鄭州大數(shù)據(jù)云計(jì)算系統(tǒng)頂級(jí)架構(gòu)師課程哪家好?尋回答去。作為一所專業(yè)的IT培訓(xùn)學(xué)校——河南新互聯(lián)教育

，我們吸取以往的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，采取多元化教學(xué)模式，將更快、更優(yōu)作為教學(xué)理念，為莘莘學(xué)子提供便利。

新互聯(lián)科技有限公司是一家雙軟認(rèn)證和高新科技企業(yè)認(rèn)證的技術(shù)研發(fā)企業(yè)，專注于IT技術(shù)研發(fā)，以追求技術(shù)的先進(jìn)性作為團(tuán)隊(duì)的精神導(dǎo)向，由IT教育家、IT評(píng)論家、著名投資人孟超先生所創(chuàng)立。在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)圈里被稱為大數(shù)據(jù)教父。創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)來(lái)源于華為和中興核心技術(shù)開發(fā)團(tuán)隊(duì)。

公司執(zhí)行合伙人北京晟壁科技有限公司CEO張鵬先生是北京航空航天大學(xué)工商管理碩士，2006年到2013年擔(dān)任中興通訊區(qū)域項(xiàng)目總監(jiān)，PMI中國(guó)認(rèn)證PMP高級(jí)項(xiàng)目管理講師，中石油特邀項(xiàng)目管理講師。

公司專注于四大產(chǎn)品線：電子商務(wù)、日志管理、云計(jì)算SOA、財(cái)務(wù)共享。旗下公司包括實(shí)力雄厚的研發(fā)中心北京晟壁科技有限公司。創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)來(lái)自于華為中興的核心的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，現(xiàn)有研發(fā)人員2000人，為通信、金融、石油、政府部門、零售業(yè)、服務(wù)業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域提供一體化的企業(yè)信息化解決方案。研發(fā)各領(lǐng)域信息化管理系統(tǒng)50多個(gè),并取得10度個(gè)軟件著作權(quán)證書.經(jīng)過多年對(duì)技術(shù)革新的不懈追求,公司積淀了深厚的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)和勇于自我革新的技術(shù)精神,得到了業(yè)內(nèi)的一致好評(píng)。

新互聯(lián)科技發(fā)展歷程

2008年，由華為、中興骨干員工創(chuàng)業(yè)成立北京晟壁科技有限公司。

2009年，通過雙軟認(rèn)證和高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)證。

2010年，涉足通信行業(yè)，為中國(guó)移動(dòng)，國(guó)家電網(wǎng)云提供云服務(wù)平臺(tái)和SOA集成平臺(tái)。

2011年，成立公司內(nèi)部人才培訓(xùn)中心，為中石油、中移動(dòng)提供項(xiàng)目管理咨詢。

2012年，承接某省廳情報(bào)輿情系統(tǒng)和粵海鐵路售票系統(tǒng)的項(xiàng)目開發(fā)工作。

2013年，鑒于河南省出臺(tái)的電子商務(wù)相關(guān)優(yōu)惠政策，成立河南正在送科技有限公司，專注電商平臺(tái)的開發(fā)和產(chǎn)業(yè)孵化。

2014年，基于互聯(lián)網(wǎng)人才需求旺盛和經(jīng)驗(yàn)豐富的人才缺乏的現(xiàn)狀，成立新互聯(lián)教育咨詢公司，專注于高校和往應(yīng)屆畢業(yè)生人才實(shí)訓(xùn)。

2015年，成立新互聯(lián)科技控股集團(tuán)，成為中興通訊內(nèi)部員工的定點(diǎn)培訓(xùn)單位

行業(yè)前景

2017年有1000萬(wàn)就業(yè)大軍等待就業(yè)，可以說(shuō)高校擴(kuò)招后每年都是最難就業(yè)年!!!每年國(guó)家為了分流就業(yè)大軍已經(jīng)提出大眾創(chuàng)業(yè)萬(wàn)眾創(chuàng)新但是我們?nèi)绻麤]有爹可拼，也沒有比爾蓋茨和馬云創(chuàng)業(yè)本事，我們?cè)摵稳ズ螐慕逃龣C(jī)構(gòu)職業(yè)教育出臺(tái)職業(yè)教育校企合作促進(jìn)法，中國(guó)迎來(lái)后學(xué)歷教育時(shí)代，據(jù)IDC(全球十大國(guó)際數(shù)據(jù)咨詢公司)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)每年需求IT專業(yè)200萬(wàn)人，而大數(shù)據(jù)人才缺口達(dá)到1400萬(wàn)人現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)相關(guān)人員薪水溢出值將達(dá)到70%以上，馬云說(shuō)未來(lái)最大能源是數(shù)據(jù)現(xiàn)在大數(shù)據(jù)就是十年前的電子商務(wù)

大數(shù)據(jù)=電子商務(wù)，不參與大數(shù)據(jù)企業(yè)和個(gè)人十年之后一定會(huì)后悔!!!現(xiàn)在請(qǐng)打開手機(jī)獵聘網(wǎng)前程無(wú)憂智聯(lián)網(wǎng)搜索大數(shù)據(jù)職位可以看到國(guó)內(nèi)海量公司急聘大數(shù)據(jù)職位一年大數(shù)據(jù)工作經(jīng)驗(yàn)?zāi)晷娇蛇_(dá)

20萬(wàn)，三至四年工作經(jīng)驗(yàn)?zāi)晷娇蛇_(dá)40W，五至七年年薪可達(dá)60萬(wàn)年薪學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)10大職位任你挑選

大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工程師平均年薪30萬(wàn)以上

數(shù)據(jù)分析師平均年薪10萬(wàn)以上

首席數(shù)據(jù)官平均年薪可達(dá)50萬(wàn)以上

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師平均年薪10萬(wàn)以上

數(shù)據(jù)可視化工程師平均年薪10萬(wàn)以上

數(shù)據(jù)挖掘工程師平均年薪15萬(wàn)以上

大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師平均年薪15萬(wàn)以上

運(yùn)維架構(gòu)師平均年薪60萬(wàn)以上

數(shù)據(jù)中心架構(gòu)師平均年薪40萬(wàn)以上

大數(shù)據(jù)監(jiān)控工程師平均年薪25萬(wàn)以上

新互聯(lián)大數(shù)據(jù)4重保障

一保學(xué)會(huì)完成課程，保證具備數(shù)據(jù)開發(fā)能力

二保實(shí)用結(jié)合一線案例，能夠勝任大數(shù)據(jù)職位

三保就業(yè)企業(yè)直接招聘，保證找到滿意工作

四保底薪就業(yè)工作保證在年薪10000以上

引領(lǐng)薪水革命

211碩士學(xué)員平均月薪12K以上

碩士學(xué)員平均月薪10K以上

本科學(xué)員平均月薪8K以上

?？茖W(xué)員平均月薪6K以上

簽訂協(xié)議

直簽企業(yè)名錄聯(lián)通移動(dòng)軟通動(dòng)力銀行等

新互聯(lián)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)四大獨(dú)特優(yōu)勢(shì)

新互聯(lián)優(yōu)勢(shì)一新互聯(lián)與跨境電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)園戰(zhàn)略合作大數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)基地有跨境電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)園推薦就業(yè)

新互聯(lián)優(yōu)勢(shì)二一樣起薪不一樣發(fā)展新互聯(lián)2014年到現(xiàn)在已經(jīng)培養(yǎng)了2000多名it經(jīng)理人，每個(gè)公司都有10幾個(gè)大師兄照顧你，新互聯(lián)接受了3年IT大數(shù)據(jù)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)項(xiàng)目管理實(shí)戰(zhàn)專家，與河南移動(dòng)和河南聯(lián)通建立研發(fā)基地打造中國(guó)大數(shù)據(jù)黃埔軍校打造一條龍服務(wù)

從菜鳥---開始學(xué)習(xí)培訓(xùn)---10萬(wàn)年薪培訓(xùn)----30萬(wàn)年薪培訓(xùn)----大數(shù)據(jù)專家50萬(wàn)年薪以上等你拿

新互聯(lián)優(yōu)勢(shì)三新互聯(lián)為互聯(lián)網(wǎng)金融能源等行業(yè)做大數(shù)據(jù)咨詢等業(yè)務(wù)

培訓(xùn)中用到的都是項(xiàng)目實(shí)際案例真實(shí)項(xiàng)目案例拒絕包裝簡(jiǎn)歷

新互聯(lián)優(yōu)勢(shì)四新互聯(lián)培訓(xùn)講師都來(lái)至于中興華為移動(dòng)聯(lián)通等中國(guó)一線大公司大數(shù)據(jù)專家

選擇明天就要放棄今天的安逸只有被99%的人嘲笑的堅(jiān)持，才有資格談那1%的成功，來(lái)新互聯(lián)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)讓我們站在未來(lái)的風(fēng)口浪尖逆襲實(shí)現(xiàn)高薪就業(yè)

什么樣的課程，能讓你真正學(xué)到東西?

接地氣

不是教了什么，而是企業(yè)用到什么

課程內(nèi)容全部提煉自企業(yè)一線崗位實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)和能力標(biāo)準(zhǔn);課程內(nèi)容來(lái)自于企業(yè)崗位需求又高于企業(yè)崗位任職標(biāo)準(zhǔn);

不僅滿足應(yīng)聘時(shí)工作需求，又著眼于未來(lái)職業(yè)發(fā)展需要;

只教企業(yè)最有用的工作技能，杜絕一切花把勢(shì)、空理論;增加在職轉(zhuǎn)型人員必備技能，掌握大數(shù)據(jù)核心技術(shù);

個(gè)性化

不管你是什么類型，都能滿足你

就業(yè)型課程：滿足通過學(xué)習(xí)跨進(jìn)高薪名企的0基礎(chǔ)小白;全脫產(chǎn)班型：滿足通過學(xué)習(xí)跨進(jìn)高薪名企的畢業(yè)大學(xué)生;

充電型課程：滿足在職人士通過學(xué)習(xí)提升崗位技能;讀研深造型：滿足通過學(xué)習(xí)跨進(jìn)高薪名企的讀研人員

重實(shí)操

不是學(xué)了多少，而是能掌握多少

衡量學(xué)員的能力不是看學(xué)了多少，而是能熟練運(yùn)用多少;情景化教學(xué)，實(shí)戰(zhàn)化訓(xùn)練，便學(xué)邊練，邊練邊學(xué);

學(xué)習(xí)過程就是完成"從一個(gè)小白成為一名優(yōu)秀員工"的工作任務(wù)!

學(xué)員掌握多少技能比學(xué)了多少是衡量教學(xué)效果唯一標(biāo)準(zhǔn);教室就是部門、班級(jí)就是團(tuán)隊(duì)、老師就是經(jīng)理、學(xué)員就是員工;讓學(xué)習(xí)由傳統(tǒng)的壓迫式轉(zhuǎn)化自我主動(dòng)式，目標(biāo)明確!

全覆蓋

課程內(nèi)容涵蓋大數(shù)據(jù)各個(gè)崗位技能

課程體系嚴(yán)密，圍繞企業(yè)需求，以實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目導(dǎo)入教學(xué)體系;模塊課程完整，每個(gè)模塊對(duì)應(yīng)一類崗位，將所有崗位能力對(duì)應(yīng)到各個(gè)模塊;課程內(nèi)容全面，所有課程內(nèi)容吸納最新大數(shù)據(jù)技術(shù)，全面覆蓋了各個(gè)知識(shí)點(diǎn);

改變職業(yè)現(xiàn)狀，其實(shí)很簡(jiǎn)單

縱然現(xiàn)在不是得志時(shí)光，但總有許多別的機(jī)會(huì)能讓你一展風(fēng)采，只待你發(fā)現(xiàn)。

入門快

光環(huán)實(shí)戰(zhàn)專家親自授課，結(jié)合企業(yè)真實(shí)項(xiàng)目階段性講解，跟著老師理論+實(shí)戰(zhàn)，從入門到精通不過數(shù)月。

起薪高

比其他行業(yè)高75%，起薪過8K;70%就業(yè)者月薪過11K，35%就業(yè)者月薪過14K，大數(shù)據(jù)一年經(jīng)驗(yàn)即可達(dá)到15-25K月薪!

缺口大

各大主流招聘網(wǎng)站信息年增長(zhǎng)189%，大數(shù)據(jù)人才缺口巨大，十大高薪職業(yè)之一，供求比超過1:14!

要求低

企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)人才的學(xué)歷要不高，更注重的是實(shí)戰(zhàn)能力。一年經(jīng)驗(yàn)占59.46%，一年以上二年內(nèi)占28.83%。

有發(fā)展

如果你是大數(shù)據(jù)人才，就意味著高薪、穩(wěn)定、廣泛的職業(yè)使用度、優(yōu)越感……

大學(xué)四年，收獲的僅僅是一紙畢業(yè)證;而在新互聯(lián)大數(shù)據(jù)你必須拿出當(dāng)年高考?xì)鈩?shì);

這一次，是為青春，為高薪，為命運(yùn)而戰(zhàn);

大數(shù)據(jù)、云計(jì)算系統(tǒng)頂級(jí)架構(gòu)師課程學(xué)習(xí)路線圖

大數(shù)據(jù)之Linux+大數(shù)據(jù)開發(fā)篇

JavaLinux基礎(chǔ)Shell編程Hadoop2.xHDFSYARNMapReduceETL數(shù)據(jù)清洗HiveSqoop

Flume/Oozie大數(shù)據(jù)WEB工具HueHBaseStormScalaKafkaSparkSpark核心源碼剖析CM5.3.x管理CDH

5.3.x集群

項(xiàng)目部分

項(xiàng)目一:聯(lián)通用戶行為分析項(xiàng)目二:驢媽媽離線電商平臺(tái)分析平臺(tái)項(xiàng)目三:基于Spark技術(shù)實(shí)現(xiàn)的大型離線電商數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

大數(shù)據(jù)之Java企業(yè)級(jí)核心技術(shù)篇

Java性能調(diào)優(yōu)Tomcat、Apache集群數(shù)據(jù)庫(kù)集群技術(shù)分布式技術(shù)WebLogic企業(yè)級(jí)技術(shù)

大數(shù)據(jù)之PB級(jí)別網(wǎng)站性能優(yōu)化篇

CDN鏡像技術(shù)虛擬化云計(jì)算共享存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)隊(duì)列緩存Memcached+Redis\No-SqlLVS負(fù)載均Nginx

項(xiàng)目部分

PB級(jí)通用電商網(wǎng)站性能優(yōu)化解決方案

大數(shù)據(jù)之?dāng)?shù)據(jù)挖掘\分析&機(jī)器學(xué)習(xí)篇

Lucene爬蟲技術(shù)Solr集群KI分詞Apriori算法Tanagra工具決策樹貝葉斯分類器人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)K均值算法層次聚類

聚類算法SPSSModelerR語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析模型統(tǒng)計(jì)算法回歸聚類數(shù)據(jù)降維關(guān)聯(lián)規(guī)則決策樹Mahout->Python金融分析

項(xiàng)目部分

項(xiàng)目一:地震預(yù)警分析系統(tǒng)項(xiàng)目二:文本挖掘(Mathout\中文分詞)

項(xiàng)目三:電商購(gòu)物車功能實(shí)現(xiàn)(R語(yǔ)言)項(xiàng)目四:使用Python構(gòu)建期權(quán)分析系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)之運(yùn)維、云計(jì)算平臺(tái)篇

ZookeeperDockerOpenStack云計(jì)算

項(xiàng)目部分

項(xiàng)目部分:Maven+Jenkins、日志管理ELK、WordPress博客

大數(shù)據(jù)、云計(jì)算-深度學(xué)習(xí)&推薦系統(tǒng)&人工智能

TensorFlowAutoEncoderMLPCNNWord2VecRNNDeepReinforcementLearning混合推薦

協(xié)同推薦推薦系統(tǒng)狀態(tài)空間圖搜索算法和聲算法禁忌搜索算法遺傳算法免疫算法粒子群算法蟻群算法Agent技術(shù)人工智能

項(xiàng)目部分

大數(shù)據(jù)爬蟲項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

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課程體系

北風(fēng)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算系統(tǒng)架構(gòu)師頂級(jí)課程

階段一、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算-Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)

課程一、大數(shù)據(jù)運(yùn)維之Linux基礎(chǔ)

本部分是基礎(chǔ)課程，幫大家進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域打好Linux基礎(chǔ)，以便更好地學(xué)習(xí)Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等眾多課程。因?yàn)槠髽I(yè)

中的項(xiàng)目基本上都是使用Linux環(huán)境下搭建或部署的。

1）Linux系統(tǒng)概述 2）系統(tǒng)安裝及相關(guān)配置 3）Linux網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 4）OpenSSH實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全連接 5）vi文本編輯器

6）用戶和用戶組管理 7）磁盤管理 8）Linux文件和目錄管理 9）Linux終端常用命令 10）linux系統(tǒng)監(jiān)測(cè)與維護(hù)

課程二、大數(shù)據(jù)開發(fā)核心技術(shù)-Hadoop2.x從入門到精通

本課程是整套大數(shù)據(jù)課程的基石：其一，分布式文件系統(tǒng)HDFS用于存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，無(wú)論是Hive、HBase或者Spark數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在其上面;其二是分布式資源管理框架

YARN，是Hadoop

云操作系統(tǒng)(也稱數(shù)據(jù)系統(tǒng))，管理集群資源和分布式數(shù)據(jù)處理框架MapReduce、Spark應(yīng)用的資源調(diào)度與監(jiān)控;分布式并行計(jì)算框架

MapReduce目前是海量數(shù)據(jù)并行處理的一個(gè)最常用的框架。Hadoop2.x的編譯、環(huán)境搭建、HDFSShell使用，YARN

集群資源管理與任務(wù)監(jiān)控，MapReduce編

程，分布式集群的部署管理(包括高可用性HA)必須要掌握的。

一、初識(shí)Hadoop 2.x 1）大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展、前景 2）Hadoop 2.x概述及生態(tài)系統(tǒng) 3）Hadoop 2.x環(huán)境搭建與測(cè)試	二、深入Hadoop 2.x 1）HDFS文件系統(tǒng)的架構(gòu)、功能、設(shè)計(jì) 2）HDFS Java API使用 3）YARN 架構(gòu)、集群管理、應(yīng)用監(jiān)控 4）MapReduce編程模型、Shuffle過程、編程調(diào)優(yōu)
三、高級(jí)Hadoop 2.x 1）分布式部署Hadoop 2.x 2）分布式協(xié)作服務(wù)框架Zookeeper 3）HDFS HA架構(gòu)、配置、測(cè)試 4）HDFS 2.x中高級(jí)特性 5）YARN HA架構(gòu)、配置 6）Hadoop 主要發(fā)行版本（CDH、HDP、Apache）	四、實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 1）以【北風(fēng)網(wǎng)用戶瀏覽日志】數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)際的分析 2）原數(shù)據(jù)采集 3）數(shù)據(jù)的預(yù)處理（ETL） 4）數(shù)據(jù)的分析處理（MapReduce）

課程三、大數(shù)據(jù)開發(fā)核心技術(shù)-大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive精講

hive是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供簡(jiǎn)單的sql查詢功能，可以將sql語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行

運(yùn)行。其優(yōu)點(diǎn)是學(xué)習(xí)成本低，可以通類SQL語(yǔ)句快速實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的MapReduce統(tǒng)計(jì)，不必開發(fā)專門的MapReduce應(yīng)用，十分適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)分析。

一、Hive 初識(shí)入門 1）Hive功能、體系結(jié)構(gòu)、使用場(chǎng)景 2）Hive環(huán)境搭建、初級(jí)使用 3）Hive原數(shù)據(jù)配置、常見交互方式	二、Hive深入使用 1）Hive中的內(nèi)部表、外部表、分區(qū)表 2）Hive 數(shù)據(jù)遷移 3）Hive常見查詢（select、where、distinct、join、group by） 4）Hive 內(nèi)置函數(shù)和UDF編程
三、Hive高級(jí)進(jìn)階 1）Hive數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和壓縮 2）Hive常見優(yōu)化（數(shù)據(jù)傾斜、壓縮等）	四、結(jié)合【北風(fēng)網(wǎng)用戶瀏覽日志】實(shí)際案例分析 1）依據(jù)業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)表 2）數(shù)據(jù)清洗、導(dǎo)入（ETL） 3）使用HiveQL，統(tǒng)計(jì)常見的網(wǎng)站指標(biāo)

課程四、大數(shù)據(jù)協(xié)作框架-Sqoop/Flume/Oozie精講

Sqoop是一款開源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)(mysql、postgresql...)間進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳遞，可以將一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(例如

：MySQL

,Oracle

,Postgres等)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)進(jìn)到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中。Sqoop項(xiàng)目開始于2009年，最早是作為Hadoop的一個(gè)第三方模塊存在，后來(lái)為了讓使用者能夠快速部

署，也為了讓開發(fā)人員能夠更快速的迭代開發(fā)，Sqoop獨(dú)立成為一個(gè)Apache項(xiàng)目。

一、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具Sqoop 1）Sqoop功能、使用原則 2）將RDBMS數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hive表中（全量、增量） 3）將HDFS上文件導(dǎo)出到RDBMS表中	二、文件收集框架Flume 1）Flume 設(shè)計(jì)架構(gòu)、原理（三大組件） 2）Flume初步使用，實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù) 3）如何使用Flume監(jiān)控文件夾數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)采集錄入HDFS中 4）任務(wù)調(diào)度框架Oozie
三、Oozie功能、安裝部署 1）使用Oozie調(diào)度MapReduce Job和HiveQL 2）定時(shí)調(diào)度任務(wù)使用

課程五、大數(shù)據(jù)Web開發(fā)框架-大數(shù)據(jù)WEB工具Hue精講

Hue是一個(gè)開源的ApacheHadoopUI系統(tǒng)，最早是由Cloudera

Desktop演化而來(lái)，由Cloudera貢獻(xiàn)給開源社區(qū)，它是基于PythonWeb框架Django實(shí)現(xiàn)的。通

過使用Hue我們可以在瀏覽器端的Web控制臺(tái)上與Hadoop集群進(jìn)行交互來(lái)分析處理數(shù)據(jù)，例如操作HDFS上的數(shù)據(jù)，運(yùn)行MapReduce

Job等等。

1）Hue架構(gòu)、功能、編譯 2）Hue集成HDFS 3）Hue集成MapReduce

4）Hue集成Hive、DataBase 5）Hue集成Oozie

課程六、大數(shù)據(jù)核心開發(fā)技術(shù)-分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase從入門到精通

HBase是一個(gè)分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫(kù)，該技術(shù)來(lái)源于FayChang

所撰寫的Google論文“Bigtable：一個(gè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)”。HBase在

Hadoop之上提供了類似于Bigtable的能力，是一個(gè)高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，利用HBase技術(shù)可在廉價(jià)PC

Server上搭建起大

規(guī)模結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)集群

一、HBase初窺使用 1）HBase是什么、發(fā)展、與RDBMS相比優(yōu)勢(shì)、企業(yè)使用 2）HBase Schema、表的設(shè)計(jì) 3）HBase 環(huán)境搭建、shell初步使用（CRUD等）	二、HBase 深入使用 1）HBase 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型 2）HBase Java API使用（CRUD、SCAN等） 3）HBase 架構(gòu)深入剖析 4）HBase 與MapReduce集成、數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出
三、HBase 高級(jí)使用 1）如何設(shè)計(jì)表、表的預(yù)分區(qū)（依據(jù)具體業(yè)務(wù)分析講解） 2）HBase 表的常見屬性設(shè)置（結(jié)合企業(yè)實(shí)際） 3）HBase Admin操作（Java API、常見命令）	四、【北風(fēng)網(wǎng)用戶瀏覽日志】進(jìn)行分析 1）依據(jù)需求設(shè)計(jì)表、創(chuàng)建表、預(yù)分區(qū) 2）進(jìn)行業(yè)務(wù)查詢分析 3）對(duì)于密集型讀和密集型寫進(jìn)行HBase參數(shù)調(diào)優(yōu)

課程七、Spark技術(shù)實(shí)戰(zhàn)之基礎(chǔ)篇-Scala語(yǔ)言從入門到精通

為什么要學(xué)習(xí)Scala?源于Spark的流行，Spark是當(dāng)前最流行的開源大數(shù)據(jù)內(nèi)存計(jì)算框架，采用Scala語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，各大公司都在使用Spark：IBM宣布承諾大力推進(jìn)

Apache

Spark項(xiàng)目，并稱該項(xiàng)目為：在以數(shù)據(jù)為主導(dǎo)的，未來(lái)十年最為重要的新的開源項(xiàng)目。這一承諾的核心是將Spark嵌入IBM業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的分析和商務(wù)平臺(tái)，

Scala具有數(shù)據(jù)處理的天然優(yōu)勢(shì)，Scala是未來(lái)大數(shù)據(jù)處理的主流語(yǔ)言

1)-Spark的前世今生 2)-課程介紹、特色與價(jià)值 3)-Scala編程詳解：基礎(chǔ)語(yǔ)法 4)-Scala編程詳解：條件控制與循環(huán) 5)-Scala編程詳解：函數(shù)入門 6)-Scala編程詳解：函數(shù)入門之默認(rèn)參數(shù)和帶名參數(shù) 7)-Scala編程詳解：函數(shù)入門之變長(zhǎng)參數(shù) 8)-Scala編程詳解：函數(shù)入門之過程、lazy值和異常 9)-Scala編程詳解：數(shù)組操作之Array、ArrayBuffer以及遍歷數(shù)組 10)-Scala編程詳解：數(shù)組操作之?dāng)?shù)組轉(zhuǎn)換

11)-Scala編程詳解：Map與Tuple 12)-Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨? 13)-Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨畬?duì)象 14)-Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨^承 15)-Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨甌rait 16)-Scala編程詳解：函數(shù)式編程 17)-Scala編程詳解：函數(shù)式編程之集合操作 18)-Scala編程詳解：模式匹配 19)-Scala編程詳解：類型參數(shù) 20)-Scala編程詳解：隱式轉(zhuǎn)換與隱式參數(shù) 21)-Scala編程詳解：Actor入門

課程八、大數(shù)據(jù)核心開發(fā)技術(shù)-內(nèi)存計(jì)算框架Spark精講

Spark是UCBerkeleyAMPlab所開源的類HadoopMapReduce的通用并行框架，Spark，擁有Hadoop

MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)。啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除

了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。SparkStreaming:

構(gòu)建在Spark上處理Stream數(shù)據(jù)的框架，基本的原理是將Stream數(shù)據(jù)分成小的時(shí)間片斷

(幾秒)，以類似batch批量處理的方式來(lái)處理這小部分?jǐn)?shù)據(jù)

1）Spark 初識(shí)入門 2）Spark 概述、生態(tài)系統(tǒng)、與MapReduce比較 3）Spark 編譯、安裝部署（Standalone Mode）及測(cè)試 4）Spark應(yīng)用提交工具（spark-submit，spark-shell） 5）Scala基本知識(shí)講解（變量，類，高階函數(shù)） 6）Spark 核心RDD 7）RDD特性、常見操作、緩存策略 8）RDD Dependency、Stage常、源碼分析 9）Spark 核心組件概述

10）案例分析 11）Spark 高階應(yīng)用 12）Spark on YARN運(yùn)行原理、運(yùn)行模式及測(cè)試 13）Spark HistoryServer歷史應(yīng)用監(jiān)控 14）Spark Streaming流式計(jì)算 15）Spark Streaming 原理、DStream設(shè)計(jì) 16）Spark Streaming 常見input、out 17）Spark Streaming 與Kafka集成 18）使用Spark對(duì)【北風(fēng)網(wǎng)用戶瀏覽日志】進(jìn)行分析

課程九、大數(shù)據(jù)核心開發(fā)技術(shù)-Spark深入剖析

本課程主要講解目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域熱門、火爆、有前景的技術(shù)——Spark。在本課程中，會(huì)從淺入深，基于大量案例實(shí)戰(zhàn)，深度剖析和講解Spark，并且會(huì)包含

完全從企業(yè)真實(shí)復(fù)雜業(yè)務(wù)需求中抽取出的案例實(shí)戰(zhàn)。課程會(huì)涵蓋Scala編程詳解、Spark核心編程.

1）Scala編程、Hadoop與Spark集群搭建、Spark核心編程、Spark內(nèi)核源碼深度剖析、Spark性能調(diào)優(yōu) 2）Spark源碼剖析

課程十、大數(shù)據(jù)核心開發(fā)技術(shù)-Storm實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理(贈(zèng)送-選修)

Storm是Twitter開源的分布式實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理框架，被業(yè)界稱為實(shí)時(shí)版Hadoop。

隨著越來(lái)越多的場(chǎng)景對(duì)Hadoop的MapReduce高延遲無(wú)法容忍，比如網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)、

推薦系統(tǒng)、預(yù)警系統(tǒng)、金融系統(tǒng)(高頻交換、股票)等等，

大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理解決方案(流計(jì)算)的應(yīng)用日趨廣泛，目前已是分布式技術(shù)領(lǐng)域最新爆發(fā)點(diǎn)，而Storm更是

流計(jì)算技術(shù)中的佼佼者和主流。

按照storm作者的說(shuō)法，Storm對(duì)于實(shí)時(shí)計(jì)算的意義類似于Hadoop對(duì)于批處理的意義。Hadoop提供了map、reduce原語(yǔ)，使我

們的批處理程序變得簡(jiǎn)單和高效。

同樣，Storm也為實(shí)時(shí)計(jì)算提供了一些簡(jiǎn)單高效的原語(yǔ)，而且Storm的Trident是基于Storm原語(yǔ)更高級(jí)的抽象框架，類似于基于

Hadoop的Pig框架，讓開發(fā)更加便利和高效。本課程會(huì)深入、全面的講解Storm，并穿插企業(yè)場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)講述Storm的運(yùn)用。

淘寶雙11的大屏幕實(shí)時(shí)監(jiān)控效果沖擊

了整個(gè)IT界，業(yè)界為之驚嘆的同時(shí)更是引起對(duì)該技術(shù)的探索。學(xué)完本課程你可以自己開發(fā)升級(jí)版的“淘寶雙11”，還等什么?

1）Storm簡(jiǎn)介和課程介紹 2）Storm原理和概念詳解 3）Zookeeper集群搭建及基本使用 4）Storm集群搭建及測(cè)試 5）API簡(jiǎn)介和入門案例開發(fā) 6）Spout的Tail特性、storm-starter及maven使用、Grouping策略 7）實(shí)例講解Grouping策略及并發(fā) 8）并發(fā)度詳解、案例開發(fā)（高并發(fā)運(yùn)用） 9）案例開發(fā)——計(jì)算網(wǎng)站PV，通過2種方式實(shí)現(xiàn)匯總型計(jì)算。 10）案例優(yōu)化引入Zookeeper鎖控制線程操作 11）計(jì)算網(wǎng)站UV(去重計(jì)算模式) 12）【運(yùn)維】集群統(tǒng)一啟動(dòng)和停止shell腳本開發(fā) 13）Storm事務(wù)工作原理深入講解 14）Storm事務(wù)API及案例分析

15）Storm事務(wù)案例實(shí)戰(zhàn)之 ITransactionalSpout 16）Storm事務(wù)案例升級(jí)之按天計(jì)算 17）Storm分區(qū)事務(wù)案例實(shí)戰(zhàn) 18）Storm不透明分區(qū)事務(wù)案例實(shí)戰(zhàn) 19）DRPC精解和案例分析 20）Storm Trident 入門 21）Trident API和概念 22）Storm Trident實(shí)戰(zhàn)之計(jì)算網(wǎng)站PV 23）ITridentSpout、FirstN(取Top N)實(shí)現(xiàn)、流合并和Join 24）Storm Trident之函數(shù)、流聚合及核心概念State 25）Storm Trident綜合實(shí)戰(zhàn)一（基于HBase的State） 26）Storm Trident綜合實(shí)戰(zhàn)二 27）Storm Trident綜合實(shí)戰(zhàn)三 28）Storm集群和作業(yè)監(jiān)控告警開發(fā)

課程十一、企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)高級(jí)應(yīng)用

本階段主要就之前所學(xué)內(nèi)容完成大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)場(chǎng)景與解決方案的剖析應(yīng)用及結(jié)合一個(gè)電子商務(wù)平臺(tái)進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)分析，主要包括有：

企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)概述、搭建企業(yè)

大數(shù)據(jù)平臺(tái)、真實(shí)服務(wù)器手把手環(huán)境部署、使用CM5.3.x管理CDH5.3.x集群

1）企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)概述 2）大數(shù)據(jù)平臺(tái)基本組件 3）Hadoop 發(fā)行版本、比較、選擇 4）集群環(huán)境的準(zhǔn)備（系統(tǒng)、基本配置、規(guī)劃等） 5）搭建企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái) 6）以實(shí)際企業(yè)項(xiàng)目需求為依據(jù)，搭建平臺(tái) 7）需求分析（主要業(yè)務(wù)） 8）框架選擇（Hive\HBase\Spark等）

9）真實(shí)服務(wù)器手把手環(huán)境部署 10）安裝Cloudera Manager 5.3.x 11）使用CM 5.3.x安裝CDH 5.3.x 12）如何使用CM 5.3.x管理CDH 5.3.x集群 13）基本配置，優(yōu)化 14）基本性能測(cè)試 15）各個(gè)組件如何使用

課程十二、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：驢媽媽旅游網(wǎng)大型離線數(shù)據(jù)電商分析平臺(tái)

離線數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是一種利用hadoop集群開發(fā)工具的一種方式，主要作用是幫助公司對(duì)網(wǎng)站的應(yīng)用有一個(gè)比較好的了解。尤其是在電商、旅游、銀行、證券、游戲

等領(lǐng)域有非常廣泛，因?yàn)檫@些領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)和用戶的特性把握要求比較高，所以對(duì)于離線數(shù)據(jù)的分析就有比較高的要求了。

本課程講師本人之前在游戲、旅游等公司

專門從事離線數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的搭建和開發(fā)等，通過此項(xiàng)目將所有大數(shù)據(jù)內(nèi)容貫穿，并前后展示!

1）Flume、Hadoop、Hbase、Hive、Oozie、Sqoop、離線數(shù)據(jù)分析，SpringMVC，Highchat 2）Flume+Hadoop+Hbase+SpringMVC+MyBatis+MySQL+Highcharts實(shí)現(xiàn)的電商離線數(shù)據(jù)分析 3）日志收集系統(tǒng)、日志分析、數(shù)據(jù)展示設(shè)計(jì)

課程十三、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：基于1號(hào)店的電商實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

課程基于1號(hào)店的業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)計(jì)和講解的，主要涉及

1、課程中完整開發(fā)3個(gè)Storm項(xiàng)目，均為企業(yè)實(shí)際項(xiàng)目，其中一個(gè)是完全由StormTrident開發(fā)。

項(xiàng)目源碼均可以直接運(yùn)行，也可直接用于商用或企業(yè)。

2、每個(gè)技術(shù)均采用最新穩(wěn)定版本，學(xué)完后會(huì)員可以從Kafka到Storm項(xiàng)目開發(fā)及HighCharts圖表開發(fā)一個(gè)人搞定!讓學(xué)員身價(jià)劇增!

3、搭建CDH5生態(tài)環(huán)境完整平臺(tái)，且采用Cloudera

Manager界面化管理CDH5平臺(tái)。讓Hadoop平臺(tái)環(huán)境搭建和維護(hù)都變得輕而易舉。

4、分享實(shí)際項(xiàng)目的架構(gòu)設(shè)計(jì)、優(yōu)劣分析和取舍、經(jīng)驗(yàn)技巧，陡直提升學(xué)員的經(jīng)驗(yàn)值

1）全面掌握Storm完整項(xiàng)目開發(fā)思路和架構(gòu)設(shè)計(jì) 2）掌握Storm Trident項(xiàng)目開發(fā)模式 3）掌握Kafka運(yùn)維和API開發(fā)、與Storm接口開發(fā) 4）掌握HighCharts各類圖表開發(fā)和實(shí)時(shí)無(wú)刷新加載數(shù)據(jù) 5）熟練搭建CDH5生態(tài)環(huán)境完整平臺(tái)

6）靈活運(yùn)用HBase作為外部存儲(chǔ) 7）可以做到以一己之力完成從后臺(tái)開發(fā)（Storm、Kafka、Hbase開發(fā)） 到前臺(tái)HighCharts圖表開發(fā)、Jquery運(yùn)用等，所有工作一個(gè)人搞定！ 可以一個(gè)人搞定淘寶雙11大屏幕項(xiàng)目！

課程十四、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：基于美團(tuán)網(wǎng)的大型離線電商數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

本項(xiàng)目使用了Spark技術(shù)生態(tài)棧中最常用的三個(gè)技術(shù)框架，SparkCore、SparkSQL和Spark

Streaming，進(jìn)行離線計(jì)算和實(shí)時(shí)計(jì)算業(yè)務(wù)模塊的開發(fā)。實(shí)現(xiàn)了包括用

戶訪問session分析、頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率統(tǒng)計(jì)、熱門商品離線統(tǒng)計(jì)、廣告點(diǎn)擊流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)4個(gè)業(yè)務(wù)模塊。過合理的將實(shí)際業(yè)務(wù)模塊進(jìn)行技術(shù)整合與改造，

該項(xiàng)目完全涵蓋了SparkCore、SparkSQL和Spark

Streaming這三個(gè)技術(shù)框架中幾乎所有的功能點(diǎn)、知識(shí)點(diǎn)以及性能優(yōu)化點(diǎn)。

僅一個(gè)項(xiàng)目，即可全面掌握Spark技術(shù)在實(shí)際項(xiàng)目中如何實(shí)現(xiàn)各種類型的業(yè)務(wù)需求!在項(xiàng)目中，重點(diǎn)講解了實(shí)際企業(yè)項(xiàng)目中積累下來(lái)的寶貴的性能調(diào)優(yōu)

、troubleshooting以及數(shù)據(jù)傾斜解決方案等知識(shí)和技術(shù)

1）真實(shí)還原完整的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開發(fā)流程： 項(xiàng)目中采用完全還原企業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開發(fā)場(chǎng)景的方式來(lái)講解， 每一個(gè)業(yè)務(wù)模塊的講解都包括了數(shù)據(jù)分析、需求分析、方案設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、編碼實(shí)現(xiàn)、功能測(cè)試、性能調(diào)優(yōu)、troubleshooting與解決數(shù)據(jù)傾斜（后期運(yùn)維）等環(huán)節(jié) ，真實(shí)還原企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開發(fā)場(chǎng)景。 讓學(xué)員掌握真實(shí)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的開發(fā)流程和經(jīng)驗(yàn)！

2）現(xiàn)場(chǎng)Excel手工畫圖與寫筆記：所有復(fù)雜業(yè)務(wù)流程、架構(gòu)原理 、Spark技術(shù)原理、業(yè)務(wù)需求分析、技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案等知識(shí)的講解 ，采用Excel畫圖或者寫詳細(xì)比較的方式進(jìn)行講解與分析， 細(xì)致入微、形象地透徹剖析理論知識(shí)，幫助學(xué)員更好的理解、記憶與復(fù)習(xí)鞏固。

課程十五、大數(shù)據(jù)高薪面試剖析

本階段通過對(duì)歷來(lái)大數(shù)據(jù)公司企業(yè)真實(shí)面試題的剖析，講解，讓學(xué)員真正的一個(gè)菜鳥轉(zhuǎn)型為具有1年以上的大數(shù)據(jù)開發(fā)工作經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人士，也是講師多年來(lái)大數(shù)據(jù)

企業(yè)開發(fā)的經(jīng)驗(yàn)之談。

1）大數(shù)據(jù)項(xiàng)目 2）企業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的類型 3）技術(shù)架構(gòu)（如何使用各框架處理數(shù)據(jù)） 4）沖刺高薪面試 5）面試簡(jiǎn)歷編寫（把握重點(diǎn)要點(diǎn)） 6）面試中的技巧

7）常見面試題講解 8）如何快速融入企業(yè)進(jìn)行工作（對(duì)于大數(shù)據(jù)公司來(lái)說(shuō)非常關(guān)鍵） 9）學(xué)員答疑 10）針對(duì)普遍問題進(jìn)行公共解答 11）一對(duì)一的交流

階段二、Python基礎(chǔ)與爬蟲實(shí)戰(zhàn)分析(贈(zèng)送)

課程十六、Python基礎(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)析

如何快速有效的處理海量數(shù)據(jù)，并從中分析出寶貴的信息內(nèi)容是每一個(gè)架構(gòu)師和開發(fā)者夢(mèng)寐以求的目標(biāo);

對(duì)于運(yùn)維人員來(lái)說(shuō)，怎樣部署維護(hù)龐大復(fù)雜的集群系統(tǒng)也是一個(gè)非?，F(xiàn)實(shí)的問題。

本課程將向您詳細(xì)介紹阿里云的DRDS、RDS、OTS、ODPS、ADS及DPC等相關(guān)數(shù)據(jù)處理和分析服務(wù)。

課程由專業(yè)的阿里云講師主講，結(jié)合豐富的實(shí)驗(yàn)資源，對(duì)阿里云產(chǎn)品、技術(shù)、解決方案等進(jìn)行專業(yè)講解和引導(dǎo)。

1）Python語(yǔ)言開發(fā)要點(diǎn)詳解 2）Python數(shù)據(jù)類型 3）函數(shù)和函數(shù)式編程

4）面向?qū)ο缶幊?br/>5）網(wǎng)頁(yè)爬蟲

階段三、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算-Java企業(yè)級(jí)核心應(yīng)用(贈(zèng)送)

課程十七、深入Java性能調(diào)優(yōu)

國(guó)內(nèi)關(guān)于Java性能調(diào)優(yōu)的課程非常少，如此全面深入介紹Java性能調(diào)優(yōu)，北風(fēng)算是，Special講師，十余年Java方面開發(fā)工作經(jīng)驗(yàn)，資深軟件開發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)師，

本套課程系多年工作經(jīng)驗(yàn)與心得的總結(jié)，課程有著很高的含金量和實(shí)用價(jià)值，本課程專注于java應(yīng)用程序的優(yōu)化方法，技巧和思想，深入剖析軟件設(shè)計(jì)層面、代碼層面、JVM虛擬機(jī)層面的優(yōu)化方法，理論結(jié)合實(shí)際，使用豐富的示例幫助學(xué)員理解理論知識(shí)。

課程十八、JAVA企業(yè)級(jí)開放必備高級(jí)技術(shù)(WeblogicTomcat集群Apach集群)

Java自面世后就非常流行，發(fā)展迅速，對(duì)C++語(yǔ)言形成有力沖擊。在全球云計(jì)算和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)環(huán)境下，Java更具備了顯著優(yōu)勢(shì)和廣闊前景，那么滋生的基于

java項(xiàng)目也越來(lái)越多，對(duì)java運(yùn)行環(huán)境的要求也越來(lái)越高，很多java的程序員只知道對(duì)業(yè)務(wù)的擴(kuò)展而不知道對(duì)java本身的運(yùn)行環(huán)境的調(diào)試，例如虛擬機(jī)調(diào)優(yōu)，服務(wù)器集群等，所以也滋生本門課程的產(chǎn)生。

階段四、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算-分布式集群、PB級(jí)別網(wǎng)站性能優(yōu)化(贈(zèng)送)

課程十九、大數(shù)據(jù)高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)實(shí)戰(zhàn)方案(LVS負(fù)載均衡、Nginx、共享存儲(chǔ)、海量數(shù)據(jù)、隊(duì)列緩存)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，高并發(fā)、大數(shù)據(jù)量的網(wǎng)站要求越來(lái)越高。而這些高要求都是基礎(chǔ)的技術(shù)和細(xì)節(jié)組合而成的。本課程就從實(shí)際案例出發(fā)給大家原景重現(xiàn)高并發(fā)架構(gòu)

常用技術(shù)點(diǎn)及詳細(xì)演練。通過該課程的學(xué)習(xí)，普通的技術(shù)人員就可以快速搭建起千萬(wàn)級(jí)的高并發(fā)大數(shù)據(jù)網(wǎng)站平臺(tái),課程涉及內(nèi)容包括:LVS實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡、Nginx高級(jí)配置實(shí)戰(zhàn)、共享存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)內(nèi)容靜態(tài)化加速實(shí)戰(zhàn)、緩存平臺(tái)安裝配置使用、mysql主從復(fù)制安裝配置實(shí)戰(zhàn)等。

課程二十、大數(shù)據(jù)高并發(fā)服務(wù)器實(shí)戰(zhàn)教程(Linux+Nginx+Java+Memcached+Redis)

隨著Web技術(shù)的普及，Inte上的各類網(wǎng)站第天都在雪崩式增長(zhǎng)。但這些網(wǎng)站大多在性能上沒做過多考慮。當(dāng)然,它們情況不同。有的是Web技術(shù)本身的原因(主

要是程序代碼問題),還有就是由于Web服務(wù)器未進(jìn)行優(yōu)化。不管是哪種情況，一但用戶量在短時(shí)間內(nèi)激增，網(wǎng)站就會(huì)明顯變慢，甚至拒絕放訪問。要想有效地解決這些問題，就只有依靠不同的優(yōu)化技術(shù)。本課程就是主要用于來(lái)解決大型網(wǎng)站性能問題，能夠承受大數(shù)據(jù)、高并發(fā)。主要涉及

技術(shù)有：nginx、tomcat、memcached、redis緩存、負(fù)載均衡等高級(jí)開發(fā)技術(shù)

課程二十一、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：PB級(jí)通用電商網(wǎng)站性能優(yōu)化解決方案

本部分通過一個(gè)通用電商訂單支付模塊，外加淘寶支付接口的實(shí)現(xiàn)(可用于實(shí)際項(xiàng)目開發(fā))，剖析并分析過程中可能遇到的各種性能瓶頸及相關(guān)的解決方案與優(yōu)化技

巧。最終目標(biāo)，讓有具有PHP基礎(chǔ)或Java基礎(chǔ)的學(xué)員迅速掌握Linux下的開發(fā)知識(shí)，并對(duì)涉及到nginx、tomcat、memcached、redis緩存、負(fù)載均衡等高級(jí)開發(fā)技術(shù)有一個(gè)全面的了解

階段五、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算-數(shù)據(jù)挖掘、分析&機(jī)器學(xué)習(xí)(贈(zèng)送)

課程二十二、玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)：深入淺出大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(Apriori算法、Tanagra工具、決策樹)

本課程名為深入淺出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。所謂“深入”，指得是從數(shù)據(jù)挖掘的原理與經(jīng)典算法入手。其一是要了解算法，知道什么場(chǎng)景應(yīng)當(dāng)應(yīng)用什么樣的方法;其二是學(xué)

習(xí)算法的經(jīng)典思想，可以將它應(yīng)用到其他的實(shí)際項(xiàng)目之中;其三是理解算法，讓數(shù)據(jù)挖掘的算法能夠應(yīng)用到您的項(xiàng)目開發(fā)之中去。所謂“淺出”，指得是將數(shù)據(jù)挖掘

算法的應(yīng)用落實(shí)到實(shí)際的應(yīng)用中。課程會(huì)通過三個(gè)不同的方面來(lái)講解算法的應(yīng)用：一是微軟公司的SQL

Server與Excel等工具實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘;二是著名開源算法

的數(shù)據(jù)挖掘，如Weka、KNIMA、Tanagra等開源工具;三是利用C#語(yǔ)言做演示來(lái)完成數(shù)據(jù)挖掘算法的實(shí)現(xiàn)。

根據(jù)實(shí)際的引用場(chǎng)景，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通常分為分類器、關(guān)聯(lián)分析、聚類算法等三大類別。本課程主要介紹這三大算法的經(jīng)典思想以及部分著名的實(shí)現(xiàn)形式，并結(jié)合一

些商業(yè)分析工具、開源工具或編程等方式來(lái)講解具體的應(yīng)用方法

課程二十三、Lucene4.X實(shí)戰(zhàn)類baidu搜索的大型文檔海量搜索系統(tǒng)

本課程由淺入深的介紹了Lucene4的發(fā)展歷史，開發(fā)環(huán)境搭建，分析lucene4的中文分詞原理，深入講了lucenne4的系統(tǒng)架構(gòu)，分析lucene4索引實(shí)現(xiàn)原理及性能優(yōu)

化，了解關(guān)于lucene4的搜索算法優(yōu)化及利用java結(jié)合lucene4實(shí)現(xiàn)類百度文庫(kù)的全文檢索功能等相對(duì)高端實(shí)用的內(nèi)容，市面上一般很難找到同類具有相同深度與廣度的視頻，集原理、基儲(chǔ)案例與實(shí)戰(zhàn)與一身，不可多得的一部高端視頻教程。

課程二十四、快速上手?jǐn)?shù)據(jù)挖掘之solr搜索引擎高級(jí)教程(Solr集群、KI分詞、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn))

本教程從最基礎(chǔ)的solr語(yǔ)法開始講解，選擇了最新最流行的開源搜索引擎服務(wù)框架solr5.3.1，利用Tomcat8搭建了solr的集群服務(wù);本教程可以幫助學(xué)員快速上手

solr的開發(fā)和二次開發(fā)，包括在hadoop集群的是利用，海量數(shù)據(jù)的索引和實(shí)時(shí)檢索，通過

了解、學(xué)習(xí)、安裝、配置、集成等步驟引導(dǎo)學(xué)員如何將solr集成到項(xiàng)目中。

課程二十五、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：SPSSModeler數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

SSModeler是業(yè)界極為著名的數(shù)據(jù)挖掘軟件，其前身為SPSSClementine。SPSS

Modeler內(nèi)置豐富的數(shù)據(jù)挖掘模型，以其強(qiáng)大的挖掘功能和友好的操作習(xí)慣，深

受用戶的喜愛和好評(píng)，成為眾多知名企業(yè)在數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目上的軟件產(chǎn)品選擇。本課程以SPSS

Modeler為應(yīng)用軟件，以數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目生命周期為線索，以實(shí)際數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目為例，講解了從項(xiàng)目商業(yè)理解開始，到最后軟件實(shí)現(xiàn)的全過程。

課程二十六、數(shù)據(jù)層交換和高性能并發(fā)處理(開源ETL大數(shù)據(jù)治理工具)

ETL是數(shù)據(jù)的抽取清洗轉(zhuǎn)換加載的過程，是數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的載入過程，目前流行的數(shù)據(jù)進(jìn)入倉(cāng)庫(kù)的過程有兩種形式，一種是進(jìn)入數(shù)據(jù)庫(kù)后再進(jìn)行

清洗和轉(zhuǎn)換，另外一條路線是首先進(jìn)行清洗轉(zhuǎn)換再進(jìn)入數(shù)據(jù)庫(kù)，我們的ETL屬于后者。

大數(shù)據(jù)的利器大家可能普遍說(shuō)是hadoop，但是大家要知道如果我們不做預(yù)先

的清洗和轉(zhuǎn)換處理，我們進(jìn)入hadoop后僅通過mapreduce進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換再進(jìn)行分析，垃圾數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致我們的磁盤占用量會(huì)相當(dāng)大，這樣無(wú)形中提升了我們的

硬件成本(硬盤大，內(nèi)存小處理速度會(huì)很慢，內(nèi)存大cpu性能低速度也會(huì)受影響)，因此雖然hadoop理論上解決了爛機(jī)器拼起來(lái)解決大問題的問題，但是事實(shí)上如

果我們有更好的節(jié)點(diǎn)速度必然是會(huì)普遍提升的，因此ETL在大數(shù)據(jù)環(huán)境下仍然是必不可少的數(shù)據(jù)交換工具。

課程二十七、零基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析與挖掘R語(yǔ)言實(shí)戰(zhàn)

本課程面向從未接觸過數(shù)據(jù)分析的學(xué)員，從最基礎(chǔ)的R語(yǔ)法開始講起，逐步進(jìn)入到目前各行業(yè)流行的各種分析模型。整個(gè)課程分為基礎(chǔ)和實(shí)戰(zhàn)兩個(gè)單元。

基礎(chǔ)部分包

括R語(yǔ)法和統(tǒng)計(jì)思維兩個(gè)主題，R語(yǔ)法單元會(huì)介紹R語(yǔ)言中的各種特色數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以及如何從外部抓去數(shù)據(jù)，如何使用包和函數(shù)，幫助同學(xué)快速通過語(yǔ)法關(guān)。統(tǒng)計(jì)思維

單元會(huì)指導(dǎo)如何用統(tǒng)計(jì)學(xué)的思想快速的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)特點(diǎn)或者模式，并利用R強(qiáng)大的繪圖能力做可視化展現(xiàn)。在實(shí)戰(zhàn)部分選擇了回歸、聚類、數(shù)據(jù)降維、關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策

樹這5中最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析模型，詳細(xì)介紹其思想原理，并通過案例講解R中的實(shí)現(xiàn)方案，尤其是詳細(xì)的介紹了對(duì)各種參數(shù)和輸出結(jié)果的解讀，讓學(xué)員真正達(dá)到融會(huì)

貫通、舉一反三的效果。并應(yīng)用到自己的工作環(huán)境中

課程二十八、深入淺出HadoopMahout數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)(算法分析、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、中文分詞技術(shù))

Mahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)

旗下的一個(gè)開源項(xiàng)目，提供一些可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典算法的實(shí)現(xiàn)，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應(yīng)用程序。課程包括：Mahout數(shù)據(jù)挖掘工具

及Hadoop實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)的綜合實(shí)戰(zhàn)，涉及到MapReduce、Pig和Mahout的綜合實(shí)戰(zhàn)

課程二十九、大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)之Python金融應(yīng)用編程(數(shù)據(jù)分析、定價(jià)與量化投資)

近年來(lái)，金融領(lǐng)域的量化分析越來(lái)越受到理論界與實(shí)務(wù)界的重視，量化分析的技術(shù)也取得了較大的進(jìn)展，成為備受關(guān)注的一個(gè)熱點(diǎn)領(lǐng)域。所謂金融量化，就是將金融

分析理論與計(jì)算機(jī)編程技術(shù)相結(jié)合，更為有效的利用現(xiàn)代計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的金融資產(chǎn)定價(jià)以及交換機(jī)會(huì)的發(fā)現(xiàn)。量化分析目前已經(jīng)涉及到金融領(lǐng)域的方方面面，包

括基礎(chǔ)和衍生金融資產(chǎn)定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理、量化投資等。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，量化分析還逐步與大數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，對(duì)海量金融數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)有效和快速的運(yùn)算與處

理。在量化金融的時(shí)代，選用一種合適的編程語(yǔ)言對(duì)于金融模型的實(shí)現(xiàn)是至關(guān)重要的。在這方面，Python語(yǔ)言體現(xiàn)出了不一般的優(yōu)勢(shì)，特別是它擁有大量的金融計(jì)

算庫(kù)，并且可以提供與C++，java等語(yǔ)言的接口以實(shí)現(xiàn)高效率的分析，成為金融領(lǐng)域快速開發(fā)和應(yīng)用的一種關(guān)鍵語(yǔ)言，由于它是開源的，降低了金融計(jì)算的成本，

而且還通過廣泛的社交網(wǎng)絡(luò)提供大量的應(yīng)用實(shí)例，極大的縮短了金融量化分析的學(xué)習(xí)路徑。本課程在量化分析與Python語(yǔ)言快速發(fā)展的背景下介紹二者之間的關(guān)聯(lián)，使學(xué)員能夠快速掌握如何利用Python語(yǔ)言進(jìn)行金融數(shù)據(jù)量化分析的基本方法。

課程三十、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：云計(jì)算處理大數(shù)據(jù)深度、智能挖掘技術(shù)+地震數(shù)據(jù)挖掘分析

本課程介紹了基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，重點(diǎn)介紹了一款高效的、實(shí)時(shí)分析處理海量數(shù)據(jù)的強(qiáng)有力工具——數(shù)據(jù)立方。數(shù)據(jù)立方是針對(duì)大數(shù)據(jù)處理的分布式數(shù)

據(jù)庫(kù)，能夠可靠地對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，具有即時(shí)響應(yīng)多用戶并發(fā)請(qǐng)求的能力，通過對(duì)當(dāng)前主流的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)進(jìn)行深入剖析，闡述了數(shù)據(jù)立方產(chǎn)生的背景，介

紹了數(shù)據(jù)立方的整體架構(gòu)以及安裝和詳細(xì)開發(fā)流程，并給出了4個(gè)完整的數(shù)據(jù)立方

綜合應(yīng)用實(shí)例。所有實(shí)例都經(jīng)過驗(yàn)證并附有詳細(xì)的步驟說(shuō)明，無(wú)論是對(duì)于云計(jì)算的

初學(xué)者還是想進(jìn)一步深入學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的研發(fā)人員、研究人員都有很好的參考價(jià)值。

階段六、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算-大數(shù)據(jù)運(yùn)維&云計(jì)算技術(shù)篇(贈(zèng)送)

課程三十一、Zookeeper從入門到精通(開發(fā)詳解，案例實(shí)戰(zhàn)，Web界面監(jiān)控)

ZooKeeper是Hadoop的開源子項(xiàng)目(Google

Chubby的開源實(shí)現(xiàn))，它是一個(gè)針對(duì)大型分布式系統(tǒng)的可靠協(xié)調(diào)系統(tǒng)，提供的功能包括：配置維護(hù)、命名服務(wù)、分

布式同步、組服務(wù)等。Zookeeper的FastFail和

Leader選舉特性大大增強(qiáng)了分布式集群的穩(wěn)定和健壯性，并且解決了Master/Slave模式的單點(diǎn)故障重大隱患，這

是越來(lái)越多的分布式產(chǎn)品如HBase、Storm(流計(jì)算)、S4(流計(jì)算)等強(qiáng)依賴Zookeeper的原因。Zookeeper在分布式集群(Hadoop生態(tài)圈)中的地位越來(lái)越

突出，對(duì)分布式應(yīng)用的開發(fā)也提供了極大便利，這是迫切需要深入學(xué)習(xí)Zookeeper的原因。本課程主要內(nèi)容包括Zookeeper深入、客戶端開發(fā)(Java編程，案例開

發(fā))、日常運(yùn)維、Web界面監(jiān)控，“一條龍”的實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)分享給大家。

課程三十二、云計(jì)算Docker從零基礎(chǔ)到專家實(shí)戰(zhàn)教程

Docker是一種開源的應(yīng)用容器引擎，使用Docker可以快速地實(shí)現(xiàn)虛擬化，并且實(shí)現(xiàn)虛擬化的性能相對(duì)于其他技術(shù)來(lái)說(shuō)較高。并且隨著云計(jì)算的普及以及對(duì)虛擬化技

術(shù)的大量需求，使得云計(jì)算人才供不應(yīng)求，所以一些大型企業(yè)對(duì)Docker專業(yè)技術(shù)人才需求較大。本教程從最基礎(chǔ)的Dokcer原理開始講起，深入淺出，并且全套課程

均結(jié)合實(shí)例實(shí)戰(zhàn)進(jìn)行講解，讓學(xué)員可以不僅能了解原理，更能夠?qū)嶋H地去使用這門技術(shù)。

課程三十三、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：云計(jì)算Docker全面項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(Maven+Jenkins、日志管理ELK、WordPress博客)

2013年，云計(jì)算領(lǐng)域從此多了一個(gè)名詞“Docker”。以輕量著稱，更好的去解決應(yīng)用打包和部署。之前我們一直在構(gòu)建Iaas，但通過Iaas去實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一功

能還是相當(dāng)

復(fù)雜得，并且維護(hù)復(fù)雜。將特殊性封裝到鏡像中實(shí)現(xiàn)幾乎一致得部署方法，它就是“Docker”，以容器為技術(shù)核心，實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化。企業(yè)可

以快速生成研

發(fā)、測(cè)試環(huán)境，并且可以做到快速部署。實(shí)現(xiàn)了從產(chǎn)品研發(fā)環(huán)境到部署環(huán)境的一致化。Docker讓研發(fā)更加專注于代碼的編寫，并且以“鏡像”作

為交付。極大的縮

短了產(chǎn)品的交付周期和實(shí)施周期。

課程三十四、深入淺出OpenStack云計(jì)算平臺(tái)管理

OpenStack是

一個(gè)由Rackspace發(fā)起、全球開發(fā)者共同參與的開源項(xiàng)目，旨在打造易于部署、功能豐富且易于擴(kuò)展的云計(jì)算平臺(tái)。OpenStack企圖成為數(shù)據(jù)中心的

操作系統(tǒng)，即云操作系統(tǒng)。從項(xiàng)目發(fā)起之初，OpenStack就幾乎贏得了所有IT巨頭的關(guān)注，在各種OpenStack技術(shù)會(huì)議上人們激情澎湃，幾乎所有人都成為

OpenStack的信徒。

這個(gè)課程重點(diǎn)放在openstack的部署和網(wǎng)絡(luò)部分。課程強(qiáng)調(diào)實(shí)際的動(dòng)手操作，使用vmware模擬實(shí)際的物理平臺(tái)，讓大家可以自己動(dòng)手去實(shí)際搭建

和學(xué)習(xí)openstack。課程內(nèi)容包括云計(jì)算的基本知識(shí)，虛擬網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，openstack部署和應(yīng)用，openstack網(wǎng)絡(luò)詳解等。

階段七、人工智能&機(jī)器學(xué)習(xí)&深度學(xué)習(xí)&推薦系統(tǒng)

課程三十五、機(jī)器學(xué)習(xí)及實(shí)踐

本課程先基于PyMC語(yǔ)言以及一系列常用的Python數(shù)據(jù)分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通過概率編程的方式，講解了貝葉斯推斷的原理和實(shí)現(xiàn)方法。

該方法常?？梢栽诒苊庖氪罅繑?shù)學(xué)分析的前提下，有效地解決問題。課程中使用的案例往往是工作中遇到的實(shí)際問題，有趣并且實(shí)用。通過對(duì)本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)員

可以對(duì)分類、回歸等算法有較為深入的了解，以Python編程語(yǔ)言為基礎(chǔ)，在不涉及大量數(shù)學(xué)模型與復(fù)雜編程知識(shí)的前提下，講師逐步帶領(lǐng)學(xué)員熟悉并且掌握當(dāng)下最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如回歸、決策樹、SVM等，并通過代碼實(shí)例來(lái)

展示所討論的算法的實(shí)際應(yīng)用。

1）Python基礎(chǔ) 2）數(shù)據(jù)基礎(chǔ) 3）機(jī)器學(xué)習(xí)入門 4）回歸 5）決策樹與隨機(jī)森林 6）SVM 7）聚類

8）EM 9）貝葉斯 10）主題模型LDA 11）馬爾科夫模型 12）實(shí)際應(yīng)用案例 13）SparkMLlib機(jī)器學(xué)習(xí)

課程三十六、深度學(xué)習(xí)與TensorFlow實(shí)戰(zhàn)

本課程希望用簡(jiǎn)單易懂的語(yǔ)言帶領(lǐng)大家探索TensorFlow(基于1.0版本API)。課程中講師主講TensorFlow的基礎(chǔ)原理，TF和其他框架的異同。并用具體的代碼完整地實(shí)現(xiàn)了各種類型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：AutoEncoder、MLP、CNN(AlexNet，VGGNet，Inception

Net，ResNet)、Word2Vec、RNN(LSTM，Bi-RNN)、DeepReinforcementLearning(Policy

Network、Value

Network)。此外，還講解了TensorBoard、多GPU并行、分布式并行、TF.Learn和其他TF.Contrib組件。本課程能幫讀者快速入門TensorFlow和深度學(xué)習(xí)，在工業(yè)界或者研究中快速地將想法落地為可實(shí)踐的模型。

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