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
下面先来看一下课程的大纲规划：
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！
下面我们来一起看下一些小节课程的内容
[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
.......
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！
赶快来加入吧
https://edu.hellobi.com/course/291
