微专业：大数据开发工程师，构建复杂大数据分析系统(170G) 价值3800元

本套课程大数据开发工程师(微专业)，构建复杂大数据分析系统，课程官方售价3800元，本次更新共分为13个部分，文件大小共计170.13G。本套课程设计以企业真实的大数据架构和案例为出发点，强调将大数据思维与实践相结合。项目实操接入网易云，提供真实的大数据开发环境，帮助全方位掌控大数据技能，文章底部附下载地址。

课程优势：

1.真实案例教学：通过一个真实的案例进行串联，让你完全了解开发过程中的数据流变化，对比传统培训不同案例用不同的数据源现状，本课程让你体验的是真实的开发流程和业务知识；

2.分布式集群教学：分布式集群的价格极其昂贵，大多数培训课程建议学员在单机搭建，但这种人为屏蔽分布式系统的优势和复杂性的做法，让学员在实际工作中对于错误定位、性能调优上的能力明显落后于其他人，为了避免此类情况，我们提供类似真实工作环境的分布式集群环境；

3.工作流程为重点教学：本课程召集了网易内部各大数据部门的核心开发人员，梳理了通用的大数据工作流程融入到教学中，学完后除了掌握基本的大数据技能外，还能掌握整套工作流程及方法，避免了在面试中的知识碎片化及无法针对场景应用对应大数据技能的现象；

4.一线的工程师教学：一线工程师在实际生产经验及大数据框架的优劣，框架存在的bug及框架未来新的特性了解上有着无可比拟的优势，通过一线工程师的教学，你可以直接了解他们遇到过的各种开发及性能调优问题，站在前人的基础上在大数据工作上走的更稳健。

大数据开发工程师视频截图

课程目录.H-30187:大数据开发工程师
│
├─{10}–网易严选项目实战
│ ├─{1}–电商严选数据仓库实战
│ │ │ #1.2#–【下载】代码下载.pdf
│ │ │ #1.3#–【下载资料】电商严选数据仓库实战-数据.pdf
│ │ │
│ │ ├─{10}–案例实战3——订单及履约管理
│ │ │ [1.10.1]–1.7.1出库(妥投)累积快照.mp4
│ │ │ [1.10.2]–1.7.2谈谈库存周转率、售罄率？.mp4
│ │ │ [1.10.3]–1.7.3总结：维度建模项目经验.mp4
│ │ │
│ │ ├─{4}–电商发展概况&维度建模简介
│ │ │ [1.4.1]–1.1.1电商发展状况及数据应用场景.mp4
│ │ │ [1.4.2]–1.1.2星型模式与OLAP多维数据库.mp4
│ │ │ [1.4.3]–1.1.3Kimball的DWBI架构.mp4
│ │ │
│ │ ├─{5}–维度建模基础技术
│ │ │ [1.5.1]–1.2.1维度建模基础概念.mp4
│ │ │ [1.5.2]–1.2.2维度及事实类型.mp4
│ │ │ [1.5.3]–1.2.3维度建模基本过程及思想.mp4
│ │ │
│ │ ├─{6}–维度建模进阶及高级技术
│ │ │ [1.6.1]–1.3.1维度进阶与高级设计技术.mp4
│ │ │ [1.6.2]–1.3.2事实进阶与高级设计技术.mp4
│ │ │ [1.6.3]–1.3.3避免常见的维度建模错误.mp4
│ │ │
│ │ ├─{7}–数仓架构及规范
│ │ │ [1.7.1]–1.4.1数仓分层架构.mp4
│ │ │ [1.7.2]–1.4.2数仓设计规范.mp4
│ │ │
│ │ ├─{8}–案例实战1——订单及库存管理
│ │ │ [1.8.1]–1.5.1项目背景及方案设计.mp4
│ │ │ [1.8.2]–1.5.2库存主题域设计.mp4
│ │ │ [1.8.3]–1.5.3交易主题域设计.mp4
│ │ │
│ │ └─{9}–案例实战2——订单及库存管理（主题域设计进阶）
│ │ [1.9.1]–1.6.1订单管理.mp4
│ │ [1.9.2]–1.6.2销售增长曲线.mp4
│ │ [1.9.3]–1.6.3模型开发实践.mp4
│ │
│ ├─{2}–电商严选实时数仓实战
│ │ │ #2.2#–【下载】代码下载.pdf
│ │ │
│ │ ├─{3}–实时数仓基础
│ │ │ [2.3.1]–2.1.1实时数仓概念.mp4
│ │ │ [2.3.2]–2.1.2相关技术框架.mp4
│ │ │ [2.3.3]–2.1.3业界实现方案.mp4
│ │ │
│ │ ├─{4}–严选实时数仓
│ │ │ [2.4.1]–2.2.1业务背景和问题.mp4
│ │ │ [2.4.2]–2.2.2数据建模.mp4
│ │ │ [2.4.3]–2.2.3技术架构.mp4
│ │ │
│ │ ├─{5}–交易域建模实战
│ │ │ [2.5.1]–2.3.1业务过程介绍和环境准备.mp4
│ │ │ [2.5.2]–2.3.2订单表设计和开发.mp4
│ │ │ [2.5.3]–2.3.3订单明细表设计和开发.mp4
│ │ │
│ │ ├─{6}–流量域建模实战
│ │ │ [2.6.1]–2.4.1流量域明细表.mp4
│ │ │
│ │ ├─{7}–维表实战
│ │ │ [2.7.1]–2.5.1商品维表开发.mp4
│ │ │
│ │ ├─{8}–实时应用-数据大屏-开发
│ │ │ [2.8.1]–2.6.1流水相关模型开发-1.mp4
│ │ │ [2.8.2]–2.6.2维表关联优化.mp4
│ │ │
│ │ └─{9}–实时应用-数据大屏-流量
│ │ [2.9.1]–2.7.1uv与在线用户数.mp4
│ │ [2.9.2]–2.7.2近似计算.mp4
│ │ [2.9.3]–2.7.3数据补偿.mp4
│ │
│ └─{3}–电商严选用户画像实战
│ │ #3.2#–【下载】代码下载.pdf
│ │
│ ├─{3}–用户画像基础
│ │ [3.3.1]–3.1.1什么是用户画像_01.mp4
│ │ [3.3.2]–3.1.2构建用户画像意义.mp4
│ │ [3.3.3]–3.1.3用户标签体系.mp4
│ │
│ ├─{4}–用户画像建模
│ │ [3.4.1]–3.2.1用户标签建模方法.mp4
│ │ [3.4.2]–3.2.2用户画像技术架构.mp4
│ │
│ ├─{5}–用户属性画像
│ │ [3.5.1]–3.3.1用户标签分类.mp4
│ │ [3.5.2]–3.3.2数据收集和清洗.mp4
│ │ [3.5.3]–3.3.3用户属性标签挖掘_1.mp4
│ │
│ ├─{6}–用户行为画像
│ │ [3.6.1]–3.4.1用户行为日志数据采集和接入.mp4
│ │ [3.6.2]–3.4.2用户活跃度标签统计分析_1.mp4
│ │
│ ├─{7}–用户偏好画像和群体用户画像
│ │ [3.7.1]–3.5.1用户类目兴趣.mp4
│ │ [3.7.2]–3.5.2统一用户标识.mp4
│ │ [3.7.3]–3.5.3用户人群画像.mp4
│ │
│ └─{8}–用户画像应用与总结
│ [3.8.1]–3.6.1用户全生命周期精准营销.mp4
│ [3.8.2]–3.6.2个性化推荐.mp4
│ [3.8.3]–3.6.3用户画像总结.mp4
│
├─{11}–网易有道项目实战
│ └─{11}–网易有道项目实战
│ │ #1#–【课前准备】有道广告项目实战数据包.pdf
│ │
│ ├─{2}–网易有道广告实时数据处理实战
│ │ ├─{2}–广告业务简介及统计系统架构
│ │ │ [2.2.1]–1.1.1广告业务简介及统计系统架构-广告业务简介及统计需求.pdf
│ │ │ [2.2.2]–1.1.1广告业务简介及统计需求.mp4
│ │ │ [2.2.3]–1.1.2广告业务简介及统计系统架构-新统计架构应运而生.pdf
│ │ │ [2.2.4]–1.1.2新统计架构应运而生.mp4
│ │ │
│ │ ├─{3}–组件选型
│ │ │ [2.3.1]–1.2.1组件选型-数据存储选型.pdf
│ │ │ [2.3.2]–1.2.1数据存储选型.mp4
│ │ │ [2.3.3]–1.2.2组件选型-数据格式选型.pdf
│ │ │ [2.3.4]–1.2.2数据格式选型.mp4
│ │ │ [2.3.5]–1.2.3组件选型-数据再处理组件选型.pdf
│ │ │ [2.3.6]–1.2.3数据再处理组件选型.mp4
│ │ │
│ │ └─{4}–实时统计
│ │ #2.4.1#–【课程代码下载】.pdf
│ │ [2.4.2]–1.3.1实时统计-Druid.pdf
│ │ [2.4.3]–1.3.1实时统计-Druid.mp4
│ │ [2.4.4]–1.3.2实时统计-实时统计数据注入.pdf
│ │ [2.4.5]–1.3.2实时统计数据注入-理论.mp4
│ │ [2.4.6]–1.3.2实时统计数据注入-实操.mp4
│ │ [2.4.7]–1.3.3实时统计-统计结果查询及数据看板.pdf
│ │ [2.4.8]–1.3.3统计结果查询及数据看板-理论.mp4
│ │ [2.4.9]–1.3.3统计结果查询及数据看板-实操.mp4
│ │
│ ├─{3}–网易有道广告离线数据处理实战
│ │ ├─{2}–离线统计
│ │ │ [3.2.1]–2.1.1-Kafka落地HDFS-理论.mp4
│ │ │ [3.2.2]–2.1.1-Kafka落地HDFS-实操.mp4
│ │ │ [3.2.3]–2.1.2批量统计.mp4
│ │ │ [3.2.4]–2.1.3服务高可用.mp4
│ │ │
│ │ ├─{3}–系统监控
│ │ │ [3.3.1]–2.2.1监控系统.mp4
│ │ │ [3.3.2]–2.2.2集群监控.mp4
│ │ │
│ │ └─{4}–广告离线数据分析
│ │ [3.4.1]–课前准备-zeppelin安装.pdf
│ │ [3.4.2]–2.3.1广告离线数据分析-ApacheZeppelin.mp4
│ │ [3.4.3]–2.3.2广告离线数据分析-SparkonZeppelin实战.mp4
│ │
│ └─{4}–网易有道广告精准投放推荐系统
│ ├─{2}–RTB广告流程
│ │ [4.2.1]–3.1.1广告实时竞价RTB.mp4
│ │
│ ├─{3}–广告业务用户画像
│ │ [4.3.1]–3.2.1用户画像介绍.mp4
│ │ [4.3.2]–3.2.2使用SparkML预测用户性别.mp4
│ │ [4.3.3]–3.2.3用户画像介绍在广告业务中的应用.mp4
│ │
│ └─{4}–使用Redis构建用户画像在线库
│ [4.4.1]–3.3.1Redis中使用Lua脚本.mp4
│ [4.4.2]–3.3.2用户画像在线库需求与设计.mp4
│ [4.4.3]–3.3.3用户画像在线库服务端Lua脚本实现.mp4
│ [4.4.4]–3.3.4用户画像在线库基于Lettuce的客户端代码实现.mp4
│
├─{12}–网易游戏项目实战
│ └─{12}–网易游戏项目实战
│ ├─{1}–图计算应用
│ │ ├─{1}–课前准备
│ │ │ #1.1.2#–【下载】第1、2节代码下载.pdf
│ │ │ #1.1.3#–【下载】第3、4节代码下载.pdf
│ │ │ #1.1.4#–【下载】图计算实验环境.pdf
│ │ │
│ │ ├─{2}–图的基本概念
│ │ │ [1.2.1]–1.1.1-图计算应用-图的基本概念-什么是图.mp4
│ │ │ [1.2.2]–1.1.2-图计算应用-图的基本概念-图的典型例子.mp4
│ │ │
│ │ ├─{3}–图如何存储
│ │ │ [1.3.1]–1.2.1-图计算应用-图如何存储-图的数据结构表达.mp4
│ │ │ [1.3.2]–1.2.2.1-图数据库初识（第一部分图数据库概述）.mp4
│ │ │ [1.3.3]–1.2.2.2-图数据库初识（第二部分neo4j入门介绍）.mp4
│ │ │ [1.3.4]–1.2.2.3-图数据库初识（第三部分neo4j的安装和部署）.mp4
│ │ │ [1.3.5]–1.2.2.4-图数据库初识（第四部分neo4j数据建模）.mp4
│ │ │ [1.3.6]–1.2.2.5-图数据库初识（第五部分neo4j数据导入）.mp4
│ │ │ [1.3.7]–1.2.3.1-图数据库进阶（第一部分）.mp4
│ │ │ [1.3.8]–1.2.3.2-图数据库进阶（第二部分）.mp4
│ │ │ [1.3.9]–1.2.4-图数据库高级功能.mp4
│ │ │
│ │ ├─{4}–图计算概念
│ │ │ [1.4.1]–1.3.1-什么是图计算.mp4
│ │ │ [1.4.2]–1.3.2_图计算框架的发展.mp4
│ │ │
│ │ └─{5}–图深度学习
│ │ [1.5.1]–1.4.1_什么是图深度学习.mp4
│ │ [1.5.2]–1.4.2-图开源深度学习框架.mp4
│ │ [1.5.3]–1.4.3.1-图深度学习的应用1.mp4
│ │ [1.5.4]–1.4.3.2-图深度学习的应用2.mp4
│ │
│ ├─{2}–实时数据处理实战
│ │ ├─{1}–课前准备
│ │ │ #2.1.2#–【下载】实验环境、数据、代码下载.pdf
│ │ │
│ │ ├─{2}–Flink流式处理编程-游戏日志ETL项目
│ │ │ [2.2.10]–2.1.5-写入文件系统（理论）.mp4
│ │ │ [2.2.11]–2.1.5-写入文件系统（实操）.mp4
│ │ │ [2.2.12]–2.1.6.写入Elasticsearch（实操）.mp4
│ │ │ [2.2.13]–2.1.6.写入Elasticsearch（理论）.mp4
│ │ │ [2.2.1]–2.1.1-本地测试Flink任务（理论）.mp4
│ │ │ [2.2.2]–2.1.1-本地测试Flink任务（实操）.mp4
│ │ │ [2.2.3]–2.1.1-本地测试Flink任务（实操2）.mp4
│ │ │ [2.2.4]–2.1.2-Kafka数据源和存储（理论）.mp4
│ │ │ [2.2.5]–2.1.2-Kafka数据源和存储（实操）.mp4
│ │ │ [2.2.6]–2.1.3-DataStreamAPI解析日志（理论）.mp4
│ │ │ [2.2.7]–2.1.3-DataStreamAPI解析日志（实操）.mp4
│ │ │ [2.2.8]–2.1.4-状态管理和动态配置（理论）.mp4
│ │ │ [2.2.9]–2.1.4-状态管理和动态配置（实操）.mp4
│ │ │ [2.3.1]–2.2.1-Window窗口（理论）.mp4
│ │ │ [2.3.2]–2.2.1-Window窗口（实操）.mp4
│ │ │ [2.3.3]–2.2.2-事件时间处理乱序数据（理论）.mp4
│ │ │ [2.3.4]–2.2.2-事件时间处理乱序数据（实操）.mp4
│ │ │
│ │ └─{3}–Flink流式处理编程-实时日志监控项目
│ │ [2.3.1]–2.2.1-Window窗口（理论）.mp4
│ │ [2.3.2]–2.2.1-Window窗口（实操）.mp4
│ │ [2.3.3]–2.2.2-事件时间处理乱序数据（理论）.mp4
│ │ [2.3.4]–2.2.2-事件时间处理乱序数据（实操）.mp4
│ │
│ └─{3}–多数据源游戏业务实时分析
│ ├─{1}–课前准备
│ │ #3.1.2#–【下载】实验环境.pdf
│ │
│ ├─{2}–Kudu实时游戏分析
│ │ #3.2.1#–【下载】本节代码下载.pdf
│ │ [3.2.2]–3.1.1什么是Kudu.mp4
│ │ [3.2.3]–3.1.2环境安装（理论）.mp4
│ │ [3.2.4]–3.1.2环境安装（实操）.mp4
│ │ [3.2.5]–3.1.3日志流式写入开发（理论）.mp4
│ │ [3.2.6]–3.1.3日志流式写入开发（实操）.mp4
│ │ [3.2.7]–3.1.4业务分析.mp4
│ │ [3.2.8]–3.1.5优化.mp4
│ │
│ ├─{3}–Presto多数据源游戏业务分析
│ │ #3.3.1#–【下载】本节代码下载.pdf
│ │ [3.3.10]–3.2.5.2_标量函数（实操）.mp4
│ │ [3.3.11]–3.2.5.3_聚合函数（实操）.mp4
│ │ [3.3.12]–3.2.5.4_sql类型与java类型对应（实操）.mp4
│ │ [3.3.13]–3.2.5.5_函数注册（实操）.mp4
│ │ [3.3.14]–3.2.6自定义连接器扩展.mp4
│ │ [3.3.2]–3.2.1什么是Presto.mp4
│ │ [3.3.3]–3.2.2.1环境准备.mp4
│ │ [3.3.4]–3.2.2.2_演示（实操）.mp4
│ │ [3.3.5]–3.2.3.1Presto常用SQL（理论）.mp4
│ │ [3.3.6]–3.2.3.2DDL&DML（实操）.mp4
│ │ [3.3.7]–3.2.3.3查询（实操）.mp4
│ │ [3.3.8]–3.2.4业务分析.mp4
│ │ [3.3.9]–3.2.5.1自定义函数扩展（理论）.mp4
│ │
│ └─{4}–elasticsearch在游戏监控中的应用
│ #3.4.8#–【考试附件下载】elasticsearch在游戏监控中的应用.pdf
│ [3.4.1]–3.3.1_监控ES节点写入线程池（理论）.mp4
│ [3.4.2]–3.3.1_监控ES节点写入线程池（实操）.mp4
│ [3.4.3]–3.3.2_监控游戏api调用次数（理论）.mp4
│ [3.4.4]–3.3.2_监控游戏api调用次数（实操）.mp4
│ [3.4.5]–3.3.3_游戏关键字告警（理论）.mp4
│ [3.4.6]–3.3.3_游戏关键字告警（实操）.mp4
│
├─{13}–延伸学习
│ ├─{1}–预备课
│ │ #1.2#–知识积累参考资料.pdf
│ │ #1.3#–Google3论文中文版.pdf
│ │ [1.1]–大数据直播分享.mp4
│ │ 课件.txt
│ │
│ └─{2}–项目实战汇总
│ [2.1]–【直播0809】数据质量保障体系建设.mp4
│ [2.2]–【直播1030】使用FlinkSQLAPI提高开发效率.mp4
│
├─{13}–网易云音乐项目实战
│ └─{13}–网易云音乐项目实战
│ ├─{1}–网易云音乐搜索业务实时特征实战
│ │ ├─{2}–搜索业务简介和需求背景
│ │ │ [1.2.1]–1.1.1-前言与准备工作.mp4
│ │ │ [1.2.2]–1.1.2-业务背景和需求介绍.mp4
│ │ │
│ │ ├─{3}–用户日志初探
│ │ │ #1.3.4#–【下载】日志文件链接.pdf
│ │ │ [1.3.1]–1.2.1-用户日志简介.mp4
│ │ │ [1.3.2]–1.2.2-需要处理的关键字段.mp4
│ │ │ [1.3.3]–1.2.3-模拟数据源的开发.mp4
│ │ │
│ │ ├─{4}–日志的读取、清洗和转换
│&e