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云计算与大数据类课程

大数据基础开发与平台搭建实战

Ø全面掌握Hadoop的架构原理和使用场景,并通过贯穿课程的项目进行实战锻炼,从而熟练使用Hadoop进行MapReduce程序开发;

Ø课程还涵盖了分布式计算领域的常用算法介绍,帮助学员为企业在利用大数据方面体现自身价值;

Ø深入理解Hadoop技术架构,对Hadoop运作机制有清晰全面的认识,可以独立规划及部生产环境的Hadoop集群;

Ø掌握Hadoop基本运维思路和方法,对Hadoop集群进行管理和优化。


Hadoop基础入门与平台应用最佳实践

Ø让学员熟悉大数据技术的产生背景和应用场景,对大数据技术、大数据思维和大数据产业链有较深刻的洞见,了解大数据是如何变革各行业的技术架构、商业模式和组织方式;

Ø让学员掌握国际国内主流的大数据存储、管理、分析处理平台的应用和部署;

Ø让学员掌握常见的大数据分析方法和数据挖掘算法使用方法,以及大数据开发与运维技术;

Ø让学员掌握基于Hadoop大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布式系统平台应用,以及主流的大数据平台产品剖析;

Ø引导学员利用Hadoop大数据技术解决企业中存在的问题,了解基本的大数据项目解决方案思路。


Hadoop框架下的大数据应用开发最佳实践

Ø让学员熟悉大数据技术的产生背景和应用场景,对大数据技术、大数据思维和大数据产业链有较深刻的洞见,了解大数据是如何变革各行业的技术架构、商业模式和组织方式;

Ø让学员掌握国际国内主流的大数据存储、管理、分析处理平台的应用和部署;

Ø让学员掌握常见的大数据分析方法和数据挖掘算法使用方法,以及大数据开发与运维技术;

Ø让学员掌握基于Hadoop大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布式系统平台应用,以及主流的大数据平台产品剖析;

Ø引导学员利用Hadoop大数据技术解决企业中存在的问题,了解基本的大数据项目解决方案思路。



Hadoop框架下的大数据应用开发最佳实践

Ø本次课程带大家领略大数据技术的魅力和广阔前景,使学员掌握主流的Hadoop大数据存储、管理、分析处理技术;

Ø介绍Hadoop大数据平台架构和建设,分享成功的大数据应用项目实施经验;

Ø学习大数据应用项目解决方案咨询服务案例;

Ø紧密结合行业市场需求和国际国内最新技术发展潮流,介绍促进企业实施大数据战略、实现大数据的商业价值提供一种可行的方案思路。

R语言与Hadoop环境下大数据分析与挖掘

Ø本课程尽量避开数学公式,按照“讲清思想方法原理—结合具体案例—R语言实现细节”思路,让即使是几乎没有什么基础的学员,掌握R语言数据挖掘的基本思路和模式,打下未来深入的良好基础,能在工作和学习中结合具体问题立马上手操作解决;

Ø课程注重学练结合的方法,会采取小组讨论的方法,充分调动大家思考的积极性,在做中掌握相关知识和技能;

Ø课程紧紧抓住R语言和数据挖掘的重点和难点,详细的分析和讲解,在理解难、容易出错的地方反复提醒,以便学员在课后容易的进行自己复习和相关拓展;

Ø本课程让学员领略大数据技术的魅力和广阔前景,使学员掌握主流的大数据(包括结构化、半结构化和非结构化数据)的表示、建模、存储、管理、分析处理、挖掘、推荐技术、匹配技术与关联分析技术,及机器学习平台的原理与应用实战;

Ø课程紧密结合行业市场需求和国际国内最新技术发展潮流,让学员掌握大数据分析挖掘平台架构和应用部署,分享成功的大数据应用项目实施经验,学习大数据分析应用项目解决方案咨询服务;

Ø让学员掌握常见的大数据分析方法和数据挖掘算法使用方法,以及大数据开发与运维技术。让学员掌握基于Hadoop大数据平台的数据挖掘平台Mahout、MLbase机器学习算法库应用、数据仓库HIVE、实时分析平台Spark、实时挖掘平台Shark、分布式机器学习与推荐系统平台Oryx的入门、中级以及高级应用,并对主流的大数据分析建模与挖掘推荐平台产品剖析。



SparkStorm系列大数据处理技术应用实

Ø本课程培训让学员掌握主流的HadoopSpark大数据平台技术架构、大数据项目实施的关键技术,

Ø介绍已经落地的成功大数据项目实施应用案例;

Ø分享大数据应用项目解决方案咨询服务,让学员掌握如何构建可行的大数据平台技术解决方案;

Ø紧密结合行业市场需求和国际国内最新技术发展趋势与潮流,介绍促进企业实施大数据战略,实现大数据的商业价值提供一种可行的方案思路;

Ø介绍“云-网-端”以及“互联网+大数据”时代的光明前景。

大数据技术与BI应用

Ø让学员熟悉大数据技术的产生背景和应用场景,对大数据技术、大数据思维和大数据产业链有较深刻的洞见,了解大数据是如何变革各行业的技术架构、商业模式和组织方式;

Ø让学员掌握国际国内主流的大数据存储、管理、分析处理平台的应用和部署;

Ø让学员掌握常见的大数据分析方法和数据挖掘算法使用方法,以及大数据开发与维技术;

Ø让学员掌握基于Hadoop大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布式系统平台应用,以及主流大数据平台产品剖析;

Ø引导学员利用Hadoop大数据技术解决企业中存在的问题,了解基本的大数据项目解决方案思路。



大数据时代的精准数据挖掘-R语言

课程内容涵盖了R语言和数据挖掘的精华,从大纲来看,无论是流行的数据挖掘方法,还是前沿的算法均有所涉及,课程中提供了大量丰富的案例,这些案例,合了互联网、市场营销、金融保险等领域的数据挖掘实例,无疑对学习和工作有极大的参考和指导意义。


大数据挖掘算法演练与技术应用实战

Ø本课程让学员领略大数据技术的魅力和广阔前景,使学员掌握主流的大数据(包括结构化、半结构化和非结构化数据)的表示、建模、存储、管理、分析处理、挖掘、推荐技术、匹配技术与关联分析技术,及机器学习平台的原理与应用实战;

Ø课程紧密结合行业市场需求和国际国内最新技术发展潮流,让学员掌握大数据分析挖掘平台架构和应用部署,分享成功的大数据应用项目实施经验,学习大数据分析应用项目解决方案咨询服务;

Ø让学员掌握常见的大数据分析方法和数据挖掘算法使用方法,以及大数据开发与运维技术。让学员掌握基于Hadoop大数据平台的数据挖掘平台Mahout、MLbase机器学习算法库应用、数据仓库HIVE、实时分析平台Spark、实时挖掘平台Shark、分布式机器学习与推荐系统平台Oryx的入门、中级以及高级应用,并对主流的大数据分析建模与挖掘推荐平台产品剖析。



大数据驱动新商业时

大数据分析驱动新型商业时代的到来,所谓新型商业时代,就是预测性商业时代,

正引领企业发展新方向,对于企业而言,如何利用大数据开展业务,是新型商业时代

下的重要课题。

传统银行数据驱动应用创新

Ø数据驱动的互联网创新(趋势及外部应用现状)

Ø数据驱动分析(围绕企业客户,市场,外部数据及应用创新)

Ø数据驱动体系及创新文化建立(企业内部经营数据);数据核心的企业业务创新



商业数据分析的方法与实践

大数据在经济管理领域应用的三个层级;商业数据分析的关键步骤;如何应用多源数据做

社会经济预测?如何发掘用户行为大数据背后的商业价值?将结合旅游、电商、金融、经

济等实践案例对上述问题展开解答。

机器学习

MachineLearningonSpark的内容,从算法解析与实现、到算法的使用、再到算法的源码解析,以及算法的性能优化等问题


大数据分析及可视化

Ø掌握业界最流行的大数据分析及可视化方法与技巧;深入理解业界成熟的大数据分析及可视化实践应用;

Ø充分掌握大数据中心建模及数据平台架构掌握数据驱动体系及数据预测模型的构建;

Ø手把手带你玩转数据可视化呈现方式,更好的呈现数据价值;互联网场景下的大数据分析及可视化应用;

Ø深刻理解互联网跨界领域的创新。


Excel高级应用教程数据处理与数据分析

Ø利用函数进行数据分析;利用图表进行数据分析;利用透视表(图)进行数据分析

Ø利用数据查找进行数据分析;Excel 的数据分析工具简介;综合实例应用



智慧城市

Ø智慧城市业务概述;智慧城市顶层设计

Ø功能子模块解决方案介绍;智慧城市实施案例分析

云计算专题培训(技术类)

Ø本课程让学员充分掌握云计算平台的技术架构、以及平台的安装部署、运维配置、应用开发实战技能,熟悉国内外主流的云数据中心建设解决方案、以及云服务提供商应用案例;

Ø本课程强调虚拟化技术的基本原理和实际应用,包括计算虚拟化、网络虚拟化(软件定义网络SDN)、存储虚拟化等技术的内涵和实践应用,以及XEN、KVM、Docker虚拟化技术平台的应用,掌握基于Hypervisor实现的虚拟化和Container技术实现的虚拟化的区别与优劣之处;

Ø让学员掌握业界商用的VMware、XenServer云计算虚拟化集群管理解决方案及其实践应用,剖析业界的VMwareXenServer云数据中心的应用案例,并在课堂进行操作实验;

Ø让学员掌握OpenStack开源云计算平台集群管理解决方案及其实践应用,剖析业界的OpenStack应用案例,并在课堂进行操作实验;

Ø让学员掌握基于容器虚拟化技术的Docker云服务平台的解决方案及其实践应用,剖析业界的Docker应用案例,并在课堂进行实际操作实验;

Ø本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学,在讲授原理的过程中,穿插实际的系统操作,本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练。



云架构下的不同应用类型的硬件虚拟化技术实现

Ø熟悉云计算技术的产生背景和应用开发环境,对云计算技术和产业链有较深刻的洞见,掌握云计算技术是如何变革各行业的技术架构、商业模式和组织方式;

Ø让学员掌握国际国内主流的云计算平台在存储、管理、分析处理方面的应用开发和落地部署;

Ø让学员掌握基于OpenStackPaaS云应用开发和基于Hadoop平台的大数据中间件应用开发,剖析主流的云计算虚拟化IaaS平台、PaaS平台和SaaS分布式应用开发设计;

Ø让学员掌握在云计算架构下面向不同应用类型的硬件虚拟化技术,学会应用新型云架构下的硬件虚拟化技术,包括CPU虚拟化,内存虚拟化技术,存储虚拟化技术,SDN网络虚拟化技术等;

Ø引导学员利用云计算技术解决企业中存在的问题,掌握基本的云计算分布式应用开发项目的解决方案思路。

云架构下的分布式应用设计

让学员熟悉云计算技术的产生背景和应用开发环境,对云计算技术和产业链有较深刻的洞见,掌握云技术是如何变革各行业的技术架构、商业模式和组织方式;

让学员掌握国际国内主流的云计算平台在存储、管理、分析处理方面的应用开发和落地部署;

让学员掌握基于OpenStackPaaS云应用开发和基于Hadoop平台的大数据中间件应用开发,剖析主流的云计算虚拟化IaaS平台、PaaS平台和SaaS分布式应用开发设计;

让学员掌握在云计算架构下的Java分布式应用技术,学会在新型的云架构下进行分布式应用程序的编程开发;

引导学员利用云计算技术解决企业中存在的问题,掌握基本的云计算分布式应用开发项目的解决方案思路。


掌握SPARK-提高云算大数据处理速度

Ø彻底理解Hadoop代表的云计算实现技术的能力;

Ø具备开发自己网盘的能力;

Ø具备修改HDFS具体源码实现的能力;

Ø从代码角度剖析MapReduce执行的具体过程并具备开发MapReduce代码的能力;

Ø具备掌握Hadoop如何把HDFS文件转化为Key-Value让供Map调用的能力;

Ø具备掌握MapReduce内部运行和实现细节并改造MapReduce的能力;

Ø具备掌握Pig企业级开发和管理的能力;

Ø具备掌握Hive企业级开发和管理的能力;

Ø掌握Spark的企业级开发的所有核心内容,包括Spark集群的构建,Spark架构设

Ø计、Spark内核剖析、Shark、SparkSQL、SparkStreaming、图计算GraphX、机器学习、SparkonYarn、JobServer等;

Ø掌握SparkHadoop协同工作,能够通过SparkHadoop轻松应对大数据的业务需求;

Ø掌握企业线上生产系统中应用Spark/Hadoop成功案例,以及与现有企业BI平台整合的方案。



























































































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