项目一 基于Tableau在线教育网站指标评估

1、字段、维度、度量、分层、结构

2、向下钻取、筛选器、计算字段

3、函数与计算

4、折线图视图展示与实现技巧

5、地图视图展示与实现技巧

6、仪表盘的实现

7、仪表盘的美化

8、视图部分数据突出显示

9、多层筛选器的

项目二 基于MySQL小型商品进销存管理系统

1、后台数据库的设计（MySQL）

2、数据库相关复杂SQL语句实现

- 数据库的CRUD

- 高级查询

项目三 基于Powerquery豆瓣电影Top250数据分析

1、Excel表格导入外部数据

2、power query查询编辑器

3、power query保留行

4、power query转置

5、power query拆分列

6、power query删除列

7、power query替换值

8、power query导入数据

9、power query合并查询

项目四 基于Python豆瓣电影分析系统

1、Python基础语法与核心编程

2、Python中的爬虫技术

3、Numpy数据处理

4、Pandas数据分析

5、Matplotlib/PyEcharts的数据可视化等技术

项目五 基于Python豆瓣电影分析系统

1、IBM SPSS Modeler简介

2、GRISP-DM数据挖掘流程

3、决策树算法

4、银行用户挖掘模型

5、模型应用

项目一基于SSM+Maven大型电商实战项目

1、大型Java项目架构演进解析

2、开发环境安装与配置

3、数据库表设计

4、Mybatis的开发及使用

5、Spring的入门及核心

6、IOC和AOP

7、SpringMVC体系结构和请求处理 控制器

8、Spring+SpringMVC+Mybatis架构

9、电商管理系统各模块的开发

项目二某东大数据仓库订单客户数据分析

1、数据仓库四层架构及功能

2、Hive数据仓库体系

3、物流订单分析业务

4、ODS层、DIM层、PDW层数据抽取加载

5、SQL实现常见物流订单用户分析

6、互联网常见用户及业务分析

项目三基于HADOOP电商数据分析平台

1、网站数据分析常见业

2、Flume数据采集企业架构

3、Hbase分布式NoSQL存储网站日志

4、MapReduce实现日志ETL解析

5、MapReduce实现用户分析、访客统计

6、Hive实现订单分析、会话分析

7、前端可视化工具Highcharts

8、任务流调度工具Azkaban

项目四基于SparkSQL和MLlib 口碑商家客流量预测

1、海量行为数据存储HDFS

2、基于DSL的SparkSQL数据过滤提

3、基于GBDT算法流量预测

4、决策树和随机森林算法参数调优

5、SparkSQL性能优化

项目五某房产中介经纪人 风控管理平台（ARMP）

1、SparkCore及SparkSQL行为数据处理

2、SparkMLlib FPGrowth关联规则算法计算规则

3、Spark SQL多维度检索经纪人行为明细

4、Kafka实时接收分布式存储经纪人行为数据

5、Spark Streaming实时监控经纪人违规操作

6、采用SSM+ECharts前端分析数据展示

7、使用Oozie进行离线任务调度处理

项目一抓取豆瓣明星图片案例分析

1、HTML基础知识

2、python基础语法

3、beautifulsoup模块

4、requests模块

5、os模块

项目二基于RFM模型实现的 零售精准营销响应预测系统

1、逻辑回归

2、决策树

3、支持向量机

4、随机森林

项目三基于LVD、贝叶斯模型算法实现 的电商行业商品评论与情感分析案例实战

1、经典算法

2、LDA

3、贝叶斯模型

项目四基于SVD协同过滤算法 实现的电影推荐系统

1、推荐算法

2、SVD矩阵分解

3、协同过滤

项目五基于Mahout、Spark Mlib实现 的推荐系统（电影推荐、社交推荐）

1、Strom

2、SparkStreaming

3、Spark Mlib

4、Spark Sql

5、SPSS