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阿里云大数据仓大规模数据分析实战课程

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简介:
一、项目简介?基于国内某知名电商企业的实际业务场景进行深入设计,依托阿里云ECS服务器的技术支持,并紧跟大数据领域的主流应用趋势,精准对接企业实际需求,在电商数据仓库的典型实战指标方面进行了全面而细致的讲解。通过本课程的学习,您将迅速掌握核心技能,获取最前沿的技术经验。 二、项目架构 版本框架:Flume、DateHub、DataWorks、MaxCompute、MySQL以及QuickBI等; 日志采集功能方面,采用的是Flume方案; 数据传输通道设计上集成了SQL及MapReduce等多种计算分析服务,并且提供了完善的安全保障体系。 在架构设计上,DataWorks基于MaxCompute计算引擎构建而成。它以工作室至车间再到工具集的全场景支持,提供了一站式的大数据工厂解决方案,帮助用户快速完成从数据集成、开发、治理到服务部署等全流程大数据研发工作; 作为云平台上的智能BI解决方案,QuickBI与DataV共同构成了本项目的完整架构。

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客服
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  • 基于处理与
    优质
    本教程深入讲解如何利用阿里云服务进行大规模数据处理及构建实时数据仓库,适合对大数据技术感兴趣的开发者和架构师学习。 本套课程由阿里云大学联合打造,依托国内电商巨头的实际业务应用场景,并以阿里云的技术框架为支持。紧跟大数据主流场景,对接企业实际需求,详细讲解了如何搭建电商实时数仓。结合多家企业的项目经验,从版本框架的选择、系统架构设计到业务流程的设计,手把手带你从零开始完成基于阿里云的实时数仓项目(包括RDS、DataHub、DTS、实时计算、DataWorks和DataV等)。
  • 构建性能优化
    优质
    本课程深入探讨在阿里云平台上进行大数据仓库构建与性能优化的技术细节,涵盖数据存储、查询加速及资源管理策略。 阿里云大数据数仓建设性能优化:如何在构建大数据仓库的过程中提升其性能是许多企业在使用阿里云服务时关注的重点问题。这包括了数据存储、查询效率以及资源管理等多个方面的考虑,通过合理的架构设计和技术选型来实现整体性能的最优化。
  • (POI)
    优质
    该程序采用多线 threaded的方式 POI 进行了 大规模 数据 的导入。对于 POI 这一 工具 ,本 就不 作 详细 讨论。本系统在 测试 阶段 已 验证 其 支持 大约 10 万 条 数据。所需的 JAR 包文件 已经 包含 在 压缩 包中;Test.xsl 文件应放置于 D 目录下;如若路径设置不正确,请调整程序 内置 的文件 路径 参数。
  • 竞赛
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    阿里大数据竞赛是由阿里巴巴主办的一项高水平数据科学比赛,吸引全球数据科学家解决实际业务挑战。参赛者运用先进的数据分析技术,在真实场景中提出创新解决方案。 阿里巴巴大数据竞赛提供的原始数据文件大小约为4M左右,包含了大约10万条行为记录、涉及千余名天猫用户及数千个品牌的数据。 参赛者需要预测的用户行为类型包括点击(代码为0)、购买(代码为1)、收藏(代码为2)和加入购物车(代码为3)。提交格式要求将预测结果保存在文本段落件中,每个用户的预测结果以user_id开头,并列出其对应的brand_id。例如:user_id \t brand_id , brand_id , brand_id。 比赛强调调整正负样本比例,在逻辑回归的基础上进行RawLR和MRLR(更合理的样本提取)。此外还推荐了时间因子在UserCF与ItemCF的应用,以及利用聚类后的用户或品牌数据进一步优化模型。例如,可以基于频繁项集/购买模式挖掘来改进ItemCF。 关于特征工程方面,观察到某些商品在被购买前后会出现较多的点击次数;同时发现本月有行为的商品很少会在下个月出现于用户的购买列表中。此外,根据数据分析结果可将用户浏览商品的行为分为两类:无目的浏览与有针对性地查找商品。 模型列表包括了多种逻辑回归及线性支持向量机等算法的应用情况,并提供了每种方法的精度、召回率和F1分数等指标。例如,在进行数据二次处理后,某些模型如LR(model=LinearSVC(C=10, loss=l1), alpha=0.7, degree=2) 的Precision可以达到约16%,而相应的F1 Score则约为3%。 这些分析与建模过程为参赛者提供了丰富的参考信息。
  • ACA学习记录.docx
    优质
    这份文档《阿里云大数据ACA学习记录》详细记载了个人在追求阿里云大数据分析师(ACA)认证过程中所学的知识和技能,包括数据处理、分析工具使用及项目实战经验等内容。 本段落档是阿里云大数据ACA认证的学习笔记,主要包括理论知识部分,掌握这些内容可以顺利通过考试。此外还有一些实践操作的内容供读者根据自身需求选择学习以争取高分。
  • 工业蒸汽量预测-天池
    优质
    本项目为阿里云天池平台举办的工业蒸汽量预测数据竞赛,旨在通过分析历史数据来精准预测工业生产中的蒸汽需求量。参与者需运用机器学习和统计学方法解决实际问题,优化能源利用效率。 数据-工业蒸汽量预测-阿里云天池大赛
  • ACP认证学习笔记
    优质
    本笔记涵盖了阿里云大数据ACP认证的核心知识点与实践案例分析,旨在帮助技术爱好者和从业人员系统掌握大数据处理的关键技能。 阿里云大数据专业认证(ACP)学习笔记涵盖了官网的考试大纲及样题,希望能对准备参加该认证的人有所帮助。
  • ACP认证学习笔记
    优质
    《阿里云大数据ACP认证学习笔记》是一份系统梳理和总结阿里云大数据ACP考试内容的学习资料,旨在帮助考生高效备考并通过认证。 阿里云大数据专业认证(ACP)学习笔记涵盖了官网的考试大纲及样题。
  • ClickHouse技术及视频
    优质
    本课程深入浅出地讲解了ClickHouse的大数据分析技术,结合实际案例演示其高效的数据处理和查询能力,帮助学员掌握在大规模数据场景下的应用技巧。 分享一套课程——ClickHouse大数据分析技术与实战视频教程,配套资料齐全。