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企业级大数据电视收视率实战教程

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简介：
本教程深入浅出地讲解了利用企业级大数据技术分析电视收视率的方法与实践，涵盖数据采集、处理及可视化全过程。适合数据分析人员和相关从业者学习参考。 通过此案例可以学习大数据的整体开发流程。课程围绕一个完整的大数据处理流程进行教学，帮助大家理解不同技术之间的协调配合，包括数据收集、过滤、分析、展示以及调度等环节的使用方法，并且介绍如何从Hadoop和Hive快速过渡到Spark的应用整套流程。完成此课程后，可以对企业中的大数据流程有一个全面的认识。

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  • 企业级大数据电视收视率实战教程
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    本教程深入浅出地讲解了利用企业级大数据技术分析电视收视率的方法与实践，涵盖数据采集、处理及可视化全过程。适合数据分析人员和相关从业者学习参考。 通过此案例可以学习大数据的整体开发流程。课程围绕一个完整的大数据处理流程进行教学，帮助大家理解不同技术之间的协调配合，包括数据收集、过滤、分析、展示以及调度等环节的使用方法，并且介绍如何从Hadoop和Hive快速过渡到Spark的应用整套流程。完成此课程后，可以对企业中的大数据流程有一个全面的认识。
     
  • 基于大数据技术的电视收视率企业项目实战（含课件与安装包，不含视频）（Hadoop+Spark）
    优质
    本课程聚焦于运用大数据技术分析电视收视率的实际操作，涵盖Hadoop和Spark框架的应用。学员将获得全套课件及所需安装包，深入理解并掌握数据收集、处理以及预测模型的构建方法。适合具备基础编程知识的数据分析师或相关从业者。 基于大数据技术的电视收视率企业项目实战（Hadoop+Spark）
     
  • 全新大数据企业电商数据仓库实战教程
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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。
     
  • 企业级大数据Spark实战完整版
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    本书全面解析了如何在企业环境中利用Apache Spark进行高效的大数据处理与分析，涵盖从基础到高级的各种应用案例和技术细节。 在学习了基础知识之后，感觉还需要一些练习来巩固所学内容。这是一个值得考虑的方向。
     
  • 真实企业的大数据电商项目视频
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    本视频深入剖析一家真实企业的成功大数据电商项目案例，展示如何运用数据分析优化运营策略、提升客户体验及增强市场竞争力。 基于大数据生态圈对电商交易数据进行在线和离线分析，并提供相关的视频教程及百度云分享服务。
     
  • 基于大数据技术的电视收视率项目实践（Hadoop+Spark）.rar
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    本项目运用Hadoop和Spark等大数据技术，深入分析电视收视数据，旨在优化节目编排与广告投放策略，提升用户体验。 基于大数据技术的电视收视率企业项目实战（Hadoop+Spark）视频教程分享。本课程通过一个实际案例来讲解如何使用大数据分析电视收视行为：以一家国内广电企业在非洲国家运营的情况为背景，利用用户收视数据作为基础信息，对频道和节目的多维度统计分析进行深入挖掘，从而揭示用户的观看习惯特点。 该课程旨在帮助学习者了解整个大数据开发流程，并通过一个具体的项目案例来展示不同技术间的协调运用。从收集原始数据、过滤无用或错误的数据点到数据分析与可视化最后再到调度使用的过程都将被详细讲解和演示。同时还将教授如何在Hadoop和Hive的基础上快速过渡至Spark，实现更高效的处理能力。 完成这门课程后，学员将能够对企业级大数据项目的整体流程有一个全面的认识，并能掌握关键的技术技能以支持实际工作中的应用需求。
     
  • 企业级电商大数据推荐系统的实战应用
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    本课程聚焦于企业级电商平台中的数据驱动推荐系统实践，深入解析如何通过分析海量用户行为数据优化产品推荐策略，提升用户体验与业务转化率。 本教程由官方授权出品，在如今大数据成为各大互联网公司工作重点的背景下，推荐系统是最佳的应用之一，并已为企业带来了显著的增长与收益。尤其是在电商领域，优秀的推荐系统能极大提升企业的销售额。国内外知名电商平台如亚马逊、淘宝、京东等都投入了大量资源进行研发并招聘相关专业人才。 本教程特别设计了一个基于中文版亚马逊数据集和某真实电商业务架构的定制化项目，涵盖离线与实时推荐体系，并结合协同过滤算法及内容基础推荐方法提供混合式推荐。具体实现模块包括统计性离线推荐、隐语义模型下的离线推荐、自定义模型支持的实时推荐以及基于内容和Item-CF的相似度匹配等。 此项目具有极强的实际操作性和综合性，有助于系统化梳理与整合现有的大数据及机器学习知识，并为有志于增加数据科学经验的专业人士提供深入了解电商企业中实际应用的机会。尤其适合那些希望在电商业务领域有所发展的求职者或开发人员。 目标受众： 1. 拥有一定Java、Scala基础的开发者，期望进一步深化对推荐系统及其相关技术的理解与实践能力。
     
  • 企业级大数据项目实战——Titan大型数据运营系统课程
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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。
     
  • 小牛学堂大数据全套视频及实战教程
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    小牛学堂的大数据全套视频及实战教程是一套全面而实用的学习资源，涵盖从基础理论到高级应用的各项技能，旨在帮助学员掌握数据分析与处理的核心技术。 01：JavaSE基础 02：SpringMVC Mybatis 汽配城 03：Linux基础进阶（开发人员必备） 04：Hadoop Hive Hbase Flume Sqoop 05：ElasticSearch 06：Spark安装部署到高级 07：Scala基础到高级 08：共享单车项目 09：实训实战 10：Ambari+HDP搭建
     
  • 我的云音乐视频教程：从零开始开发iOS企业级项目实战
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    本教程为初学者提供从零开始学习如何使用my云端音乐资源，进行iOS企业级项目的开发实战指导。通过系统讲解与实践操作相结合的方式，帮助开发者掌握iOS应用开发的各项技能。 《从零开发一个iOS企业级项目实战之我的云音乐》是一门专为iOS软件工程师设计的实践课程，旨在帮助学员从零开始构建完整的音乐应用，从而掌握实用技能并成为行业内的高端人才，拥有更好的职业规划。