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最新的大数据开发项目实战视频课程。

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简介:
本课程旨在带领学员在“大数据时代”下,以“中国梦10年”为目标,深入了解并掌握10年爬虫经验发开的一个典型案例。通过对全球80%以上网站的直接开发,并结合Django框架的实际应用,学员将能够参与企业级项目的实战开发,从零基础逐步成长为一名合格的开发工程师。课程内容涵盖了Python语言在12306全自动抢票系统中的应用,以及Java语言在人工智能扫一扫人脸识别领域的最新实战技术。此外,课程还将探讨Java开发人工智能多国语言识别翻译系统,实现全球28种语言的实时互译,并无访问频次限制。同时,学员将学习如何利用Java技术构建大数据核心系统——搜索引擎自动补全功能和站内搜索解决方案。最后,课程还将深入讲解百度开放云大数据智能存储系统(百度云计算核心技术),包括分布式文件系统的高级特性及相关实战应用。

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客服
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  • 教学
    优质
    本课程提供最新大数据开发项目的实战教学视频,涵盖数据处理、分析及应用等核心技能,适合初学者和进阶学员深入学习。 【课程内容】大数据时代下的中国梦 - 10年开发工程师带你轻松入门 - 基于10年爬虫经验的案例分析,帮助你搞定全球80%以上的网站 - Django框架真实项目现场开发(企业级开发实战从零开始) - Python实现12306全自动抢票系统 - Java人工智能扫一扫人脸识别 【Java最新实战应用】 - 开发多国语言识别翻译系统(支持全球28种语言实时互译,无访问频次限制) 【大数据核心系统】 - 发展搜索引擎自动补全功能 - 构建百度开放云大数据智能存储系统的数据库技术 - 分布式文件系统的高级特性及实战应用
  • JavaEE与Hadoop第19期.txt
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    本教程为JavaEE与Hadoop大数据实战项目的第19期视频课程,深入讲解了大数据处理技术及企业级应用开发,适合开发者学习实践。 JavaEE+hadoop大数据实战项目开发19期视频教程,包含视频、文档和源代码。
  • Informatica 9.6与入门
    优质
    本视频教程为初学者提供全面的Informatica 9.6操作指导和项目实践,涵盖从基础到高级的各种技术应用。 《Informatica 9.6从入门到项目实战开发视频教程》旨在帮助学员掌握ETL软件开发工程师的能力水平,并能够独立完成项目开发工作。本课程涵盖了从基础到高级的项目开发应用,每个实例都配有详细的图像、课件和数据资料,确保学习者能达到中高级ETL开发能力。 为了达到最佳的学习效果,建议跟随每一个实例进行实际操作练习,以深入了解并掌握项目的开发步骤及注意事项。
  • Hadoop与案例教.pdf
    优质
    本书深入浅出地介绍了Hadoop大数据开发的相关理论知识,并通过丰富的实战案例和项目实践帮助读者掌握实际操作技能。适合初学者入门及进阶学习使用。 适合新手学习Hadoop入门的资源虽然可以在其他地方下载到,但那些页面布局往往比较混乱。我下载后进行了整理和修改,现在这个版本带有目录,并且页面已经排版整齐。希望这份资料能帮助更多人更好地了解Hadoop。积分系统默认设置为5分不可更改,具体原因不明。
  • 十个UniApp
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    本课程包含十个实际项目的开发实践,旨在通过动手操作帮助学习者掌握UniApp框架的核心技能与应用技巧。 uni-app实战直播app全栈开发 uni-app实战音频小说app小程序 uni-app实战视频点播app小程序 在线协同办公小程序开发 全栈式项目实战【完结】 uni-app跨端云开发实战拍照识别垃圾分类精灵 uni-app入门到实战项目之《仿网易云音乐》【完整资料】 uni-app实战仿微信app开发 uni-app实战社区交友类app开发 uni-app实战商城类app和小程序 uni-app多端企业网盘全栈开发
  • Java区块链
    优质
    本课程为Java开发者量身打造,深入浅出地讲解了如何运用Java技术进行区块链项目的开发。通过丰富的实战案例,帮助学员掌握从理论到实践的全过程,适合有一定Java基础的学习者进阶学习。 分享一套完整的JAVA区块链项目实战视频课程及源码下载。这套教程是国内首个基于Java的区块链开发实战指南,旨在帮助更多Java编程者了解和掌握区块链技术的开发方法。
  • Python结合微信小
    优质
    本课程将指导学员如何运用Python语言与微信小程序相结合,进行短视频项目的开发实践,涵盖从基础到进阶的各项技能。 项目利用基于Python开发的Django框架作为服务器,开发一款微信小程序版本的短视频应用。
  • ClickHouse分析技术及
    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。
  • 践教.pdf
    优质
    《大数据项目开发实践教程》是一本专注于指导读者掌握大数据项目开发的技术书籍。书中通过丰富的案例解析和实战操作,帮助读者深入理解Hadoop、Spark等核心技术框架,并应用于实际工作场景中,助力快速成长为专业的大数据开发者。 大数据项目开发实训 **实训要求** 使用Python编写爬虫程序从招聘网站上抓取数据,并将这些数据存储到MongoDB数据库中;对存入的数据进行清洗后进行数据分析,利用Flume采集日志并将其传输至HDFS中,再通过Hive进行分析。最后将Hive的分析结果用Sqoop技术导入MySQL数据库展示出来,并完成最终的结果可视化。 **爬虫搭建** 本次选取的目标网站是前程无忧网(51job.com),采用Scrapy框架来构建爬虫程序。以下为代码示例: ```python # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from wuyou.items import WuyouItem # 引入自定义的item类 import re import urllib.parse class WuyouSpider(scrapy.Spider): name = wuyou # 定义爬虫名称为“Wuyou” allowed_domains = [51job.com] # 允许访问前程无忧网站域名 start_urls = [ https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,9,99,%2Bweb%2B,2,1.html?lang=c&stype=&postchannel=99&workyear=99&cotype=99°reefrom= 99 &jobterm= 99 &companysize= 99 &providesalary= 0 &lonlat =0%2C0&radius=-1&ord_field =0 &confirmdate = 30 &fromType=&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare=, ] def parse(self, response): items = [] # 爬取字段:职位名称、薪资水平、招聘单位、工作地点、工作经验、学历要求 # 工作内容(岗位职责)、任职要求(技能要求) for job in response.xpath(//div[@class=dw_table]//div[contains(@class, el) and contains(@class,tBody)]): item = WuyouItem() position_name = job.xpath(.//a/@title).extract_first() # 职位名称 salary_level = job.xpath(./span[1]/text()).get() # 薪资水平 company_info = job.xpath(.//span[contains(@class,t2)]/a/text()).get() if not company_info: item[company_name] = item[location] = else: item[company_name],item[location] = re.split(r \| , company_info, maxsplit=1) experience_requirement = job.xpath(./span[2]/text()).get() # 工作经验 education_level = job.xpath(.//div[contains(@class,t3)]/text()).extract_first().strip() position_description = .join(job.xpath(.//div[@class=job_msg]/p/text()).extract()) # 职位描述 skill_requirements = .join(job.css(span[class*=sp4]::text).getall()).replace(\xa0, ).strip() # 技能要求 item[position_name] = position_name, item[salary_level] = salary_level, item[company_name],item[location] = company_info.split( | ) if company_info else (,), item[experience_requirement] = experience_requirement item[education_level] = education_level item[position_description] = position_description item[skill_requirements] = skill_requirements items.append(item) return items ``` 注意:以上代码仅供参考,实际使用时需要根据网站的具体结构和需求进行调整。