一、MySQL

5-28-1数据库基本介绍

5-28-2数据类型&约束

5-28-3插入&导入&修改数据

5-28-4基本查询&聚合函数

5-28-5连接查询

5-29-1查询操作符&子查询

5-29-2连接数据库

5-29-3彩票查询案例

5-29-4电商查询案例

5-30-1电商案例简述

5-30-2电商案例表连接说明

5-30-3电商实操-1

5-30-4电商实操-2

二、统计

5-31-1概述&数据类型

5-31-2向量

5-31-3线性变换&矩阵运算

5-31-4点乘

5-31-5特征值与特征向量

5-31-6微积分--函数

6-1-1初等函数&数列

6-1-2导数的四则运算

6-1-3导函数

6-1-4求极值

6-1-5定积分

6-4-1集中趋势的度量

6-4-2离散程度的度量

6-4-3统计量

6-4-4卡方分布和F分布

6-4-5参数估计

6-4-6最大似然估计

6-4-7两个总体参数的区间估计

6-5-1T检验

6-5-2列联分析

6-5-3协方差分析

6-5-4最小二乘

6-5-5回归1

6-5-6回归2

6-5-7回归3

三、Python

6-6-1.Python简介

6-6-2.变量赋值

6-6-3.字符串

6-6-4.列表和字典

6-6-5.分支结构

6-6-6.循环

6-6-7.循环练习

6-6-8自定义函数

6-6-9自定义函数调用

6-6-10.高级函数

6-6-11.time、datetime、random模块

6-6-12.三元表达式

6-7-1.练习题讲解

6-7-2.列表推导式

6-7-3.字典

6-7-4.函数

6-7-5.类与对象

6-8-1.练习题讲解

6-8-2.模块

6-8-3.连接数据库

6-8-4.读写文件

6-8-5.time和os

6-12-1.Numpy基本概念和创建数组

6-12-2.数组

6-12-3.数组方法

6-12-4.通用函数和矩阵

6-12-5.Numpy 案例

6-13-1.pyplot基础语法

6-13-2.基本图形

6-13-3.读写mql数据

6-13-4.读写文本文件

6-13-5.Pandas Data.Frame

6-14-1.numpy和pandas基本数据结构

6-14-2.数据清洗1

6-14-3.数据清洗2

6-14-4.数据清洗3

6-19-1.爬虫原理

6-19-2.抓取图片

6-19-3.get方式抓取淘宝下拉词

6-19-4.反爬虫机制

6-19-5.post方式抓取有道翻译数据

6-20-1.API获取天气数据

6-20-2.正则表达式抓取猫眼数据

6-20-3.BeautifulSoup抓取新闻数据

6-20-4.Selenium模拟浏览器动态抓取数据

6-20-5.Pandas分组

6-21-1.机器学习和深度学习简介

6-21-2.一元线性回归-代价函数

6-21-3.梯度下降法求解线性回归

6-21-4.Python实现一元线性回归-梯度下降

6-21-5.Python实现一元线性回归-sklearn

6-22-1.多元线性回归-梯度下降和多项式

6-22-2.多元线性回归-标准方程

6-22-3.岭回归

6-22-4.LASSO回归和逻辑回归代价函数

6-22-5.逻辑回归-梯度下降和sklearn

6-25-1神经网络介绍、单层感知器

6-25-2单层感知器代码实现

6-25-3单层感知器分类、单层感知器异或问题、线性神经网络、BP神经网络

6-25-4BP算法代码实现

6-25-5手写字体识别、葡萄酒

6-26-1 KNN算法介绍、代码实现KNN对电影分类例子

6-26-2Iris鸢尾花分类例子手写及sklearn

6-26-3绘制决策树软件安装、决策树算法介绍、

6-26-4决策树例子AllElectronics 、

6-26-5决策树CART算法

6-27-1数据挖掘概念、数理统计、机器学习概述

6-27-2 算法工具概述、K-NN概述

6-27-3K-NN的python实现

6-27-4 pandas函数讲解、完善模型

6-27-5读取外部数据运行算法并

6-28-1模型评估指标、

6-28-2模型优化、K值学习曲线

6-28-3交叉验证

6-28-4 梯度下降

6-28-5梯度下降

6-29-1梯度下降算法种类、梯度下降python实现

6-29-2梯度下降python实现

6-29-3聚类概述、核心概念、K-Means快速聚类

6-29-4快速聚类算法编写、

6-29-5快速聚类算法编写

7-2-1.K-Means误差平方和SSE

7-2-2.二分K均值法基本原理

7-2-3.Python实现二分K均值法

7-2-4.轮廓系数

7-2-5.K-Means的Scikit-Learn实现

7-3-1.Scikit-Learn模型评估器使用

7-3-2.决策树

7-3-3.贝叶斯基本原理

7-3-4.贝叶斯公式

7-3-5.Scikit-Learn实现贝叶斯

7-4-1.贝叶斯模型评估

7-4-2.频繁项集的评估标准

7-4-3.Apriori算法基本原理

7-4-4.Python实现关联规则的辅助函数

7-4-5.Python实现关联规则Apriori算法

7-5-1.决策树基本介绍

7-5-2.决策树原理介绍

7-5-3.决策树应用基础

7-5-4.Python实现决策树

7-6-1.时间序列模型

7-6-2.Box-Jenkins建模流程

7-6-3.时间序列应用案例

7-6-4.时间序列Python练习

7-7-1.回归分析原理

7-7-2.回归分析操作、最小二乘调优

7-7-3.逻辑回归

7-9-1.美库尔案例之关联规则和协同过滤算法的商品个性化推荐

7-9-2.美库尔案例之关联规则和协同过滤算法的商品个性化推荐

7-9-3.美库尔案例之关联规则和协同过滤算法的商品个性化推荐

7-9-4.美库尔案例之关联规则和协同过滤算法的商品个性化推荐

7-9-5.美库尔案例之关联规则和协同过滤算法的商品个性化推荐

7-15-1.集成算法

7-15-2.决策树、随机森林

7-15-3.感知机、支持向量机

7-15-4.支持向量机

7-15-5.时间序列、案例

四、JAVA编程基础

7-12-1.java概述、java程序的执行、java技术平台（JAVA SE&JAVA EE）、MyEclipse开发环境、安装jdk、环境配置、开发Java程序

7-12-2.java编码规范、向控制台输出练习、使用MyEclipse开发java程序、Java项目组织结构介绍

7-12-3.java开发总结、内存如何存放数据、变量、数据类型、变量赋值、运算符

7-12-4.常见错误、强制类型转换、关系运算符、模拟幸运抽奖练习、if选择结构

7-13-1.if选择结构、if-else选择结构、会员信息录入操作练习、多重if选择结构、计算会员折扣操作练习、switch选择结构、菜单跳转操作

7-13-2.系统异常处理、while循环、程序调试、计算质数练习、

7-13-3.do-while循环、for循环、计算顾客比例操作练习、continue语句、循环录入会员信息操作

7-16-1.try-catch-finally处理异常、throw、throws抛出异常、其他异常及其分类、根据编号输出课程名称

7-16-2.文件访问、读取、写入、文件类型

7-16-3.文件读取、写入、类

7-17-1.面向对象、类&类图、现场编程、对象、构造方法、重载、封装、

7-17-2.继承、子类&父类、继承下构造方法的执行、

7-18-1.static定义变量、static修饰、定义一个类操作、抽象方法、实现多态、final方法

7-18-2.接口、面相接口编程、使用接口实现手机功能操作、

五、大数据环境搭建

7-19-1.Linux系统概述、大数据环境介绍、组件模块安装配置

7-19-2.linux文件操作

7-19-3.Linux-vi文本编辑器、Linux系统查看、文件系统、用户管理Linux-vi文本编辑器、Linux系统查看、文件系统、用户管理

7-19-4.Linux服务管理、大数据环境介绍、Hadoop框架、HDFS、MapReduce1.0体系框架、Hive介绍

7-19-5.大数据环境搭建

7-19-6.分布式集群搭建、环境配置、组件安装配置

7-20-1.免密登录设置

7-20-2.zookeeper配置、启动

7-20-3.允许远程连接设置

7-20-4.Hadoop HDFS HA框架、Hive框架、Hive数据结构、mysql安装配置、

7-20-5.配置mysql远程访问

7-21-1.Hive配置及启动、Sh脚本权限、spark&scala安装与配置、spark介绍、

7-21-2.hadoop+strom架构设计

7-21-3.spark集群配置及启动、Hbase介绍

7-21-4.Hbase配置安装，sqoop安装、启动habase分布式数据库

7-22-1.MapReduce介绍、MapReduce-Map

7-22-2.hadoop计算框架shuffler、WordCount、MapReduce具体应用、分组与聚合运算

7-22-3.eclips安装

7-22-4.WordCount实例操作

7-22-5.MapReducee配置、环境准备

7-22-6.MapReduce计算作业部署、csv文件分析部署

六、数据仓库

7-25-1.大数据环境回顾

7-25-2.大数据环境准备

7-25-3.sqoop安装、mysql数据准备

7-25-4.sqoop导入HDFS、sqoop导入Hbase、sqoop导出、密码保护

7-26-1.Hbase概述、NoSQL数据库、Hbase安装与配置、Hbase Shell工具、Region服务器工作原理、Hlog工作原理

7-26-2.Hbase 数据模型概述、数据坐标、概念视图、物理视图、Hbase 系统架构、、常用java API 及应用实例

7-26-3.Hbase过滤器

7-27-1.Hive的基本概念、原理、HPL、SQL、与mysql关系

7-27-2.DWBI常见体系架构、Hive安装部署、hadoop集群配置

7-27-3.Hive架构、与传统数库比较、hive实际操作、交互命令、其他命令、属性配置、数据仓库位置配置、

7-27-4.Hive数据类型

7-28-1.HDFS读取数据流、MapTask工作机制、ReduceTask工作机制、MapReduce程序、分区表、

7-28-2.hive排序、分组查询及其原理、导入数据、案例

7-28-3.DML数据操作

7-28-4.综合案例、多表连接总结、运算符操作、函数、非空值查找函数、字符串操作函数

7-29-1.查询 、分组、表连接、排序、分区、抽样查询

7-29-2.分桶及抽样查询、Hive函数

7-29-3.hive数据清洗

7-29-4.hive综合案例

7-30-1.企业级调优

7-30-2.企业级调优

7-30-3.Hive面试题（调优）

7-30-4.Hive面试题

8-2-1.Scala及开发环境安装

8-2-2.eclipse创建Scala项目、变量常量、基本数据类型

8-2-3.元组、字符串、运算符、控制语句

8-2-4.代码练习、水仙花练习代吗、集合框架、map、set、list

8-2-5.数组

8-3-1.数组、list、listbuff的方法

8-3-2.set、map的方法

8-3-3.函数定义、lambda、高阶函数

8-3-4.高阶函数reduce、fold、

8-3-5.高阶函数groupby、diff等

8-5-1.下划线用法、高阶函数练习

8-5-2.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

8-5-3.主构造方法、继承多态

8-5-4.成员访问控制、抽象类、内部类和对象、匿名类、特质、自身类型

8-5-5.包定义、作用域、包对象、import、模式匹配

8-6-1.模式匹配回顾、隐式转换

8-6-2.隐式对象、隐式参数使用常见问题、偏函数、泛型方法

8-6-3.类型变量界定、视图界定

8-6-4.多重界定、协变与逆变

8-6-5.Scala actor

七、spark

8-7-1.spark组件简介、安装简介

8-7-2.RDD编程简介、RDD创建、RDD方法简介

8-7-3.RDD分区、任务调度

8-7-4.RDD操作

8-7-5.转化操作、行动操作

8-8-1.spark实例搜狗日志分析

8-8-2.RDD高级算子

8-8-3.RDD高级算子、RDD的产生过程

8-8-4.搭建IDE环境

8-8-5.第一个程序、程序运行流程

8-9-1.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

8-9-2.DataFrame常用操作

8-9-3.案例2集群运行

8-9-4.sparkSQL例子

8-9-5.连接数据库

8-10-1.mysql连接问题解决、回顾昨天内容

8-10-2.dataframe对象上的条件查询及案例

8-10-3.sparksql基本案例1

8-10-4.高级案例、SQL_UDF_case0928、SQL_ApacheLog

8-10-5.正则表达

8-12-1

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8-12-3

8-12-4

8-12-5

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8-14-2

八、案例

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