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课程
大数据分析师(中级)
数据库应用//
0.0
40
视频
30.8
课时
309.00
介绍
目录

课程概述

本课程主要分为六个部分。第一部分是概述,主要介绍本课程的主要内容。第二部分是SQL语言,主要介绍各种常用SQL语句的使用。第三部分是Java编程基础,主要介绍Java语言的基本语法、面向对象特性以及Java的常用类库。第四部分是Hadoop生态,主要介绍Hadoop相关的大数据技术,并重点介绍了用于数据分析的数据仓库技术Hive。第五部分是Spark技术,是对Hadoop相关技术的改进和增强。第六部分是数据可视化,介绍了常用的数据可视化方法。第七部分通过网站日志分析案例来加深对各种技术的理解。

课程目标

课程总体教学目标如下: (1) 掌握Java语言的使用; (2) 掌握SQL语言的使用; (3) 掌握Hadoop平台相关技术; (4) 掌握Spark技术的使用; (4) 掌握基本的数据可视化技术。

考核评价

课程配有章节练习,辅助学员更好的掌握知识点。

讲师介绍

详细介绍

1、开篇
1-1 综述

(535s)

2、SQL语言
2-1 SQL语言概述

(842s)

2-2 MySQL数据库

(615s)

2-3 DDL语言(上)

(921s)

2-4 DDL语言(下)

(725s)

2-5 DQL-基本查询

(586s)

2-6 DQL-where条件

(696s)

2-7 DQL-范围查找

(504s)

2-8 DQL-分组

(775s)

2-9 DQL-分支判断和排序

(776s)

2-10 DQL-查询结果合并

(874s)

2-11 DQL-外连接

(917s)

2-12 DQL-子查询

(933s)

2-13 DML

(848s)

2-14 数学运算函数

(803s)

2-15 字符串函数

(796s)

2-16 日期处理函数

(1022s)

3、Java编程基础
3-1 Java语言概述

(1080s)

3-2 准备开发环境

(1059s)

3-3 Java基本语法

(1987s)

3-4 选择结构

(833s)

3-5 for循环

(971s)

3-6 while循环

(689s)

3-7 数组

(1015s)

3-8 方法

(1204s)

3-9 类和对象(上)

(729s)

3-10 构造方法

(931s)

3-11 static修饰符

(982s)

3-12 类和对象(下)

(889s)

3-13 字符串

(1337s)

3-14 数字和日期

(954s)

3-15 继承(上)

(776s)

3-16 继承(下)

(620s)

3-17 final修饰符

(571s)

3-18 abstract修饰符

(721s)

3-19 接口

(836s)

3-20 多态

(746s)

3-21 异常处理

(1213s)

3-22 IO操作

(1085s)

3-23 集合框架

(933s)

3-24 List

(654s)

3-25 Map

(828s)

3-26 网络编程

(1020s)

4、Hadoop生态
4-1 Hadoop生态

(552s)

4-2 HDFS概述

(751s)

4-3 HDFS常用命令

(720s)

4-4 HDFS-Java客户端程序

(668s)

4-5 MapReduce概述

(934s)

4-6 MapReduce编程流程

(1431s)

4-7 MapReduce编程实践

(1141s)

4-8 YARN概述

(613s)

4-9 Hbase概述

(604s)

4-10 Hbase数据模型

(478s)

4-11 Hbase架构

(629s)

4-12 Hive概述

(1011s)

4-13 Hive存储模型

(996s)

4-14 Hive安装与配置

(758s)

4-15 Hive DDL操作-创建数据库、表、试图

(1160s)

4-16 Hive DDL操作-管理数据库、表、视图

(951s)

4-17 Hive DML操作

(753s)

4-18 Hive DQL操作

(851s)

4-19 Hive数学函数

(723s)

4-20 Hive字符串函数

(1091s)

4-21 Hive窗口函数

(1289s)

4-22 Hive日期函数和集合函数

(741s)

4-23 Hive其它函数

(969s)

4-24 Flume

(861s)

4-25 Sqoop

(966s)

5、Spark
5-1 Spark基础理论回顾

(619s)

5-2 Scala基础语法

(558s)

5-3 Scala数据结构

(796s)

5-4 Scala容器的操作

(624s)

5-5 SparkCore运行原理

(982s)

5-6 SparkCore-RDD编程实践

(902s)

5-7 SparkCore-键值对RDD编程

(929s)

5-8 SparkCore综合案例-选修课成绩分析

(470s)

5-9 SparkCore综合案例-必修课成绩分析

(548s)

5-10 SparkSQL原理

(548s)

5-11 DataFrame创建

(494s)

5-12 SparkSQL读写数据库

(580s)

5-13 SparkSQL综合案例-企业员工信息数据分析

(505s)

5-14 SparkSQL综合案例-电商大数据分析

(630s)

5-15 Spark Streaming运行原理

(539s)

5-16 Spark Streaming编程实践

(551s)

5-17 机器学习的一般过程介绍

(688s)

5-18 Spark Mllib原理

(778s)

5-19 Spark Mllib特征工程案例

(546s)

5-20 Spark Mllib综合案例

(585s)

6、数据可视化
6-1 Excel可视化

(786s)

6-2 Excel图形设置

(914s)

6-3 图形选择及快速分析

(600s)

6-4 Tableau基本用法

(801s)

6-5 Tableau基本图形

(938s)

6-6 Tableau数据管理

(850s)

6-7 趋势分析与预测

(592s)

6-8 参考线

(933s)

7、综合实例
7-1 网站日志分析项目概述及数据采集

(1051s)

7-2 网站日志分析数据预处理

(956s)

7-3 网站日志分析之数据分析

(966s)

7-4 数据导出及数据可视化

(1617s)

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