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薪資12500

劉*清

學歷:本科

入職企業:北京***公司

從事崗位:大數據工程師

薪資:12500

姓名
職位
薪資
劉*清
大數據工程師
12500
陳*達
大數據工程師
18000
賀*東
大數據工程師
12000
江*嬌
大數據工程師
10000
鄒*梁
大數據工程師
9000
崔*雅
大數據工程師
15000
周*珍
大數據工程師
7000
張*
大數據工程師
15000
何*娟
大數據工程師
11500
鮑*宇
大數據工程師
13000
朱*舟
大數據工程師
12000
邵*
大數據工程師
10000
袁*才
大數據工程師
11000
馬*芳
大數據工程師
13000
楊*
大數據工程師
8500
鄒*彥
大數據工程師
14000
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大數據計算框架

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數據準備及預處理

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JavaSE
Mysql

1.1.JavaSE
1.2 MySQL
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Linux系統&
Hadoop生態
體系

2.1 Linux系統
2.2 Hadoop生態
2.3 分布式應用程序協調服務Zookeeper
2.4 分布式數據倉庫Hive
2.5 分布式數據庫HBase
3

分布式計算框架
spark&storm

3.1 Scala編程語言
3.2 spark大數據處理
3.3 ELK-可視化海量日志數據分析平臺
3.4 消息隊列kafka
3.5 內存式數據庫Redis
4

大數據實戰項目

4.1 用戶行為后臺分析統計系統
4.2 電商Session分析項目
4.3 游戲運營項目
4.4 數倉行為分析
5

大數據分析方
向AI(人工智能)

5.1 Python簡介、基礎語法、環境搭建&基本數據結構以及算法引入
5.2 Python數據分析Numpy、Series
5.3 Python數據分析DataFrame
5.4 Python數據分析Matplotlib
5.5 Python機器學習knn和線性回歸
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淘寶網站的日志分析和訂單管理在實戰中學習,技術點非常多,一個訪容( UV ) 點擊進入后計算的一個流量,同時也有瀏覽量( pV )指的是一個訪客( UV ) 在店內所瀏覽的次數。一個 UV 最少產生一個 pV 。Pv/uv 就是俗稱的訪問深度,影響自然排名自然搜索的叫權重,權重是決定一個產品是否排在前面獲得更多流量的決定性因,權重的構成多達幾十種,通常影響權權的有銷量、好評、收藏、 OSR . 維護時間,下架時間這類。
Sina 門戶 DSp 廣告投放系統
新浪網 ( www.sina.com.cn ) ,是知名的門戶網站,該項目主要通過收集新浪的 C00kie 每個產生的日志,分析統計出該網站的流量相關信息和競價廣告位 。
網易游戲大數據分析
網易 2001 年正式成立在線游戲事業部,經過近20 年的快速發展,網易的品牌價值已超過 13 億美元,并躋身全球七大游戲公司之一。作為中國領先的游戲開發公司.網易一直處于網絡游戲自主研發領城的前端。網易游戲大數據已經在各個領域得到廣泛應用,在游戲領域玩家的各種行為會產生大量的數據,這些數據可以幫助游戲運維者了解玩家的行為和需求,通過玩家反饋的信息可以不斷地矯正游戲中出現的問題,從而讓游戲健康穩定的可持續運營。
Sina 徽博基于 Spark 的推薦系統
個性化推薦是根據用戶的興趣特點和購買行為,向用戶推薦用戶感興趣的信息和商品。隨著電子商務規模的不段擴大,商品個數和種類快速增長,顧客需要花費大份的時間才找到自己想買的商品。這種瀏覽大量無關的信息和產品過程無疑會使淹沒在信息過峨問題中時肖公者不斷流失。為了解決這些問題,個性化推薦系統應運而生。個性化推薦系統是建立在海量數據挖掘基礎上的一種高級商務智能平臺,以幫助電子商務網站為其顧客購物提供完全個性化的決組支持和信息服務。
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老師

10余年的軟件行業從業經驗,有著豐富的 軟件設計、管理和開發經驗。研發過餐飲連鎖管理項目,應用商店系統,數字音樂系統等大數據項目,主導并參與過勤哲電子表格服務器、勤哲CAD服務器軟件等項目。精通JAVA、數據庫、主流的大數據分析處理技術。邏輯思維清晰,對技術充滿熱情,擅長歸納總結化繁為簡,在實戰中透析知識點。

老師

10年互聯網開發經驗,精通Java、C#、Scala、JavaScript、Python等開發語言。熟練運用Java、.NET等開發平臺,曾帶領團隊主導研發ERP、CRM大型項目。精通Hadoop、Spark、Storm等大數據平臺,曾負責某國企大數據項目遷移等工作。

老師

北航大數據技術及應用專業在職研究生在讀。從事企業軟件研發工作5年,從事大數據講師2年,有豐富的軟件設計、軟件研發、軟件管理、流程控制經驗。曾主導過旅游平臺設計、電力系統研發、商城后臺架構和服務器架構、商城大數據平臺搭建和研發、運用大數據統計分析等工作。

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1、根據學員在線學習進度,嚴格督促其學習,拒絕懶惰
2、根據學員作業練習情況,24小時之內給予答復有針對地輔導陪練
3、根據學員每月考試情況,實時反饋,不合格者不予進行下一階段學習,重新學習上一階段內容,嚴格把控質量
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