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    項目交叉融合PC端、移動端、智能端,各平臺功能實現
    真場景實操
    還原企業真實開發場景,學實用核心技術
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    倉庫
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    多場景
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    理論
    +實踐
    源碼
    深入
    數據
    開發
    電商數據分析與可視化
    電商離線數據倉庫
    基于ODPS離線數據倉庫
    云學習平臺用戶畫像(三選一)
    電商平臺自研項目(三選一)
    問答大數據平臺
    企業級工程推薦系統
    電商數據分析與可視化
    數據BI與可視化項目是大數據典型的應用之一,也是大數據中非常重要的項目,本項目主要使用:Kettle、MySQL和FineBI等相關技術構建,對數據倉庫已經加工好的數據進行報表展示、趨勢研判和數據大屏展示等,為企業高層決策提供支持。
    技術架構
    Kettle+MySQL+FineBI+FineReport
    項目職責
    1.商數據報表和看板需求分析
    2.電商數據庫連接,使用Kettle進行數據ETL加工處理
    3.對用戶和訂單等主題域的數據進行報表和看板制作
    4. 全國地圖圖表數據加工和數據綁定
    5.電商的復購分析、RFM和留存等常見模型分析開發
    6.可視化看板域報表的權限配置、分享和發布
    電商離線數據倉庫
    離線數據倉庫是大數據中的一個基礎性項目,幾乎有數據的企業都需要的一個項目。離線數倉有很多實現方式,項目主要基于:DataX、Hadoop、Flume、Hive、Spark、DolphinScheudler、Python、Shell等技術搭建。整個項目包括商城數據同步、數倉分層、數據清洗、數據ETL和數據可視化應用等。
    技術架構
    MySQL+Hadoop+DataX+Flume+Hive+Spark+DolphinScheudler+Python+Shell+Superset等
    項目職責
    1.基于電商的業務數據需求分析和指標體系建立
    2.原始數據(業務數據和日志數據)探索
    3.用戶、商品、訂單、訂單詳情、訂單支付、收獲地址、供應商、時間維度、地區維度等相關業務數據全量和增量同步
    4.業務數據同步任務開發、上線、測試及數據同步問題的數據補跑
    5.用戶瀏覽、點擊、交互、啟動、安裝、滑動、輸入和搜索等相關行為數據采集和任務上線運行
    6.廣告投放外部數據采集和任務上線運行
    7.用戶、訂單、交易、營銷等主題的DWD、DWS和ADS層開發
    8.維度層數據加工與開發處理
    9.ADS層數據導出到MySQL,配置相關任務,上線運行
    10.使用Superset BI可視化工具實現各個主題報表配置、看板配置與看板發布
    基于ODPS離線數據倉庫
    當前,一站式商業大數據服務繁多,ODPS采用抽象的作業處理框架將不同場景的各種計算任務統一在同一個平臺之上,共享安全、存儲、數據管理和資源調度,將不同用戶需求的各種數據處理任務提供統一的編程接口和界面;贠DPS的電商大數據是將電商相關用戶、訂單、交易、營銷、商品、店鋪和活動等業務數據和用戶行為數據進行集成、轉換和分析等處理,最終使用QuickBI進行BI報表展示和挖掘其它價值,輔助運營,實現商城健康發展。
    技術架構
    ECS、RDS、DataHub、MaxCompute、DataWorks、QuickBI
    項目職責
    1 部署一站式ODPS大數據環境
    2 探索商城多種C端、B端和物流端等業務與數據,梳理相關業務指標體系
    3 ODS層建立對應模型,應用ODPS的數據集成模塊,將業務數據同步至ODS層
    4 DWD和DIM層數據建模,將ODS層數據加工處理到DWD和DIM層
    5 構建DWS層用戶行為、商品、購物車和訂單等寬表模型,并將DWD層數據加工到對應的寬表
    6 ADS面向應用構建需求模型,將DWS層的數據再次加工到ADS層各個表中
    7 使用QuickBI制作數據報表與可視化看板操作
    8 數據質量監控開發和數據權限控制設置
    云學習平臺用戶畫像(三選一)
    學習平臺用戶畫像是基于學習平臺數據倉庫之上的項目,即需要先搭建學習平臺的數據倉庫,然后基于數據倉庫,再擴展用戶、課程等畫像標簽體系。本項目使用 Hadoop、Hive、Spark、DolphinScheudler、Hue 等技術構建,主要解決畫像標簽計算,實現標簽設計、人群定位和用戶精細化運營等。
    技術架構
    Hadoop、Hive、Spark、DolphinScheudler、Hue、Shell
    項目職責
    1 用戶和課程標簽體系建設
    2 ID-Mapping打通
    3 用戶基礎標簽與聚合標簽模型構建與加工
    4 物品基礎標簽與聚合標簽的模型構建與加工等
    5 畫像標簽落盤與維護
    6 畫像標簽的應用與服務
    電商平臺自研項目(三選一)
    隨著互聯網發展,電商累積了訂單、用戶、流量等各類數據,但數據分散在各個業務系統中,隨著業務發展,新主題模型不斷產生,數據量不斷增加,如何管理各類主題模型以及海量數據,需要對數據倉庫進行科學架構。另外,數據倉庫是數據挖掘技術的關鍵和基礎,良好的數倉結構能夠幫助用戶快速理解現有數據能力,并且在當前信息基礎上,對未來企業狀況做出預測。
    技術架構
    MySQL、Kafka、Hadoop、Hive、Spark、ClickHouse、Superset、Hue、DolphinScheduler 或采用阿里云大數據服務
    項目職責
    1 電商業務需求討論與評審
    2 業務評審、架構評審和技術評審
    3 電商相關指標體系,用戶、訂單、交易和商品等主題劃分
    4 相關類別、地域和品牌等維度層數據加工,數據倉庫各層模型構建
    5 電商業務數據同步和指標計算的任務排期、任務測試與上線部署
    6 使用BI工具進行主題數據報表和看板制作與發布
    7 企業級大屏數據抽取、加工、推送、露出全流程數據加工流轉方式
    問答大數據平臺
    問答系統近些年發展迅猛,尤其最近ChatGPT類及似產品流行,這將會積累海量問、答和互動數據,需要運用大數據技術進行數據加工、處理和分析,從而回饋用戶更佳的答案,保持問和答等核心模塊健康良好發展。
    技術架構
    MySQL、Kafka、Hadoop、Hive、Spark、ClickHouse、SuperSet、Hue、DolphinScheduler 等
    項目職責
    1 問答系統業務需求討論與評審
    2 問答系統數據倉庫架構構建
    3 問答系統相關指標體系,用戶、問答和互動等主題劃分及各層模型建設
    4 業務數據和行為數據的同步與采集
    5 用戶、問答、互動和行為相關指標的計算
    6 使用可視化工具對相關指標和數據進行展示
    7 相關任務調度與上線配置
    企業級工程推薦系統
    推薦系統企業工程實戰項目作為大數據基礎應用的延伸,構建于用戶畫像項目之上,旨在讓學員學習企業級推薦系統構建的基本思路,深入講解推薦系統中的兩個最重要的環節召回和排序 ,各環節基于Spark-Mllib引入相關算法,比如召回層ItemCF,ALS兩路召回算法,融合排序層引入GBDT+LR,在理解算法的同時更偏重工程實戰,我們會從原始數據的特征抽取,轉換,算法模型設計到編程實現做深入的講解,同時也會對算法模型的跨平臺部署方案做實際的案例,讓學員學習到算法模型是如何在實際工程中部署運用的。
    技術架構
    本項目工程組件: Spark MLlib + SpringBoot + Redis +HBase+ Milvus
    本項目涉及算法: Word2Vec + ItemCF+ALS+GBDT+LR+BloomFilter
    監控架構依然采用:Prometheus + Grafana + IM
    本項目的組件監控: 推薦API+HBase[Metric]+Prometheus + Grafana +Supervisor+ IM
    項目職責
    1 項目協同過濾模型
    2 基于ItemCF模型的召回,將召回的特征數據桶方式存儲HBase中
    3 基于ALS模型的召回,將召回的特征數據以HBase的桶方式裝載到HBase中
    4 物品的基礎特征向量加工和存儲HBase
    5 用戶基礎特征向量加工處理與存儲HBase
    6 物品和用戶嵌入向量的加工處理與存儲HBase
    7 推薦系統排序階段解析,LR和GBDT模型構建、訓練和測試
    8 PMML跨平臺構建,Jpmml-SparkML的源碼研發,實現自定義Transformer,PMML模型文件保存
    9 多路召回模型特征向量進行Union,并存儲HBase中
    10 PMML模型文件加載,應用線上數據,對外開發推薦服務API
    11 基于Promethuse和Grafana架構的推薦API服務監控
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