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鄭州教育大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程

鄭州教育大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程

授課機(jī)構(gòu): 鄭州千峰教育

課程價(jià)格: 請(qǐng)咨詢客服

開班時(shí)間:隨到隨學(xué)

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課程介紹

發(fā)布日期:2022-09-29 08:41


鄭州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)哪家好?在鄭州學(xué)大數(shù)據(jù)分析推薦鄭州教育。教育大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程通過線上線下、直播錄播與平臺(tái)結(jié)合的方式,讓您在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、計(jì)算機(jī)編程、數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)算法上獲得全面提升:從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析理論方法到需備的數(shù)據(jù)分析算法,再到流行的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)以及基于Python的數(shù)據(jù)分析語言,直至?xí)r下熱門的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

超全棧開發(fā)工程師具有非常深厚扎實(shí)的軟件開發(fā)基礎(chǔ),可以持續(xù)進(jìn)階自己的技術(shù)能力、不斷拓展自己的職業(yè)方
向,不管是技術(shù)線、管理線,甚至是業(yè)務(wù)線,相信都能游刃有余。

—— 大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)分析師的含義——



  • 什么是大數(shù)據(jù)分析 icon

    隨著大數(shù)據(jù)(BIG DATA)時(shí)代的來臨,數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值利用,逐漸成為企業(yè)和資本爭(zhēng)相追捧的焦點(diǎn)。商業(yè)大數(shù)據(jù)分析,是指通過技術(shù)和數(shù)據(jù)分析工具對(duì)規(guī)模巨大的商業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析,洞悉用戶屬性特征和行為習(xí)慣,挖掘用戶個(gè)性化需求,預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)狀況,改進(jìn)決策流程,并通過自動(dòng)化流程實(shí)現(xiàn)用戶交互。

  • 數(shù)據(jù)分析師含義 icon

    數(shù)據(jù)分析師是指專門從事數(shù)據(jù)搜集、整理、 分析,并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評(píng)估和預(yù)測(cè)的專業(yè)人員。阿里巴巴研究員薛貴榮曾表示,"數(shù)據(jù)分析師就是一群玩數(shù)據(jù)的人,玩出數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值,讓數(shù)據(jù)變成生產(chǎn)力。


——教學(xué)特點(diǎn) ——


01
學(xué)掌門

學(xué)掌門()是旗下的在線IT職業(yè)教育平臺(tái),目前已推出眾多內(nèi)容優(yōu)質(zhì)、生動(dòng)實(shí)用 的各類IT培訓(xùn)課程,利用在線學(xué)習(xí)的便捷性,著重加 強(qiáng)IT項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)技能,結(jié)合在線答疑、實(shí)時(shí)筆記、在線 題庫及考試等教學(xué)輔助功能,滿足學(xué)習(xí)者從零基礎(chǔ)起 步直至IT高級(jí)崗位的技能所需,以匹配個(gè)人提升或企 業(yè)用人需求。Atstudy個(gè)性化的教學(xué)和學(xué)習(xí)形式,有助 于實(shí)現(xiàn)真正意義上的因材施教效果。

02
教育

互聯(lián)科技有限公司(下面簡(jiǎn)稱"教育"),成立于2011年1月,立足于職業(yè)教育培訓(xùn)領(lǐng)域,公司現(xiàn)有教育培訓(xùn)、高校服務(wù)、企業(yè)服務(wù)三大業(yè)務(wù)板塊。教育培訓(xùn)業(yè)務(wù)分為就業(yè)培訓(xùn)和職后技能培訓(xùn);高校服務(wù)業(yè)務(wù)主要提供校企合作全解決方案與定制服務(wù);企業(yè)服務(wù)業(yè)務(wù)主要為企業(yè)提供專業(yè)化綜合服務(wù)。公司總部位于北京,目前已在18個(gè)城市成立分公司,現(xiàn)有教研講師團(tuán)隊(duì)300余人。

  • 鄭州數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)就業(yè)
    鄭州數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)就業(yè)班,該課程學(xué)員不論您是應(yīng)/往屆畢業(yè)生還是在職上班族,無論您是否計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)畢業(yè),參加學(xué)掌門【超全棧開發(fā)就業(yè)培 訓(xùn)】,我們都將幫您奠定堅(jiān)實(shí)的職業(yè)基礎(chǔ),助您踏入發(fā)展前景廣闊的超全棧開發(fā)領(lǐng)域,加上持續(xù)不斷的努力,相信 您將得到更好的職位、更高的待遇、更快的晉升,直至實(shí)現(xiàn)您的夢(mèng)想。


—— 鄭州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)哪家好?教育的六大教學(xué)服務(wù) ——
教學(xué)定制 01
入學(xué)一對(duì)一能力評(píng)估,定制個(gè)人專屬學(xué)習(xí)方案
教學(xué)力量 02
講師均為各行業(yè)大咖、人士,技術(shù)過硬,講課生趣
教學(xué)平臺(tái) 03
支持手機(jī)端/PC端同步學(xué)習(xí),隨時(shí)隨地,學(xué)習(xí)方便快捷
教學(xué)實(shí)戰(zhàn) 04
注重實(shí)踐能力的培訓(xùn),演練多個(gè)企業(yè)級(jí)真實(shí)項(xiàng)目,切實(shí)提高學(xué)員的職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力
教學(xué)模式 05
直播+錄播+作業(yè)打卡,支持錄播反復(fù)學(xué)習(xí),項(xiàng)目式、小組PK式多學(xué)習(xí)模式
教學(xué)方法 06
課前準(zhǔn)備、課前復(fù)習(xí)、課程引入、課程講解、課程總結(jié)、課后測(cè)驗(yàn)、課后作業(yè)


  • 專職班主任

    以陪伴式學(xué)習(xí)和精細(xì)化服務(wù)貫穿學(xué)習(xí)過程,解決學(xué)習(xí)過程中遇到的問題

  • 技術(shù)導(dǎo)師

    課后作業(yè)疑問一對(duì)一文字+語音點(diǎn)評(píng)指導(dǎo),以及直播平臺(tái)+微信群全程答疑輔導(dǎo).

  • 就業(yè)導(dǎo)師

    輔導(dǎo)學(xué)員進(jìn)行自我展示和項(xiàng)目表達(dá)訓(xùn)練,一對(duì)一指導(dǎo)簡(jiǎn)歷及模擬面試,推薦面試

  • 學(xué)業(yè)導(dǎo)師

    按照課程計(jì)劃及時(shí)提醒學(xué)員參加直播課程和完成課后作業(yè),以及每周反饋學(xué)習(xí)報(bào)告


—— 鄭州數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)就業(yè)班課程大綱 ——


課程大綱課題名稱課程內(nèi)容
前導(dǎo)基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)分析入門

1、數(shù)據(jù)分析入門 2、數(shù)據(jù)分析的意義

3、數(shù)據(jù)分析的流程控制 4、數(shù)據(jù)分析的思路與方法

邏輯為先—XMIND

1、xmind簡(jiǎn)介與基本使用 2、學(xué)習(xí)方法課堂案例

3、滴答拼車實(shí)戰(zhàn)演練 4、其他思維導(dǎo)圖介紹

專業(yè)展現(xiàn)—PPT

1、專業(yè)展現(xiàn)——PPT 2、基本簡(jiǎn)介

3、幾個(gè)不得不說的真相 4、經(jīng)驗(yàn)分享

5、實(shí)戰(zhàn)動(dòng)畫

數(shù)據(jù)分析工具安裝與環(huán)璄配置

1、Excel工具的安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試

2、Power BI工具的安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試

3、Tableau工具的安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試

4、MySQL數(shù)據(jù)庫的安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試

5、SPSS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試

6、SAS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試

7、Python開發(fā)工具的安裝、配置與開發(fā)環(huán)璄測(cè)試

Linux基礎(chǔ)應(yīng)用之大數(shù)據(jù)必知必會(huì)

1、虛擬機(jī)的安裝配置 2、虛擬機(jī)網(wǎng)絡(luò)配置

3、安裝Linux 4、利用SSH連結(jié)Linux

5、Linux基礎(chǔ)命令 6、Linux系統(tǒng)管理

數(shù)據(jù)分析的Python語言基礎(chǔ)

1、python課程的目的 2、使用JupyterLab

3、python數(shù)據(jù)類型 4、元組、列表、字典

5、python分支結(jié)構(gòu) 6、python字符串處理+隨機(jī)函數(shù)

7、pthon循環(huán)結(jié)構(gòu) 8、python面向過程函數(shù)操作

9、python面向?qū)ο?/p>

問題定義與數(shù)據(jù)獲取 數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目流程

1、問題界定 2、問題拆分 3、指標(biāo)確定

4、數(shù)據(jù)收集 5、報(bào)告方案 6、趨勢(shì)預(yù)測(cè)

7、數(shù)據(jù)分析 8、趨勢(shì)預(yù)測(cè) 9、報(bào)告方案

問題的定義

1、邊界:明確問題的邊界

2、邏輯:確定業(yè)務(wù)的關(guān)鍵指標(biāo)和邏輯

3、定性分析與定量分析

分析問題的模型

基于經(jīng)典的模型

1、5W2H

2、SWORT

3、4P管理模型

4、CATWOE

5、STAR原則、波士頓5力模型

基于業(yè)務(wù)的模型

1、用戶畫像

2、 銷售影響因素

3、市場(chǎng)變化因素

4、AARRR流量模型

5、金定塔思考方法

數(shù)據(jù)清洗與處理

1、數(shù)據(jù)科學(xué)過程 2、數(shù)據(jù)清洗定義

3、數(shù)據(jù)清洗任務(wù) 4、數(shù)據(jù)清洗流程

5、數(shù)據(jù)清洗環(huán)境 6、數(shù)據(jù)清洗實(shí)例說明

7、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 8、數(shù)據(jù)格式與編碼

9、數(shù)據(jù)清洗常用工具 10、數(shù)據(jù)清洗基本技術(shù)方法

11、數(shù)據(jù)抽取 12、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與加載

內(nèi)部數(shù)據(jù)的獲取

1、產(chǎn)品數(shù)據(jù) 2、用戶數(shù)據(jù)

3、行為數(shù)據(jù) 4、訂單數(shù)據(jù)

外部公開數(shù)據(jù)

1、網(wǎng)站 2、政務(wù)公開數(shù)據(jù)

3、數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽 4、數(shù)據(jù)交易平臺(tái)

5、行業(yè)報(bào)告 6、指數(shù)平臺(tái)

Web網(wǎng)站數(shù)據(jù)抓取

1、數(shù)據(jù)抓取 2、投資數(shù)據(jù)抓取

3、房產(chǎn)數(shù)據(jù)抓取 4、輿情數(shù)據(jù)抓取

5、娛樂數(shù)據(jù)抓取 6、新媒體數(shù)據(jù)抓取

數(shù)據(jù)查詢與提取 SQL基礎(chǔ)操作

1、建庫 2、建表

3、建約束 4、創(chuàng)建索引

5、添加、刪除、修改數(shù)據(jù)

利用SQL完成數(shù)據(jù)的預(yù)處理

1、缺失值處理:對(duì)缺失數(shù)據(jù)行進(jìn)行刪除或填充

2、重復(fù)值處理:重復(fù)值的判斷與刪除

3、異常值處理:清除不必要的空格和異常數(shù)據(jù)

利用SQL進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢

1、利用SQL進(jìn)行簡(jiǎn)單的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢

2、利用SQL完成復(fù)雜條件查詢

3、利用多表關(guān)聯(lián)完成復(fù)雜業(yè)務(wù)查詢

4、利用嵌套子查詢完成復(fù)雜業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析

高級(jí)SQL分析

1、聚合、分組、排序 2、函數(shù)

3、行列轉(zhuǎn)換 4、視圖與存儲(chǔ)過程

業(yè)務(wù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析

1、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表關(guān)聯(lián)查詢及查詢

2、結(jié)果縱向融合

3、?常業(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)寬表構(gòu)建

4、應(yīng)??查詢處理復(fù)雜業(yè)務(wù)

數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

1、計(jì)算和連續(xù)函數(shù)的性質(zhì) 2、導(dǎo)數(shù)/微分的概念和運(yùn)算法則

3、積分的概念和運(yùn)算法則

4、冪級(jí)數(shù)、泰勒級(jí)數(shù)、傅里葉級(jí)數(shù)、傅里葉變換

5、向量的概念和運(yùn)算

6、矩陣的轉(zhuǎn)置、乘法、逆矩陣、正交矩陣、SVD奇異值分解、特征值

7、行列式的計(jì)算和性質(zhì) 8、凸優(yōu)化

Python數(shù)據(jù)分析 基于Numpy庫的Python數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算

1、創(chuàng)建數(shù)組 2、切片索引

3、數(shù)組操作 4、字符串函數(shù)

5、數(shù)學(xué)函數(shù) 6、統(tǒng)計(jì)函數(shù)

基于Pandas庫的Python數(shù)據(jù)處理與分析

1、直方圖:探索變量的分布規(guī)律 2、條形圖:展示數(shù)值變量的集中趨勢(shì)

3、散點(diǎn)圖:表示整體數(shù)據(jù)的分布規(guī)律 4、箱線圖:表示數(shù)據(jù)分散性,中位數(shù)

5、提琴圖:分位數(shù)的位置及數(shù)據(jù)密度 6、回歸圖:尋找數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系

7、熱力圖:表未數(shù)值的大小或者相關(guān)性的高低

大數(shù)據(jù)分析 HIVE大數(shù)據(jù)查詢平臺(tái)搭建

1、大數(shù)據(jù)概述

2、?數(shù)據(jù)集群 Hadoop 架構(gòu)

3、Hive開發(fā)環(huán)璄搭建

HIVE與MySQL進(jìn)行數(shù)據(jù)交換

1、從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive

2、從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL

HQL海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求查詢

1、Hive數(shù)倉

2、HQL 數(shù)據(jù)查詢基礎(chǔ)語法

HQL海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求查詢

1、從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive

2、從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL

HQL業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析

1、分區(qū)表 2、分桶表

3、關(guān)聯(lián)表 4、數(shù)據(jù)查詢

HQL海量數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化

1、常?內(nèi)置函數(shù)及開窗函數(shù)

2、特殊類型數(shù)組查詢?式

3、HQL 查詢語句優(yōu)化技巧

建模與數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘與分析算法

1、描述統(tǒng)計(jì) 2、相關(guān)分析

3、判別分析 4、方差分析

5、時(shí)間序列分析 6、主成分分析

7、信度分析 8、因子分析

9、回歸分析 10、對(duì)應(yīng)分析

11、列聯(lián)表分析 12、聚類分析

數(shù)據(jù)挖掘工具SPSS

1、從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive

2、從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL

HQL海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求查詢

1、課程規(guī)劃與簡(jiǎn)介 2、數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目生命周期

3、簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ) 4、用Modeler試手挖掘流程

5、數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)類型 6、商業(yè)分析基礎(chǔ)簡(jiǎn)介

7、信度分析 8、因子分析 9、回歸分析 10、對(duì)應(yīng)分析

11、列聯(lián)表分析 12、聚類分析

數(shù)據(jù)挖掘工具SAS

1、SAS概述:SAS簡(jiǎn)介與教育版安裝 2、SAS概述:教育版基本使用

3、SAS編程基礎(chǔ) 4、SAS編程基礎(chǔ)7-循環(huán)

5、SAS數(shù)據(jù)集操作1-合并 6、SAS數(shù)據(jù)集操作2-排序與對(duì)比

7、SAS數(shù)據(jù)集操作3-查重與篩選 8、練習(xí)-斐波那契數(shù)列

9、練習(xí)-百元百雞問題

人工智能預(yù)測(cè)算法 人工智能實(shí)戰(zhàn)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)算法

1、機(jī)器學(xué)習(xí)入門 2、sk-learn機(jī)器學(xué)習(xí)庫

3、預(yù)測(cè)算法原理與使用場(chǎng)景 4、算法調(diào)用、參數(shù)設(shè)置

5、特征選擇、特征工程 6、回歸預(yù)測(cè)模型實(shí)戰(zhàn)

7. 分類預(yù)測(cè)試模型實(shí)戰(zhàn) 8. 聚類模型實(shí)戰(zhàn)

9、集成學(xué)習(xí) 10、模型優(yōu)化

可視化商業(yè)報(bào)告撰寫 商業(yè)智能與可視化分析實(shí)戰(zhàn)

案例-1:BI電商數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

案例-2:BI電商數(shù)據(jù)客戶分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

案例-3:BI可視化關(guān)于公司運(yùn)營情況的相關(guān)分析

案例-4:基于Tableau的客戶主題對(duì)客戶進(jìn)行合理分群

案例-5:基于Tableau的營銷主題分析如何衡量媒體的營銷價(jià)值

案例-6:基于Tableau的保公司索賠情況分析

數(shù)據(jù)可視化報(bào)告撰寫

1、數(shù)據(jù)可視化的概念 2、 數(shù)據(jù)可視化的意義

3、 數(shù)據(jù)可視化的對(duì)比 4、 數(shù)據(jù)可視化的分類

5、數(shù)據(jù)可視化圖表舉例 6、 數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用領(lǐng)域

7、數(shù)據(jù)可視化步驟 8、 數(shù)據(jù)可視化工具梯度

9、圖表呈現(xiàn)流程 10、數(shù)據(jù)報(bào)告撰寫

實(shí)戰(zhàn):O2O電商平臺(tái)功能優(yōu)化效果評(píng)估及可視化數(shù)據(jù)分析報(bào)告撰寫

1、了解電商業(yè)務(wù)背景

2、以客戶分析為應(yīng)用場(chǎng)景,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加載、清洗、分析及模型建立

3、以貨品分析為應(yīng)用場(chǎng)景,針對(duì)品類銷售及商品銷售進(jìn)行分析

4、以流量分析為應(yīng)用場(chǎng)景,針對(duì)流量渠道及關(guān)鍵詞做有效分析

5、根據(jù)業(yè)務(wù)實(shí)際背景做輿情分析

6、將分析結(jié)果及建議制成報(bào)告進(jìn)行發(fā)布

商業(yè)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)01:電商數(shù)據(jù)分析——分析方式之漏斗模型及數(shù)據(jù)量化

商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)02:電商用戶行為與營銷模型實(shí)戰(zhàn)

商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)03:金融風(fēng)控模型的構(gòu)建與分析實(shí)戰(zhàn)

商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)04:展會(huì)電話邀約項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)

商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)05:零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析


—— 鄭州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)哪里好?教育教學(xué) ——


  楊老師  

原長(zhǎng)慶油田項(xiàng)目負(fù)責(zé)人10 年從業(yè)生涯期間主導(dǎo)過多個(gè)大型互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目的設(shè)計(jì)及研發(fā)工作。對(duì)區(qū)塊鏈、機(jī)器學(xué)習(xí)有深入的研究。教學(xué)風(fēng)格獨(dú)特、教學(xué)手段新穎,善于用淺顯易懂的引導(dǎo)方式來剖析深層技術(shù)難點(diǎn),培養(yǎng)學(xué)生近千人,多數(shù)學(xué)生已在一二線互聯(lián)網(wǎng)公司嶄露頭角,教學(xué)成果豐碩。15 年以上從業(yè)經(jīng)驗(yàn),曾在多家 IT 公司歷任設(shè)計(jì)師、系統(tǒng)分析、項(xiàng)目經(jīng)理、架構(gòu)師、技術(shù)總監(jiān)等職務(wù),主持并參與湖北省孝感市中心醫(yī)院 ERP、某大型企業(yè)勞動(dòng)定額管理系統(tǒng)、長(zhǎng)慶油田合同管理系統(tǒng)二期、甘肅省白銀市供電局電氣設(shè)備動(dòng)熱穩(wěn)定校驗(yàn)系統(tǒng)等大中型項(xiàng)目的研發(fā)。
  王老師  

校園一卡通管理平臺(tái)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人12 年工作經(jīng)驗(yàn) , 從事 IT 教育 7 年。精通 C/C++,Java,MySQL,Oracle,JSP,Servlet 等編程語言和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),對(duì)流行框架 mybatis、Struts2,Hibernate,Spring、spring mvc 有深入的研究,在數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)及 Java 流行框架的使用上有很豐富的經(jīng)驗(yàn) , 曾主導(dǎo)開發(fā)過某《校園一卡通管理平臺(tái)》,掌握大型分布式系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù),對(duì)微服務(wù)架構(gòu)有自己獨(dú)到的見解,精通 Dubbo,SpringBoot,SpringCloud,Zookeeper,Redis,MQ 消息中間件等。



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