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階段:Python數(shù)據(jù)分析篇
薪資普遍在18000元/月左右
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)絡編程、多線程 、正則表達式/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
Python爬蟲原理/利用reuests及BeautifulSoup爬取數(shù)據(jù)/爬蟲綜合項目實戰(zhàn)等
4)Python科學計算庫 - 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進階numpy高級等
5)Python科學計算庫 - Scipy
SCIPY程序包/線性代數(shù)基礎知識_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運算選擇/SERIES的復雜操作/DataFrame的常用構造方式與操作/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)/文字標注與注釋等
可解決的現(xiàn)實問題:
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習，訓練學員掌握必備的基本編碼能力，為后續(xù)更高級的內(nèi)容打下堅實且必要基礎。
【深圳大數(shù)據(jù)開發(fā)、人工智能培訓】
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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
Redis架構
HDFS架構
HBase架構
垂直化搜索引擎架構
基本內(nèi)容
批處理的基本設計理念、Spring Batch框架及其分布式架構
MapReduce算法與模式
流式計算基本概念和CEP架構
Storm和Spark Streaming
分布式存儲相關設計原理和Nosl簡介
Memcached整體架構
Redis整體架構
HDFS整體架構
Hbase整體架構以及Alluxio分布式存儲模型簡介
Lucenc、Solr、Elastic Search等技術架構以及與大數(shù)據(jù)技術的整合
大數(shù)據(jù)安全性
大數(shù)據(jù)相關工具框架
介紹（二）
安全性實現(xiàn)方法
Apache Shiro架構
安全性技術在大數(shù)據(jù)體系中的應用
分布式海量數(shù)據(jù)計算
基于SL大數(shù)據(jù)分析的案例解析
大數(shù)據(jù)技術在企業(yè)中的綜合應用
加密、授權、認證等安全性實現(xiàn)方法以及HTTPS SSL/TLS、
OAuth2等安全性協(xié)議
Apache Shiro中的安全性設計與整體架構
Kerberos協(xié)議、Apache Sentry框架等在大數(shù)據(jù)技術生態(tài)中的
各種應用場景
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)項目業(yè)務及設計
Nginx+Flume實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集
ETL的業(yè)務分析及實現(xiàn)（一）
ETL的業(yè)務分析及實現(xiàn)（一）
數(shù)據(jù)分析思路與展示
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