(价值799)大数据用户画像解决方案教程-2019年天善智能

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(价值799)大数据用户画像解决方案教程-2019年天善智能

〖课程介绍〗:
课程特色：
                规划全面：内容涵盖用户标签指标体系、数据分析、数据开发、ETL、搭建开发环境、kafka和hbase等常用大数据组件的介绍、画像的产品形态、打通数据服务层、以及如何应用用户标签和效果评估；
                实操性强：每章案例都进行详细的分析和开发过程讲解，附有相应的分析报告、文档以及代码。通过在搭建的虚拟机环境中执行任务，帮助学习者更好地理解工程上的实现方式和实现细节。
〖课程目录〗:

章节1： 用户画像基础知识
          课时1：开发用户画像需要掌握的能力 08:23
          课时2：用户画像及其应用规划说明 12:39
          课时3：用户标签应用实施方案说明 12:43
          课时4：工程开发代码 07:36
          课时5：需要开发的表及表结构设计 07:57
        章节2： 用户标签指标体系
          课时6：用户属性维度指标体系 07:06
          课时7：用户行为维度指标体系 05:59
          课时8：用户消费维度指标体系 03:19
          课时9：用户风控维度指标体系 04:29
          课时10：标签口径及数据调研分析 13:20
          课时11：标签命名方式小结 10:53
        章节3： 搭建开发环境
          课时12：搭建虚拟机开发环境及节点间互信 07:18
          课时13：HDFS的安装及应用场景 10:21
          课时14：zookeeper的安装及应用场景 07:25
          课时15：MySQL的安装及应用场景 06:10
          课时16：Hive的安装及应用场景 07:51
          课时17：Hbase的安装及应用场景 08:26
          课时18：sqoop的安装及应用场景 03:38
          课时19：kafka的安装及应用场景 10:15
          课时20：Spark的安装及应用场景 03:46
        章节4： 标签数据存储
          课时21：Hive存储及应用特点 15:46
          课时22：MySQL存储及应用特点 10:15
          课时23：Hbase存储数据及应用特点 09:17
          课时24：为什么用不同数据库存储标签数据 02:09
        章节5： 标签数据开发
          课时25：数据仓库基础知识 11:05
          课时26：统计类标签开发案例 09:29
          课时27：规则类标签开发案例 08:37
          课时28：挖掘类标签开发案例 10:25
          课时29：流式计算标签开发—kafka介绍 09:01
          课时30：流式计算标签开发-streaming的receiver模式与direct模式 09:38
          课时31：流式计算标签开发-记录消费的offset 06:27
          课时32：流式计算标签开发-Spark Streaming上线工程化 08:31
        章节6： 开发性能调优
          课时33：数据倾斜调优 07:57
          课时34：Hive合并小文件 03:25
          课时35：使用Spark缓存 05:03
          课时36：开发中间表 08:29
        章节7： 作业流程调度
          课时37：Crontab命令调度 04:07
          课时38：Airflow基础概念 11:22
          课时39：Airflow安装 02:06
          课时40：Airflow主要功能模块 15:29
          课时41：Airflow工作流调度 12:27
          课时42：Airflow工程案例 11:36
          课时43：标签数据监控预警 10:29
          课时44：ETL异常问题排查及解决方案 08:03
        章节8： 用户画像产品化
          课时45：标签视图与标签查询 09:51
          课时46：标签编辑管理 03:25
          课时47：用户分群 11:40
          课时48：多维透视分析 06:43
        章节9： 用户画像应用
          课时49：业务数据分析 02:56
          课时50：精准营销(短信、邮件) 05:10
          课时51：push推送、广告位分群展示、站内信 03:09
          课时52：应用效果评估及迭代 03:09
        章节10： 案例讲解 人群计算
          课时53：人群计算        

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