源，包含了以下技术点：

        1.Yarn原理和架构；2.Yarn高可用；3.Container资源的封装（CPU、内存 和IO）；4.资源调度策略（FIFO、Fair和Capacity）。

      • 数据仓库高手班 10

        课时:6天技术点:60项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        掌握数据仓库理论，掌握Hive框架，完成大数据体系下企业级数据仓库构建

        主讲内容1Hive基础

        数据仓库Hive，实现企业级数仓必备工具，包含以下知识点：

        1.HQL操作；2.数据类型；3.分区、分桶、临时表；4.explain执行计划详 解。
        主讲内容2Hive高阶

        数据仓库HIve高阶原理和架构深入，实现企业级数仓优化，包含以下知识点：

        1.Hive原理和架构；2.Meta Store服务；3.HiveServer内置函数；4.自定义 UDF和UDAF；5.数据压缩、存储格式、自动化脚本、常见性能优化。
        主讲内容3Hive出行大数据实战或Hive亚马逊电商大数据实战(2选1)

        Hive数仓实战案例，巩固Hive基础内容，包含以下知识点：

        1.Hive数仓分层 2.Hive数据压缩和存储格式 3.HIve关键业务指标分析

      • 离线数仓项目（教育或新零售2选1）高手班 11

        课时:6天技术点:120项测验:0次学习方式:线下面授

        学习目标

        教育或新零售离线数仓项目（2选1）

        1、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 2、项目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 3、挖掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

        进入项目体验
        主讲解决方案
        掌握离线数仓的分层与建模、大数据量场景下如何优化配置，拉链表的具体应用，新增数据的抽取和分析，更新数据的抽取和分析，以及hive函数的具体应用等。ClouderaManager可视化、自动部署和配置、Git的CodeReview功能保证项目高质量
        主讲知识点
        离线数仓的分层与建模 项目涉及20多个主题，100多个指标场景 帆软BI企业级报表展示

      • 离线数仓项目（教育或新零售2选1）高手班 12

        课时:6天技术点:120项测验:0次学习方式:线下面授

        学习目标

        教育或新零售离线数仓项目（2选2）

        本项目基于一家大型连锁超市研发的大数据分析平台。c.黑马第一个深度使用Presto的项目，为后续Presto相关课程的研发打下了坚实的基础，也为学员的就业拓宽了道路；真实的数据结构，复杂的SQL实现过程，学生学习以后可以达到离线数仓的高级开发水平。

        进入项目体验
        主讲解决方案
        项目介绍与环境准备、数据仓库的建模和分层、OLTP、ODS、DWD实现、Presto、DWB实现、DWS实现、DM、RPT、导出实现、Nifi架构 Nifi集群部署 Nifi调度使用
        主讲知识点
        使用Hive、Presto、Nifi、数仓技术栈，提供新零售大型商超集团的数据存储分析以及服务监控方案

      • 非关系型数据库高手班 13

        课时:6天技术点:100项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.掌握Redis原理及架构 2.掌握Redis命令操作、及数据结构 3.掌握Hbase原理及架构 4.掌握HBase命令操作、MapReduce编程 5.掌握Phoneix二级索引优化查询 6.掌握ELK开发掌握Kafka原理及架构

        主讲内容1分布式缓存系统

        存储效率高，适合作为中间缓存数据库使用，包含以下技术点：

        1.Redis原理及架构；2.Redis Cluster原理及架构；3.Redis常用操作。
        主讲内容2万亿级NoSQL海量数据存储

        存储海量数据的列式数据库，内部高效设计解决了海量数据存储，包含了以下技术点：

        1.HBase原理及架构；2.预分区、LSM结构；3.Bloom Filter,co-processor,结合Phoneix进行优化查询。
        主讲内容3分布式流处理平台

        分布消息队列存储数据，应用于低延时实时场景，包含了以下技术点:

        1.Kafka原理及架构分析；2.分布式实时计算架构和思想。
        主讲内容4NoSQL社交场景大数据分析实战

        践行场景式教学，运用了NoSQL阶段知识点，解决实时数据分析的应用，包含了以下技术点：

        1.陌陌社交场景实战 ；2.社交大数据架构剖析 ；3.数据采集 ；4.数据ETL ； 5.数据分析。

      • Spark技术栈高手班 14

        课时:8天技术点:80项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思想 2.掌握SparkSQL结构化数据处理，Spark On Hive 3.掌握SparkStreaming整合Kafka完成实时数据处理 4.掌握SparkStreaming偏移量管理及Checkpoint 5.掌握Structured Streaming整合多数据源完成实时数据处理 6.具备Spark全栈开发能力，满足大数据行业多场景统一技术栈的数据开发，提供就业核心竞争力

        主讲内容1Scala

        函数式编程基础语言，通过学习scala可掌握spark、flink中使用函数式编程方式实现分析程序，包含了以下技术点：

        1.Scala函数式编程基础；2.集合、Iterator、构造器、伴生对象、Akka编 程；3.Scala语言重点API编程。
        主讲内容2Spark core

        整个spark框架核心部分，掌握框架内部设计思想，数据流转步骤，是学习spark的基础模块，包含了以下技术点：

        1.Spark架构和原理（运行机制、Driver和Executor、spark任务提交流 程）；2.RDD开发和原理（Partition、Task、RDD的依赖关系、RDD的容 错机制、RDD的存储级别、RDD的缓存机制）广播变量 ；3.DAG原理 （DAG思想、DAG的生成、DAG的处理过程）。
        主讲内容3Spark SQL

        学习spark框架的sql操作，spark与hive、hbase等外部数据源的整合操作，包含了以下技术点：

        1.Spark SQL架构和原理；2.DataFrame、DataSet DSL和SQL开发； 3.Spark多数据源整合（txt、CSV、Json、parquet、JDBC、Hive）； 4.Spark SQL执行计划原理；5.Spark SQL性能调优。
        主讲内容4Structured Streaming

        流式数据分析处理模块，基于事件时间处理海量数据，更符合业务场景，包含了以下技术点：

        1.Structured Streaming开发（input、output、window、watermark、过 期数据操作、去重等）；2.Structured Streaming多数据源整合（socket、 Kafka）；3.Flume+kafka+Structured Streaming案例实战。
        主讲内容5Spark案例实战

        践行场景式教学，运用了Spark阶段知识点，使用lambda加解决数据分析的应用，包含了以下技术点：

        1.教育大数据场景案例实战。

      • Spark综合项目（保险或制造项目2选1）高手班 15

        课时:8天技术点:100项测验:0次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.完成基于国内大型的设备制造商大数据项目开发； 2.掌握基于spark分析原材料消耗、设备使用情况、多维度产品销售分析，以大数据推动工业4.0； 4.具备基于HDP平台，连接工业设备，收集数据资源，实现产业监测分析。

        保险精算项目需要计算海量明细保单数据，以便生成财务报表。项目使用SparkSQL来计算，时效大大提高，增强保险公司的商业信誉。项目将多部门的业务数据库同步到hive数据集市，使用SparkSQL加载源数据表（保单表12亿保单，客户表8千万客户等），计算保单的保费、现金价值、准备金等明细，提供给财务部门收费或支出，最后对保单汇总计算（业务发展类指标，成本费用类指标等），并向业务人员做数据展示。

        进入项目体验
        主讲解决方案
        项目核心架构和业务流程、Hive数仓建模 、Sqoop数据同步开发 DolphinScheduler任务调度、使用lag，sum等窗口函数 、使用UDAF函数计算有效保单数字段、计算现金价值、计算和准备金、分区表的使用 、指标汇总计算 、Shuffle优化
        主讲知识点
        基于Spark轻松应对保险复杂的迭代计算

      • Spark综合项目（保险或制造项目2选1）高手班 16

        课时:8天技术点:100项测验:0次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.完成基于国内大型的设备制造商大数据项目开发； 2.掌握基于spark分析原材料消耗、设备使用情况、多维度产品销售分析，以大数据推动工业4.0； 4.具备基于HDP平台，连接工业设备，收集数据资源，实现产业监测分析。

        通过大数据技术架构，解决工业物联网石油制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparksql做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

        进入项目体验
        主讲解决方案
        一站制造项目基石与前瞻、数据仓库建模方法 离线数仓分层、Sqoop数据存采集、数仓ODS&DWD层建设、数仓DWS维度层建设、数仓DWB指标层建设、数仓ST主题层建设、一站制造任务调度、Prometheus概述 实现linux服务器监控 实现mysql服务监控 实现flink服务监控 Grafana监控看板
        主讲知识点
        一站制造：运营ciss系统、oa系统、erp系统一体化智能制造大数据分析系统

      • 就业指导+就业加强高手班 17

        课时:4天技术点:60项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.强化面试就业核心面试题 2.梳理大数据架构及解决方案 3.剖析多行业大数据架构

        主讲内容1SQL实战

        解决Python大数据常见的sql面试题，包含了以下技术点：

        1.面试题必备SQL实战；2.SQL优化加强。
        主讲内容2Hive数据分析与面试题加强

        解决Hive数据分析开发必备面试题，包含了以下技术点：

        1.Hive基础；2.Hive拉链表；3.Hive数据仓库构建示例；4.Hive面试题。
        主讲内容3Spark数据分析与面试题加强

        解决Spark开发必备面试题，包含了以下技术点：

        1.Spark基础；2.Spark拉链表；3.Spark数据仓库构建示例；4.Spark面试题。
        主讲内容4NoSQL数据分析与面试题加强

        解决NoSQL常见的面试题，从消息队列到Hbase掌握关键原理，包含了以下技术点：

        1.Kafka基础；2.Hbase基础；3.Kafka&Hbase面试题。
        主讲内容5大数据多行业架构剖析

        解决多行业多场景大数据架构设计，具备举一反三设计大数据架构体系能来，包含了以下技术点：

        1.数据分析流程；2.大数据架构剖析；3.多行业大数据架构设计；4.大数据存储，调度等解决方案。

      • 大数据Flink技术栈高手班 18

        课时:6天技术点:90项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.掌握基于Flink进行实时和离线数据处理、分析 2.掌握基于Flink的多流并行处理技术 3.掌握千万级高速实时采集技术

        主讲内容1主要解决方案

        项目使用Kappa架构构建Flink全栈数据分析，解决了多行业实时处理场景，包含了以下技术点：

        1.离线数据分析：flink batch、hive ；2.实时在线分析：flink、hbase ；3.消 息队列：kafka ；4.驾驶行程分析：flink、hbase ；5.实时在线故障分析: mongodb ；6.车型指标分析：hive、shell ；7.实时指标查询：phoenix ； 8.后台数据服务接口：springboot、swagger-ui、echarts ；9.多数据源加 载:flink jdbc ；10.车辆告警规则分析：flink、zeppelin ；11.离线任务调度： azkaban ；12.报表：superset ；13.页面展示：echarts、javascript。
        主讲内容2主讲知识点

        运用了新一代批流处理框架flink知识，解决企业级实时数据分析的应用，包含了以下技术点：

        1.海量数据处理，系统15分钟内收集的新能源车辆的数据超过千万条;2.基于 Hive、HBase、HDFS数据存储;3.基于Kafka数据传输;4.基于Flink全栈数 据处理;5.基于Nginx做反向代理、LSV和Keepalived负载均衡和高可用。

      • Flink综合项目（证券或星途项目2选1）高手班 19

        课时:8天技术点:130项测验:0次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.掌握基于Flink全栈进行快速OLAP分析 2.掌握基于Springboot+SwaggerUI快速构建数据服务接口 3.掌握实时高性能海量数据分析与存储 5.掌握针对Hbase调优实现Hbase存储调优 6.掌握数据报表分析 7.掌握业务数据实时大屏场景实现

        今日指数项目用于对证券市场的每日交易数据进行实时监控，该项目基于Flink框架搭建，结合HBase、Druid进行实时OLAP分析，在实时分析的平台上搭建监察预警体系，包括预警规则管理、实时预警、历史预警等。学员可以通过该项目学习到分布式实时计算、分布式数据存储等多个大数据技术解决方案。

        进入项目体验
        主讲解决方案
        Flink高性能处理，流处理计算引擎、基于企业主流的实时流处理技术框架：Flume、Kafka、Flink、Hbase等、基于ELK的批业务数据处理、Hbase5、MySQL5等
        主讲知识点
        基于企业主流的实时流处理技术框架：Flume、Kafka、Flink、Hbase等。实时监控证券市场的市场每日的业务交易，实现对证券市场交易数据的统计分析

      • Flink综合项目（证券或星途项目2选1）高手班 20

        课时:8天技术点:130项测验:0次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.掌握基于Flink全栈进行快速OLAP分析 2.掌握基于Springboot+SwaggerUI快速构建数据服务接口 3.掌握实时高性能海量数据分析与存储 5.掌握针对Hbase调优实现Hbase存储调优 6.掌握数据报表分析 7.掌握业务数据实时大屏场景实现

        1、涵盖完整车联网业务场景，包含驾驶行程、电子围栏、远程诊断等真实业务 2、通过QBOX车辆终端数据收集，并解析为QSP数据、QCS数据、充电数据、HU数据 3、提供实时计算服务与离线计算服务，并通过API接口以报表和大屏展示分析结果数据

        进入项目体验
        主讲解决方案
        Hive、HBase、HDFS数据存储、Kafka数据传输、Flink全栈数据处理、Nginx做反向代理、LSV和Keepalived负载均衡和高可用
        主讲知识点
        采集超过千万条新能源车辆的数据 实时高性能海量数据分析与存储 业务数据实时大屏场景实现
      “周”更新日志

      课程更新日志按周更新热点/前沿技术

      • 新增2021-07-20

        · 新增数仓整体设计图· 新增技术选型设计图· 新增项目原始数据库结构图

      • 新增2021-07-13

        · 新增油站维度· 新增服务属性维度· 新增物流公司维度· 新增故障维度

      • 新增2021-07-06

        · 新增行程地理区域维度· 新增组织机构维度· 新增服务网点维度· 新增数仓建模方法论· 新增日期维度程序生成

      • 新增2021-06-29

        · 新增维度模型选型· 新增自动创建hive表· 新增自动创建hive分区· 新增自动关联hdfs数据· 新增自动导入oracle数据

      • 新增2021-06-22

        · 新增自动创建文件目录· 新增记录自动化过程日志· 新增java和数据结构大数据题目4个· 新增算法题目4个· 新增Hadoop题目6个

      • 新增2021-06-15

        · 新增hive题目3个· 新增spark题目7个· 新增flink题目4个· 新增其他大数据组件题目4个· 新增美团大数据架构

      • 新增2021-06-08

        · 新增平安大数据架构解决方案· 新增小米大数据架构解决方案· 新增百度广告业务场景大数据架构解决方案

      • 新增2021-06-01

        · 新增Flume1.9数据采集方式· 新增Flume采集MoMo数据集场景· 新增实时和离线方式处理数据场景· 新增SparkWebUI功能解释

      • 新增2021-05-25

        · 新增SparkSQL比重· 新增StructedStream双流Join知识点· 新增Spark多语言开发-JavaSpark和PySpark

      • 新增2021-05-18

        · 新增SparkMlLib-ALS推荐算法案例和原理· 新增SparkMlLib-线性回归算法案例和原理· 新增SparkMlLib-决策树算法案例和原理

      • 新增2021-05-11

        · 新增Spark3.0新特性· 新增Spark性能调优九项原则、N多配置参数、数据倾斜、shuffle优化· 新增IP查询案例

      • 新增2021-05-04

        · 新增教师案例Spark案例· 新增DataStream、Window、Watermaker新版API使用讲解· 新增FlinkSQL&Table理论部分比重，使用新版API· 新增FlinkSQL整合Kafka案例· 新增双流Join知识点和案例

      • 新增2021-04-26

        · 新增Execl数据分析，整合Execl图标、透视表等使用· 新增Execl分析项目· 数据仪表板展示· 新增Tableau的BI分析工具及项目实战

      • 新增2021-04-19

        · 新增数据分析的Python语言· 新增Python基础语法与高级特性· 新增Python整合SQL的操作及案例· 新增网络爬虫数据采集基础及案例

      • 新增2021-04-12

        · 新增Python高阶语法支持· 新增Selenium自动化工具开发· 新增多场景爬虫项目实战· 新增Python的Numpy及Pandas数据分析框架

      • 新增2021-04-05

        · 新增Pandas数据清洗，数据整理及案例实战· 新增Matplotlib等数据可视化操作及案例实战· 新增Python机器学习原理理解，增加回归、分类及聚类· 算法原理

      • 新增2021-03-29

        · 新增Python机器学习库Sklearn多任务实战· 新增零售行业数据分析及挖掘项目案例· 新增电商行业数据分析及挖掘项目案例

      • 新增2021-03-15

        · 腾讯聊天机器人· 腾讯文字识别· python操作mycat· 小程序开发

      • 新增2021-03-08

        · django_extensions使用· axios网易案例· 阿里云方案· django-channels使用

      • 新增2021-03-01

        · pytest自定义插件使用· pytest异步调用· pytest定时执行· pytest标记使用

      • 升级2021-02-22

        · Cookie和Session使用 · Django类装饰器· Django多对多查询· Django关联查询

      • 升级2021-02-15

        · 推荐算法 · 数据可视化· sql数据查询· H5语法

      • 升级2021-02-08

        · 美多状态保持 · Django框架请求对象获取数据· Django模版· Django拓展类

      • 新增2021-02-01

        · asyncio编程 · RabbitMQ的Confirm机制· RocketMQ使用· Celery定时任务

      • 增加2021-01-25

        · Angular管道 · Angular路由· Angular使用HTTP· Angular表单

      • 增加2021-01-18

        · Ant Design · TypeScript类型断言制· TypeScript内置对象· TypeScript代码检查

      • 升级2021-01-11

        · Django认证 · Django权限控制· 美多商城发送短信· 美多商场QQ登录

      • 优化2021-01-04

        · SQL查询 · 数据仓库· 业务报表· Pandas

      • 新增2020-12-28

        · 机器学习排序算法 · 购物篮分析· RFM模型· K均值聚类算法

      • 新增2020-12-21

        · 物品画像 · 用户画像· 召回算法· 漏斗分析

      • 升级2020-12-14

        · 状态保持 · 权限管理· 页面静态化· xpath工具

      • 升级2020-12-07

        · 极验验证 · jieba分词· shell代码发布· 对象存储

      • 新增2020-11-30

        · ES集群搭建 · IK中文分词· ES聚合查询· ES冻结解冻索引

      • 新增2020-11-23

        · Kafka Broker集群 · Topic模型· kafka数据备份· kafka消息持久化

      • 升级2020-11-16

        · pandas的apply方法 · pandas的transform方法· pandas的to_numeric函数· Pandas内置聚合方法

      • 升级2020-11-09

        · elk日志监控 · shell代码发布· ubuntu版本20.04· 移动端测试

      • 优化2020-11-02

        · mysql读写分离 · reids哨兵· redis安全限制· Keepalived非抢占模式

      • 新增2020-10-26

        · VIP脑裂 · MyCAT使用· WA配置使用· redis持久化

      • 新增2020-10-19

        · HA Cluster高可用集群 · Keepalived使用· VRRP协议· nginx服务切换

      • 升级2020-10-12

        · fastDFS使用 · shell使用 · docker使用· nginx使用

      • 升级2020-10-05

        · cookie和session案例 · mysql主从 · mysql集群· redis主从

      • 升级2020-09-28

        · Django用户权鉴 · Django表单 · Django-froms· Django站点管理

      • 新增2020-09-07

        · Ansible使用 · AWX使用 · ceph使用· zabbix使用

      • 升级2020-08-31

        · 登录判断中间件 · cache缓存使用 · 购物车数据存储· git冲突解决

      • 新增2020-08-24

        · pyautogui使用 · uiautomator使用 · PO模式· mock测试

      • 新增2020-08-17

        · Django转换器 · Django用户认证拓展类 · Django权限认证拓展类· Haystack搜索类

      • 升级2020-08-10

        · python操作reids · redis高可用 · redis集群搭建· redis持久化

      • 升级2020-08-03

        · mysql事务使用 · mysql主从搭建 · mysql客户端使用 · mysql外键操作

      • 新增2020-07-27

        · mongodb聚合 · mongodb索引 · mongodb权限· 常见反爬手段

      • 新增2020-07-20

        · 缓存击穿 · 缓存雪崩 · 雪花算法 

      • 升级2020-07-13

        · Locust 性能测试 shell编程 · msyql数据库 · redis缓存 ·

      • 升级2020-07-06

        · redis集群 · gitfollow工作流 · 定时爬虫 · elk

      • 升级2020-06-29

        · 响应对象的处理 · 细化Cookie及Session的处理 · 链接失效的爬虫案例 · 美后台权限控制

      • 新增2020-06-22

        · 高性能爬虫 · 多线程爬虫案例 · Flask-Migrate 数据模型设计 · 智慧大屏案例

      • 升级2020-06-15

        · UnitTest断言: 比较断言，复杂断言 · 路由系统全线升级 · 数据图片化反爬 · redis缓存

      • 新增2020-06-08

        · Jmter 图形监视器扩展插件 · 警告断言 · 异常断言 · Jmter性能调试

      • 新增2020-06-01

        · 性能测试报告分析 · 新增分库访问 · 优化Fixtures的参数化 · protometheus使用

      • 新增2020-05-25

        · flask-sqlalchemy二次开发 · 数据解析-BeautifulSoup4 · Jmeter分布式并发测试的配置 · zabbix使用

      • 新增2020-05-18

        · Jmeter实现参数化 · 数据库测试 · 实现跨线程组传值 · lua基础

      • 新增2020-05-11

        · 自定义读写分离 · 认证体系 · 访问劫持 · 安全策略

      • 新增2020-05-04

        · Redis悲观锁 · 布隆过滤器 · 文件安全 · WAF实践

      • 升级2020-04-27

        · 搜索接口结构 · elsticsearch使用 · celerybug处理 · rabbitMQ使用

      • 升级2020-04-20

        · Locust关联 · Locust断言 · Locust各种业务场景下的参数化 · pipeline使用

      • 升级2020-04-13

        · 更改Scrapy以及Scrapy-redis项目 · Selenium知识点演示案例 · redis哨兵机制 · mysql主从搭建

      • 升级2020-04-06

        · 时间戳/页码/偏移量分页 · gitflow工作流 · sentry使用 · xss安全

      • 新增2020-03-30

        · Pytest.mark · flask缓存工具类 · 多级缓存 · mysql注入攻击

      • 新增2020-03-23

        · 禅道的不同角色使用 · Mysql垂直拆分 · Flask-SQLAlchemy的读写分离 · Mysql水平拆分

      • 升级2020-03-16

        · 性能测试分类 · 性能监控指标 · 性能测试流程 · celery使用

      • 新增2020-03-09

        · 定时抓取数据爬虫 · Appium对APP数据的抓取 · 常见性能测试工具优化 · Filebeat详解

      • 升级2020-03-02

        · 禅道的部署方式 · django框架升级为2.25版本 · 美多详情页静态化 · 商品spu表结构

      • 新增2020-01-16

        · 美多商城缓存 · elk日志监控 · docker部署美多商城 · shell代码发布

      • 升级2020-01-09

        · 等价类划分法演示案例 · 边界值法的演示案例 · 容联云发送短信 · fastDFS图片上传

      • 新增2020-01-02

        · 测试用例的设计方法 · 获取用户信息模块的单元测试 · 登录注册模块的单元测试 · jenkins使用

      • 升级2019-12-26

        · Django自带单元测试模块 · Mysql数据库教法调整 · 黑马头条缓存使用 · dockerfile使用

      • 新增2019-12-19

        · Locust 性能测试 · HttpLocust和Locust · TaskSet TaskSequence · seq_task

      • 升级2019-11-28

        · 异常案例的讲解 · 代码健壮性提升方式 · 登录状态判断 · 异常处理

      • 升级2019-11-21

        · 商品模块代码进行了调整 · Redis事务型管道 · 反爬案例 · 搜索方法优化

      • 新增2019-11-14

        · 新增字体反爬 · Charles/fiddler抓包工具讲解 · Redis非事务型管道 · 新增shell编程

      • 升级2019-11-07

        · PO模型 · Requests模块的使用 · Get/Post等Http请求 · 试用例的设计方法

      • 新增2019-10-31

        · Flask项目搭建Flask-CORS · Fixtures实现SetUp和TearDown · 美多商城登录功能自动化测试 · Redis缓存数据集合

      • 升级2019-10-24

        · 黑马头条前端代码 · 分布式事务 · 美多商城前台改为前后端分离模式 · admin后端管理站点讲解

      • 新增2019-10-17

        · 美多商城支付模块单元测试 · Jmeter 性能测试报告 · TestCase Client FactoryRequest Mock · 美多商城下单模块性能测试

      • 新增2019-10-10

        · 黑马头条业务逻辑: 用户认证 、修改头像 · 黑马头条业务逻辑: 频道管理 · 黑马头条业务逻辑: 文章列表/详情 · 黑马头条业务逻辑: 关注用户 评论回复

      对教育怀揣敬畏之心，坚守“用爱成就每一位学生”的理念

      10余年来，传智的老师始终秉承着“为中华民族伟大复兴而讲课，
      为千万学生少走弯路而著书”的使命，已经向IT产业培养了30余万名IT高精尖人才

      传智教育广纳互联网技术精英，构建实力强大的技术大牛团队

      Python+大数据开发专职课研团队 人才筛选标准

      16级标准严选专职课研老师，严控课程研发质量

      人才筛选
      4项标准

      • 标准化研发人才画像

        大厂背景，技术深度、广度，
        大型项目经验

      • 多维面试（五面）

        背景调查，技术360°鉴定 ，
        新课题设计 ，课程随机演绎 ，
        职业定位、发展规划

      • 研究院小组诊断测评

        教育情怀、价值观，进
        取精神、培养潜力

      • 全链路面试流程监控

        CEO审核，信息存档

      人才考核
      8大环节

      课研人员素质考核视频录制考核

      课程设计考核课堂试炼考核

      大纲设计考核产品全方位审评

      讲义撰写考核考核答辩

      人才培训及
      发展规划

      平台、组件
      技术开源历练

      技术私享会

      大牛技术沙龙

      企业对对碰
      技术共享

      Python+大数据开发专职课研团队 课程研发体系标准

      以“五库模式”为基础，打造真实企业级研发体系

      • 信息库

        应用市场调研+大数据分析
        获取前沿发展方向

      • 课题研究库

        提出前沿热门课题
        完成深入原理剖析+技术攻坚
        保障课程前瞻性

      • 研发人才库

        来自华为、IBM等百人大牛团
        每年耗资亿元
        研发行业标杆优质课程

      • 解决方案库

        基于市场主流技术
        研发解决方案
        应对职场常见技术难题

      • 项目库

        基于热门行业领域
        联合大牛顾问团
        研发“大厂级”深度项目

      Python+大数据开发专职课研团队 研发老师履历

      源源不断引进大厂技术大牛，课程与企业需求实时接轨

      优中选优，教学老师录取率<3%，从源头严控师资及授课质量

      专职教学团队 讲师筛选标准

      人才筛选
      4项标准

      • 标准化讲师画像

        业务技能、性格
        特色、沟通能力

      • 初试技术深度

        框架能力、底层原理、性能与
        安全、算法与数据结构

      • 复试授课质量

        课程设计、授课逻辑互动与
        交互、代码规范

      • 终试价值观

        抗压能力、学习动力、
        专业程度、培养潜力

      人才考核
      8大环节

      定制个性化考核方案教育心理考核

      讲师素质考核教学方法考核

      排课、备课产出物考核课堂试讲考核

      视频录制考核正式授课答辩

      人才培训及
      发展规划

      每日授课
      学员满意度打分

      阶段课程实施
      评审组审核

      传智培训院
      多维培养计划

      讲师专属
      晋升通道

      教学团队独创三大教学法，讲透技术重难点

      专职教学团队 三大教法标准

      1. 情景式教学法
      2. 场景式授课
      3. Open教学法

      • 情景式教学

        情景式教学是指教研人员根据人对知识的理解和消化规律，将教学过程形象化的一种授课方法,集风趣、知识、故事场景于一体，可大大提高学员对知识的理解和吸收主要分为以下三个阶段

        感知阶段培养兴趣
        引入知识点情景，形成表象，
        幽默故事，解读晦涩难懂概念
        理解阶段故事代码双结合
        深入故事场景，故事与代码结合，
        更好理解代码编写规律。让代码不再陌生，
        不知不觉掌握每个知识点
        深化阶段深入知识延展
        继续深入知识点的其他使用或底层原理，
        保障知识点牢固掌握

        对比传统教学方法的优势

        技术定义纯罗列，理解困难

        引入故事场景，好理解

        复杂概念记不住，难以吸收

        代码结合剧情，易吸收

        抽象概念不理解，无法应用

        深入原理讲解，牢掌握

        扫描二维码，深度体验教学法

        以网络编程UDP为例

      • 场景式教学

        整合优质教学资源，系统化提炼数十个企业真实开发环境中的业务场景，独创了场景式教学法。该教学法通过分析场景特点、梳理场景流程、呈现给定场景下技术的实现3个步骤，向学员清晰的展现了开发的全流程。

        场景式教学法的优势

        场景多样学员工作后的各类业务场景
        基本覆盖
        场景真实真实还原企业Java开发中的
        业务场景
        内容生动场景与技术紧密结合
        将枯燥的知识点活化
        强化吸收根据人的认知规律进行课程设计
        学员吸收度大大提升

        场景式教学案例

        更多案例

        今日头条场景 旅游类场景 游戏类型场景 云存储场景 信息资讯类场景 电商秒杀类场景 电商会员类场景 大数据管理平台场景 分布式搜索场景 OA信息管理类场景

      • OPEN教学法

        OPEN 教学法是由传智教育培训院首创的一套教学方法论，旨在「用更短的时间讲明白一个知识点」，只有老师用更短的时间把课讲清楚，学生才能有更多的时间做刻意练习，从而达到教练结合融会贯通。

        OPEN 教学法四大核心要素

        Objective（目标）具体要交付给学生的能力，学生可以用来解决具体的问题

        Path（路径）基于学生既有知识储备，设计学习线路

        Expeirence（体验）按照路径顺序授课，主线清晰，保证学习体验

        Note（落地结论）交付给学生经过提炼的知识干货，降低复习难度，提高学习效率

        OPEN教学法的作用

        1. 规避常见授课问题
        2. 授课结构好、清晰度高
        3. 授课标准化、可量化、可衡量
        4.用更短的时间授课，给学生更多的时间练习
        5. 缩短老师培养周期，提升授课质量
        6. 提供风格统一的教学视频，学生吸收更迅速

        OPEN 教学法授课中的话术举例

      授课经验丰富的教学老师，带你乘风破浪

      专职教学团队 授课老师履历

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