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智能工厂与智能数据仓库架构师实战课程 企业级大数据应用项目实践视频+笔记+代码

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简介:
本课程聚焦于智能工厂及智能数据仓库架构设计,结合实际企业级大数据应用案例,提供详尽视频讲解、配套笔记和源代码。适合深入学习工业智能化技术的专业人士。 智能工厂与智能数据仓库架构师实战课程涵盖高端企业级大数据应用项目实战视频、笔记及代码。

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客服
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    本课程聚焦于智能工厂及智能数据仓库架构设计,结合实际企业级大数据应用案例,提供详尽视频讲解、配套笔记和源代码。适合深入学习工业智能化技术的专业人士。 智能工厂与智能数据仓库架构师实战课程涵盖高端企业级大数据应用项目实战视频、笔记及代码。
  • (人21).zip
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    该ZIP文件包含针对《数据结构》课程设计的一系列实验项目源代码,专为人工智能专业2021级学生定制,旨在通过实践加深对数据结构概念和算法的理解。 人工智能21级数据结构课程实验项目代码.zip包含以下内容: - 循环链表实现约瑟夫环的模拟。 - 实现栈的功能,并找出所有可能的出栈序列。 - 哈夫曼编码图的遍历。 文件目录及功能说明如下: ├── CMakeLists.txt:CMake配置文件,无需关注 ├── data│ └── Data.yaml:存放实验数据,用于验证不同实验条件下代码的表现。修改此处的数据以进行不同的测试。 ├── include│ ├── circular_list.hpp:循环链表实现的源码│ ├── graph.hpp:图结构存储和遍历功能的实现代码│ ├── huffman_tree.hpp:哈夫曼编码算法的具体实现 │ └── stack.hpp:栈数据结构及其操作方法的定义 └── README.md src文件夹包含: ├── Graph.cpp:实现图中边与顶点的插入,并完成图的遍历功能。 ├── HuffmanCode.cpp:读取字母频率的数据,初始化哈夫曼树并生成相应的编码。
  • 中的.docx
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    本文档深入探讨了在企业级大数据项目中构建和应用数据仓库的关键策略和技术,涵盖了数据集成、存储优化及分析方法等内容。 当前所有应用大数据的公司都需要构建企业数据仓库来支持数据分析,并为企业的决策、产品优化及运营提供稳定可靠的数据支撑。因此,在公司的E(抽取)、T(转化)和L(加载)流程中,数据仓库建设占据着至关重要的位置。 本项目将数仓划分为三层:ODS层(贴源层)、DW层(数仓层)以及APP层(应用层)。其中,DW层包含事实层、维度层及宽表层。为了实现以空间换取时间的目标,在事实表和维度表关联的基础上形成宽表层级结构。
  • ——Titan运营系统
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    本课程聚焦于企业级大数据项目的实施与优化,深入讲解Titan大型数据运营系统的构建、管理和应用技巧,助力学员掌握前沿的大数据分析技术。 本课程分享一套名为“大数据企业级项目实战--Titan大型数据运营系统”的项目课程,并附带课件与代码下载。该课程是一门具有高度综合性和完整性的大型实践性教学内容,其业务背景来源于各类互联网公司对海量用户行为数据分析和业务分析的需求以及对企业内部的数据管理和运营需求。 本课程涵盖了多个关键模块:包括但不限于数据采集及预处理、数据仓库的构建体系、用户画像系统的建设、元数据与数据质量治理、任务调度系统设计、面向服务的数据层搭建,以及OLAP即席分析平台等。整个项目旨在全面展示一个完整的企业级大型数据分析和运营系统的实际操作流程和技术细节。
  • Tableau商及可(含件)
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    本书聚焦于利用Tableau进行商业智能分析与数据可视化的实践技能提升,涵盖丰富的实用案例、数据集及配套课件资源。适合希望深入掌握Tableau工具的数据分析师和业务决策者阅读学习。 课程分享:Tableau商业智能与可视化应用实战(附数据+课件),完整版视频教程。 小规模数据分析通常使用Excel,而大规模数据则更适合用Tableau进行处理。相较于专业的SPSS、SAS等工具,Tableau不仅易于入门且功能强大;相比各种品牌的大型IT平台,它也更便于实施和部署。用户只需通过简单的拖拽点击操作即可完成复杂的分析任务,并不需要深厚的专业背景知识。 本课程旨在帮助学员从零开始快速掌握数据可视化技能,在短时间内成为使用Tableau工具进行高效数据分析的行家里手。最终目标是使每位学习者都能根据业务需求,利用Tableau制作出高质量的数据可视化报告。
  • SparkClickHouse19章完整版
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    本课程深入讲解如何利用Apache Spark和ClickHouse打造高效的企业级数据仓库解决方案,涵盖从设计到实现的所有关键环节。 Spark+ClickHouse实战企业级数据仓库视频教程共19章,附源码及软件下载。
  • 全新电商
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    本教程全面解析大数据在企业电商领域的应用,深入浅出地讲解数据仓库构建与优化策略,助力电商数据分析和决策。 本教程由授权出品。 一、课程简介 数据仓库(Data Warehouse,简称DW或DWH)是一种面向分析的集成化数据环境,为企业决策制定过程提供系统化的数据支持,是国内外各大公司重点投入的战略级技术领域。 二、课程内容 《大数据电商数仓项目实战》视频教程涵盖从项目架构搭建到即席查询实现的全过程。本教程针对国内广泛使用的Apache原生框架和CDH版本框架分别进行了详细介绍。在介绍Apache原生框架时,涉及的技术包括Flume、Kafka、Sqoop、MySql、HDFS、Hive、Tez、Spark、Presto以及Druid等;对于CDH版本框架的讲解,则涵盖CM安装部署及配置,如Hadoop, Zookeeper, Hive, Flume, Kafka, Oozie, Impala, HUE和Kudu等。通过对比不同版本框架的区别与联系,全面掌握大数据生态系统前沿技术。 本教程还系统性地介绍了大数据生态体系,并深入探讨了实际企业数仓项目中可能遇到的技术点。同时穿插讲解大量数据仓库基础理论知识,在确保学员获得实战经验的同时也能加深对相关概念的理解。
  • ——Titan运营系统的教学
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    本课程聚焦于企业级大数据项目的实际操作,深入讲解和实践基于Titan大型数据运营系统的关键技术与应用,为企业数据管理提供强大支持。 课程简介: 本项目课程是一门高度综合且完整的大型数据运营系统建设课程;其业务背景基于各类互联网公司对用户行为数据分析及企业内部数据管理、运营的需求。涵盖从数据采集与预处理,到构建数据仓库体系,再到创建用户画像系统和进行元数据管理和质量控制等环节,并涉及任务调度系统的建立以及OLAP即席分析系统的开发等多个模块,旨在全面展示一个复杂的企业级大型数据运营系统的运作流程。 课程设计拒绝演示版项目、宏观抽象概念及理论脱离实践的教学方式。它将理论与实际操作完美结合,适合不同层次的学习者从零开始学习,并逐步深入到每个细节之中。在需求分析后,学员将会经历逻辑设计阶段并最终编写出每行代码的实现过程,所有步骤均采用企业级解决方案来完成。 课程中穿插了大量的原创图解以帮助理解复杂的概念和流程。整个项目涵盖接近100小时的学习时间,在从需求分析到数据埋点采集、预处理程序编写以及数仓体系搭建的过程中逐步展开项目的全貌,并最终构建起一个完整的大型系统框架。
  • SparkClickHouse在中的(进军必备,升版19章全).rar
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    本资源深入探讨了Spark与ClickHouse在构建高效能企业级数据仓库的应用实践,涵盖19个章节,是数据工程师和架构师提升技术栈、助力职业发展的优选资料。 分享课程《Spark+ClickHouse实战企业级数据仓库》,进军大厂必备技能。本课程使用Spark3.2与ClickHouse22.3版本,包含19章完整版视频教程。结合ClickHouse与Spark这一对数据处理的“黄金搭档”,选取大数据量企业数据仓库作为典型场景,深入讲解在大规模数据下数仓建模、设计和调优等实用技巧,帮助学员快速掌握ClickHouse+Spark的核心技能,为成为大数据架构师铺平道路。
  • Flink技术 下载
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    《Flink技术与实战》是一本专为大数据工程师编写的源码解析书籍,深入浅出地讲解了Apache Flink的核心技术和实际应用案例。本书旨在帮助读者掌握Flink的内部机制并应用于实践项目中,助力提升数据处理效率和质量。 大数据工程师 Flink技术与实战 源码笔记下载