包含课程

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  2130人 学习人数

  4.5分 课程评分
  8天大数据真实项目Spark电商离线和实时分析系统

  项目一Spark离线处理 本项目来源于企业级电商网站的大数据统计分析平台，该平台以 Spark 框架为核心，对电商网站的日志进行离线和实时分析。  该大数据分析平台对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行分析，根据平台统计出来的数据，辅助公司中的 PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。 本项目使用了 Spark 技术生态栈中最常用的三个技术框架，Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming，进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括用户访问 session 分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告流量实时统计 4 个业务模块。通过合理的将实际业务模块进行技术整合与改造，该项目几乎完全涵盖了 Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming 这三个技术框架中大部分的功能点、知识点，学员对于 Spark 技术框架的理解将会在本项目中得到很大的提高。  项目二Spark实时处理 项目简介对于实时性要求高的应用，如用户即时详单查询，业务量监控等，需要应用实时处理架构项目场景对于实时要求高的应用、有对数据进行实时展示和查询需求时项目技术分别使用canal和kafka搭建各自针对业务数据库和用户行为数据的实时数据采集系统，使用SparkStreaming搭建高吞吐的数据实时处理模块，选用ES作为最终的实时数据处理结果的存储位置，并从中获取数据进行展示，进一步降低响应时间。 

  大数据

  spark

  电商

  云计算/大数据

  Spark

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  1236人 学习人数

  4.5分 课程评分
  基于阿里云的海量数据处理数据仓库（实时）实战教程

  本套课程与阿里云大学联合打造，以国内电商巨头实际业务应用场景为依托，以阿里云框架为技术支持，紧跟大数据主流场景，对接企业实际需求，对电商实时数仓的搭建进行了详细讲解。课程内容结合国内多家企业实际项目经验，从框架版本选型、系统架构设计、业务流程设计，手把手带你从零开始完成基于阿里云的实时数仓项目。（版本框架：RDS、DataHub、DTS、实时计算、DataWorks、DataV等）

  数据仓库

  海量数据

  阿里云

  编程语言

  云计算/大数据

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  1605人 学习人数

  4.7分 课程评分
  大数据Flink从入门到原理到电商数据分析实战项目

  如今的大数据技术应用场景，对实时性的要求已经越来越高。作为新一代大数据流处理框架，由于非常好的实时性，Flink独树一帜，在近些年引起了业内极大的兴趣和关注。Flink能够提供毫秒级别的延迟，同时保证了数据处理的低延迟、高吞吐和结果的正确性，还提供了丰富的时间类型和窗口计算、Exactly-once 语义支持，另外还可以进行状态管理，并提供了CEP（复杂事件处理）的支持。Flink在实时分析领域的优势，使得越来越多的公司开始将实时项目向Flink迁移，其社区也在快速发展壮大。目前，Flink已经成为各大公司实时领域的发力重点，特别是国内以阿里为代表的一众大厂，都在全力投入，不少公司为Flink社区贡献了大量源码。如今Flink已被很多人认为是大数据实时处理的方向和未来，很多公司也都在招聘和储备了解掌握Flink的人才。本教程将Flink理论与电商数据分析项目实战并重，对Flink基础理论知识做了系统的梳理和阐述，并通过电商用户行为分析的具体项目用多个指标进行了实战演练。为有志于增加大数据项目经验、扩展流式处理框架知识的工程师提供了学习方式。二、教程内容和目标本教程主要分为两部分：第一部分，主要是Flink基础理论的讲解，涉及到各种重要概念、原理和API的用法，并且会有大量的示例代码实现；第二部分，以电商作为业务应用场景，以Flink作为分析框架，介绍一个电商用户行为分析项目的开发实战。通过理论和实际的紧密结合，可以使学员对Flink有充分的认识和理解，在项目实战中对Flink和流式处理应用的场景、以及电商分析业务领域有更深刻的认识；并且通过对流处理原理的学习和与批处理架构的对比，可以对大数据处理架构有更全面的了解，为日后成长为架构师打下基础。三、谁适合学1、有一定的 Java、Scala 基础，希望了解新的大数据方向的编程人员2、有 Java、Scala 开发经验，了解大数据相关知识，希望增加项目经验的开发人员3、有较好的大数据基础，希望掌握Flink及流式处理框架的求职人员

  电商

  云计算/大数据

  大数据

  scala

  java

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  2228人 学习人数

  4.5分 课程评分
  基于阿里云的海量数据处理数据仓库（离线）实战教程

  一、项目简介 本项目教程以国内电商巨头实际业务应用场景为依托，同时以阿里云ECS服务器为技术支持，紧跟大数据主流场景，对接企业实际需求，对电商数仓的常见实战指标进行了详尽讲解，让你迅速成长，获取最前沿的技术经验。 二、项目架构 版本框架：Flume、DateHub、DataWorks、MaxCompute、MySql以及QuickBI等； Flume：大数据领域被广泛运用的日志采集框架； DateHub：类似于传统大数据解决方案中Kafka的角色，提供了一个数据队列功能。对于离线计算，DataHub除了供了一个缓冲的队列作用。同时由于DataHub提供了各种与其他阿里云上下游产品的对接功能，所以DataHub又扮演了一个数据的分发枢纽工作； 据上传和下载通道，提供SQL及MapReduce等多种计算分析服务，同时还提供完善的安全解决方案； DataWorks：是基于MaxCompute计算引擎，从工作室、车间到工具集都齐备的一站式大数据工厂，它能帮助你快速完成数据集成、开发、治理、服务、质量、安全等全套数据研发工作； QuickBI & DataV：专为云上用户量身打造的新一代智能BI服务平台。 三、项目场景 数仓项目广泛应用于大数据领域，该项目技术可以高度适配电商、金融、医疗、在线教育、传媒、电信、交通等各领域； 四、项目特色 本课程结合国内多家企业实际项目经验。从集群规模的确定到框架版本选型以及服务器选型，手把手教你从零开始搭建基于阿里云服务器的大数据集群。采用阿里云ECS服务器作为数据平台，搭建高可用的、高可靠的Flume数据采集通道，运用阿里云DateHub构建中间缓冲队列并担任数据分发枢纽将数据推送至阿里自主研发的DataWorks对数据进行分层处理，采用MaxCompute作为处理海量数据的方案，将计算结果保存至MySQL并结合阿里的QuickBI工作做最终数据展示。

  大数据

  数据仓库

  阿里云

  云计算/大数据

  mapreduce

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  3195人 学习人数

  4.8分 课程评分
  全新大数据企业电商数据仓库项目实战教程

  本教程为授权出品 一、课程简介数据仓库（Data Warehouse，可简写为DW或DWH），是面向分析的集成化数据环境，为企业决策制定过程，提供系统数据支持的战略集合，是国内外各大公司正在重点投入的战略级技术领域。二、课程内容《大数据电商数仓项目实战》视频教程，从项目架构的搭建，到数据采集模块的设计、数仓架构的设计、实战需求实现、即席查询的实现，我们针对国内目前广泛使用的Apache原生框架和CDH版本框架进行了分别介绍，Apache原生框架介绍中涉及到的技术框架包括Flume、Kafka、Sqoop、MySql、HDFS、Hive、Tez、Spark、Presto、Druid等，CDH版本框架讲解包括CM的安装部署、Hadoop、Zookeeper、Hive、Flume、Kafka、Oozie、Impala、HUE、Kudu、Spark的安装配置，透彻了解不同版本框架的区别联系，将大数据全生态系统前沿技术一网打尽。在过程中对大数据生态体系进行了系统的讲解，对实际企业数仓项目中可能涉及到的技术点都进行了深入的讲解和探讨。同时穿插了大量数仓基础理论知识，让你在掌握实战经验的同时能够打下坚实的理论基础。三、课程目标本课程以国内电商巨头实际业务应用场景为依托，对电商数仓的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解，具体指标包括：每日、周、月活跃设备明细，留存用户比例，沉默用户、回流用户、流失用户统计，最近连续3周活跃用户统计，最近7天内连续3天活跃用户统计，GMV成交总额分析，转化率及漏斗分析，品牌复购率分析、订单表拉链表的设计等，让学生拥有更直观全面的实战经验。通过对本课程的学习，对数仓项目可以建立起清晰明确的概念，系统全面的掌握各项数仓项目技术，轻松应对各种数仓难题。四、课程亮点本课程结合国内多家企业实际项目经验，特别加入了项目架构模块，从集群规模的确定到框架版本选型以及服务器选型，手把手教你从零开始搭建大数据集群。并且总结大量项目实战中会遇到的问题，针对各个技术框架，均有调优实战经验，具体包括：常用Linux运维命令、Hadoop集群调优、Flume组件选型及性能优化、Kafka集群规模确认及关键参数调优。通过这部分学习，助学生迅速成长，获取前沿技术经验，从容解决实战问题。

  大数据

  企业

  电商

  编程语言

  Java

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  1501人 学习人数

  4.8分 课程评分
  大白话学懂机器学习与推荐系统实战

  本教程为官方授权出品 伴随着大数据时代的到来，作为发掘数据规律的重要手段，机器学习已经受到了越来越多的关注。而作为机器学习算法在大数据上的典型应用，推荐系统已成为各行业互联网公司营销体系中不可或缺的一部分，而且已经带来了真实可见的收益。目前，推荐系统和机器学习已经成为各大公司的发力重点，众多知名公司（如亚马逊、netflix、facebook、阿里巴巴、京东、腾讯、新浪、头条等）都在着眼于将蕴含在庞大数据中的宝藏发掘出来，懂机器学习算法的大数据工程师也成为了新时代最紧缺的人才。精心打造出了机器学习与推荐系统课程，将机器学习理论与推荐系统项目实战并重，对机器学习和推荐系统基础知识做了系统的梳理和阐述，并通过电影推荐网站的具体项目进行了实战演练，为有志于增加大数据项目经验、扩展机器学习发展方向的工程师提供更好的学习平台。本课程主要分为两部分，机器学习和推荐系统基础，与电影推荐系统项目实战。第一部分主要是机器学习和推荐系统基础理论的讲解，涉及到各种重要概念和基础算法，并对一些算法用Python做了实现；第二部分以电影网站作为业务应用场景，介绍推荐系统的开发实战。其中包括了如统计推荐、基于LFM的离线推荐、基于模型的实时推荐、基于内容的推荐等多个模块的代码实现，并与各种工具进行整合互接，构成完整的项目应用。通过理论和实际的紧密结合，可以使学员对推荐系统这一大数据应用有充分的认识和理解，在项目实战中对大数据的相关工具和知识做系统的回顾，并且可以掌握基本算法，入门机器学习这一前沿领域，为未来发展提供更多的选择，打开通向算法工程师的大门。谁适合学:1. 有一定的 Java、Scala 基础，希望了解大数据应用方向的编程人员2. 有 Java、Scala 开发经验，了解大数据相关知识，希望增加项目经验的开发人员3. 有较好的数学基础，希望学习机器学习和推荐系统相关算法的求职人员

  机器学习

  云计算/大数据

  大数据

  netflix

  python

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  1261人 学习人数

  4.8分 课程评分
  企业级电商大数据推荐系统实战

  本教程为官方授权出品 如今大数据已经成了各大互联网公司工作的重点方向，而推荐系统可以说就是大数据最好的落地应用之一，已经为企业带来了可观的用户流量和销售额。特别是对于电商，好的推荐系统可以大大提升电商企业的销售业绩。国内外的知名电商，如亚马逊、淘宝、京东等公司，都在推荐系统领域投入了大量研发力量，也在大量招收相关的专业人才。量身定制打造的电商推荐系统项目，就是以经过修改的中文亚马逊电商数据集作为依托，并以某电商网站真实的业务架构作为基础来实现的，其中包含了离线推荐与实时推荐体系，综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。具体实现的模块主要有：基于统计的离线推荐、基于隐语义模型的离线推荐、基于自定义模型的实时推荐，以及基于内容的、和基于Item-CF的离线相似推荐。整个项目具有很强的实操性和综合性，对已有的大数据和机器学习相关知识是一个系统性的梳理和整合，通过学习，同学们可以深入了解推荐系统在电商企业中的实际应用，可以为有志于增加大数据项目经验的开发人员、特别是对电商业务领域感兴趣的求职人员，提供更好的学习平台。适合人群：1.有一定的 Java、Scala 基础，希望了解大数据应用方向的编程人员2.有 Java、Scala 开发经验，了解大数据相关知识，希望增加项目经验的开发人员3.有电商领域开发经验，希望拓展电商业务场景、丰富经验的开发人员4.有较好的数学基础，希望学br习机器学习和推荐系统相关算法的求职人员

  云计算/大数据

  Spark

  大数据

  电商

  scala

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  447人 学习人数

  4.5分 课程评分
  新版全面系统完整的电信客服综合案例教程

  本教程为官方授权教程 通信运营商每时每刻会产生大量的通信数据，例如通话记录，短信记录，彩信记录，第三方服务资费等等繁多信息。数据量如此巨大，除了要满足用户的实时查询和展示之外，还需要定时定期的对已有数据进行离线的分析处理。电信客服综合案例就是以此为切入点所开发的大数据实战案例。 在本课程中，你将学习到，项目架构搭建，数据生产，数据消费，数据分析，以及数据展示等项目核心业务功能的实现。学习过程中，我们将使用Flume，Kafka，HBase，Hadoop,Echarts,Crontab等大数据框架完成整个业务的实现，并在学习过程中对各个框架的应用和原理进行梳理和剖析。

  电信

  云计算/大数据

  大数据

  hadoop

  hbase

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