北京大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)

課程亮點(diǎn)：

朝九晚九全程跟班答疑、一對(duì)一督學(xué)、定期直播串講、五分鐘內(nèi)有問(wèn)必答、出勤率和進(jìn)度監(jiān)督、作業(yè)與測(cè)試

學(xué)習(xí)目標(biāo)：

1.零基礎(chǔ)脫產(chǎn)學(xué)習(xí)，學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心技術(shù)

2.計(jì)算機(jī)、通信等相關(guān)專業(yè)更有優(yōu)勢(shì)

3.成為真正數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師，高薪就業(yè)

4.結(jié)合分布式平臺(tái)計(jì)算滿足企業(yè)需求

5.企業(yè)項(xiàng)目探索和應(yīng)用,學(xué)成后擁有行業(yè)經(jīng)驗(yàn)

課程內(nèi)容：

01章數(shù)據(jù)庫(kù)管理

01-01常用數(shù)據(jù)庫(kù)區(qū)別描述

01-02MySQL語(yǔ)法入門技能

01-03MySQL常用查詢語(yǔ)句

01-04MySQL數(shù)據(jù)處理案例

01-05SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介

01-06Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介

02章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與ETL入門

02-01數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)常用術(shù)語(yǔ)

02-02數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì)

02-03數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模方法

02-04提取、轉(zhuǎn)換與加載流程

02-05數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)元數(shù)據(jù)定義

02-06ETL和報(bào)表注意事項(xiàng)

03章PowerDesigner數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)

03-01需求分析業(yè)務(wù)流程

03-02PowerDesigner建立概念數(shù)據(jù)模型

03-03JQuery功能應(yīng)用

03-04數(shù)據(jù)字典動(dòng)態(tài)加載樹(shù)

03-05AJAX樹(shù)新增數(shù)據(jù)字典分類

03-06MyEclipse整合SVN開(kāi)發(fā)

04章Kettle入門與實(shí)戰(zhàn)

04-01Kettle基本功能與操作

04-02Kettle輸入與輸出

04-03Kettle轉(zhuǎn)換與應(yīng)用流程

04-04Kettle查詢與連接

04-05Kettle代碼結(jié)構(gòu)與代碼編譯

04-06設(shè)計(jì)技巧、錯(cuò)誤處理、調(diào)試轉(zhuǎn)換、循環(huán)與分支

05章Datastage工具實(shí)戰(zhàn)

05-01DataStage入門與操作

05-02Job與Stage的連接方法

05-03基于磁盤緩沖區(qū)的大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)處理

05-04Transformer對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜處理

05-05對(duì)DB2數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理

05-06使用Job Sequence合并開(kāi)發(fā)的JOB和調(diào)度配置

06章Informatica工具實(shí)戰(zhàn)

06-01Informatica客戶端數(shù)據(jù)源的配置

06-02創(chuàng)建Workflow以及日志查看功能

06-03Source Qualifier組件的使用

06-04Lookup Update Sequence等功能應(yīng)用

06-05Informatica日常維護(hù)

07章微軟BI SSIS實(shí)戰(zhàn)

07-01SSIS 文件操作處理方法

07-02SSIS控制流組件

07-03SSIS數(shù)據(jù)流組件

07-04使用 Lookup Conditional Split 等控件實(shí)現(xiàn)

07-05數(shù)據(jù)庫(kù)中表大小行數(shù)變化并維護(hù)歷史信息

08章大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與分布式集群架構(gòu)

08-01分布式集群架構(gòu)和生態(tài)平臺(tái)

08-02Linux操作系統(tǒng)介紹與安裝

08-03利用多節(jié)點(diǎn)安裝Hadoop集群

08-04Hadoop生態(tài)其他常用組件

08-05ETL工具Sqoop安裝與應(yīng)用

09章分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase

09-01Hbase入門技能和核心特性

09-02Hbase完全分布式安裝與運(yùn)行

09-03Hbase核心原理

09-04Hbase Shell常用命令

09-05Hbase和其他組件集成

09-06利用Spark編程讀取Hbase中數(shù)據(jù)

10章分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具Hive

10-01Hive入門技能和核心特性

10-02Hive架構(gòu)介紹與常用API

10-03視圖和索引的創(chuàng)建、修改和刪除

10-04數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)企業(yè)開(kāi)發(fā)平臺(tái)

10-05利用Hive進(jìn)行網(wǎng)站流量分析

11章ETL工具Sqoop

11-01Sqoop組件特性及核心功能

11-02Linux中安裝Sqoop方法

11-03Sqoop數(shù)據(jù)導(dǎo)入import命令常用參數(shù)

11-04Sqoop數(shù)據(jù)導(dǎo)出export命令常用參數(shù)

12章ETL工程師案例實(shí)戰(zhàn)

12-01零售行業(yè)案例(多維數(shù)據(jù)模型構(gòu)建)

12-02傳媒行業(yè)案例(建立時(shí)間維度表、空間維度表、用戶類型維度表)

12-03金融行業(yè)案例(SSIS報(bào)表展示 用戶價(jià)值評(píng)估)