2021-2022学年度第一学期人教版二年级数学上册教学工作计划.docx
2021-08-04 18:02:47
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2021-2022学年度第一学期北师大版二年级数学上册教学工作计划.docx
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2021-2022学年度第一学期北师大版四年级数学上册教学工作计划.docx
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2021-2022学年度第一学期北师大版五年级数学上册教学工作计划.docx
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2021-2022学年度第一学期人教版一年级数学上册教学工作计划.docx
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2021-2022学年度第一学期人教版五年级数学上册教学工作计划.docx
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本课程采用由浅入深,层层递进的讲解方式, 让你轻松掌握企业级数仓架构的搭建及使用, 使用该架构可以胜任企业级实时数仓和离线数仓构建。
课程内容：
1. 项目背景介绍
2. 数据建模应用
3. 基于Kylin的OLAP分析
4. 需求分析与项目设计
5. 订单与销售额指标计算
6.行为指标计算
7.Druid的安装和使用
8.流式数仓实现
适用人群：
1、对企业级数据仓库构建感兴趣，有一定大数据基础。
2、对目前职业有进一步提升要求，希望从事数据行业高薪工作的在职人员。
3、对数据行业感兴趣的相关人员。
基础课程主讲内容包括：
阶段一：千亿级实时数仓项目总体介绍
1. 数据仓库在企业里面的重要性
2. 千亿级实时数仓的项目演示
阶段二： 数据建模的应用
1. 为什么要数据建模
2. 维度和指标的概念
3. 指标和维度建模案例
阶段三. 数据仓库从0到1的过程
1. 数仓典型分层思想（ODS、DWB、DWS、DM、ADS）
2. 数仓建设0到1的过程实战
3. 企业级数据仓库设计的规范
阶段四：基于Kylin的OLAP分析
1. Kylin自带的example案例介绍
2. Kylin的Cube创建
3. Kylin的数据膨胀介绍
阶段五：需求分析与项目设计
1. 需求分析
2. canal搭建
3. canal数据写入kafka
阶段六：订单与销售额指标计算
1. 销售额指标体系介绍
2. flink实时消费Kafka订单数主题数据
3. 订单金额指标统计
阶段七：行为指标计算
1. 模拟通过埋点方式采集行为数据
2. 使用Flink Streaming计算用户行为相关指标
3. Flink CEP实现转化率分析
阶段八： Druid的安装和使用
1. Druid实时数据摄入
2. Druid基于JSON查询语法
3. Imply Pivot可视化数据分析
2021-07-16 09:10:52
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