google數據培訓（谷歌培訓）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于google數據培訓的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、Google的管理模式

• 2、數據分析師要學什么

• 3、如何做谷歌seo推廣？外貿seo訂單多嗎？

• 4、大數據培訓課程好學嗎

一、Google的管理模式

1. 以人為本，以創(chuàng)意為本

未來企業(yè)的成功之道，是聚集一群聰明的創(chuàng)意精英，營造合適的氛圍和支持環(huán)境，充分發(fā)揮他們的創(chuàng)造力，快速感知客戶的需求，愉快地創(chuàng)造相應的產品和服務。

谷歌公司的核心理念，就是找到最聰明和最有創(chuàng)意的員工，把他們組織起來把某些工作做到極致。為了鼓勵創(chuàng)意的產生，傳統(tǒng)的管理制度、發(fā)展戰(zhàn)略等等，統(tǒng)統(tǒng)要讓位。

2. 關注人才的選拔與聘用

在多數企業(yè)中，高管職位越高，對于招聘事宜越是不管不問。但實際上，這樣的做法是本末倒置。

從公司最高級別開始主抓人才的聘用與選拔。另外，招聘中有一條黃金法則是不可違背的，那就是：寧缺毋濫。如果質量和速度不可兼得，那質量一定要放在首位?？傊?，把人才放在公司業(yè)務的核心地位。

3. 小團隊主義。組織應由小規(guī)模的團隊構成

亞馬遜創(chuàng)始人杰夫·貝佐斯曾對“兩個比薩”原則推崇備至，這個原則規(guī)定，團隊人數不能多到兩個比薩還吃不飽。

小團隊要比大團隊更有效率，不會花那么多時間鉤心斗角。小團隊親如家人，大家可能會起口角、爭對錯甚至鬧分裂，但往往能在緊要關頭團結一致。隨著產品的增加。

小團隊也往往會擴大規(guī)模，最初由一小撮人負責的業(yè)務漸漸發(fā)展到需要更多人的共同努力才能維持。這是可以接受的，只要較大的團隊不阻礙原有的小團隊進行突破性創(chuàng)新就行。

4. 以最有影響的人為核心構建團隊

找出最有影響力的人物，組織就以此人為中心。不要把崗位或經驗作為選擇管理者的標尺，而要看他的表現(xiàn)和熱情。

工作表現(xiàn)比較容易衡量，但熱情比較難以評估。熱情是卓越領導者與生俱來的特質，這種人即便自己不主動請纓也會被別人推到領導位置上，他們身上的熱情就像磁鐵吸引鐵屑一般把人們聚集在自己的身邊。

5. 生產者驅動

谷歌公司不是太重視消費者的想法和意見，而是通過引導消費來促進業(yè)務的發(fā)展。這與蘋果公司有很大的不同。

谷歌公司認為：“以技術洞見來支撐產品研發(fā)，你就能夠避免被消費者的需求牽著鼻子走，生產出步人后塵的產品了。

6. 以我為主的企業(yè)發(fā)展路徑

谷歌公司不但不太重視消費者，甚至也不是非常重視競爭對手。

7. 打破等級關系

為了鼓勵提高溝通效率，谷歌公司盡可能打破上下級之間的等級關系。普通的工程師甚至可以擠到總裁的辦公室工作，甚至于把總裁趕出去。普通員工也可以在辦公室布置自己認為是必要的一些設施。

8. 縮短員工間的距離

包括空間距離與心理距離。例如，鼓勵員工更多的參與公司的活動；鼓勵員工把自己的東西盡可能多帶到公司，哪怕把辦公室搞得亂七八糟也可以；縮小員工單獨的空間，縮短員工在工作場所彼此間的距離；拉長公司高管上班的路線，讓高管上班的時候必須經過多數辦公室的門口。

打破等級界限。這些辦法，能夠鼓勵員工之間的交流與溝通，提高交流的效率，從而提升創(chuàng)意的產生。另外，也在客觀上讓員工們彼此之間相互監(jiān)督。

9. 看重長遠發(fā)展

心理學上說，一個人在壓力比較大的時候可以工作得更快，但是只有在壓力放松的時候才可能工作得太好。

好的創(chuàng)意不可能在被市場及競爭對手追趕逼迫的情況下產生，而只能在輕松自在，以我為主的工作狀態(tài)下產生。所以，谷歌公司兩位創(chuàng)始人并不想追求短期利益的最大化。

也不關注公司股票的變現(xiàn)能力，因為他們知道，記錄谷歌獨特的價值觀以備未來的員工和合作伙伴參考，才是決定企業(yè)長遠利益的重要因素。

谷歌公司要做的，也就是最大限度地做好自己當前的工作，把握當下，而結果自然會好。

擴展資料：

谷歌公司服務：

1.Google Search(Google 搜索)

Google Search被認為是互聯(lián)網中最好的搜索引擎,因為它幾乎包含了世界上所有網站的信息。

2.Gmail

Gmail是Google公司作為一個免費公共測試于2004年1月發(fā)布的一個郵件解決方案。它隨付內置的 Google 搜索技術并提供 2,600 兆字節(jié)以上的存儲空間（仍在不斷增加）。

可以永久保留重要的郵件、文件和圖片，使用搜索快速、輕松地查找任何需要的內容，讓這種作為對話的一部分查看郵件的全新方式更加順理成章。Gmail 中沒有彈出式窗口或無針對性的橫幅廣告，只有小幅文字廣告。

因此并不會覺得突兀，有時它們還很有用。Gmail 還將即時消息整合到電子郵件中，因此當您在線時，可以更好地與好友聯(lián)系。簡單、有效甚至充滿使用樂趣。這是關于電子郵件的全新思維方式。這種服務方式大大提高的效率，它最顯著的特點是采用了5 POP3 的郵件服務器。

3.Image Search (圖片搜索)

Image Search 圖片像搜索可以從整個英特網中找到想要的圖片。Google公司試圖改變它的外貌,但是很多用戶抱怨改變之后的效果很不理想，Google還是決定采用老的方案。

4.Google News(Google 資訊)

Google 資訊是最熱門的英特網信息來源，因為它的最新的頭條幾乎來自全世界的4500個出版物。

5.YouTube

YouTube是網上視頻服務的先驅，可以共享視頻。但Google也因此被指控擅自發(fā)布錄像，該服務給Google帶來16億美元的經濟損失。

6.Google Maps (Google 地圖)

Google Maps 是現(xiàn)在最流行的搜索方式，用戶可以通過衛(wèi)星記錄下來的圖像準確查找世界各地的具體位置。可以清楚地了解到該地地貌。它用于諸多領域,甚至運用到反恐活動中。

參考資料來源：百度百科-谷歌

二、數據分析師要學什么

問題一：想考大數據分析師應該學什么？ 數據分析師是為了適應大數據時代要求，加強正規(guī)化、專業(yè)化、職業(yè)化的數據分析師人才隊伍建設，進一步提升我國數據分析員師的職業(yè)素質和能力水平，經國家相關部委統(tǒng)一頒布實施，旨在通過掌握大量行業(yè)數據以及科學的計算工具，將經濟學原理用數學模型表示，科學合理的分析投資和運營項目未來的收益及風險情況，為做出科學合理的決策提供依據。

數據分析師由工業(yè)和信息化部教育與考試中心和中國商業(yè)聯(lián)合會數據分析專業(yè)委員會統(tǒng)一安排考核，考試共有三門《數據分析基礎》《量化經營》《量化投資》，每門100分，60分及格制

問題二：數據分析師需要掌握哪些能力，需要做哪些準備 不管是什么行業(yè)的數據分析師，必須要掌握的技能是：

該行業(yè)的行業(yè)知識和經驗，不能低于行業(yè)專家的平均水平

必須具有的數學知識，例如統(tǒng)計分析、數理統(tǒng)計、模糊數學、線性代數、建模方法等等

IT技術：數據庫技術、大數據技術、離散數學算法。甚至是編程技術，例如C、Fortran、Java、falsh等

我曾經作為銷售，在類似行當工作多年，一點點體會僅供參考。

-:(來自淘寶網的【京東藏寶齋】

問題三：想找數據分析的實習 應該學些什么 我做過一段時間 不過是和推廣混著做的，個人覺得電商的數據分析沒什么大的前途，如果真的想在數據分析行業(yè)發(fā)展的話，建議你找個有機會學建模的行業(yè)，那樣出去以后到哪都吃香，或者找個需要用到統(tǒng)計學軟件的行業(yè)，那樣也好，如果你只是準備階段建議你參加一下全國數學建模大賽，像多元統(tǒng)計分析，計量經濟學，數理統(tǒng)計，這些都挺重要的

問題四：想要做數據分析師應選擇什么專業(yè)？ 統(tǒng)計（有統(tǒng)計理論）、計算機專業(yè)（會編程序實現(xiàn)）。其實專業(yè)關系不大，只要想做，都可以慢慢的做到

問題五：如何自學成為數據分析師 中文專業(yè)的前期要多花點功夫了啊，我是數學專業(yè)的，大學做過建模，所有統(tǒng)計學的東西還有一些軟件多少接觸過一點。建議你自學的話，excel軟件和spss先熟悉一下，找兩本書看看，《誰說菜鳥不會數據分析》是入門的，可以看一看，先了解一下吧，數據分析的東西還是要多實踐的。如果你現(xiàn)在工作跟數據分析沒有什么關系的話，轉業(yè)工作可能有點困難，這種情況建議去考個證書吧，雖然現(xiàn)在國內數據分析剛起步，還沒有太有含金量的證書，不過你這種情況有肯定比沒有好，我就去考了一個，考CPDA吧，還有一個CDA，我選考的CPDA，說是CDA國外有機構什么的，但是我找不到任何網站可以查到這個證書，問他們他們也不說，我怕找工作人家要查查不到，但是CPDA工信部網站能查詢證書信息的，所以對就業(yè)幫助可能會大一些，工作還是有參考作用的，不過指望靠班學到很多還是不可能，只是讓你了解入門，手上多個敲門磚。數據分析屬于技術類工種，要多實踐，數據采集和挖掘是基礎，這些工作門檻比數據分析崗相對低一些，好找，希望對你有幫助。

問題六：如果想成為一名數據分析師，需要具備哪些基本知識 一、 辦公軟件

1） 熟練使用excel， Access，Visio等MS Office辦公軟件，可以制作相關的原型； （MS即microsoft微軟，MS Office 是微軟提供的系列軟件，Word， Excel， PowerPoint， Access， OutLook，Publisher，InfoPath這7個辦公軟件中，常用的是前4個。） 2） 重點掌握EXCEL表，會使用高級功能，能快速制作報表，熟練使用EXCEL VBA；

二、 數據分析軟件及方法

1）熟練使用各種數理統(tǒng)計、數據分析、數據挖掘工具軟件，熟悉各種網站分析軟件的應用，如Google Analytics 、百度統(tǒng)計、Omniture等；

2）具備相關數據分析軟件的使用經驗SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……

3）至少精通使用IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常見數據挖掘軟件中的一個進行數據挖掘的 開發(fā)工作；

4）熟練使用至少一種網站流量分析工具（Google Analytics、Webtrends、百度統(tǒng)計等），并掌握分析工具的部署、配置優(yōu)化和權限管理；

5）精通一種或多種數據挖掘算法（如聚類、回歸、決策樹等）； 6）熟悉維基編輯者優(yōu)先； 7）使用軟件的要求；

（7.1）掌握數據分析、挖掘方法，具備使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具處理和分析較大量級數據的能力；

（7.2）能夠綜合使用各種數理統(tǒng)計、數據分析、制表繪圖等軟件進行圖表、圖像以及文字處理；

（7.3）掌握常用的數據統(tǒng)計、分析方法，有敏銳的洞察力和數據感覺，優(yōu)秀的數據分析能力；

（7.4）能夠綜合使用各種數理統(tǒng)計、數據分析、數據挖掘、制表繪圖等軟件進行具有基本數據美感的圖表、圖像以及文字處理 。

三、 數據庫語言

1）熟悉Linux操作系統(tǒng)及至少一種腳本語言(Shell/Perl/Python)；

2）熟練掌握C/C++/Java中的一種，有分布式平臺（如Hadoop）開發(fā)經驗者優(yōu)先； 3）熟悉數據庫原理及SQL基本操作；

（3.1）了解Mysql，postgresql，sql server等數據庫原理，熟悉SQL，具備很強的學習能力，寫過程序，會perl，python等腳本語言者優(yōu)先； （3.2）熟練應用mysql的select，update等sql語句； 4）熟悉sql server或其他主流數據庫，熟悉olap原理； 5）熟悉Oracle或其他大型數據庫。

四、 思維能力等方面

1）具備良好的行業(yè)分析、判斷能力、及文字表達能力；

2）溝通、協(xié)調能力強，有較高的數據敏感性及分析報告寫作能力； 3）理解網站運營的常識，能從問題中引申出解決方案，提供設計改進建議；

4）具有良好經濟學、統(tǒng)計學及相關領域的理論基礎，熟悉數理統(tǒng)計、數據分析或市場研究的工作方法，具有較強的數據分析能力；

5）熟悉數據分析與數理統(tǒng)計理論，具有相關課程研修經歷。

五、 其他要求

1）較強的英文聽說讀寫能力，英語6級以上；

2）文筆良好；

3）了解seo,sem優(yōu)先；

4）知識要求：同時具備統(tǒng)計學、數據庫、經濟學三個領域的基礎知識；英語四級或以上、熟悉指標英文......>>

問題七：學數據分析師有專業(yè)要求嗎？ 你好，是沒有專業(yè)要求的，只要你數據基礎不是太差，通過下面幾步就可以成為一名數據分析師。

第一步：統(tǒng)計概率理論基礎

這是重中之重，千里之臺，起于壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統(tǒng)計思維，統(tǒng)計方法，這里首先是市場調研數據的獲取與整理，然后是最簡單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高級的相關，回歸等多元統(tǒng)計分析，掌握了這些原理，才能進行下一步。

第二步：軟件操作結合分析模型進行實際運用

關于數據分析主流軟件有（從上手度從易到難）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是學會怎樣操作這些軟件，然后是利用軟件從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最后輸出結果，檢驗及解讀數據。

第三步：數據挖掘或者數據分析方向性選擇

其實數據分析也包含數據挖掘，但在工作中做到后面會細分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區(qū)別，關于數據挖掘也涉及到許多模型算法，如：關聯(lián)法則、神經網絡、決策樹、遺傳算法、可視技術等。

第四步：數據分析業(yè)務應用

這一步也是最難學習的一步，行業(yè)有別，業(yè)務不同，業(yè)務的不同所運用的分析方法亦有區(qū)分，實際工作是解決業(yè)務問題，因此對業(yè)務的洞察能力非常重要，而這個能力是需要在工作之中一點一滴的積累，也許目前是做零售，會用到一些相關回歸方法，但轉行做電商，又會用到其他的挖掘等方法。業(yè)務雖千變萬化，但是分析方法卻萬變不離其宗，所以掌握好技術用到任何一個環(huán)境靠的只有是業(yè)務經驗的積累。

當然，考個CDA的數據分析師證書就更好了。

問題八：數據分析師學習方式是什么，數據分析師課程內容包括什么，數據分析師在哪里培訓？ 一.數據分析師的學習方式是面授和遠程。

面授

項目數據分析師培訓課程涉及到經濟學、市場營銷學、財務管理學、計量經濟學、預測學、金融學等多方面知識，需要學員具備全面性理論基礎知識貯備。我們對各個學科中項目分析所要用到的知識點進行了深入分析，在講義中詳細說明，使學員可在相對準確的領域內迅速掌握知識并加以運用。做到能夠讓學員將課本上所學的東西真正變?yōu)榭梢岳玫挠行Чぞ摺?

遠程學習

時間為一年整，采取先進的同步教學方式，保證學習質量，具體特點如下：

a、面授期間（8天面授），更新課程五次，通過每周的更新課程，讓學員不僅可以在面授前提前預習基礎知識，而且可以通過遠程學習中心提交作業(yè)、知識點自我測試、考試復習、習題解答、在線答疑、案例參與等綜合項目更好的掌握知識。

b、面授結束后，學員還有11個月的遠程學習時間，每月一次的課件更新，使學員不僅能順利適應項目數據分析師的認證考試，而且可以掌握各種數據分析的拓展知識和技能，為分析師在未來能夠勝任專業(yè)分析工作奠定深厚基礎。

c、遠程學習不僅有豐富的文字學習內容，而且大比例增加了音頻、視頻課件，使學員可以通過生動的課件完成階段性學習。

d、遠程學習中心為學員提供學習計劃制定、班級交流、繼續(xù)教育等功能，幫助學員自覺學習、實現(xiàn)更好的學習效果。

二.數據分析的課程有四本書：數據分析基礎、量化經營、量化投資、戰(zhàn)略管理

三、數據分析師在全國各地都有授權管理中心上課，北京、上海、廣東等都有，具體的要看您在哪里。

問題九：數據分析師培訓，什么人適合學數據分析 數據分析師需要學習以下幾個方面的課程：

（1）數據管理。

a、數據獲取。

企業(yè)需求:數據庫訪問、外部數據文件讀入

案例分析:使用產品信息文件演示spss的數據讀入共能。

b、數據管理。

企業(yè)需求:對大型數據進行編碼、清理、轉換。

案例分析:使用銀行信用違約信息文件spss相應過程。

1）數據的選擇、合并與拆分、檢查異常值。

2）新變量生成，SPSS函數。

3）使用SPSS變換數據結構――轉置和重組。

4）常用的描述性統(tǒng)計分析功能。頻率過程、描述過程、探索過程。

c、數據探索和報表呈現(xiàn)。

企業(yè)需求:對企業(yè)級數據進行探索，主要涉及圖形的使用。spss報表輸出。

案例分析:企業(yè)績效文件，如何生成美觀清晰的報告。

1）制作報表前對變量的檢查

2）制作報表的中對不同類型的數據處理

3） 報表生成功能與其他選項的區(qū)別

（2）數據處理

a、相關與差異分析。

案例分析:產品合格率的相關與差異分析。

b、線性預測。

企業(yè)需求: 探索影響企業(yè)效率的因素，并進一步預測企業(yè)效率。

案例分析:產品合格率的影響因素及其預測分析。

c、因子分析。

企業(yè)需求: 需要抽取影響企業(yè)效率的主要因素，進行重點投資

案例分析:客戶購買力信息研究。

d、聚類分析。

企業(yè)需求: 需要了解購買產品的客戶信息

案例分析:客戶購買力信息研究

e、bootstrap。

案例分析: bootstrap抽樣。

（3）SPSS代碼

SPSS代碼應用

問題十：大數據分析師 應該要學什么知識？ 1、需要有應用數學、統(tǒng)計學、數量經濟學專業(yè)本科或者工學碩士層次水平的數學知識背景。

2、至少熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析軟件中的一門。

3、至少能夠用Acess等進行數據庫開發(fā)；

4、至少掌握一門數學軟件：matalab，mathmatics進行新模型的構建。

5、至少掌握一門編程語言；

6，當然還要其他應用領域方面的知識，比如市場營銷、經濟統(tǒng)計學等，因為這是數據分析的主要應用領域。

三、如何做谷歌seo推廣？外貿seo訂單多嗎？

做google排名優(yōu)化一般不難，只要網站做好了布局，那么自己堅持做一些信息更新和輸出就可以。要是自己對網站不太懂的話，可以找一些專業(yè)的公司給自己去修改下網站后臺或者重新設計下，然后后期自己維護好信息之類的就可以。

四、大數據培訓課程好學嗎

對于零基礎自學的童鞋來說不一定全看得懂，在培訓機構可以由老師帶著學習，可以參考下以道教育大數據的課程體系

第一階段 WEB 開發(fā)基礎

HTML基礎

1、Html基本介紹

2、HTML語法規(guī)范

3、基本標簽介紹

4、HTML編輯器/文本文檔/WebStrom/elipse

5、HTML元素和屬性

6、基本的HTML元素

6.1 標題

6.2 段落

6.3 樣式和style屬性

6.3 鏈接 a

6.4 圖像 img

6.5 表格 table

6.6 列表 ul/ol/dl

7、 HTML注釋

8、表單介紹

9、Table標簽

10、DIV布局介紹

11、HTML列表詳解

HTML布局和Bootstrap

1、 HTML塊元素（block）和行內元素(inline)

2、使用div實現(xiàn)網頁布局

3、響應式WEB設計（Responsive Web Design）

4、使用bootstrap實現(xiàn)響應式布局

HTML表單元素

1、HTML表單 form

2、HTML表單元素

3、 HTML input的類型 type

4、 Html input的屬性

CSS基礎

1、CSS簡介及基本語法

2、在HTML文檔中使用CSS

3、CSS樣式

4、CSS選擇器

5、盒子模型

6、布局及定位

CSS高級/CSS3

1、尺寸和對齊

2、分類（clear/cursor/display/float/position/visibility）

3、導航欄

4、圖片庫

5、圖片透明

6、媒介類型 @media

7、CSS3

8、CSS3動畫效果

JavaScript基礎

1、JavaScript簡介

2、基本語法規(guī)則

3、在HTML文檔中使用JS

4、JS變量

5、JS數據類型

6、JS函數

7、JS運算符

8、流程控制

9、JS錯誤和調試

JavaScript對象和作用域

1、數字 Number

2、字符串String

3、日期 Date

4、數組

5、數學 Math

6、DOM對象和事件

7、BOM對象

8、Window對象

9、作用域和作用域鏈

10、JSON

Javascript庫

1、Jquery

2、Prototype

3、Ext Js

Jquery

1、Jquery基本語法

2、Jquery選擇器

3、Jquery事件

4、Jquery選擇器

5、Jquery效果和動畫

6、使用Jquery操作HTML和DOM

7、Jquery遍歷

8、Jquery封裝函數

9、Jquery案例

表單驗證和Jquery Validate

1、用Js對HTML表單進行驗證

2、Jquery Validata基本用法

3、默認校驗規(guī)則和提示信息

4、debug和ignore

5、更改錯誤信息顯示位置和樣式

6、全部校驗通過后的執(zhí)行函數

7、修改驗證觸發(fā)方式

8、異步驗證

9、自定義校驗方法

10、radio 和 checkbox、select 的驗證

Java基礎

1、關于Java

2、Java運行機制

3、第一個Java程序，注釋

4、Javac,Java,Javadoc等命令

5、標識符與關鍵字

6、變量的聲明，初始化與應用

7、變量的作用域

8、變量重名

9、基本數據類型

10、類型轉換與類型提升

11、各種數據類型使用細節(jié)

12、轉義序列

13、各種運算符的使用

流程控制

1、選擇控制語句if-else

2、選擇控制語句switch-case

3、循環(huán)控制語句while

4、循環(huán)控制語句do-while

5、循環(huán)控制語句for與增強型for

6、break，continue，return

7、循環(huán)標簽

8、數組的聲明與初始化

9、數組內存空間分配

10、棧與堆內存

11、二維（多維）數組

12、Arrays類的相關方法

13、main方法命令行參數

面向對象

1、面向對象的基本思想

2、類與對象

3、成員變量與默認值

4、方法的聲明，調用

5、參數傳遞和內存圖

6、方法重載的概念

7、調用原則與重載的優(yōu)勢

8、構造器聲明與默認構造器

9、構造器重載

10、this關鍵字的使用

11、this調用構造器原則

12、實例變量初始化方式

13、可變參數方法

訪問權限控制

1、包 package和庫

2、訪問權限修飾符private/protected/public/包訪問權限

3、類的訪問權限

4、抽象類和抽象方法

5、接口和實現(xiàn)

6、解耦

7、Java的多重繼承

8、通過繼承來擴展接口

錯誤和異常處理

1、概念：錯誤和異常

2、基本異常

3、捕獲異常 catch

4、創(chuàng)建自定義異常

5、捕獲所有異常

6、Java標準異常

7、使用finally進行清理

8、異常的限制

9、構造器

10、異常匹配

11、異常使用指南

數據庫基礎（MySQL）

數據庫基礎（MySQL）

JDBC

1、Jdbc基本概念

2、使用Jdbc連接數據庫

3、使用Jdbc進行crud操作

4、使用Jdbc進行多表操作

5、Jdbc驅動類型

6、Jdbc異常和批量處理

7、Jdbc儲存過程

Servlet和JSP

1、Servlet簡介

2、Request對象

3、Response對象

4、轉發(fā)和重定向

5、使用Servlet完成Crud

6、Session和Coolie簡介

7、ServletContext和Jsp

8、El和Jstl的使用

Ajax

1、什么是Ajax

2、XMLHttpRequest對象（XHR）

3、XHR請求

4、XHR響應

5、readystate/onreadystatechange

6、Jquery Ajax

7、JSON

8、案例：對用戶名是否可用進行服務器端校驗

綜合案例

1、項目開發(fā)一般流程介紹

2、模塊化和分層

3、DButils

4、QueryRunner

5、ResultSetHandle

6、案例：用戶登錄/注冊，從前端到后端

第二階段 Java SE

訪問權限和繼承

1、包的聲明與使用

2、import與import static

3、訪問權限修飾符

4、類的封裝性

5、static（靜態(tài)成員變量）

6、final（修飾變量，方法）

7、靜態(tài)成員變量初始化方式

8、類的繼承與成員繼承

9、super的使用

10、調用父類構造器

11、方法的重寫與變量隱藏

12、繼承實現(xiàn)多態(tài)和類型轉換

13、instanceof

抽象類與接口

1、抽象類

2、抽象方法

3、繼承抽象類

4、抽象類與多態(tài)

5、接口的成員

6、靜態(tài)方法與默認方法

7、靜態(tài)成員類

8、實例成員類

9、局部類

10、匿名類

11、eclipse的使用與調試

12、內部類對外圍類的訪問關系

13、內部類的命名

Lambda表達式與常用類

1、函數式接口

2、Lambda表達式概念

3、Lambda表達式應用場合

4、使用案例

5、方法引用

6、枚舉類型（編譯器的處理）

7、包裝類型（自動拆箱與封箱）

8、String方法

9、常量池機制

10、String講解

11、StringBuilder講解

12、Math，Date使用

13、Calendars使用

異常處理與泛型

1、異常分類

2、try-catch-finally

3、try-with-resources

4、多重捕獲multi-catch

5、throw與throws

6、自定義異常和優(yōu)勢

7、泛型背景與優(yōu)勢

8、參數化類型與原生類型

9、類型推斷

10、參數化類型與數組的差異

11、類型通配符

12、自定義泛型類和類型擦出

13、泛型方法重載與重寫

集合

1 、常用數據結構

2 、Collection接口

3 、List與Set接口

4 、SortedSet與NavigableSet

5 、相關接口的實現(xiàn)類

6 、Comparable與Comparator

7、Queue接口

8 、Deque接口

9 、Map接口

10、NavigableMap

11、相關接口的實現(xiàn)類

12、流操作（聚合操作）

13、Collections類的使用

I/O流與反射

1 、File類的使用

2 、字節(jié)流

3 、字符流

4 、緩存流

5 、轉換流

6 、數據流

7、對象流

8、類加載，鏈接與初始化

9 、ClassLoader的使用

10、Class類的使用

11、通過反射調用構造器

12、安全管理器

網絡編程模型與多線程

1、進程與線程

2、創(chuàng)建線程的方式

3、線程的相關方法

4、線程同步

5、線程死鎖

6、線程協(xié)作操作

7、計算機網絡（IP與端口）

8、TCP協(xié)議與UDP協(xié)議

9、URL的相關方法

10、訪問網絡資源

11、TCP協(xié)議通訊

12、UDP協(xié)議通訊

13、廣播

SSM-Spring

1.Spring/Spring MVC

2.創(chuàng)建Spring MVC項目

3.Spring MVC執(zhí)行流程和參數

SSM-Spring.IOC

1.Spring/Spring MVC

2.創(chuàng)建Spring MVC項目

3.Spring MVC執(zhí)行流程和參數

SSM-Spring.AOP

1.Spring/Spring MVC

2.創(chuàng)建Spring MVC項目

3.Spring MVC執(zhí)行流程和參數

SSM-Spring.Mybatis

1.MyBatis簡介

2.MyBatis配置文件

3.用MyBatis完成CRUD

4.ResultMap的使用

5.MyBatis關聯(lián)查詢

6.動態(tài)SQL

7.MyBatis緩沖

8.MyBatis-Generator

Socket編程

1.網絡通信和協(xié)議

2.關于Socket

3.Java Socket

4.Socket類型

5.Socket函數

6.WebSocket

7.WebSocket/Spring MVC/WebSocket Ajax

IO/異步

window對象

全局作用域

窗口關系及框架

窗口位置和大小

打開窗口

間歇調用和超時調用（靈活運用）

系統(tǒng)對話框

location對象

navigator對象

screen對象

history對象

NIO/AIO

1.網絡編程模型

2.BIO/NIO/AIO

3.同步阻塞

4.同步非阻塞

5.異步阻塞

6.異步非阻塞

7.NIO與AIO基本操作

8.高性能IO設計模式

第三階段 Java 主流框架

MyBatis

1.mybatis框架原理分析

2.mybatis框架入門程序編寫

3.mybatis和hibernate的本質區(qū)別和應用場景

4.mybatis開發(fā)dao方法

5.SqlMapConfig配置文件講解

6.輸入映射-pojo包裝類型的定義與實現(xiàn)

7.輸出映射-resultType、resultMap

8.動態(tài)sql

9.訂單商品數據模型分析

10.高級映射的使用

11.查詢緩存之一級緩存、二級緩存

12.mybatis與spring整合

13. mybatis逆向工程自動生成代碼

Spring/Spring MVC

1. springmvc架構介紹

2. springmvc入門程序

3. spring與mybatis整合

4. springmvc注解開發(fā)—商品修改功能分析

5. springmvc注解開發(fā)—RequestMapping注解

6. springmvc注解開發(fā)—Controller方法返回值

7. springmvc注解開發(fā)—springmvc參數綁定過程分析

8. springmvc注解開發(fā)—springmvc參數綁定實例講解

9. springmvc與struts2的區(qū)別

10. springmvc異常處理

11. springmvc上傳圖片

12. springmvc實現(xiàn)json交互

13. springmvc對RESTful支持

14. springmvc攔截器

第四階段 關系型數據庫/MySQL/NoSQL

SQL基礎

1.SQL及主流產品

2.MySQL的下載與安裝（sinux/windows）

3.MySql的基本配置/配置文件

4.基本的SQL操作 DDL

5.基本的SQL操作 DML

6.基本的SQL操作 DCL

7.MySQL客戶端工具

8.MySQL幫助文檔

MySQL數據類型和運算符

1 數值類型

2 日期時間類型

3 字符串類型

4 CHAR 和 VARCHAR 類型

5 BINARY 和 VARBINARY 類型

6 ENUM 類型

7 SET 類型

8 算術運算符

9 比較運算符

10 邏輯運算符

11 位運算

12 運算符的優(yōu)先級

MySQL函數

1 字符串函數

2 數值函數

3 日期和時間函數

4 流程函數

5 其他常用函數

MySQL存儲引擎

1.MySQL支持的存儲引擎及其特性

2.MyISAM

3.InnoDB

4.選擇合適的存儲引擎

選擇合適的數據類型

1 CHAR 與 VARCHAR

2 TEXT 與 BLOB

3 浮點數與定點數

4 日期類型選擇

字符集

1 字符集概述

2 Unicode字符集

3 漢字及一些常見字符集

4 選擇合適的字符集

5 MySQL 支持的字符集

6 MySQL 字符集的設置 .

索引的設計和使用

1.什么是索引

2.索引的類型

3.索引的數據結構 BTree B+Tree Hash

4.索引的存儲

5.MySQL索引

6.查看索引的使用情況

7.索引設計原則

視圖/存儲過程/函數/觸發(fā)器

1. 什么是視圖

2. 視圖操作

3. 什么是存儲過程

4. 存儲過程操作

5. 什么是函數

6. 函數的相關操作

7. 觸發(fā)器

事務控制/鎖

1. 什么是事務

2. 事務控制

3. 分布式事務

4. 鎖/表鎖/行鎖

5. InnoDB 行鎖爭用

6. InnoDB 的行鎖模式及加鎖方法7

7 InnoDB 行鎖實現(xiàn)方式7

8 間隙鎖（Next-Key 鎖）

9 恢復和復制的需要，對 InnoDB 鎖機制的影響

10 InnoDB 在不同隔離級別下的一致性讀及鎖的差異

11 表鎖

12 死鎖

SQL Mode和安全問題

1. 關于SQL Mode

2. MySQL中的SQL Mode

3. SQL Mode和遷移

4. SQL 注入

5. 開發(fā)過程中如何避免SQL注入

SQL優(yōu)化

1.通過 show status 命令了解各種 SQL 的執(zhí)行頻率

2. 定位執(zhí)行效率較低的 SQL 語句

3. 通過 EXPLAIN 分析低效 SQL 的執(zhí)行計劃

4. 確定問題并采取相應的優(yōu)化措施

5. 索引問題

6.定期分析表和檢查表

7.定期優(yōu)化表

8.常用 SQL 的優(yōu)化

MySQL數據庫對象優(yōu)化

1. 優(yōu)化表的數據類型

2 散列化

3 逆規(guī)范化

4 使用中間表提高統(tǒng)計查詢速度

5. 影響MySQL性能的重要參數

6. 磁盤I/O對MySQL性能的影響

7. 使用連接池

8. 減少MySQL連接次數

9. MySQL負載均衡

MySQL集群

MySQL管理和維護

MemCache

Redis

在Java項目中使用MemCache和Redis

第五階段：操作系統(tǒng)/Linux、云架構

Linux安裝與配置

1、安裝Linux至硬盤

2、獲取信息和搜索應用程序

3、進階：修復受損的Grub

4、關于超級用戶root

5、依賴發(fā)行版本的系統(tǒng)管理工具

6、關于硬件驅動程序

7、進階：配置Grub

系統(tǒng)管理與目錄管理

1、Shell基本命令

2、使用命令行補全和通配符

3、find命令、locate命令

4、查找特定程序：whereis

5、Linux文件系統(tǒng)的架構

6、移動、復制和刪除

7、文件和目錄的權限

8、文件類型與輸入輸出

9、vmware介紹與安裝使用

10、網絡管理、分區(qū)掛載

用戶與用戶組管理

1、軟件包管理

2、磁盤管理

3、高級硬盤管理RAID和LVM

4、進階：備份你的工作和系統(tǒng)

5、用戶與用戶組基礎

6、管理、查看、切換用戶

7、/etc/...文件

8、進程管理

9、linux VI編輯器，awk，cut，grep，sed，find，unique等

Shell編程

1、 SHELL變量

2、傳遞參數

3、數組與運算符

4、SHELL的各類命令

5、SHELL流程控制

6、SHELL函數

7、SHELL輸入/輸出重定向

8、SHELL文件包含

服務器配置

1、系統(tǒng)引導

2、管理守護進程

3、通過xinetd啟動SSH服務

4、配置inetd

5、Tomcat安裝與配置

6、MySql安裝與配置

7、部署項目到Linux

第六階段：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)

Hadoop基礎

1、大數據概論

2、 Google與Hadoop模塊

3、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)

4、Hadoop常用項目介紹

5、Hadoop環(huán)境安裝配置

6、Hadoop安裝模式

7、Hadoop配置文件

HDFS分布式文件系統(tǒng)

1、認識HDFS及其HDFS架構

2、Hadoop的RPC機制

3、HDFS的HA機制

4、HDFS的Federation機制

5、 Hadoop文件系統(tǒng)的訪問

6、JavaAPI接口與維護HDFS

7、HDFS權限管理

8、hadoop偽分布式

Hadoop文件I/O詳解

1、Hadoop文件的數據結構

2、 HDFS數據完整性

3、文件序列化

4、Hadoop的Writable類型

5、Hadoop支持的壓縮格式

6、Hadoop中編碼器和解碼器

7、 gzip、LZO和Snappy比較

8、HDFS使用shell+Java API

MapReduce工作原理

1、MapReduce函數式編程概念

2、 MapReduce框架結構

3、MapReduce運行原理

4、Shuffle階段和Sort階段

5、任務的執(zhí)行與作業(yè)調度器

6、自定義Hadoop調度器

7、 異步編程模型

8、YARN架構及其工作流程

MapReduce編程

1、WordCount案例分析

2、輸入格式與輸出格式

3、壓縮格式與MapReduce優(yōu)化

4、輔助類與Streaming接口

5、MapReduce二次排序

6、MapReduce中的Join算法

7、從MySQL讀寫數據

8、Hadoop系統(tǒng)調優(yōu)

Hive數據倉庫工具

1、Hive工作原理、類型及特點

2、Hive架構及其文件格式

3、Hive操作及Hive復合類型

4、Hive的JOIN詳解

5、Hive優(yōu)化策略

6、Hive內置操作符與函數

7、Hive用戶自定義函數接口

8、Hive的權限控制

Hive深入解讀

1 、安裝部署Sqoop

2、Sqoop數據遷移

3、Sqoop使用案例

4、深入了解數據庫導入

5、導出與事務

6、導出與SequenceFile

7、Azkaban執(zhí)行工作流

Sqoop與Oozie

1 、安裝部署Sqoop

2、Sqoop數據遷移

3、Sqoop使用案例

4、深入了解數據庫導入

5、導出與事務

6、導出與SequenceFile

7、Azkaban執(zhí)行工作流

Zookeeper詳解

1、Zookeeper簡介

2、Zookeeper的下載和部署

3、Zookeeper的配置與運行

4、Zookeeper的本地模式實例

5、Zookeeper的數據模型

6、Zookeeper命令行操作范例

7、storm在Zookeeper目錄結構

NoSQL、HBase

1、HBase的特點

2、HBase訪問接口

3、HBase存儲結構與格式

4、HBase設計

5、關鍵算法和流程

6、HBase安裝

7、HBase的SHELL操作

8、HBase集群搭建

第七階段：Spark生態(tài)系統(tǒng)

Spark

1.什么是Spark

2.Spark大數據處理框架

3.Spark的特點與應用場景

4.Spark SQL原理和實踐

5.Spark Streaming原理和實踐

6.GraphX SparkR入門

7.Spark的監(jiān)控和調優(yōu)

Spark部署和運行

1.WordCount準備開發(fā)環(huán)境

2.MapReduce編程接口體系結構

3.MapReduce通信協(xié)議

4.導入Hadoop的JAR文件

5.MapReduce代碼的實現(xiàn)

6.打包、部署和運行

7.打包成JAR文件

Spark程序開發(fā)

1、啟動Spark Shell

2、加載text文件

3、RDD操作及其應用

4、RDD緩存

5、構建Eclipse開發(fā)環(huán)境

6、構建IntelliJ IDEA開發(fā)環(huán)境

7、創(chuàng)建SparkContext對象

8、編寫編譯并提交應用程序

Spark編程模型

1、RDD特征與依賴

2、集合（數組）創(chuàng)建RDD

3、存儲創(chuàng)建RDD

4、RDD轉換 執(zhí)行 控制操作

5、廣播變量

6、累加器

作業(yè)執(zhí)行解析

1、Spark組件

2、RDD視圖與DAG圖

3、基于Standalone模式的Spark架構

4、基于YARN模式的Spark架構

5、作業(yè)事件流和調度分析

6、構建應用程序運行時環(huán)境

7、應用程序轉換成DAG

Spark SQL與DataFrame

1、Spark SQL架構特性

2、DataFrame和RDD的區(qū)別

3、創(chuàng)建操作DataFrame

4、RDD轉化為DataFrame

5、加載保存操作與Hive表

6、Parquet文件JSON數據集

7、分布式的SQL Engine

8、性能調優(yōu) 數據類型

深入Spark Streaming

1、Spark Streaming工作原理

2、DStream編程模型

3、Input DStream

4、DStream轉換 狀態(tài) 輸出

5、優(yōu)化運行時間及內存使用

6、文件輸入源

7、基于Receiver的輸入源

8、輸出操作

Spark MLlib與機器學習

1、機器學習分類級算法

2、Spark MLlib庫

3、MLlib數據類型

4、MLlib的算法庫與實例

5、ML庫主要概念

6、算法庫與實例

GraphX與SparkR

1、Spark GraphX架構

2、GraphX編程與常用圖算法

3、GraphX應用場景

4、SparkR的工作原理

5、R語言與其他語言的通信

6、SparkR的運行與應用

7、R的DataFrame操作方法

8、SparkR的DataFrame

Scala編程開發(fā)

1、Scala語法基礎

2、idea工具安裝

3、maven工具配置

4、條件結構、循環(huán)、高級for循環(huán)

5、數組、映射、元組

6、類、樣例類、對象、伴生對象

7、高階函數與函數式編程

Scala進階

1、 柯里化、閉包

2、模式匹配、偏函數

3、類型參數

4、協(xié)變與逆變

5、隱式轉換、隱式參數、隱式值

6、Actor機制

7、高級項目案例

Python編程

1、Python編程介紹

2、Python的基本語法

3、Python開發(fā)環(huán)境搭建

4、Pyhton開發(fā)Spark應用程序

第八階段：Storm生態(tài)系統(tǒng)

storm簡介與基本知識

1、storm的誕生誕生與成長

2、storm的優(yōu)勢與應用

3、storm基本知識概念和配置

4、序列化與容錯機制

5、可靠性機制—保證消息處理

6、storm開發(fā)環(huán)境與生產環(huán)境

7、storm拓撲的并行度

8、storm命令行客戶端

Storm拓撲與組件詳解

1、流分組和拓撲運行

2、拓撲的常見模式

3、本地模式與stormsub的對比

4、 使用非jvm語言操作storm

5、hook、組件基本接口

6、基本抽象類

7、事務接口

8、組件之間的相互關系

spout詳解 與bolt詳解

1、spout獲取數據的方式

2、常用的spout

3、學習編寫spout類

4、bolt概述

5、可靠的與不可靠的bolt

6、復合流與復合anchoring

7、 使用其他語言定義bolt

8、學習編寫bolt類

storm安裝與集群搭建

1、storm集群安裝步驟與準備

2、本地模式storm配置命令

3、配置hosts文件、安裝jdk

4、zookeeper集群的搭建

5、部署節(jié)點

6、storm集群的搭建

7、zookeeper應用案例

8、Hadoop高可用集群搭建

Kafka

1、Kafka介紹和安裝

2、整合Flume

3、Kafka API

4、Kafka底層實現(xiàn)原理

5、Kafka的消息處理機制

6、數據傳輸的事務定義

7、Kafka的存儲策略

Flume

1、Flume介紹和安裝

2、Flume Source講解

3、Flume Channel講解

4、Flume Sink講解

5、flume部署種類、流配置

6、單一代理、多代理說明

7、flume selector相關配置

Redis

1、Redis介紹和安裝、配置

2、Redis數據類型

3、Redis鍵、字符串、哈希

4、Redis列表與集合

5、Redis事務和腳本

6、Redis數據備份與恢復

7、Redis的SHELL操作

以上就是關于google數據培訓相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。

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