google数据培训（谷歌培训）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于google数据培训的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、Google的管理模式

• 2、数据分析师要学什么

• 3、如何做谷歌seo推广？外贸seo订单多吗？

• 4、大数据培训课程好学吗

一、Google的管理模式

1. 以人为本，以创意为本

未来企业的成功之道，是聚集一群聪明的创意精英，营造合适的氛围和支持环境，充分发挥他们的创造力，快速感知客户的需求，愉快地创造相应的产品和服务。

谷歌公司的核心理念，就是找到最聪明和最有创意的员工，把他们组织起来把某些工作做到极致。为了鼓励创意的产生，传统的管理制度、发展战略等等，统统要让位。

2. 关注人才的选拔与聘用

在多数企业中，高管职位越高，对于招聘事宜越是不管不问。但实际上，这样的做法是本末倒置。

从公司最高级别开始主抓人才的聘用与选拔。另外，招聘中有一条黄金法则是不可违背的，那就是：宁缺毋滥。如果质量和速度不可兼得，那质量一定要放在首位。总之，把人才放在公司业务的核心地位。

3. 小团队主义。组织应由小规模的团队构成

亚马逊创始人杰夫·贝佐斯曾对“两个比萨”原则推崇备至，这个原则规定，团队人数不能多到两个比萨还吃不饱。

小团队要比大团队更有效率，不会花那么多时间钩心斗角。小团队亲如家人，大家可能会起口角、争对错甚至闹分裂，但往往能在紧要关头团结一致。随着产品的增加。

小团队也往往会扩大规模，最初由一小撮人负责的业务渐渐发展到需要更多人的共同努力才能维持。这是可以接受的，只要较大的团队不阻碍原有的小团队进行突破性创新就行。

4. 以最有影响的人为核心构建团队

找出最有影响力的人物，组织就以此人为中心。不要把岗位或经验作为选择管理者的标尺，而要看他的表现和热情。

工作表现比较容易衡量，但热情比较难以评估。热情是卓越领导者与生俱来的特质，这种人即便自己不主动请缨也会被别人推到领导位置上，他们身上的热情就像磁铁吸引铁屑一般把人们聚集在自己的身边。

5. 生产者驱动

谷歌公司不是太重视消费者的想法和意见，而是通过引导消费来促进业务的发展。这与苹果公司有很大的不同。

谷歌公司认为：“以技术洞见来支撑产品研发，你就能够避免被消费者的需求牵着鼻子走，生产出步人后尘的产品了。

6. 以我为主的企业发展路径

谷歌公司不但不太重视消费者，甚至也不是非常重视竞争对手。

7. 打破等级关系

为了鼓励提高沟通效率，谷歌公司尽可能打破上下级之间的等级关系。普通的工程师甚至可以挤到总裁的办公室工作，甚至于把总裁赶出去。普通员工也可以在办公室布置自己认为是必要的一些设施。

8. 缩短员工间的距离

包括空间距离与心理距离。例如，鼓励员工更多的参与公司的活动；鼓励员工把自己的东西尽可能多带到公司，哪怕把办公室搞得乱七八糟也可以；缩小员工单独的空间，缩短员工在工作场所彼此间的距离；拉长公司高管上班的路线，让高管上班的时候必须经过多数办公室的门口。

打破等级界限。这些办法，能够鼓励员工之间的交流与沟通，提高交流的效率，从而提升创意的产生。另外，也在客观上让员工们彼此之间相互监督。

9. 看重长远发展

心理学上说，一个人在压力比较大的时候可以工作得更快，但是只有在压力放松的时候才可能工作得太好。

好的创意不可能在被市场及竞争对手追赶逼迫的情况下产生，而只能在轻松自在，以我为主的工作状态下产生。所以，谷歌公司两位创始人并不想追求短期利益的最大化。

也不关注公司股票的变现能力，因为他们知道，记录谷歌独特的价值观以备未来的员工和合作伙伴参考，才是决定企业长远利益的重要因素。

谷歌公司要做的，也就是最大限度地做好自己当前的工作，把握当下，而结果自然会好。

扩展资料：

谷歌公司服务：

1.Google Search(Google 搜索)

Google Search被认为是互联网中最好的搜索引擎,因为它几乎包含了世界上所有网站的信息。

2.Gmail

Gmail是Google公司作为一个免费公共测试于2004年1月发布的一个邮件解决方案。它随付内置的 Google 搜索技术并提供 2,600 兆字节以上的存储空间（仍在不断增加）。

可以永久保留重要的邮件、文件和图片，使用搜索快速、轻松地查找任何需要的内容，让这种作为对话的一部分查看邮件的全新方式更加顺理成章。Gmail 中没有弹出式窗口或无针对性的横幅广告，只有小幅文字广告。

因此并不会觉得突兀，有时它们还很有用。Gmail 还将即时消息整合到电子邮件中，因此当您在线时，可以更好地与好友联系。简单、有效甚至充满使用乐趣。这是关于电子邮件的全新思维方式。这种服务方式大大提高的效率，它最显著的特点是采用了5 POP3 的邮件服务器。

3.Image Search (图片搜索)

Image Search 图片像搜索可以从整个英特网中找到想要的图片。Google公司试图改变它的外貌,但是很多用户抱怨改变之后的效果很不理想，Google还是决定采用老的方案。

4.Google News(Google 资讯)

Google 资讯是最热门的英特网信息来源，因为它的最新的头条几乎来自全世界的4500个出版物。

5.YouTube

YouTube是网上视频服务的先驱，可以共享视频。但Google也因此被指控擅自发布录像，该服务给Google带来16亿美元的经济损失。

6.Google Maps (Google 地图)

Google Maps 是现在最流行的搜索方式，用户可以通过卫星记录下来的图像准确查找世界各地的具体位置。可以清楚地了解到该地地貌。它用于诸多领域,甚至运用到反恐活动中。

参考资料来源：百度百科-谷歌

二、数据分析师要学什么

问题一：想考大数据分析师应该学什么？ 数据分析师是为了适应大数据时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析员师的职业素质和能力水平，经国家相关部委统一颁布实施，旨在通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。

数据分析师由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，考试共有三门《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》，每门100分，60分及格制

问题二：数据分析师需要掌握哪些能力，需要做哪些准备 不管是什么行业的数据分析师，必须要掌握的技能是：

该行业的行业知识和经验，不能低于行业专家的平均水平

必须具有的数学知识，例如统计分析、数理统计、模糊数学、线性代数、建模方法等等

IT技术：数据库技术、大数据技术、离散数学算法。甚至是编程技术，例如C、Fortran、Java、falsh等

我曾经作为销售，在类似行当工作多年，一点点体会仅供参考。

-:(来自淘宝网的【京东藏宝斋】

问题三：想找数据分析的实习 应该学些什么 我做过一段时间 不过是和推广混着做的，个人觉得电商的数据分析没什么大的前途，如果真的想在数据分析行业发展的话，建议你找个有机会学建模的行业，那样出去以后到哪都吃香，或者找个需要用到统计学软件的行业，那样也好，如果你只是准备阶段建议你参加一下全国数学建模大赛，像多元统计分析，计量经济学，数理统计，这些都挺重要的

问题四：想要做数据分析师应选择什么专业？ 统计（有统计理论）、计算机专业（会编程序实现）。其实专业关系不大，只要想做，都可以慢慢的做到

问题五：如何自学成为数据分析师 中文专业的前期要多花点功夫了啊，我是数学专业的，大学做过建模，所有统计学的东西还有一些软件多少接触过一点。建议你自学的话，excel软件和spss先熟悉一下，找两本书看看，《谁说菜鸟不会数据分析》是入门的，可以看一看，先了解一下吧，数据分析的东西还是要多实践的。如果你现在工作跟数据分析没有什么关系的话，转业工作可能有点困难，这种情况建议去考个证书吧，虽然现在国内数据分析刚起步，还没有太有含金量的证书，不过你这种情况有肯定比没有好，我就去考了一个，考CPDA吧，还有一个CDA，我选考的CPDA，说是CDA国外有机构什么的，但是我找不到任何网站可以查到这个证书，问他们他们也不说，我怕找工作人家要查查不到，但是CPDA工信部网站能查询证书信息的，所以对就业帮助可能会大一些，工作还是有参考作用的，不过指望靠班学到很多还是不可能，只是让你了解入门，手上多个敲门砖。数据分析属于技术类工种，要多实践，数据采集和挖掘是基础，这些工作门槛比数据分析岗相对低一些，好找，希望对你有帮助。

问题六：如果想成为一名数据分析师，需要具备哪些基本知识 一、 办公软件

1） 熟练使用excel， Access，Visio等MS Office办公软件，可以制作相关的原型； （MS即microsoft微软，MS Office 是微软提供的系列软件，Word， Excel， PowerPoint， Access， OutLook，Publisher，InfoPath这7个办公软件中，常用的是前4个。） 2） 重点掌握EXCEL表，会使用高级功能，能快速制作报表，熟练使用EXCEL VBA；

二、 数据分析软件及方法

1）熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件，熟悉各种网站分析软件的应用，如Google Analytics 、百度统计、Omniture等；

2）具备相关数据分析软件的使用经验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等等常见数据挖掘软件中的一个进行数据挖掘的 开发工作；

4）熟练使用至少一种网站流量分析工具（Google Analytics、Webtrends、百度统计等），并掌握分析工具的部署、配置优化和权限管理；

5）精通一种或多种数据挖掘算法（如聚类、回归、决策树等）； 6）熟悉维基编辑者优先； 7）使用软件的要求；

（7.1）掌握数据分析、挖掘方法，具备使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具处理和分析较大量级数据的能力；

（7.2）能够综合使用各种数理统计、数据分析、制表绘图等软件进行图表、图像以及文字处理；

（7.3）掌握常用的数据统计、分析方法，有敏锐的洞察力和数据感觉，优秀的数据分析能力；

（7.4）能够综合使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘、制表绘图等软件进行具有基本数据美感的图表、图像以及文字处理 。

三、 数据库语言

1）熟悉Linux操作系统及至少一种脚本语言(Shell/Perl/Python)；

2）熟练掌握C/C++/Java中的一种，有分布式平台（如Hadoop）开发经验者优先； 3）熟悉数据库原理及SQL基本操作；

（3.1）了解Mysql，postgresql，sql server等数据库原理，熟悉SQL，具备很强的学习能力，写过程序，会perl，python等脚本语言者优先； （3.2）熟练应用mysql的select，update等sql语句； 4）熟悉sql server或其他主流数据库，熟悉olap原理； 5）熟悉Oracle或其他大型数据库。

四、 思维能力等方面

1）具备良好的行业分析、判断能力、及文字表达能力；

2）沟通、协调能力强，有较高的数据敏感性及分析报告写作能力； 3）理解网站运营的常识，能从问题中引申出解决方案，提供设计改进建议；

4）具有良好经济学、统计学及相关领域的理论基础，熟悉数理统计、数据分析或市场研究的工作方法，具有较强的数据分析能力；

5）熟悉数据分析与数理统计理论，具有相关课程研修经历。

五、 其他要求

1）较强的英文听说读写能力，英语6级以上；

2）文笔良好；

3）了解seo,sem优先；

4）知识要求：同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识；英语四级或以上、熟悉指标英文......>>

问题七：学数据分析师有专业要求吗？ 你好，是没有专业要求的，只要你数据基础不是太差，通过下面几步就可以成为一名数据分析师。

第一步：统计概率理论基础

这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。

第二步：软件操作结合分析模型进行实际运用

关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。

第三步：数据挖掘或者数据分析方向性选择

其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。

第四步：数据分析业务应用

这一步也是最难学习的一步，行业有别，业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题，因此对业务的洞察能力非常重要，而这个能力是需要在工作之中一点一滴的积累，也许目前是做零售，会用到一些相关回归方法，但转行做电商，又会用到其他的挖掘等方法。业务虽千变万化，但是分析方法却万变不离其宗，所以掌握好技术用到任何一个环境靠的只有是业务经验的积累。

当然，考个CDA的数据分析师证书就更好了。

问题八：数据分析师学习方式是什么，数据分析师课程内容包括什么，数据分析师在哪里培训？ 一.数据分析师的学习方式是面授和远程。

面授

项目数据分析师培训课程涉及到经济学、市场营销学、财务管理学、计量经济学、预测学、金融学等多方面知识，需要学员具备全面性理论基础知识贮备。我们对各个学科中项目分析所要用到的知识点进行了深入分析，在讲义中详细说明，使学员可在相对准确的领域内迅速掌握知识并加以运用。做到能够让学员将课本上所学的东西真正变为可以利用的有效工具。

远程学习

时间为一年整，采取先进的同步教学方式，保证学习质量，具体特点如下：

a、面授期间（8天面授），更新课程五次，通过每周的更新课程，让学员不仅可以在面授前提前预习基础知识，而且可以通过远程学习中心提交作业、知识点自我测试、考试复习、习题解答、在线答疑、案例参与等综合项目更好的掌握知识。

b、面授结束后，学员还有11个月的远程学习时间，每月一次的课件更新，使学员不仅能顺利适应项目数据分析师的认证考试，而且可以掌握各种数据分析的拓展知识和技能，为分析师在未来能够胜任专业分析工作奠定深厚基础。

c、远程学习不仅有丰富的文字学习内容，而且大比例增加了音频、视频课件，使学员可以通过生动的课件完成阶段性学习。

d、远程学习中心为学员提供学习计划制定、班级交流、继续教育等功能，帮助学员自觉学习、实现更好的学习效果。

二.数据分析的课程有四本书：数据分析基础、量化经营、量化投资、战略管理

三、数据分析师在全国各地都有授权管理中心上课，北京、上海、广东等都有，具体的要看您在哪里。

问题九：数据分析师培训，什么人适合学数据分析 数据分析师需要学习以下几个方面的课程：

（1）数据管理。

a、数据获取。

企业需求:数据库访问、外部数据文件读入

案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。

b、数据管理。

企业需求:对大型数据进行编码、清理、转换。

案例分析:使用银行信用违约信息文件spss相应过程。

1）数据的选择、合并与拆分、检查异常值。

2）新变量生成，SPSS函数。

3）使用SPSS变换数据结构――转置和重组。

4）常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。

c、数据探索和报表呈现。

企业需求:对企业级数据进行探索，主要涉及图形的使用。spss报表输出。

案例分析:企业绩效文件，如何生成美观清晰的报告。

1）制作报表前对变量的检查

2）制作报表的中对不同类型的数据处理

3） 报表生成功能与其他选项的区别

（2）数据处理

a、相关与差异分析。

案例分析:产品合格率的相关与差异分析。

b、线性预测。

企业需求: 探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率。

案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。

c、因子分析。

企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投资

案例分析:客户购买力信息研究。

d、聚类分析。

企业需求: 需要了解购买产品的客户信息

案例分析:客户购买力信息研究

e、bootstrap。

案例分析: bootstrap抽样。

（3）SPSS代码

SPSS代码应用

问题十：大数据分析师 应该要学什么知识？ 1、需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。

2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。

3、至少能够用Acess等进行数据库开发；

4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。

5、至少掌握一门编程语言；

6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。

三、如何做谷歌seo推广？外贸seo订单多吗？

做google排名优化一般不难，只要网站做好了布局，那么自己坚持做一些信息更新和输出就可以。要是自己对网站不太懂的话，可以找一些专业的公司给自己去修改下网站后台或者重新设计下，然后后期自己维护好信息之类的就可以。

四、大数据培训课程好学吗

对于零基础自学的童鞋来说不一定全看得懂，在培训机构可以由老师带着学习，可以参考下以道教育大数据的课程体系

第一阶段 WEB 开发基础

HTML基础

1、Html基本介绍

2、HTML语法规范

3、基本标签介绍

4、HTML编辑器/文本文档/WebStrom/elipse

5、HTML元素和属性

6、基本的HTML元素

6.1 标题

6.2 段落

6.3 样式和style属性

6.3 链接 a

6.4 图像 img

6.5 表格 table

6.6 列表 ul/ol/dl

7、 HTML注释

8、表单介绍

9、Table标签

10、DIV布局介绍

11、HTML列表详解

HTML布局和Bootstrap

1、 HTML块元素（block）和行内元素(inline)

2、使用div实现网页布局

3、响应式WEB设计（Responsive Web Design）

4、使用bootstrap实现响应式布局

HTML表单元素

1、HTML表单 form

2、HTML表单元素

3、 HTML input的类型 type

4、 Html input的属性

CSS基础

1、CSS简介及基本语法

2、在HTML文档中使用CSS

3、CSS样式

4、CSS选择器

5、盒子模型

6、布局及定位

CSS高级/CSS3

1、尺寸和对齐

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

3、导航栏

4、图片库

5、图片透明

6、媒介类型 @media

7、CSS3

8、CSS3动画效果

JavaScript基础

1、JavaScript简介

2、基本语法规则

3、在HTML文档中使用JS

4、JS变量

5、JS数据类型

6、JS函数

7、JS运算符

8、流程控制

9、JS错误和调试

JavaScript对象和作用域

1、数字 Number

2、字符串String

3、日期 Date

4、数组

5、数学 Math

6、DOM对象和事件

7、BOM对象

8、Window对象

9、作用域和作用域链

10、JSON

Javascript库

1、Jquery

2、Prototype

3、Ext Js

Jquery

1、Jquery基本语法

2、Jquery选择器

3、Jquery事件

4、Jquery选择器

5、Jquery效果和动画

6、使用Jquery操作HTML和DOM

7、Jquery遍历

8、Jquery封装函数

9、Jquery案例

表单验证和Jquery Validate

1、用Js对HTML表单进行验证

2、Jquery Validata基本用法

3、默认校验规则和提示信息

4、debug和ignore

5、更改错误信息显示位置和样式

6、全部校验通过后的执行函数

7、修改验证触发方式

8、异步验证

9、自定义校验方法

10、radio 和 checkbox、select 的验证

Java基础

1、关于Java

2、Java运行机制

3、第一个Java程序，注释

4、Javac,Java,Javadoc等命令

5、标识符与关键字

6、变量的声明，初始化与应用

7、变量的作用域

8、变量重名

9、基本数据类型

10、类型转换与类型提升

11、各种数据类型使用细节

12、转义序列

13、各种运算符的使用

流程控制

1、选择控制语句if-else

2、选择控制语句switch-case

3、循环控制语句while

4、循环控制语句do-while

5、循环控制语句for与增强型for

6、break，continue，return

7、循环标签

8、数组的声明与初始化

9、数组内存空间分配

10、栈与堆内存

11、二维（多维）数组

12、Arrays类的相关方法

13、main方法命令行参数

面向对象

1、面向对象的基本思想

2、类与对象

3、成员变量与默认值

4、方法的声明，调用

5、参数传递和内存图

6、方法重载的概念

7、调用原则与重载的优势

8、构造器声明与默认构造器

9、构造器重载

10、this关键字的使用

11、this调用构造器原则

12、实例变量初始化方式

13、可变参数方法

访问权限控制

1、包 package和库

2、访问权限修饰符private/protected/public/包访问权限

3、类的访问权限

4、抽象类和抽象方法

5、接口和实现

6、解耦

7、Java的多重继承

8、通过继承来扩展接口

错误和异常处理

1、概念：错误和异常

2、基本异常

3、捕获异常 catch

4、创建自定义异常

5、捕获所有异常

6、Java标准异常

7、使用finally进行清理

8、异常的限制

9、构造器

10、异常匹配

11、异常使用指南

数据库基础（MySQL）

数据库基础（MySQL）

JDBC

1、Jdbc基本概念

2、使用Jdbc连接数据库

3、使用Jdbc进行crud操作

4、使用Jdbc进行多表操作

5、Jdbc驱动类型

6、Jdbc异常和批量处理

7、Jdbc储存过程

Servlet和JSP

1、Servlet简介

2、Request对象

3、Response对象

4、转发和重定向

5、使用Servlet完成Crud

6、Session和Coolie简介

7、ServletContext和Jsp

8、El和Jstl的使用

Ajax

1、什么是Ajax

2、XMLHttpRequest对象（XHR）

3、XHR请求

4、XHR响应

5、readystate/onreadystatechange

6、Jquery Ajax

7、JSON

8、案例：对用户名是否可用进行服务器端校验

综合案例

1、项目开发一般流程介绍

2、模块化和分层

3、DButils

4、QueryRunner

5、ResultSetHandle

6、案例：用户登录/注册，从前端到后端

第二阶段 Java SE

访问权限和继承

1、包的声明与使用

2、import与import static

3、访问权限修饰符

4、类的封装性

5、static（静态成员变量）

6、final（修饰变量，方法）

7、静态成员变量初始化方式

8、类的继承与成员继承

9、super的使用

10、调用父类构造器

11、方法的重写与变量隐藏

12、继承实现多态和类型转换

13、instanceof

抽象类与接口

1、抽象类

2、抽象方法

3、继承抽象类

4、抽象类与多态

5、接口的成员

6、静态方法与默认方法

7、静态成员类

8、实例成员类

9、局部类

10、匿名类

11、eclipse的使用与调试

12、内部类对外围类的访问关系

13、内部类的命名

Lambda表达式与常用类

1、函数式接口

2、Lambda表达式概念

3、Lambda表达式应用场合

4、使用案例

5、方法引用

6、枚举类型（编译器的处理）

7、包装类型（自动拆箱与封箱）

8、String方法

9、常量池机制

10、String讲解

11、StringBuilder讲解

12、Math，Date使用

13、Calendars使用

异常处理与泛型

1、异常分类

2、try-catch-finally

3、try-with-resources

4、多重捕获multi-catch

5、throw与throws

6、自定义异常和优势

7、泛型背景与优势

8、参数化类型与原生类型

9、类型推断

10、参数化类型与数组的差异

11、类型通配符

12、自定义泛型类和类型擦出

13、泛型方法重载与重写

集合

1 、常用数据结构

2 、Collection接口

3 、List与Set接口

4 、SortedSet与NavigableSet

5 、相关接口的实现类

6 、Comparable与Comparator

7、Queue接口

8 、Deque接口

9 、Map接口

10、NavigableMap

11、相关接口的实现类

12、流操作（聚合操作）

13、Collections类的使用

I/O流与反射

1 、File类的使用

2 、字节流

3 、字符流

4 、缓存流

5 、转换流

6 、数据流

7、对象流

8、类加载，链接与初始化

9 、ClassLoader的使用

10、Class类的使用

11、通过反射调用构造器

12、安全管理器

网络编程模型与多线程

1、进程与线程

2、创建线程的方式

3、线程的相关方法

4、线程同步

5、线程死锁

6、线程协作操作

7、计算机网络（IP与端口）

8、TCP协议与UDP协议

9、URL的相关方法

10、访问网络资源

11、TCP协议通讯

12、UDP协议通讯

13、广播

SSM-Spring

1.Spring/Spring MVC

2.创建Spring MVC项目

3.Spring MVC执行流程和参数

SSM-Spring.IOC

1.Spring/Spring MVC

2.创建Spring MVC项目

3.Spring MVC执行流程和参数

SSM-Spring.AOP

1.Spring/Spring MVC

2.创建Spring MVC项目

3.Spring MVC执行流程和参数

SSM-Spring.Mybatis

1.MyBatis简介

2.MyBatis配置文件

3.用MyBatis完成CRUD

4.ResultMap的使用

5.MyBatis关联查询

6.动态SQL

7.MyBatis缓冲

8.MyBatis-Generator

Socket编程

1.网络通信和协议

2.关于Socket

3.Java Socket

4.Socket类型

5.Socket函数

6.WebSocket

7.WebSocket/Spring MVC/WebSocket Ajax

IO/异步

window对象

全局作用域

窗口关系及框架

窗口位置和大小

打开窗口

间歇调用和超时调用（灵活运用）

系统对话框

location对象

navigator对象

screen对象

history对象

NIO/AIO

1.网络编程模型

2.BIO/NIO/AIO

3.同步阻塞

4.同步非阻塞

5.异步阻塞

6.异步非阻塞

7.NIO与AIO基本操作

8.高性能IO设计模式

第三阶段 Java 主流框架

MyBatis

1.mybatis框架原理分析

2.mybatis框架入门程序编写

3.mybatis和hibernate的本质区别和应用场景

4.mybatis开发dao方法

5.SqlMapConfig配置文件讲解

6.输入映射-pojo包装类型的定义与实现

7.输出映射-resultType、resultMap

8.动态sql

9.订单商品数据模型分析

10.高级映射的使用

11.查询缓存之一级缓存、二级缓存

12.mybatis与spring整合

13. mybatis逆向工程自动生成代码

Spring/Spring MVC

1. springmvc架构介绍

2. springmvc入门程序

3. spring与mybatis整合

4. springmvc注解开发—商品修改功能分析

5. springmvc注解开发—RequestMapping注解

6. springmvc注解开发—Controller方法返回值

7. springmvc注解开发—springmvc参数绑定过程分析

8. springmvc注解开发—springmvc参数绑定实例讲解

9. springmvc与struts2的区别

10. springmvc异常处理

11. springmvc上传图片

12. springmvc实现json交互

13. springmvc对RESTful支持

14. springmvc拦截器

第四阶段 关系型数据库/MySQL/NoSQL

SQL基础

1.SQL及主流产品

2.MySQL的下载与安装（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客户端工具

8.MySQL帮助文档

MySQL数据类型和运算符

1 数值类型

2 日期时间类型

3 字符串类型

4 CHAR 和 VARCHAR 类型

5 BINARY 和 VARBINARY 类型

6 ENUM 类型

7 SET 类型

8 算术运算符

9 比较运算符

10 逻辑运算符

11 位运算

12 运算符的优先级

MySQL函数

1 字符串函数

2 数值函数

3 日期和时间函数

4 流程函数

5 其他常用函数

MySQL存储引擎

1.MySQL支持的存储引擎及其特性

2.MyISAM

3.InnoDB

4.选择合适的存储引擎

选择合适的数据类型

1 CHAR 与 VARCHAR

2 TEXT 与 BLOB

3 浮点数与定点数

4 日期类型选择

字符集

1 字符集概述

2 Unicode字符集

3 汉字及一些常见字符集

4 选择合适的字符集

5 MySQL 支持的字符集

6 MySQL 字符集的设置 .

索引的设计和使用

1.什么是索引

2.索引的类型

3.索引的数据结构 BTree B+Tree Hash

4.索引的存储

5.MySQL索引

6.查看索引的使用情况

7.索引设计原则

视图/存储过程/函数/触发器

1. 什么是视图

2. 视图操作

3. 什么是存储过程

4. 存储过程操作

5. 什么是函数

6. 函数的相关操作

7. 触发器

事务控制/锁

1. 什么是事务

2. 事务控制

3. 分布式事务

4. 锁/表锁/行锁

5. InnoDB 行锁争用

6. InnoDB 的行锁模式及加锁方法7

7 InnoDB 行锁实现方式7

8 间隙锁（Next-Key 锁）

9 恢复和复制的需要，对 InnoDB 锁机制的影响

10 InnoDB 在不同隔离级别下的一致性读及锁的差异

11 表锁

12 死锁

SQL Mode和安全问题

1. 关于SQL Mode

2. MySQL中的SQL Mode

3. SQL Mode和迁移

4. SQL 注入

5. 开发过程中如何避免SQL注入

SQL优化

1.通过 show status 命令了解各种 SQL 的执行频率

2. 定位执行效率较低的 SQL 语句

3. 通过 EXPLAIN 分析低效 SQL 的执行计划

4. 确定问题并采取相应的优化措施

5. 索引问题

6.定期分析表和检查表

7.定期优化表

8.常用 SQL 的优化

MySQL数据库对象优化

1. 优化表的数据类型

2 散列化

3 逆规范化

4 使用中间表提高统计查询速度

5. 影响MySQL性能的重要参数

6. 磁盘I/O对MySQL性能的影响

7. 使用连接池

8. 减少MySQL连接次数

9. MySQL负载均衡

MySQL集群

MySQL管理和维护

MemCache

Redis

在Java项目中使用MemCache和Redis

第五阶段：操作系统/Linux、云架构

Linux安装与配置

1、安装Linux至硬盘

2、获取信息和搜索应用程序

3、进阶：修复受损的Grub

4、关于超级用户root

5、依赖发行版本的系统管理工具

6、关于硬件驱动程序

7、进阶：配置Grub

系统管理与目录管理

1、Shell基本命令

2、使用命令行补全和通配符

3、find命令、locate命令

4、查找特定程序：whereis

5、Linux文件系统的架构

6、移动、复制和删除

7、文件和目录的权限

8、文件类型与输入输出

9、vmware介绍与安装使用

10、网络管理、分区挂载

用户与用户组管理

1、软件包管理

2、磁盘管理

3、高级硬盘管理RAID和LVM

4、进阶：备份你的工作和系统

5、用户与用户组基础

6、管理、查看、切换用户

7、/etc/...文件

8、进程管理

9、linux VI编辑器，awk，cut，grep，sed，find，unique等

Shell编程

1、 SHELL变量

2、传递参数

3、数组与运算符

4、SHELL的各类命令

5、SHELL流程控制

6、SHELL函数

7、SHELL输入/输出重定向

8、SHELL文件包含

服务器配置

1、系统引导

2、管理守护进程

3、通过xinetd启动SSH服务

4、配置inetd

5、Tomcat安装与配置

6、MySql安装与配置

7、部署项目到Linux

第六阶段：Hadoop生态系统

Hadoop基础

1、大数据概论

2、 Google与Hadoop模块

3、Hadoop生态系统

4、Hadoop常用项目介绍

5、Hadoop环境安装配置

6、Hadoop安装模式

7、Hadoop配置文件

HDFS分布式文件系统

1、认识HDFS及其HDFS架构

2、Hadoop的RPC机制

3、HDFS的HA机制

4、HDFS的Federation机制

5、 Hadoop文件系统的访问

6、JavaAPI接口与维护HDFS

7、HDFS权限管理

8、hadoop伪分布式

Hadoop文件I/O详解

1、Hadoop文件的数据结构

2、 HDFS数据完整性

3、文件序列化

4、Hadoop的Writable类型

5、Hadoop支持的压缩格式

6、Hadoop中编码器和解码器

7、 gzip、LZO和Snappy比较

8、HDFS使用shell+Java API

MapReduce工作原理

1、MapReduce函数式编程概念

2、 MapReduce框架结构

3、MapReduce运行原理

4、Shuffle阶段和Sort阶段

5、任务的执行与作业调度器

6、自定义Hadoop调度器

7、 异步编程模型

8、YARN架构及其工作流程

MapReduce编程

1、WordCount案例分析

2、输入格式与输出格式

3、压缩格式与MapReduce优化

4、辅助类与Streaming接口

5、MapReduce二次排序

6、MapReduce中的Join算法

7、从MySQL读写数据

8、Hadoop系统调优

Hive数据仓库工具

1、Hive工作原理、类型及特点

2、Hive架构及其文件格式

3、Hive操作及Hive复合类型

4、Hive的JOIN详解

5、Hive优化策略

6、Hive内置操作符与函数

7、Hive用户自定义函数接口

8、Hive的权限控制

Hive深入解读

1 、安装部署Sqoop

2、Sqoop数据迁移

3、Sqoop使用案例

4、深入了解数据库导入

5、导出与事务

6、导出与SequenceFile

7、Azkaban执行工作流

Sqoop与Oozie

1 、安装部署Sqoop

2、Sqoop数据迁移

3、Sqoop使用案例

4、深入了解数据库导入

5、导出与事务

6、导出与SequenceFile

7、Azkaban执行工作流

Zookeeper详解

1、Zookeeper简介

2、Zookeeper的下载和部署

3、Zookeeper的配置与运行

4、Zookeeper的本地模式实例

5、Zookeeper的数据模型

6、Zookeeper命令行操作范例

7、storm在Zookeeper目录结构

NoSQL、HBase

1、HBase的特点

2、HBase访问接口

3、HBase存储结构与格式

4、HBase设计

5、关键算法和流程

6、HBase安装

7、HBase的SHELL操作

8、HBase集群搭建

第七阶段：Spark生态系统

Spark

1.什么是Spark

2.Spark大数据处理框架

3.Spark的特点与应用场景

4.Spark SQL原理和实践

5.Spark Streaming原理和实践

6.GraphX SparkR入门

7.Spark的监控和调优

Spark部署和运行

1.WordCount准备开发环境

2.MapReduce编程接口体系结构

3.MapReduce通信协议

4.导入Hadoop的JAR文件

5.MapReduce代码的实现

6.打包、部署和运行

7.打包成JAR文件

Spark程序开发

1、启动Spark Shell

2、加载text文件

3、RDD操作及其应用

4、RDD缓存

5、构建Eclipse开发环境

6、构建IntelliJ IDEA开发环境

7、创建SparkContext对象

8、编写编译并提交应用程序

Spark编程模型

1、RDD特征与依赖

2、集合（数组）创建RDD

3、存储创建RDD

4、RDD转换 执行 控制操作

5、广播变量

6、累加器

作业执行解析

1、Spark组件

2、RDD视图与DAG图

3、基于Standalone模式的Spark架构

4、基于YARN模式的Spark架构

5、作业事件流和调度分析

6、构建应用程序运行时环境

7、应用程序转换成DAG

Spark SQL与DataFrame

1、Spark SQL架构特性

2、DataFrame和RDD的区别

3、创建操作DataFrame

4、RDD转化为DataFrame

5、加载保存操作与Hive表

6、Parquet文件JSON数据集

7、分布式的SQL Engine

8、性能调优 数据类型

深入Spark Streaming

1、Spark Streaming工作原理

2、DStream编程模型

3、Input DStream

4、DStream转换 状态 输出

5、优化运行时间及内存使用

6、文件输入源

7、基于Receiver的输入源

8、输出操作

Spark MLlib与机器学习

1、机器学习分类级算法

2、Spark MLlib库

3、MLlib数据类型

4、MLlib的算法库与实例

5、ML库主要概念

6、算法库与实例

GraphX与SparkR

1、Spark GraphX架构

2、GraphX编程与常用图算法

3、GraphX应用场景

4、SparkR的工作原理

5、R语言与其他语言的通信

6、SparkR的运行与应用

7、R的DataFrame操作方法

8、SparkR的DataFrame

Scala编程开发

1、Scala语法基础

2、idea工具安装

3、maven工具配置

4、条件结构、循环、高级for循环

5、数组、映射、元组

6、类、样例类、对象、伴生对象

7、高阶函数与函数式编程

Scala进阶

1、 柯里化、闭包

2、模式匹配、偏函数

3、类型参数

4、协变与逆变

5、隐式转换、隐式参数、隐式值

6、Actor机制

7、高级项目案例

Python编程

1、Python编程介绍

2、Python的基本语法

3、Python开发环境搭建

4、Pyhton开发Spark应用程序

第八阶段：Storm生态系统

storm简介与基本知识

1、storm的诞生诞生与成长

2、storm的优势与应用

3、storm基本知识概念和配置

4、序列化与容错机制

5、可靠性机制—保证消息处理

6、storm开发环境与生产环境

7、storm拓扑的并行度

8、storm命令行客户端

Storm拓扑与组件详解

1、流分组和拓扑运行

2、拓扑的常见模式

3、本地模式与stormsub的对比

4、 使用非jvm语言操作storm

5、hook、组件基本接口

6、基本抽象类

7、事务接口

8、组件之间的相互关系

spout详解 与bolt详解

1、spout获取数据的方式

2、常用的spout

3、学习编写spout类

4、bolt概述

5、可靠的与不可靠的bolt

6、复合流与复合anchoring

7、 使用其他语言定义bolt

8、学习编写bolt类

storm安装与集群搭建

1、storm集群安装步骤与准备

2、本地模式storm配置命令

3、配置hosts文件、安装jdk

4、zookeeper集群的搭建

5、部署节点

6、storm集群的搭建

7、zookeeper应用案例

8、Hadoop高可用集群搭建

Kafka

1、Kafka介绍和安装

2、整合Flume

3、Kafka API

4、Kafka底层实现原理

5、Kafka的消息处理机制

6、数据传输的事务定义

7、Kafka的存储策略

Flume

1、Flume介绍和安装

2、Flume Source讲解

3、Flume Channel讲解

4、Flume Sink讲解

5、flume部署种类、流配置

6、单一代理、多代理说明

7、flume selector相关配置

Redis

1、Redis介绍和安装、配置

2、Redis数据类型

3、Redis键、字符串、哈希

4、Redis列表与集合

5、Redis事务和脚本

6、Redis数据备份与恢复

7、Redis的SHELL操作

以上就是关于google数据培训相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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