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首页 > 教程下载 > 综合教程 >  黑马Python+大数据实战课程:14阶段全面掌握数据科学
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本课程是黑马程序员推出的Python+大数据年度钻石会员课程,价值24980元,现已完结并无密分享。课程涵盖14个阶段,从Python基础编程到大数据框架、Hadoop生态体系、Spark技术栈、Flink技术栈等,全面覆盖数据科学与大数据开发的核心技能。通过实战项目如“知行教育数仓项目”和“星途车联网”,学员将深入掌握数据处理、分析、可视化及实时计算技术。课程还包含SQL、NoSQL、实时计算等高级内容,并配有面试强化与就业加强课,助力学员顺利进入数据科学领域。适合零基础学员及希望提升大数据开发技能的专业人士。
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黑马Python+大数据实战课程:14阶段全面掌握数据科学106.64 GB(mp4视频2139节;)
14、阶段十四Flink综合项目
08、第八章星途车联网-项目展示和任务调度
8-1项目展示和任务调度
07、第七章星途车联网-远程诊断实时故障分析
7-2实时故障分析实现
7-1实时故障业务逻辑
06、第六章星途车联网-电子围栏分析
6-3电子围栏分析实现
6-2电子围栏分析步骤
6-1电子围栏简介
05、第五章星途车联网-车辆驾驶行为分析
5-2驾驶行程指标分析
5-1驾驶行程业务逻辑
04、第四章星途车联网-PhoenixonHBase即席查询
4-4Zeppelin简介及使用
4-3车联网明细数据统计
4-2HBase二级索引
4-1Phoenix简介及常用命令
03、第三章星途车联网-数据落地
3-3HBase调优
3-2数据存储_Hbase
3-1数据存储_hive
02、第二章星途车联网-原始终端数据实时ETL
2-5过滤数据
2-4数据积压与反压
2-3实时ETL
2-2解析工具类走读
2-1数据推送到kafka
01、第一章星途车联网-项目基石与前瞻
1-6上报数据的格式解析
1-5车联网项目工程搭建
1-4车联网技术选型
1-3车联网行业产业链
1-2汽车行业和车辆类型
1-1车联网行业背景介绍
13、阶段十三大数据Flink技术栈
05、第五章FlinkSQL
5-7FlinkSQL连接外部系统及优化
5-6FlinkSQL_函数
5-5FlinkSQL_窗口
5-4动态表
5-3SQLClient
5-2FlinkSQL连接外部系统
5-1FlinkSQL简介
04、第四章Flink高级特性
4-4数据类型和序列化
4-3双流join
4-2ProcessFunctionAPI
4-1异步io与两端递交
03、第三章Flink高级API开发
3-4四大基石checkpoint
3-3四大基石state
3-2四大基石time
3-1四大基石Window
02、第二章Flink流批一体API开发
2-5Flink与其他组件的整合
2-4Flink的Sink操作
2-3Flink的转换算子
2-2Flink的数据源
2-1流处理基本概念
01、第一章Flink基础
1-5Flink架构体系
1-4Flink入门案例
1-3Flink环境部署
1-2Flink简介
1-1流式计算简介
12、阶段十二面试强化就业加强课
第一章python+大数据面试加强
1-1面试加强
11、阶段十一NoSQL与实时计算技术
04、第四章NoSQL-综合案例
4-5可视化
4-4实时计算
4-3离线分析
4-2Flume数据采集
4-1综合案例介绍
03、第三章NoSQL-Hbase
3-9Hbase与其他组件的整合
3-8Hbase优化
3-7协处理器
3-6BulkLoad
3-5Hbase表设计
3-4Hbase原理
3-3HbaseJavaAPI
3-2Hbase基本命令
3-11二级索引
3-10Phoenix
3-1Hbase简介与环境部署
02、第二章NoSQL-kafka
2-9存储机制
2-8消费分配策略
2-7kafkaAPI
2-6kafka工具
2-5kafka的基本命令
2-4kafka环境搭建
2-3附录
2-2kafka简介
2-12kafka监测
2-11一次性语义
2-10kafka原理
2-1消息队列
01、第一章NoSQL-Redis
1-6Redis高级
1-5Redis架构
1-4数据存储设计与持久化
1-3Jedis
1-2Redis的基本命令
1-1Redis的介绍与安装
10、阶段十java编程语言
第一章大数据java编程
1-9JDBC
1-8网络编程
1-7io流
1-6lambda表达式
1-5反射
1-4集合
1-3java常用API
1-2面向对象
1-13MapReduce
1-12HDFS
1-11maven
1-10多线程
1-1Java基础语法
09、阶段九Spark综合项目
第一章一站式制造
1-9DWD层构建
1-8项目ODS层创建
1-7python数据采集
1-6sqoop数据采集
1-5项目业务分析
1-4项目数仓分层
1-3项目环境搭建
1-21项目总结二
1-20Grafana使用
1-2项目中docker使用
1-19监控插件安装
1-18Prometheus架构说明
1-17Spark核心概念回顾
1-16AirFlow任务调度
1-15AirFlow架构解析
1-14ST层构建
1-13项目回顾(二)
1-12DWB层构建
1-11项目回顾(一)
1-10DWS层构建
1-1项目介绍
08、阶段八大数据Spark技术栈
第一章PySpark
1-9RDD详解
1-8Spark关键概念
1-7SparkOnYarn
1-6Spark单词统计
1-5Spark的StandaloneHA环境搭建
1-4spark-standalone环境搭建
1-3pyspark安装
1-21Spark自定义函数
1-20SparkSQL底层执行原理
1-2Spark简介
1-19SparkHive
1-18SparkSQL实操
1-17SparkSQL简介
1-16Spark内核调度
1-15Spark累加器和广播变量
1-14Spark案例-IP地址查询
1-13Spark缓存机制
1-12Spark综合案例1
1-11RDD算子
1-10RDD创建
1-1Spark概述
07、阶段七离线数仓项目-知行教育
1-9访问咨询主题看板_hive优化
1-8访问咨询主题看板_建模
1-7访问咨询主题看板_需求分析
1-6sqoop相关操作
1-5oozie基本使用
1-4Hue操作HDFS,Hive
1-3数据仓库
1-27Git应用
1-26finebi基本使用
1-25学生出勤看板_DWM层数据处理
1-24学生出勤主题看板_建模
1-23学生出勤主题看板_需求分析
1-22hive优化项目数据
1-21hive索引
1-20拉链表
1-2项目环境搭建
1-19意向用户主题看板_DWM层数据处理
1-18意向用户主题看板_数据采集清洗
1-17分桶表
1-16意向用户主题看板_建模分析
1-15意向用户主题看板_需求分析
1-14访问咨询主题看板_增量数据分析
1-13访问咨询主题看板_增量数据采集清洗
1-12访问咨询主题看板_数据导出
1-11访问咨询主题看板_数据分析
1-10访问咨询主题看板_数据清洗
1-1知行教育数仓项目介绍
06、阶段六Hadoop生态体系
04、第四章Hive
4-9Hive调优
4-8Hive窗口函数
4-7Hive函数高阶应用
4-6Hive其他功能介绍
4-5Hive_DQL语法
4-4Hive_DML语法
4-3Hive_DDL语法
4-2Hive介绍和安装
4-1数据仓库介绍
03、第三章Hadoop
3-6Hadoop_HA
3-5Hadoop_YARN
3-4Hadoop_MapReduce
3-3Hadoop_HDFS
3-2hadoop环境搭建
3-1hadoop简介
02、第二章Zookeeper
2-2Zookeeper
2-1大数据导论
01、第一章linux
1-7shell
1-6linux软件安装方式
1-5大数据集群环境搭建
1-4linux用户与权限
1-3vi编辑器
1-2linux文件系统
1-1linux环境搭建
05、阶段五Python数据处理与分析实战
06、第六章pandas综合案例
6-3案例3RFM用户分群1
6-2案例2优衣库销售数据分析
6-1案例1Appstore数据分析
05、第五章Python数据可视化
5-4Pyecharts绘图
5-3Seaborn绘图
5-2Pandas绘图
5-1Matplotlib绘图
04、第四章pandas数据处理
4-7Dataframe数据类型案例
4-6Dataframe数据类型
4-5数据分组操作-会员数据分析2
4-4数据分组操作-会员数据分析1
4-3数据分组操作-透视
4-2数据分组操作
4-1Apply自定义函数
03、第三章pandas数据清洗
3-5Pandas数据类型
3-4数据整理
3-3缺失值处理
3-2数据组合-merge
3-1数据组合-concat
02、第二章Pandas快速入门
2-5租房数据分析示例
2-4Dataframe查询
2-3Dataframe增删改
2-2Series和Dataframe
2-1Pandas快速入门
01、第一章Python数据分析简介
1-2Python数据分析简介
1-1Python数据分析环境搭建
04、阶段四SQL
02、第二章数据报表
2-6分组对比
2-5计算多个指标
2-4使用WITH(CommonTableExpressions)公用表表达式
2-3使用CASEWHEN和GROUPBY将数据分组
2-2使用SQL进行数据汇总
2-1数据介绍
01、第一章窗口函数
1-7窗口函数避坑指南
1-6PARTITIONBY与ORDERBY
1-5分析函数
1-4windowframes自定义窗口
1-3排序函数
1-2OVER(PARTITIONBY)
1-1窗口函数简介与基本用法
03、阶段三Python进阶编程
11、第十一章数据埋点
11-3埋点实践
11-2埋点方案
11-1埋点形式
10、第十章mini-Web
10-4logging日志
10-3路由列表功能开发
10-2应用程序开发
10-1Web应用概述
09、第九章正则表达式
9-5匹配多个字符
9-4匹配单个字符
9-3re的模块介绍
9-2深拷贝和浅拷贝
9-1with语句
08、第八章闭包和装饰器
8-4通用装饰器的使用
8-3装饰器的使用
8-2装饰器
8-1闭包
07、第七章jQuery
7-9综合案例
7-8ajax
7-7json
7-6JavaScript对象
7-5jQuery事件
7-4获取和设置元素内容
7-3选择集过滤
7-2jQuery选择器
7-1jQuery的介绍
06、第六章JavaScript
6-7字符串拼接
6-6循环语句
6-5数组及操作方法
6-4条件语句
6-3函数定义和调用
6-2变量和数据类型
6-1JavaScript的介绍
05、第五章html+css基础
5-5css选择器
5-4css的介绍
5-3资源路径
5-2初识常用的html标签
5-1html的介绍
04、第四章HTTP协议和静态Web服务器
4-4静态Web服务器-面向对象开发
4-3搭建Python自带静态Web服务器
4-2查看HTTP协议的通信过程
4-1HTTP协议
03、第三章网络编程
3-3多任务版TCP服务端程序开发
3-2TCP客户端程序开发
3-1socket的介绍
02、第二章多任务编程-线程
2-4进程和线程对比
2-3线程的注意点
2-2多进程的使用
2-1多线程的使用
01、第一章多任务编程-进程
1-4进程的注意点
1-3进程执行带有参数的任务
1-2多进程的使用
1-1多任务的介绍
02、阶段二Python基础编程
02、第二章Python面向对象编程
2-9Python异常处理
2-8类属性方法
2-7面向对象多态
2-6面向对象封装与继承
2-5面向对象案例
2-4魔法方法
2-3示例属性操作
2-2总结与复习
2-11学员管理系统-面向对象版本
2-10Python模块与包
2-1类定义与初始化
01、第一章Python基础语法
1-9分支总结与复习
1-8Python分支语句
1-7Python运算符
1-6输入与类型转化
1-5Python格式化输出
1-4变量使用与debug工具
1-31文件操作案例
1-30文件基本操作
1-3Python变量与注释
1-29递归与复习
1-28案例-学员管理系统
1-27引用类型
1-26不定长参数与组包拆包
1-25总结复习
1-24函数作用域
1-23函数基本使用
1-22公共方法与推导式
1-21集合定义使用
1-20字典定义使用
1-2Pyhton解释器与Pycharm安装配置
1-19元组定义使用
1-18列表的操作使用
1-17列表定义
1-16字符串删除、判断
1-15字符串查找、替换、合并
1-14字符串定义、切片
1-13循环else
1-12for循环
1-11while循环嵌套
1-10while循环
1-1Python概述
01、阶段一Python大数据开发基础
08、第八章数仓实战项目
8-5数仓实战之智能电商分析平台(三)
8-4flume的介绍和使用
8-3数仓实战之智能电商分析平台(二)
8-2数仓实战之智能电商分析平台(一)
8-1数仓实战之滴滴出行
07、第七章大数据框架与数仓基础
7-5作业讲解
7-4数据仓库的基本使用
7-3数据仓库的介绍
7-2hdfs的介绍,使用和特特点
7-1Hadoop的介绍,配置和集群的使用
06、第六章数据分析及可视化
6-3数据抽取和统计分析
6-2集团分析项目
6-1finebi的初步使用
05、第五章kettle的使用
5-1kettle的使用
04、第四章excel的使用
4-1excel的相关操作
03、第三章MySQL数据库
3-9数据库练习回顾
3-8数据库的多种连接查询
3-7函数,分组和二次过滤
3-6运算与排序
3-5数据库查询
3-4数据库约束
3-3数据操作语言的使用
3-2数据定义语言的使用
3-1mysql和datagrip的介绍
02、第二章linux命令
2-3linux命令(二)
2-2vim编辑器的使用
2-1linux命令(一)
01、第一章大数据介绍及开发环境
1-3linux目录介绍
1-2linux介绍及虚拟机网络配置
1-1大数据介绍
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