 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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每期人數限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
上課地點：【上海】：同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領館區1號（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設備 |
☆資深工程師授課
☆注重質量
☆邊講邊練
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。 |
課程大綱 |
培訓模塊 內容
大數據應用背景、技術簡介、以及行業案例 1. 大數據基本概念、技術梗概、技術沿革，以及大數據技術是如何改變人工智能技術、語音識別技術、圖像識別/視頻理解、自然語言處理技術等；
2. 大數據在政府、金融、石油、教育、交通、醫療衛生等行業的成功案例，以及如何利用大數據挖掘潛在的商業價值，并改變這些行業應用使之提高智能化水準，更好地支持用戶的個性化服務。
常見的傳統數據分析平臺和流的大數據分析平臺介紹 1. 分類介紹常見的傳統數據分析平臺和新興的大數據分析處理平臺，它們各自的技術特色以及發揮其性能優勢的最佳應用場景；
2. 目前主流的新興大數據平臺—Hadoop簡介，以及在大數據存儲、管理、計算處理方面的優勢；
3. Hadoop生態系統平臺介紹，以及它們在大數據離線分析、近線分析、實時在線分析處理方面的優化組合方案和性能優勢。
大數據文件存儲系統技術和分布式文件系統平臺及其應用 1. 分布式文件系統HDFS概述、功能、作用、優勢、應用范疇、應用現狀和發展趨勢；
2. HDFS分布式文件系統核心關鍵技術、設計精髓、基本工作原理、系統架構、文件存儲模式、工作機制、存儲擴容與吞吐性能擴展。
大數據分布式處理與數據并行分析計算技術實現以及平臺應用 1. 并行計算與函數式編程技術概述，MapReduce工作機制、技術原理和處理架構；
2. 常見的Hadoop故障錯誤分析策略以及監控工具詳解，云文件存儲系統狀態以及海量作業執行狀態監控與故障解決經驗介紹。
大規模非結構化數據管理技術實現與平臺應用 1. SQL、NoSQL和NewSQL關鍵技術詳解，系統平臺概述與分類比較，以及應用場景；
2. HBase半結構化數據管理平臺工作原理、技術架構、數據交互，HMaster和HRegionServer工作流程以及常用客戶端操作；
3. HBase半結構化大數據管理集群管理、運維監控、性能優化、負載均衡，以及與Hadoop核心組件HDFS和MapReduce的數據協同操作應用。
大數據倉庫離線分析處理技術實現與平臺應用 1. Hive數據倉庫的基本原理、核心技術、系統架構詳解，以及在大數據離線分析中的應用場景；
2. Hive數據類型、HQL語法詳解、Hive文件與記錄存儲格式、Hive與HBase數據庫整合、Hive大數據統計分析技術、Hive功能操作實踐。
大數據分析挖掘算法、工具以及平臺應用 1. 數據挖掘技術發展歷程，大數據時代下的數據挖掘技術發展趨勢，以及10大數據挖掘算法簡介；
2. 基于MapReduce的數據挖掘算法庫在巨量日志分析、個性化推薦分析、高端制造業、生物醫療、建筑業、多媒體信息融合、GIS空間應用、營銷廣告、社交媒體分析等領域中的項目應用與關鍵技術實現介紹；
3. 基于MapReduce的數據挖掘算法實現，以及Mahout機器學習與大數據挖掘平臺的工作原理、技術架構、功能實現以及工具包的使用介紹。
數據源、數據流收集與實時采集技術 1. 實時日志采集與數據收集技術，以及Flume & Flume-NG日志采集系統的原理、架構分析與應用介紹；
2. Scribe系統數據采集的原理、架構分析與應用介紹；
3. 大數據可視化技術實現、以及工具應用介紹； |
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