2019年大数据用户画像实战操作高清视频教程 35课课件代码资料齐全

弦乐飘飘 · 发表于 2019-6-27 15:22:51

本帖最后由弦乐飘飘于 2019-6-27 15:41 编辑

课程介绍：

本课程主要围绕电商，打造一个电商画像平台，利用电商画像进行如下分析。

用到软件：

Hadoop 2.7.1
Hive 1.2.1
spark2.2.0
flink1.6.0
flume以及kafka等

涉及语言：

java ,scala,python,shell 语言基础

学习目标：

1、掌握数据分析的能力
2、提高打造数据产品，数据运营的能力
3、能够应用建模技术、大数据技术构建数据仓库
4、能够学会画像挖掘
5、掌握数据报表开发能力
6、提升数据指标开发能力

适用人群：

1、电商方面从业人员
2、有基本数据开发能力
3、对大数据相关组件有了解的学员
4、加强大数据应用经验
5、数据仓库想转行数据分析的学员；
6、想提升或者积累数据仓库经验的学员

就业方向：

1、大数据平台开发
2、数据开发
3、数据分析、数据仓库、数据建模
4、数据挖掘

课程目录：

01.用户画像介绍
02.画像功能介绍
03.画像dmp介绍
04.画像目录和目标
05.基础方案
06.hive数据
07.数据处理
08.用户交易数据mysql同步hive
09.用户画像性别预测spark代码01
10.用户画像性别预测-spark代码02
11.用户分群活跃区分打标签kmeans聚类编写
12.基于统计用户分群含时间衰减和hive窗口函数
13.用户消费能力等级划分代码编写01
14.用户消费能力等级划分代码编写02
15.tf-idf算法介绍
16.手写tf-idf,以及后续sparkapi调用
17.利用tf-idf思想进行画像偏好计算
18.实时模型信用评分架构介绍
19.节视频补录-随机森林信息熵和信息增益算法介绍
20.flume安装以及java代码rpc发送数据
2019062602.rar
21.离线随机森林模型代码开发-随机森林算法介绍看后面19节补录
22.实时模型预测和实时画像总结
23.lookalike几种常见方法介绍
24.局部敏感哈希(lsh)和相似度计算几种常见方法
25.spark计算lsh采用杰卡德相似度
26.lookalike大赛介绍以及lr来做预测
27.dmp功能介绍、以及架构设计
28.技术选型、以及elasticsearch介绍-先看下面27讲
29.elasticsearch安装和elasticsearch-head和elasticsearch-sql安装
3.0 大数据.txt
30.画像数据处理、画像指标合并成宽表
31.画像的脚本调度编写
32.画像数据写入es代码编写
33.利用es做下钻查询以及多维度分析
34.项目总结
35.面试总结、怎样打造你的简历

课程截图展示：