Python+大数据黑马年度钻石会员

后端开发

课程简介

为什么从 Python 切入大数据开发大数据领域的工程实践早已不再依赖单一语言。Hadoop、Spark、Flink 等核心组件均提供 Python API，数据清洗、特征工程和模型落地的主流工具链也围绕 Python 生态构建。对于零基础或转行开发者而言，直接啃 Java/Scala 的大数据底层代码成本过高，而 Python 语法简洁、社区资源密集，…

已有 0 人浏览发布 2026-10-07 更新 2026-10-07

为什么从 Python 切入大数据开发

大数据领域的工程实践早已不再依赖单一语言。Hadoop、Spark、Flink 等核心组件均提供 Python API，数据清洗、特征工程和模型落地的主流工具链也围绕 Python 生态构建。对于零基础或转行开发者而言，直接啃 Java/Scala 的大数据底层代码成本过高，而 Python 语法简洁、社区资源密集，是打通“数据处理思维”与“工程实现能力”最高效的入口。本课程将 Python 作为前置语言与数据处理核心工具，旨在帮助学员建立从数据获取、清洗、分析到基础可视化/入库的完整链路，解决“懂原理但写不出生产级代码”或“会写脚本但不懂大数据架构”的典型痛点。

适合谁学：零基础可跟，但需明确目标

本课程明确面向零基础学员设计，假设你尚未系统掌握 Python 或大数据技术栈。适合人群包括：计算机相关专业希望补充工程技能的学生、后端开发想转型数据方向的程序员、以及希望用数据思维解决业务问题的非技术岗位人员。不适合纯算法研究员（缺乏数学推导与模型训练深度），也不适合仅想快速调包完成任务的轻度用户（课程侧重工程落地而非速成调用）。关键前提是：愿意动手敲代码，而非只看视频。Python 基础部分会覆盖变量、函数、面向对象及常用库，大数据部分则聚焦 Spark/Pandas 在真实场景下的数据管道构建。

学习路径与资料配合建议

建议按以下顺序展开练习，避免跳跃式观看导致断层。第一部分应重点掌握 Python 基础语法与数据处理三剑客（NumPy、Pandas、Matplotlib）的常用操作，这是后续所有大数据组件调用 API 的基石；第二部分进入 HDFS 与 Spark 核心概念，理解分布式计算范式；第三部分结合真实数据集完成端到端项目，如用户行为日志分析或电商销售数据清洗入库。配套的源码和工程模板不应直接复制运行，而应逐行阅读、注释、修改参数、甚至故意制造错误以观察报错，从而理解数据流向与容错机制。学完后，你能独立搭建小规模数据管道，读取原始数据、完成清洗转换、输出结构化结果，并为进一步学习 Hive、Kafka 或机器学习部署打下坚实基础。资料包中的示例代码需配合本地环境复现，建议在 Docker 容器中统一安装依赖，避免版本冲突影响学习体验。

课程介绍

为帮助梦想进入数据开发行业的零基础学员，大数据学科现引入Python语言，课程全新升级为Python大数据开发。

课程目录

大数据.png (61.87 KB, 下载次数: 0) 2023-4-4 21:50 上传 课程介绍： 为帮助梦想进入数据开发行业的零基础学员，大数据学科现引入Python语言，课程全新升级为Python大数据开发。 课程目录： ├──01、
阶段一 Python大数据开发基础 | ├──01、第一章 大数据介绍及开发环境 | ├──02、第二章 linux命令 | ├──03、第三章 MySQL数据库 | ├──04、第四章 excel的使用 | ├──05、第五章 kettle的使用 | ├──06、第六章 数据分析及可视化 | ├──07、第七章 大数据框架与数仓基础 | └──08、第八章 数仓实战项目 ├──02、
阶段二 Python基础编程 | ├──01、第一章 Python基础语法 | └──02、第二章 Python面向对象编程 ├──03、
阶段三 Python进阶编程 | ├──01、第一章 多任务编程-进程 | ├──02、第二章 多任务编程-线程 | ├──03、第三章 网络编程 | ├──04、第四章 HTTP协议和静态Web服务器 | ├──05、第五章 html+css基础 | ├──06、第六章 JavaScript | ├──07、第七章 jQuery | ├──08、第八章 闭包和装饰器 | ├──09、第九章 正则表达式 | ├──10、第十章 mini-Web | └──11、第十一章 数据埋点 ├──04、
阶段四 SQL | ├──01、第一章 窗口函数 | └──02、第二章 数据报表 ├──05、
阶段五 Python数据处理与分析实战 | ├──01、第一章 Python 数据分析简介 | ├──02、第二章 Pandas快速入门 | ├──03、第三章 pandas数据清洗 | ├──04、第四章 pandas数据处理 | ├──05、第五章 Python数据可视化 | └──06、第六章 pandas综合案例 ├──06、
阶段六 Hadoop生态体系 | ├──01、第一章 linux | ├──02、第二章 Zookeeper | ├──03、第三章 Hadoop | └──04、第四章 Hive ├──07、
阶段七 离线数仓项目-知行教育 | ├──1-1 知行教育数仓项目介绍 | ├──1-10 访问咨询主题看板_数据清洗 | ├──1-11 访问咨询主题看板_数据分析 | ├──1-12 访问咨询主题看板_数据导出 | ├──1-13 访问咨询主题看板_增量数据采集清洗 | ├──1-14 访问咨询主题看板_增量数据分析 | ├──1-15 意向用户主题看板_需求分析 | ├──1-16 意向用户主题看板_建模分析 | ├──1-17 分桶表 | ├──1-18 意向用户主题看板_数据采集清洗 | ├──1-19 意向用户主题看板_DWM层数据处理 | ├──1-2 项目环境搭建 | ├──1-20 拉链表 | ├──1-21 hive索引 | ├──1-22 hive优化项目数据 | ├──1-23 学生出勤主题看板_需求分析 | ├──1-24 学生出勤主题看板_建模 | ├──1-25 学生出勤看板_DWM层数据处理 | ├──1-26 finebi基本使用 | ├──1-27 Git应用 | ├──1-3 数据仓库 | ├──1-4 Hue操作HDFS,Hive | ├──1-5 oozie基本使用 | ├──1-6 sqoop相关操作 | ├──1-7 访问咨询主题看板_需求分析 | ├──1-8 访问咨询主题看板_建模 | └──1-9 访问咨询主题看板_hive优化 ├──08、
阶段八 大数据Spark技术栈 | └──第一章 PySpark ├──09、
阶段九 Spark综合项目 | └──第一章 一站式制造 ├──10、
阶段十 java编程语言 | └──第一章 大数据java编程 ├──11、
阶段十一 NoSQL与实时计算技术 | ├──01、第一章 NoSQL-Redis | ├──02、第二章 NoSQL-kafka | ├──03、第三章 NoSQL-Hbase | └──04、第四章 NoSQL-综合案例 ├──12、
阶段十二 面试强化就业加强课 | └──第一章 python+大数据面试加强 ├──13、
阶段十三 大数据Flink技术栈 | ├──01、第一章 Flink基础 | ├──02、第二章 Flink流批一体API开发 | ├──03、第三章 Flink高级API开发 | ├──04、第四章 Flink高级特性 | └──05、第五章 FlinkSQL └──14、
阶段十四 Flink综合项目 | ├──01、第一章 星途车联网-项目基石与前瞻 | ├──02、第二章 星途车联网-原始终端数据实时ETL | ├──03、第三章 星途车联网-数据落地 | ├──04、第四章 星途车联网-Phoenix on HBase即席查询 | ├──05、第五章 星途车联网-车辆驾驶行为分析 | ├──06、第六章 星途车联网-电子围栏分析 | ├──07、第七章 星途车联网-远程诊断实时故障分析 | └──08、第八章 星途车联网-项目展示和任务调度

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