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      位置:培訓問答 > 上海奉賢人工智能培訓,國際*沿教學

      上海奉賢人工智能培訓,國際*沿教學

      日期:2018-05-21 18:29:51     瀏覽:4840    來源:廣州培訓網(wǎng)

      a上海奉賢人工智能培訓,國際前沿教學

      【上海Python培訓課程】

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      階段:數(shù)據(jù)預處理分析篇

       

      薪資普遍在8000元/月左右

      核心能力:

      1)用Excel實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集

      用Excel實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集/數(shù)據(jù)轉換和清洗/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)處理與分析實戰(zhàn)

      Excel實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗和轉化/數(shù)據(jù)分析和建模/數(shù)據(jù)展現(xiàn)之利用Excel實現(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)庫自動化操作及運用初識My Sl/SL進階/多表查詢及存儲過程/商品進銷存項目實戰(zhàn)

       

      5) Tableau數(shù)據(jù)可視化應用實戰(zhàn)

       

      6)  據(jù)分析報告(可視化數(shù)據(jù)的專業(yè)展現(xiàn))

       

      可解決的現(xiàn)實問題:

      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】

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      模塊

      分布式架構的衍生與發(fā)展:

       

      微服務架構

       

      大數(shù)據(jù)架構異步通信:

       

      消息驅(qū)動與傳遞系統(tǒng)

       

      名稱

      領域驅(qū)動設計(上)

       

      領域驅(qū)動設計(下)

       

      直面微服務架構

       

      服務建模方法

       

      服務拆分與集成

       

      微服務架構基礎組件和關鍵要素

       

      微服務架構實現(xiàn)技術(上)

       

      微服務架構實現(xiàn)技術(下)

       

      微服務架構管理體系

       

      向微服務架構轉型

       

      消息傳遞模型

       

      消息系統(tǒng)規(guī)范與實現(xiàn)

       

      Kafka功能與應用

       

      Kafka基本原理分析

       

      消息傳遞機制在大數(shù)據(jù)體系中的應用

       

      Actor模型和Akka分布式消息

       

      基本內(nèi)容

      領域驅(qū)動設計(上)

       

      領域驅(qū)動設計(下)

       

      微服務架構的基本特征、優(yōu)勢、挑戰(zhàn)和實施方法

       

      服務分類、表示模型、邊界與數(shù)據(jù)

       

      服務拆分的維度、策略以及各種集成方式

       

      API網(wǎng)關、配置中心等

       

      Spring Boot和Spring Cloud

       

      Spring Boot和Spring Cloud

       

      微服務部署、監(jiān)控和測試

       

      遺留系統(tǒng)改造以及技術、組織轉型方法

       

      消息傳遞基本模型與實現(xiàn)需求

       

      JMS和AMP規(guī)范以及ActiveM和RabbitM

       

      Kafka核心功能、大數(shù)據(jù)中的應用以及內(nèi)置流處理等新特

       

      Kafka基本實現(xiàn)原理分析

       

      Spark、Storm中的消息傳遞機制應用

       

      Actor模型和Akka分布式消息實現(xiàn)機制、Spark中的應用

       

      大數(shù)據(jù)架構數(shù)據(jù)來源:

       

      數(shù)據(jù)收集與集成

       

      大數(shù)據(jù)相關工具框架

       

      介紹(一)

       

      數(shù)據(jù)獲取的策略和技術

       

      Flume系統(tǒng)架構

       

      企業(yè)應用集成模式

       

      企業(yè)服務總線與應用

       

      日志收集Flume功能與應用

       

      案例一之應用系統(tǒng)并發(fā)負載部署

       

      案例一之實時收集用戶海量數(shù)據(jù)

       

      案例一之定時收集RDBMS業(yè)務數(shù)據(jù)

       

      埋點、日志收集、數(shù)據(jù)分發(fā)等策略和相關工具

       

      Flume系統(tǒng)架構分析

       

      各種企業(yè)應用集成模式介紹

       

      Spring Integration應用

       

      Flume架構、應用與HDFS和Kafka集成,實時數(shù)據(jù)采集

       

      Nginx負載均衡部署

       

      Nginx實時記錄用戶訪問數(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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      咨詢顧問:董老師

      上海奉賢人工智能培訓,國際前沿教學

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