黑馬程序員的Python培訓(xùn)班多少錢(qián)？都學(xué)什么？

黑馬程序員Python課程的培訓(xùn)費(fèi)用根據(jù)城市不同，一線(xiàn)城市價(jià)格大概在2萬(wàn)3，二三線(xiàn)城市2萬(wàn)左右，詳細(xì)可以參考黑馬程序員各學(xué)科學(xué)費(fèi)價(jià)格表，感情興趣的同學(xué)可以先來(lái)線(xiàn)下先試聽(tīng)基礎(chǔ)班，再?zèng)Q定是否學(xué)習(xí)。

黑馬程序員Python課程每半年或一年進(jìn)行一次課程大版本升級(jí)，致力于打造更全面，更貼近企業(yè)需求的精品課。18個(gè)“大廠級(jí)”實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，80+解決方案和技術(shù)專(zhuān)題，數(shù)十年開(kāi)發(fā)與教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的大牛老師帶領(lǐng)，真實(shí)敲代碼做項(xiàng)目，學(xué)習(xí)場(chǎng)景就是工作場(chǎng)景，牢牢掌握工作技能，無(wú)論是應(yīng)屆生還是職場(chǎng)人轉(zhuǎn)行，都能更快適應(yīng)職場(chǎng)節(jié)奏。

黑馬程序員Python大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)培訓(xùn)的課程學(xué)習(xí)內(nèi)容如下：

1.SQL基礎(chǔ)

主要學(xué)習(xí)Linux操作系統(tǒng)、MySQL與SQL、Kettle與BI工具、電商運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析，熟練掌握MySQL\SQL、Kettle以及BI工具使用，能夠解決傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)任務(wù)。

2.Hadoop技術(shù)棧

主要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)Hadoop基礎(chǔ)、Hive基礎(chǔ)、Hive進(jìn)階，熟悉Linux操作系統(tǒng)，以及各種Linux命令，能夠解決企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群搭建問(wèn)題，為進(jìn)階大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)奠定基礎(chǔ)。

3.千億級(jí)離線(xiàn)數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目

主要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)部署運(yùn)維、Cloudera Manager 、分析決策需求：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、數(shù)據(jù)采集：DataX、數(shù)據(jù)分析：Hive、數(shù)據(jù)調(diào)度：Dolphinscheduler 、OLAP系統(tǒng)存儲(chǔ)：PostgreSql、Fine Report數(shù)據(jù)報(bào)表與大屏、數(shù)倉(cāng)建模: 范式與維度建模、五大核心主題域開(kāi)發(fā): 銷(xiāo)售域、供應(yīng)鏈域、會(huì)員域等，能夠解決企業(yè)級(jí)常見(jiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)搭建，從項(xiàng)目的需求、技術(shù)架構(gòu)、業(yè)務(wù)架構(gòu)、部署平臺(tái)、ETL設(shè)計(jì)、作業(yè)調(diào)度等整套pipeline，完成大數(shù)據(jù)體系下的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建。

4.千億級(jí)離線(xiàn)數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

主要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)部署運(yùn)維Cloudera Manager、分析決策需求：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、數(shù)據(jù)采集：sqoop 、數(shù)據(jù)分析：Hive 、分組完成項(xiàng)目，按照企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)流程，獨(dú)立完成項(xiàng)目開(kāi)發(fā)，掌握企業(yè)級(jí)多場(chǎng)景大數(shù)據(jù)離線(xiàn)數(shù)倉(cāng)開(kāi)發(fā)能力，從數(shù)倉(cāng)分層，數(shù)倉(cāng)建模，指標(biāo)統(tǒng)計(jì)，指標(biāo)展示完成完整的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。

5.Python基礎(chǔ)編程

主要學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)語(yǔ)法、Python面向?qū)ο?、Python高級(jí)語(yǔ)法、Python多任務(wù)編程、Python網(wǎng)絡(luò)編程，熟練掌握Python語(yǔ)言，建立編程思維，使學(xué)員能夠熟練使用Python技術(shù)完成程序編寫(xiě)。熟練使用Python面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)思想，掌握數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)必備Python高級(jí)語(yǔ)法，解決常見(jiàn)Python開(kāi)發(fā)問(wèn)題。

6.ETL實(shí)戰(zhàn)

主要學(xué)習(xí)ETL概念與工具、ETL項(xiàng)目需求分析、ETL項(xiàng)目架構(gòu)設(shè)計(jì)、Python ETL實(shí)戰(zhàn)。掌握Python完成數(shù)據(jù)ETL實(shí)戰(zhàn)，能夠解決中小型數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)處理相關(guān)任務(wù)。

7.BI報(bào)表開(kāi)發(fā)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

主要學(xué)習(xí)BI報(bào)表開(kāi)發(fā)需求分析、BI報(bào)表工具、FineReport報(bào)表入門(mén)、泛電商行業(yè)五大主題的實(shí)現(xiàn)，掌握使用量最廣BI報(bào)表開(kāi)發(fā)工具FineReport，能夠基于FineReport完成不同行業(yè)BI報(bào)表開(kāi)發(fā)及業(yè)務(wù)決策。

8.Spark技術(shù)棧

主要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)Spark技術(shù)棧、SparkSQL數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析、Spark案例實(shí)戰(zhàn)。掌握全球熱門(mén)的Spark技術(shù)棧，通過(guò)SparkCore和SparkSQL解決數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析工作，進(jìn)階高級(jí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師。

9.用戶(hù)畫(huà)像解決方案

主要學(xué)習(xí)SparkSQL整合ES自定義數(shù)據(jù)源、DS任務(wù)界面化調(diào)度、用戶(hù)畫(huà)像標(biāo)簽構(gòu)建規(guī)則、用戶(hù)畫(huà)像規(guī)則類(lèi)標(biāo)簽構(gòu)建、用戶(hù)畫(huà)像統(tǒng)計(jì)類(lèi)標(biāo)簽構(gòu)建。提供全行業(yè)用戶(hù)畫(huà)像解決方案, 使用SparkSQL+ES+DS構(gòu)建企業(yè)級(jí)用戶(hù)畫(huà)像，通過(guò)SparkSQL+MySQL構(gòu)建通用行業(yè)用戶(hù)畫(huà)像標(biāo)簽體系。

10.PB級(jí)內(nèi)存計(jì)算項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

主要學(xué)習(xí) 多場(chǎng)景畫(huà)像標(biāo)簽項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、基于Spark全棧技術(shù)構(gòu)建企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)?；赟park全棧技術(shù)構(gòu)建企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)，學(xué)生分組獨(dú)立完成項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，能夠勝任常見(jiàn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)工作，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

11.基于AI大模型數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

主要學(xué)習(xí)ChatGPT生成代碼、ChatGPT改Bug、基于AI大模型的出行大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)倉(cāng)搭建、基于AI大模型指標(biāo)開(kāi)發(fā)。

12.面試加強(qiáng)

主要學(xué)習(xí)核心技能知識(shí)點(diǎn)以及常見(jiàn)面試題強(qiáng)化，對(duì)學(xué)習(xí)的內(nèi)容進(jìn)行整體回顧，并分析經(jīng)典面試題，指導(dǎo)簡(jiǎn)歷，面試和溝通技巧。

13.阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算Flink全棧開(kāi)發(fā)

主要學(xué)習(xí)阿里云Flink入門(mén)、Flink SQL、Flink作業(yè)開(kāi)發(fā)、阿里云Flink運(yùn)維，掌握當(dāng)下熱門(mén)的流批一體化分布式計(jì)算框架阿里云Flink及其生態(tài)，解決實(shí)時(shí)計(jì)算經(jīng)典場(chǎng)景問(wèn)題，適應(yīng)市場(chǎng)對(duì)阿里云Flink越發(fā)增長(zhǎng)的需求。

14.阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算項(xiàng)目

主要基于阿里云Flink + Kafka + Paimon 湖倉(cāng)一體技術(shù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)視頻行業(yè)大規(guī)模流數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)分析。本項(xiàng)目依托 阿里云 Flink 流處理計(jì)算引擎， 通過(guò) FlinkCDC 實(shí)時(shí)采集 RDS MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集的斷點(diǎn)續(xù)傳，使用Kafka 作為實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)，使用 Paimon 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的持久化和Flink 批處理，實(shí)現(xiàn)計(jì)算的流批一體，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的湖倉(cāng)一體，采用StarRocks對(duì)接DataV完成實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)大屏展示。采集超過(guò)千萬(wàn)條在線(xiàn)視頻的數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)高性能海量數(shù)據(jù)分析與存儲(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)大屏場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)。

15.亞秒級(jí)實(shí)時(shí)進(jìn)階課

線(xiàn)上3個(gè)月進(jìn)階大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)開(kāi)發(fā)，多行業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目助力企業(yè)數(shù)字人才精英。