课程培训
企业数据中台培训

 课程收益

1. 立即成为大数据和其他分析项目的科学小组成员:

2. 参与大数据分析项目,进行大数据算法分析,并制作大数据分析报告

3. 管理部署数据分析生命周期,完成大数据分析项目;重新定义业务,应对分析挑战

4. 运用适当的分析技术和工具来分析大数据,建立统计模型,并对分析结果做出合理解释

5. 选择适当的数据,进行可视化分析,并洞察商业机会,清楚地传达分析结果

6. 能够使用分析工具,如:R和RStudio的MapReduce/ Hadoop的数据库内分析,MADLIB算法

7. 可以利用先进的分析工具和技术,分析算法,创造竞争优势 

学习对象

1. 数据管理和大数据专家团队经理

2. 希望增强大数据平台设计能力和优化能力的数据架构师

3. 希望在大数据环境利用其数据管理能力的数据和数据库专业人士

4. 寻求并期望进入大数据科研领域的IT人员

课程大纲

模块1:背景介绍

· 1.1 大数据处理技术的发展

· 1.2 数据中台的由来

· 1.3 数据中台介绍和发展

· 1.4 数据中台数据资产管理

· 1.5 数据中台业务价值

· 

 

模块2:数据仓库

· 2.1 数据仓库介绍

· 2.2 数据仓库的结构框架

· 2.3 数据仓库存储

· 2.4 数据仓库模型建设

· 2.5 实时计算和实时数仓建设

· 2.6 数仓优化

· 5.7 数仓管理和安全

 

模块3 :数据开发体系

· 3.1 数据仓库 OneData 建模

· 3.2 数据指标设计

· 3.3 数据标签设计和大宽表

· 3.4 数据字典

· 3.5 ETL 任务架构设计

· 3.6 数仓元数据管理

· 3.7 数仓任务调度和依赖关系

· 

模块4 :数据可视化和交互式自助分析平台建设

· 4.1 数据可视化概述

· 4.2 交互式自助分析概述

· 4.3 可视化自助分析平台的优势

· 4.4 可视化自助分析平台的发展和现状

· 4.5 可视化报表分析系统

· 4.6 可视化用户画像系统

· 4.7 可视化智能运营系统

 

模块5 :数据湖技术

· 5.1 现有数仓技术在大数据领域的局限

· 5.2 实时计算发展和方案探索

· 5.3 数据与计算分离

· 5.4 主流数据湖技术实现

· 5.5 主流数据湖技术- Delta Lake

· 5.6 主流数据湖技术-Hudi

· 5.7 主流数据湖技术- Iceberg

· 5.8 基于数据湖的批流合一实时数仓架构方案





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