年年薪资被平均，学大数据你也可以平均别人薪资
■统计规则：基于质量招聘2018年招聘岗位的数据监测统计
纵然现在不是得志时光，但总有许多别的机会能让你一展风采，只待你发现。
接地气不是教了什么，而是企业用到什么
个性化各种班应有尽有，总有一款适合你
重实操不是学了多少，而是能掌握多少
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项目再次升级：55大阿里云项目+6大企业项目+24个项目案例
基于阿里云MaxCompute计算服务，针对销售行业特定业务模型，分析各类影响数据质量的原因，及各自数据质量的特点和影响，对各类交易数据进行有效监控，并输出数据质量监控报告
基于阿里云分布式计算引擎的机器学习PAI算法平台，利用非结构化处理场景和各种预测场景，以及文本分析与关系挖掘场景，对企业综合数据深度挖掘，全方位精细化为企业提供更准确的营销判断。
基于阿里云DataV，通过图形化的界面轻松搭建天猫双十一专业水准的可视化大屏，可实时监控当日交易支付金额，成交会员分析、热销商品排行等品牌全域核心数据，实现精细化运营。项目四：制作企业级数据分析报表
基于阿里云DataIDE数据管理控制台，将企业各类场景及数据进行同步和开发，能迅速将公司重要业务数据集成展现在公司的管理系统中，为各业务线／各区域的人员提供数据支持。
基于阿里云RecEng系统，对于企业所有用户日志数据，包括离线数据及在线数据，建立基本业务数据模型，根据企业业务特点及用户精准行为分析搭建企业个性化的业务及需求推荐系统。
基于阿里云QuickBI实战平台，搭建专业级业务数据化运营报表，对用户留存率、活跃率等进行数据报表分析，数据展现丰富，操作便捷，满足企业决策层全程数据的即时分析与即时决策快节奏。
使用服务器容器收集用户访问日志，利用MaxComputer将收集到的海量用户访问日志进行处理分析，使用BI编辑数据并展现分析，根据分析后的结果提出解决方案，为企业提供高价值的策略参考。
该项目使用hadoop分布式爬虫爬取互联网各大电商网站数据，通过各类海量数据的爬行抓取，前台实现实时对数据的快速精准查询和商品对比以及业务分析。
该项目实现对数据系统的高频日志数据进行实时收集和业务处理，在高峰期每秒钟会有近万HTTP请求发送到服务器上，这些请求包含了用户行为和个性化推荐请求。从这些数据中快速挖掘用户兴趣偏好并作出效果不错的推荐。
通过大数据工具将互联网中的日志采集、清洗、分析统计出常见的互联网指标；开发出各种维度UV的分析报表、各个指标每日、每月指标报表分析，用于对产品做出正确的决策，数据的正确性校对问题，临时性图标的开发。
该项目主要利用hadoop集群强大的计算能力对移动的大批量离线话单数据进行分析，统计移动使用业务（流量套餐、话费套餐、铃声套餐等）情况，达到感知用户行为和使用习惯，确定移动业务推广走向的一套系统。
通过jdbc的方式连接spark的thriftserver，通过集群进行HDFS上的大宽表的运算求count。这样便可以定位相应的客户数量，从而进行客户群、标签的分析，产品的策略匹配从而精准营销。
针对现有技术的缺陷，提供一种基于实时日志的网站威胁检测方法及系统，能够提高日志数据的处理能力及时效性，提高网站威胁检测与反应的及时性，降低网站运行的风险，为网络的信息安全提供有力的保障。
模拟多线程售票窗口
集合框架管理
京东电商仿写项目
智能图书管理系统
RPC模拟实现
公司网络拓扑实战
服务器管理监控系统
微博数据大数据分析
用户行为分析项目
Python微博数据爬取
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处理新数据和更新数据库
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