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CDA大数据就业班视频——8期

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CDA大数据就业班视频——8期

一、MySQL

1.数据库介绍、数据库模型、虚拟机Ubuntu、MySQL在线安装

2.在线离线安装mysql、参数配置

3.mysql原理、表结构

4.数据类型、表范式

5.数据库引擎、远程连接

6.MySQL数据结构、表的索引

7.SQL语言分类介绍、简单查询、计算、模糊查询

8.空值、逻辑运算、排序

9.分组查询、多表连接

10.子查询、集合运算、插入、修改

11.视图、存储过程数据的导入导出

12.数据转移、批量插入删除、自增字段

13.select语句、连接、分组、子查询、事务处理、别名

二、Java

1、java概述、dos命令、跨平台原理、环境变量配置、编译执行

2、helloword代码含义关键字、标识符、注释、变量常量、运算符

3、逻辑运算符、位运算符、判断结构、循环、eclipse debug、操作

4、项目创建、代码练习

5、变量数据类型代码练习

6、循环代码练习

7、反码补码答疑、函数定义、重载

8、数组定义及操作

9、IO流基类介绍、IO程序书写、异常操作、字符流、字节流

10、字符流读取实际操作

11、MP3文件操作

3-14-1基本字节流、高效字节流、面向对象概念

3-14-2面向对象特点、特征、类与对象、堆栈理解

3-14-3文件读写代码详解、类的代码实战

3-14-4封装、private等关键字、构造方法、this

3-15-1类的继承、super、this、覆盖

3-15-2方法重载、父类子类调用关系、重写

3-15-3子类的实例化过程、构造函数、final

3-15-4成员变量私有化、set赋值、抽象类

3-15-5抽象类、多态

3-15-6多态、重载重写区别

3-16-1接口、异常

3-16-2异常处理、数据库概述

3-16-3网络编程基础

3-16-4map函数

3-16-5map函数练习

三、大数据环境搭建

3-19-1大数据知识架构介绍

3-19-2Linux 系统介绍、虚拟机下安装Linux安装

3-19-3xshell WINCP安装、用户管理操作、软件源更新

3-19-4apt-get命令、文本编辑器、ssh免密登录、Java在线安装及环境变量配置

3-20-1大数据框架、Hadoop介绍

3-20-2Hadoop组件及生态介绍、单节点、用户创建、ssh免密

3-20-3单机模式Hadoop程序运行、hadoop伪分布配置、hdfs操作

3-20-4Hadoop伪分布程序执行、Hadoop生态组件安装

3-21-1答疑、spark安装、配置文件修改

3-21-2集群环境搭建、更改配置IP、hosts等

3-21-3修改Hadoop配置、修改spark配置

3-21-4各节点ssh免密登录、启动集群

3-22-1zookeeper问题答疑

3-22-2zookeeper进程异常解决、spark参数修改、mysql安装

3-22-3mysql参数配置、hive安装配置

3-22-4hive配置、sqoop安装配置

3-23-1Zeppelin安装介绍

3-23-2Zeppelin的使用、mahout安装MapReduce原理

3-23-3分布式文件系统

3-23-4分布式文件系统、mahout案例

3-23-5分布式文件系统、mahout案例2

四、数据仓库

3-25-1Hive的原理、HPL、SQL、与mysql关系

3-25-2课程内容介绍、外部表、文件系统上的hive、创建表

3-25-3上传数据、hive底层存储、建表

3-25-4创建分区表、装载数据、查询结果转文本文档、查看表

3-25-5分区表、及其存储、写到HDFS

3-26-1数据存储结构、股价案例分析

3-26-2hive排序、分组查询及其原理

3-26-3Hive的连接、优化器、命令行参数

3-26-4多表连接总结、运算符操作、函数

3-26-5非空值查找函数、字符串操作函数

3-27-1集合统计分析函数、hive分区表

3-27-2词频统计案例

3-27-3小米发布会弹幕词频分析

3-27-4Hive、hbase、mysql对比、空值处理

3-28-1hive性能优化物化视图、exit、in、join

3-28-2气温案例

3-28-3员工统计案例

3-28-4字符串操作

五、Scala

4-1-1Scala及开发环境安装

4-1-2eclipse创建Scala项目、变量常量、基本数据类型

4-1-3元组、字符串、运算符、控制语句

4-1-4代码练习、水仙花练习代吗、集合框架、map、set、list

4-1-5数组

4-3-1数组、list、listbuff的方法

4-3-2set、map的方法

4-3-3函数定义、lambda、高阶函数

4-3-4高阶函数reduce、fold、、groupby、diff等

4-4-1下划线用法、高阶函数练习

4-4-2高阶函数练习、函数柯里化、部分应用函数、类和对象、单例对象、半生对象和伴生类

4-4-3主构造方法、继承多态

4-4-4成员访问控制、抽象类、内部类和对象、匿名类、特质、自身类型

4-4-5包定义、作用域、包对象、import、模式匹配

4-8-1模式匹配回顾、隐式转换

4-8-2隐式对象、隐式参数使用常见问题、偏函数、泛型方法

4-8-3类型变量界定、视图界定、多重界定、协变与逆变

4-8-4Scala actor

六、Spark

4-11-1spark组件简介、安装简介

4-11-2RDD编程简介、RDD创建、RDD方法简介

4-11-3RDD分区、任务调度、RDD操作

4-11-4转化操作、行动操作

4-12-1spark实例搜狗日志分析

4-12-2 RDD高级算子

4-12-3RDD高级算子、RDD的产生过程、搭建IDE环境

4-12-4第一个程序、程序运行流程

4-13-1运行在集群、运行在本地、依赖关系、创建RDD、配置maven、Dataframe简介及创建

4-13-2DataFrame常用操作

4-13-3案例2集群运行、sparkSQL例子

4-13-4连接数据库

4-14-1mysql连接问题解决、回顾昨天内容

4-14-2dataframe对象上的条件查询及案例

4-14-3sparksql基本案例1

4-14-4高级案例、SQL_UDF_case0928、SQL_ApacheLog、正则表达

4-16-1课前HBase与sqoop、spark梳理介绍、Hbase的简介与关系型数据库的区别、数据模型、表分隔

4-16-2Hbase面向列的存储优势、功能组件介绍

4-16-3开发环境Zeppelin sbt配置、Hbase基本运行原理

4-16-4Hbase应用案例、编程实战

4-16-5安装sbt、Hbase操作

4-17-1Hbase操作put、删除数据、查看数据、修改数据

4-17-2Hive与Hbase集成

4-17-3使用HQL操作Hbase、sqoop导数据

4-17-4sparkstreaming数据类型、核心架构、flume介绍

4-17-5flume安装配置

4-18-1spark与hive集成?

4-18-2mysql数据导入hdfs、hive、hbase

4-18-3从hive、hbase、HDFS导出数据

4-18-4flume安装和使用、复用模式

4-18-5Flume复用、串联,kafka框架介绍

4-18-6基于spark2.1的伪分布集群搭建

4-19-1Flume串联问题、kafka结构、kafka安装

4-19-2集群模式部署kafka

4-19-3课前分享shell脚本、使用外部数据源进行数据传输、

4-19-4kafka嵌入Flume两种方法

4-19-5 sparkstreaming流式计算

4-20-1Structured Streaming、基于套接字流的流式处理

4-20-2基于读取套接字流的流处理操作

4-20-3基于文件流的流失处理

4-20-4基于RDD的流操作、基于flume数据的流处理

4-20-5基于kafka数据源的流式处理

4-20-6Dstream的基本操作

4-20-7spark的Structured Streaming框架

4-23-1数据挖掘概念、工具、算法介绍;sparkml工具介绍

4-23-2数据分析一般流程、ML与MLlib区别

4-23-3算法分类、zeppelin配置、ML数据类型向量、矩阵

4-23-4稀疏矩阵、分布式矩阵创建

4-23-5基于MLlib的摘要统计、相关性、分层抽样

4-24-1假设检验

4-24-2降维概念、降维方法奇异值分解

4-24-3SVD、PCA主成分分析

4-24-4在mllib中使用PCA、分类算法概述、逻辑斯蒂回归

4-24-5决策树

4-25-1支持向量机、模型评估AUC、协同过滤算法介绍

4-25-2聚类算法、机器学习流

4-25-3ML库PipeLine、特征抽取转换和选择方法、TF-IDF

4-25-4特征提取Word2Vec、CountVectorizer、特征变换

4-25-5特征选择、利用逻辑回归构建机器学习流、模型选择和超参数调整

七、中期交流

4-26-1

4-26-2

4-26-3

4-26-4

4-26-5

4-26-6

八、统计

4-27-1统计课程总体介绍、数学概述、数据类型

4-27-2数据模型、回归模型、支持向量机、线性代数向量、张量

4-27-3线性代数 空间变换逆矩阵矩阵的秩、矩阵计算

4-27-4特征值特征向量、奇异值分解、函数

4-27-5初等函数、极限、收敛分散

4-28-1导数

4-28-2微分、偏导数的定义及其计算、偏导数的几何意义、梯度

4-28-3洛必达法则

4-28-4曲线凹凸、拐点、泰勒公式、定积分

4-28-5定积分几何意义、牛顿-莱布尼兹公式、统计量介绍

4-28-6平均差、标准化、偏态、正态分布

5-2-1卡方分布、t分布、F分布、中心极限定理

5-2-2参数估计、

5-2-3最大似然估计

5-2-4最大似然估计性质、总体区间估计、例题分析

5-2-5总体比例之差区间估计、假设检验

5-2-6P值进行决策、检验

5-2-7用统计量进行检验

5-3-1相关分析、协方差、相关系数相关系数介绍、回归分析

5-3-2最小二乘法、标准化残差、评估、一元线性回归方程

5-3-3回归参数估计、评估

5-3-4哑变量、变量选择方法

5-3-5建回归模型步骤、

5-3-6时间序列

九、Python

5-4-1python安装、简介、变量、标准数据类型

5-4-2四则运算、字符串类型、字符串操作、列表操作

5-4-3上午知识回顾整数、布尔、字符串、列表、字典、集合切片与索引

5-4-4分支结构、循环结构

5-7-1python数字类型及其函数、字符串运算符

5-7-2字符串函数2、列表及函数 元组及元组运算、字典及字典操作

5-7-3字典内置方法、集合及集合运算、练习

5-7-4循环语句、

5-8-1类的继承、类的定义、类对象的操作、类的私有方法

5-8-2类的练习、包模块导入、包的实例

5-8-3文件操作

5-8-4递归、排序、异常处理

5-8-5python面试题讲解

5-9-1Numpy中的数据结构、数组的生成、数组维度的变换、常用属性

5-9-2Numpy基本操作练习、Numpy切片、matplotlib

5-9-3随机漫步练习、梯形法求面积、

5-9-4numpy练习

5-10-1pandas简介、导入数据

5-10-2数据导出、创建对象、查看检查数据、数据选取

5-10-3数据的选取、数据清理

5-10-4数据规整分组

5-10-5serimatplotlib画图、dataframe操作练习

5-11-1pandas练习题讲解、温度数据时间序列案例

5-11-2挖掘QQ聊天记录案例、

5-11-3挖掘QQ聊天案例讲解、NBA比赛数据分析案例

5-11-4淘宝爆款建模案例

5-11-5去哪案例

5-14-1爬虫定义、爬虫的学习建议、网络知识基础、网页结构

5-14-2网络爬虫工具库及使用介绍

5-14-3python爬虫技术总结、post 加密表单.淘宝数据抓取、爬取豆瓣数据

5-14-4正则、爬取豆瓣书评、爬虫习题练习

5-15-1爬取糗百热图、正则表达式

5-15-2武侠小说抓取

5-15-3去哪网景点信息爬取、Selenium+Chrome Driver安装使用

5-15-4自动化测试工具爬取简书例子、自动登录CSDN、虎牙直播

5-15-5虎牙直播、豆瓣图书、数据库存储

5-28-1机器学习课程总体介绍、scikit-learn介绍、机器学习工具介绍、课件代码介绍

5-28-2KNN算法概述、KNN算法原理、算法伪代码、算法评价、算法实践

5-28-3

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6-15-1

6-15-2

6-15-3

6-15-4

6-15-5

十、就业指导课

6-19-1

6-19-2

6-19-3

6-19-4


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