终于等到你—用户画像解决方案课程上线了！

讲师说：

规划了许久的用户画像解决方案课程终于上线啦。这套课程全部从实际工程开发、应用的角度出发，可操作性、落地性强。

内容主要涵盖：用户标签指标体系、数据分析、搭建开发环境、表结构设计、数据开发和监控、ETL、kafka和hbase等常用大数据组件介绍、画像的产品形态、打通数据服务层、以及如何应用用户标签和效果评估。

课程大纲

章节1：用户画像基础知识

课时1：开发用户画像需要掌握的能力

课时2：实际案例-用户画像及其应用规划说明

课时3：实际案例-用户标签应用实施方案说明

课时4：实际案例-工程开发代码

课时5：需要开发的表及表结构设计

章节2：用户标签指标体系

课时1：用户属性维度指标体系

课时2：用户行为维度指标体系

课时3：用户消费维度指标体系

课时4：用户风控维度指标体系

课时5：标签口径及数据调研分析

课时6：标签命名方式小结

章节3：搭建开发环境

课时1：搭建虚拟机开发环境及节点间互信

课时2：HDFS的安装及应用场景

课时3：zookeeper的安装及应用场景

课时4：yarn的安装及应用场景

课时5：Hbase的安装及应用场景

课时6：MySQL的安装及应用场景

课时7：sqoop的安装及应用场景

课时8：kafka的安装及应用场景

课时9：Spark的安装及应用场景

章节4：标签数据存储

课时1：Hive存储及应用特点

课时2：MySQL存储及应用特点

课时3：Hbase存储数据及应用特点

课时4：为什么用不同数据库存储标签数据

章节5：标签数据开发

课时1：数据仓库基础知识

课时1：统计类标签开发案例

课时2：规则类别标签开发案例

课时3：挖掘类别标签开发案例

课时4：流式计算标签开发(1)-kafka介绍

课时5：流式计算标签开发(2)-streaming的Receiver模式与Direct模式

课时6：流式计算标签开发(3)-Spark Streaming集成kafka

课时7：流式计算标签开发(4)-记录消费的offset

课时8：流式计算标签开发(5)-Spark Streaming上线工程化

课时9：用户特征库开发

课时10：打通数据服务层

章节6：开发性能调优及项目工程化

课时1：数据倾斜调优

课时2：Spark读取小文件

课时3：使用Spark缓存(cache、persist、checkpoint)

课时4：开发中间表

课时5：人群圈定和业务系统打通

章节7：作业流程调度

课时1：crontab命令调度

课时2：airflow调度-基础概念

课时3：airflow调度-安装

课时4：airflow调度-主要功能模块

课时5：airflow调度-工作流调度

课时6：airflow调度-工程案例

课时7：标签数据监控预警(Hive、MySQL、Hbase)

课时8：ETL异常问题排查及解决方案

章节8：用户画像产品化

课时1：标签视图与标签查询

课时2：标签编辑管理

课时3：自定义查询与人群圈定

课时4：多维透视分析功能

章节9：用户画像应用

课时1：业务数据分析

课时2：精准营销(短信、邮件)

课时3：推荐系统中应用

课时4：应用效果评估及标签迭代

看看覆盖面是不是很全，如果你还有想了解的某些地方这里面不包含，我们还可以加，好说的没商量！

课程概览

[1] 🐞用户行为维度指标体系：

[2] 🐞搭建开发环境

🙋课件内容

🙋附有详细的开发配置文档

[3]🐞标签数据存储

🙋在我们搭建的虚拟机集群环境中跑小量的测试作业

[4] 🐞ETL作业调度

[5] 🐞用户画像产品化

🙋用户画像产品规划方向、如何打通从数据到产品层到业务系统

讲师介绍

Watermelon 《数据化运营 系统方法与实践案例》作者，数据开发工程师，曾负责过竞品爬虫、业务数据分析、数据开发、及多家公司用户画像从0到1的搭建。对业务分析、流量分析、用户画像建模开发方面有些总结可以分享。

博客专栏：

https://ask.hellobi.com/blog/pythoncrawl   （天善博客）

https://zhuanlan.zhihu.com/pythoncrawl   （知乎博客）

课程特色

规划全面：内容涵盖用户标签指标体系、数据分析、数据开发、ETL、搭建开发环境、kafka和hbase等常用大数据组件的介绍、画像的产品形态、打通数据服务层、以及如何应用用户标签和效果评估；

实操性强：每章案例都进行详细的分析和开发过程讲解，附有相应的分析报告、文档以及代码。通过在搭建的虚拟机环境中执行任务，帮助学习者更好地理解工程上的实现方式和实现细节。

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