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课程概览
课时列表
第1 章 : 大数据基础
课时1:大数据的定义与特征
14:05
课时2:大数据的应用场景
06:14
课时3:Hadoop概述
08:31
课时4:Hadoop生态介绍
08:08
课时5:HDFS
09:44
课时6:MapReduce
07:22
课时7:Hive与HBase
10:41
课时8:Spark
13:13
课时9:Zookeeper
07:09
课时10:大数据分析的概念
06:26
课时11:大数据分析的应用场景
07:58
课时12:大数据分析的流程-1
07:58
课时13:大数据分析的流程-2
08:20
课时14:数据库基础
07:36
课时15:数据仓库基础
09:45
课时16:大数据分析相关的统计知识
12:24
第2 章 : SQL基础知识
课时17:SQL简介
09:05
课时18:SQL基础操作
27:26
课时19:SQL高级应用
18:30
第3 章 : 数据分析工具
课时20:常见分析工具简介
13:18
课时21:阿里云大数据平台简介-01-MaxCompute简介
14:32
课时22:阿里云大数据平台简介-02-DataWorks简介
15:53
课时23:阿里云大数据平台应用-01-服务开通
12:52
课时24:阿里云大数据平台应用-02-数据输入
13:43
课时25:阿里云大数据平台应用-03-数据开发
20:13
课时26:阿里云大数据平台应用-04-任务运维
05:39
第4 章 : 数据质量控制
课时27:数据质量的基本概念
13:50
课时28:数据质量问题的来源
17:03
课时29:数据质量问题的控制策略
09:56
课时30:数据质量问题的控制流程
20:52
课时31:数据质量控制最佳实践
09:45
第5 章 : 数据分析指标
课时32:数据分析指标基础
19:44
课时33:数据分析指标体系
15:03
第6 章 : 数据编程
课时34:数据编程综述
11:25
课时35:编程方法
24:48
课时36:编程效率
19:56
第7 章 : 数据可视化
课时37:数据可视化基本概念
11:11
课时38:数据可视化常用图表及使用场景
32:29
课时39:数据可视化设计原则及产品分类
08:00
课时40:报表工具Quick BI介绍
15:42
课时41:数据大屏工具DataV介绍
16:50
第8 章 : 机器学习
课时42:机器学习的定义与发展历史
10:34
课时43:机器学习的应用场景
08:41
课时44:机器学习的流程
13:49
课时45:常用的机器学习工具
07:19
课时46:机器学习算法的分类
03:26
课时47:监督式学习-线性回归
07:52
课时48:监督式学习-KNN算法
07:21
课时49:监督式学习-决策树算法
17:24
课时50:无监督学习
11:41
第9 章 : 数据分析报告撰写
课时51:数据分析报告初识与分类
22:57
课时52:数据分析报告结构与撰写注意事项
18:01
第10 章 : 数据分析项目管理
课时53:项目管理方法论
27:45
课时54:数据项目实施流程
26:24
课时55:数据项目设计方法
17:34
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