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课程 包含两套课程： 课程1 目录： 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 08:23 课时2：用户画像及其应用规划说明 12:39 课时3：用户标签应用实施方案说明 12:43 课时4：工程开发代码 07:36 课时5：需要开发的表及表结构设计 07:57 章节2： 用户标签指标体系 课时6：用户属忄生维度指标体系 07:06 课时7：用户行为维度指标体系 05:59 课时8：用户消费维度指标体系 03:19 课时9：用户风控维度指标体系 04:29 课时10：标签口径及数据调研分析 13:20 课时11：标签命名方式小结 10:53 章节3： 搭建开发环境 课时12：搭建虚拟机开发环境及节点间互信 07:18 课时13：HDFS的安装及应用场景 10:21 课时14：zookeeper的安装及应用场景 07:25 课时15：MySQL的安装及应用场景 06:10 课时16：Hive的安装及应用场景 07:51 课时17：Hbase的安装及应用场景 08:26 课时18：sqoop的安装及应用场景 03:38 课时19：kafka的安装及应用场景 10:15 课时20：Spark的安装及应用场景 03:46 章节4： 标签数据存储 课时21：Hive存储及应用特点 15:46 课时22：MySQL存储及应用特点 10:15 课时23：Hbase存储数据及应用特点 09:17 课时24：为什么用不同数据库存储标签数据 02:09 章节5： 标签数据开发 课时25：数据仓库基础知识 11:05 课时26：统计类标签开发案例 09:29 课时27：规则类标签开发案例 08:37 课时28：挖掘类标签开发案例 10:25 课时29：流式计算标签开发—kafka介绍 09:01 课时30：流式计算标签开发-streaming的receiver模式与direct模式 09:38 课时31：流式计算标签开发-记录消费的offset 06:27 课时32：流式计算标签开发-Spark Streaming上线工程化 08:31 章节6： 开发忄生能调优 课时33：数据倾斜调优 07:57 课时34：Hive合并小文件 03:25 课时35：使用Spark缓存 05:03 课时36：开发中间表 08:29 章节7： 作业流程调度 课时37：Crontab命令调度 04:07 课时38：Airflow基础概念 11:22 课时39：Airflow安装 02:06 课时40：Airflow主要功能模块 15:29 课时41：Airflow工作流调度 12:27 课时42：Airflow工程案例 11:36 课时43：标签数据监控预警 10:29 课时44：ETL异常问题排查及解决方案 08:03 章节8： 用户画像产品化 课时45：标签视图与标签查询 09:51 课时46：标签编辑管理 03:25 课时47：用户分群 11:40 课时48：多维透视分析 06:43 章节9： 用户画像应用 课时49：业务数据分析 02:56 课时50：精准营销(短信、邮件) 05:10 课时51：push推送、广告位分群展示、站内信 03:09 课时52：应用效果评估及迭代 03:09 章节10： 案例讲解 人群计算 课时53：人群计算 （课程2） 大数据DMP画像系统（不加密 大数据DMP画像系统 dmp-34面试总结、怎样打造你的简历mp4-_SL.wmv dmp-33项目总结-_SL.wmv dmp-32画像数据写入es代码编写-_SL.wmv dmp-32利用es做下钻查询以及多维度分析mp4-_SL.wmv dmp-31画像的脚本调度编写-_SL.wmv dmp-30（2）画像数据处理、画像指标合并成宽表-_SL.wmv dmp-30（1）画像数据处理、画像指标合并成宽表-_SL.wmv dmp-29elasticsearch安装和elasticsearch-head和elasticsearch-sql安装-_SL.wmv dmp-28技术选型、以及elasticsearch介绍-先看下面27讲-_SL.wmv dmp-27dmp功能介绍、以及架构设计-补录-_SL.wmv dmp-26lookalike大赛介绍以及lr来做预测-_SL.wmv dmp-25spark计算lsh采用杰卡德相似度-_SL.wmv dmp-24局部敏感哈希(lsh)和相似度计算几种常见方法-_SL.wmv dmp-23lookalike几种常见方法介绍-_SL.wmv dmp-22实时模型预测和实时画像总结-_SL.wmv dmp-21离线随机森林模型代码开发-随机森林算法介绍看后面19节补录-_SL.wmv dmp-20flume安装以及jA危a代码rpc发送数据-_SL.wmv dmp-19节视频补录-随机森林信息熵和信息增益算法介绍-_SL.wmv dmp-18实时模型信用评分架构介绍-_SL.wmv dmp-17利用tf-idf思想进行画像偏好计算-_SL.wmv dmp-16手写tf-idf,以及后续sparkapi调用-_SL.wmv dmp-15tf-idf算法介绍-_SL.wmv dmp-14用户消费能力等级划分代码编写02-_SL.wmv dmp-13用户消费能力等级划分代码编写01-_SL.wmv dmp-12基于统计用户分群含时间衰减和hive窗口函数-_SL.wmv dmp-11用户分群活跃区分打标签kmeans聚类编写-_SL.wmv dmp-10用户画像忄生别预测-spark代码02-_SL.wmv dmp-09用户画像忄生别预测spark代码01-_SL.wmv dmp-08用户交易数据mysql同步hive-_SL.wmv dmp-07用户app安装应用数据处理以及特征组合-_SL.wmv dmp-06生产用户行为日志以及导入hive和数据处理(有点小延迟关问题不大)-_SL.wmv dmp-05画像基础指标忄生别预测方案-补录-_SL.wmv dmp-04画像课程目录和目标-_SL.wmv dmp-03腾讯画像dmp介绍-_SL.wmv dmp-02画像功能介绍-_SL.wmv dmp-01什么是画像结合阿里达摩盘讲解-_SL.wmv
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