鄭州大數(shù)據(jù)云計算系統(tǒng)頂級架構師課程哪家好?尋回答去。作為一所專業(yè)的IT培訓學?！幽闲禄ヂ?lián)教育

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

新互聯(lián)科技有限公司是一家雙軟認證和高新科技企業(yè)認證的技術研發(fā)企業(yè)，專注于IT技術研發(fā)，以追求技術的先進性作為團隊的精神導向，由IT教育家、IT評論家、著名投資人孟超先生所創(chuàng)立。在大數(shù)據(jù)培訓圈里被稱為大數(shù)據(jù)教父。創(chuàng)始團隊來源于華為和中興核心技術開發(fā)團隊。

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工商管理碩士，2006年到2013年擔任中興通訊區(qū)域項目總監(jiān)，PMI中國認證PMP高級項目管理講師，中石油特邀項目管理講師。

公司專注于四大產(chǎn)品線：電子商務、日志管理、云計算SOA、財務共享。旗下公司包括實力雄厚的研發(fā)中心北京晟壁科技有限公司。創(chuàng)始團隊來自于華為中興的核心的技術團隊，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)、服務業(yè)等各個領域提供一體化的企業(yè)信息化解決方案。研發(fā)各領域信息化管理系統(tǒng)50多個,并取得10度個軟件著作權證書.經(jīng)過多年對技術革新的不懈追求,公司積淀了深厚的技術經(jīng)驗和勇于自我革新的技術精神,得到了業(yè)內(nèi)的一致好評。

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，通過雙軟認證和高新技術企業(yè)認證。

2010年，涉足通信行業(yè)，為中國移動，國家電網(wǎng)云提供云服務平臺和SOA集成平臺。

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

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

2013年，鑒于河南省出臺的電子商務相關優(yōu)惠政策，成立河南正在送科技有限公司，專注電商平臺的開發(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，專注于高校和往應屆畢業(yè)生人才實訓。

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

行業(yè)前景

2017年有1000萬就業(yè)大軍等待就業(yè)，可以說高校擴招后每年都是最難就業(yè)年!!!每年國家為了分流就業(yè)大軍已經(jīng)提出大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(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，我們該何去何從教育機構職業(yè)教育出臺職業(yè)教育校企合作促進法，中國迎來后學歷教育時代，據(jù)IDC(全球十大國際數(shù)據(jù)咨詢公司)統(tǒng)計，我國每年需求IT專業(yè)200萬人，而大數(shù)據(jù)人才缺口達到1400萬人現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)相關人員薪水溢出值將達到70%以上，馬云說未來最大能源是數(shù)據(jù)現(xiàn)在大數(shù)據(jù)就是十年前的電子商務

大數(shù)據(jù)=電子商務，不參與大數(shù)據(jù)企業(yè)和個人十年之后一定會后悔!!!現(xiàn)在請打開手機獵聘網(wǎng)前程無憂智聯(lián)網(wǎng)搜索大數(shù)據(jù)職位可以看到國內(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)驗年薪可達

20萬，三至四年工作經(jīng)驗年薪可達40W，五至七年年薪可達60萬年薪學會大數(shù)據(jù)10大職位任你挑選

大數(shù)據(jù)應用開發(fā)工程師平均年薪30萬以上

數(shù)據(jù)分析師平均年薪10萬以上

首席數(shù)據(jù)官平均年薪可達50萬以上

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師平均年薪10萬以上

數(shù)據(jù)可視化工程師平均年薪10萬以上

數(shù)據(jù)挖掘工程師平均年薪15萬以上

大數(shù)據(jù)運維工程師平均年薪15萬以上

運維架構師平均年薪60萬以上

數(shù)據(jù)中心架構師平均年薪40萬以上

大數(shù)據(jù)監(jiān)控工程師平均年薪25萬以上

新互聯(lián)大數(shù)據(jù)4重保障

一保學會完成課程，保證具備數(shù)據(jù)開發(fā)能力

二保實用結合一線案例，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

引領薪水革命

211碩士學員平均月薪12K以上

碩士學員平均月薪10K以上

本科學員平均月薪8K以上

專科學員平均月薪6K以上

簽訂協(xié)議

直簽企業(yè)名錄聯(lián)通移動軟通動力銀行等

新互聯(lián)大數(shù)據(jù)培訓四大獨特優(yōu)勢

新互聯(lián)優(yōu)勢一新互聯(lián)與跨境電子商務產(chǎn)業(yè)園戰(zhàn)略合作大數(shù)據(jù)實訓基地有跨境電子商務產(chǎn)業(yè)園推薦就業(yè)

新互聯(lián)優(yōu)勢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，每個公司都有10幾個大師兄照顧你，新互聯(lián)接受了3年IT大數(shù)據(jù)培訓經(jīng)驗項目管理實戰(zhàn)專家，與河南移動和河南聯(lián)通建立研發(fā)基地打造中國大數(shù)據(jù)黃埔軍校打造一條龍服務

從菜鳥---開始學習培訓---10萬年薪培訓----30萬年薪培訓----大數(shù)據(jù)專家50萬年薪以上等你拿

新互聯(lián)優(yōu)勢三新互聯(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

培訓中用到的都是項目實際案例真實項目案例拒絕包裝簡歷

新互聯(lián)優(yōu)勢四新互聯(lián)培訓講師都來至于中興華為移動聯(lián)通等中國一線大公司大數(shù)據(jù)專家

選擇明天就要放棄今天的安逸只有被99%的人嘲笑的堅持，才有資格談那1%的成功，來新互聯(lián)學習大數(shù)據(jù)讓我們站在未來的風口浪尖逆襲實現(xiàn)高薪就業(yè)

什么樣的課程，能讓你真正學到東西?

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)一線崗位實際工作經(jīng)驗和能力標準;課程內(nèi)容來自于企業(yè)崗位需求又高于企業(yè)崗位任職標準;

不僅滿足應聘時工作需求，又著眼于未來職業(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、空理論;增加在職轉型人員必備技能，掌握大數(shù)據(jù)核心技術;

個性化

不管你是什么類型，都能滿足你

就業(yè)型課程：滿足通過學習跨進高薪名企的0基礎小白;全脫產(chǎn)班型：滿足通過學習跨進高薪名企的畢業(yè)大學生;

充電型課程：滿足在職人士通過學習提升崗位技能;讀研深造型：滿足通過學習跨進高薪名企的讀研人員

重實操

不是學了多少，而是能掌握多少

衡量學員的能力不是看學了多少，而是能熟練運用多少;情景化教學，實戰(zhàn)化訓練，便學邊練，邊練邊學;

學習過程就是完成"從一個小白成為一名優(yōu)秀員工"的工作任務!

學員掌握多少技能比學了多少是衡量教學效果唯一標準;教室就是部門、班級就是團隊、老師就是經(jīng)理、學員就是員工;讓學習由傳統(tǒng)的壓迫式轉化自我主動式，目標明確!

全覆蓋

課程內(nèi)容涵蓋大數(shù)據(jù)各個崗位技能

課程體系嚴密，圍繞企業(yè)需求，以實戰(zhàn)項目導入教學體系;模塊課程完整，每個模塊對應一類崗位，將所有崗位能力對應到各個模塊;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，全面覆蓋了各個知識點;

改變職業(yè)現(xiàn)狀，其實很簡單

縱然現(xiàn)在不是得志時光，但總有許多別的機會能讓你一展風采，只待你發(fā)現(xiàn)。

入門快

光環(huán)實戰(zhàn)專家親自授課，結合企業(yè)真實項目階段性講解，跟著老師理論+實戰(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)驗即可達到15-25K月薪!

缺口大

各大主流招聘網(wǎng)站信息年增長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)對大數(shù)據(jù)人才的學歷要不高，更注重的是實戰(zhàn)能力。一年經(jīng)驗占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)你必須拿出當年高考氣勢;

這一次，是為青春，為高薪，為命運而戰(zhàn);

大數(shù)據(jù)、云計算系統(tǒng)頂級架構師課程學習路線圖

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

JavaLinux基礎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

項目部分

項目一:聯(lián)通用戶行為分析項目二:驢媽媽離線電商平臺分析平臺項目三:基于Spark技術實現(xiàn)的大型離線電商數(shù)據(jù)分析平臺

大數(shù)據(jù)之Java企業(yè)級核心技術篇

Java性能調優(yōu)Tomcat、Apache集群數(shù)據(jù)庫集群技術分布式技術WebLogic企業(yè)級技術

大數(shù)據(jù)之PB級別網(wǎng)站性能優(yōu)化篇

CDN鏡像技術虛擬化云計算共享存儲海量數(shù)據(jù)隊列緩存Memcached+Redis\No-SqlLVS負載均Nginx

項目部分

PB級通用電商網(wǎng)站性能優(yōu)化解決方案

大數(shù)據(jù)之數(shù)據(jù)挖掘\分析&機器學習篇

Lucene爬蟲技術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K均值算法層次聚類

聚類算法SPSSModelerR語言數(shù)據(jù)分析模型統(tǒng)計算法回歸聚類數(shù)據(jù)降維關聯(lián)規(guī)則決策樹Mahout->Python金融分析

項目部分

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

項目三:電商購物車功能實現(xiàn)(R語言)項目四:使用Python構建期權分析系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)之運維、云計算平臺篇

ZookeeperDockerOpenStack云計算

項目部分

項目部分:Maven+Jenkins、日志管理ELK、WordPress博客

大數(shù)據(jù)、云計算-深度學習&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技術人工智能

項目部分

大數(shù)據(jù)爬蟲項目實戰(zhàn)

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課程體系

北風大數(shù)據(jù)、云計算系統(tǒng)架構師頂級課程

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

課程一、大數(shù)據(jù)運維之Linux基礎

本部分是基礎課程，幫大家進入大數(shù)據(jù)領域打好Linux基礎，以便更好地學習Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等眾多課程。因為企業(yè)

中的項目基本上都是使用Linux環(huán)境下搭建或部署的。

1）Linux系統(tǒng)概述 2）系統(tǒng)安裝及相關配置 3）Linux網(wǎng)絡基礎 4）OpenSSH實現(xiàn)網(wǎng)絡安全連接 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)測與維護

課程二、大數(shù)據(jù)開發(fā)核心技術-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用于存儲海量數(shù)據(jù)，無論是Hive、HBase或者Spark數(shù)據(jù)存儲在其上面;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應用的資源調度與監(jiān)控;分布式并行計算框架

MapReduce目前是海量數(shù)據(jù)并行處理的一個最常用的框架。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Hadoop 2.x 1）大數(shù)據(jù)應用發(fā)展、前景 2）Hadoop 2.x概述及生態(tài)系統(tǒng) 3）Hadoop 2.x環(huán)境搭建與測試	二、深入Hadoop 2.x 1）HDFS文件系統(tǒng)的架構、功能、設計 2）HDFS Java API使用 3）YARN 架構、集群管理、應用監(jiān)控 4）MapReduce編程模型、Shuffle過程、編程調優(yōu)
三、高級Hadoop 2.x 1）分布式部署Hadoop 2.x 2）分布式協(xié)作服務框架Zookeeper 3）HDFS HA架構、配置、測試 4）HDFS 2.x中高級特性 5）YARN HA架構、配置 6）Hadoop 主要發(fā)行版本（CDH、HDP、Apache）	四、實戰(zhàn)應用 1）以【北風網(wǎng)用戶瀏覽日志】數(shù)據(jù)進行實際的分析 2）原數(shù)據(jù)采集 3）數(shù)據(jù)的預處理（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-大數(shù)據(jù)倉庫Hive精講

hive是基于Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結構化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行

運行。其優(yōu)點是學習成本低，可以通類SQL語句快速實現(xiàn)簡單的MapReduce統(tǒng)計，不必開發(fā)專門的MapReduce應用，十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。

一、Hive 初識入門 1）Hive功能、體系結構、使用場景 2）Hive環(huán)境搭建、初級使用 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高級進階 1）Hive數(shù)據(jù)的存儲和壓縮 2）Hive常見優(yōu)化（數(shù)據(jù)傾斜、壓縮等）	四、結合【北風網(wǎng)用戶瀏覽日志】實際案例分析 1）依據(jù)業(yè)務設計表 2）數(shù)據(jù)清洗、導入（ETL） 3）使用HiveQL，統(tǒng)計常見的網(wǎng)站指標

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(mysql、postgresql...)間進行數(shù)據(jù)的傳遞，可以將一個關系型數(shù)據(jù)庫(例如

：MySQL

,Oracle

,Postgres等)中的數(shù)據(jù)導進到關系型數(shù)據(jù)庫中。Sqoop項目開始于2009年，最早是作為Hadoop的一個第三方模塊存在，后來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獨立成為一個Apache項目。

一、數(shù)據(jù)轉換工具Sqoop 1）Sqoop功能、使用原則 2）將RDBMS數(shù)據(jù)導入Hive表中（全量、增量） 3）將HDFS上文件導出到RDBMS表中	二、文件收集框架Flume 1）Flume 設計架構、原理（三大組件） 2）Flume初步使用，實時采集數(shù)據(jù) 3）如何使用Flume監(jiān)控文件夾數(shù)據(jù)，實時采集錄入HDFS中 4）任務調度框架Oozie
三、Oozie功能、安裝部署 1）使用Oozie調度MapReduce Job和HiveQL 2）定時調度任務使用

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

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

過使用Hue我們可以在瀏覽器端的Web控制臺上與Hadoop集群進行交互來分析處理數(shù)據(jù)，例如操作HDFS上的數(shù)據(jù)，運行MapReduce

Job等等。

1）Hue架構、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-分布式數(shù)據(jù)庫HBase從入門到精通

HBase是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，該技術來源于FayChang

所撰寫的Google論文“Bigtable：一個結構化數(shù)據(jù)的分布式存儲系統(tǒng)”。HBase在

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

Server上搭建起大

規(guī)模結構化存儲集群

一、HBase初窺使用 1）HBase是什么、發(fā)展、與RDBMS相比優(yōu)勢、企業(yè)使用 2）HBase Schema、表的設計 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)存儲模型 2）HBase Java API使用（CRUD、SCAN等） 3）HBase 架構深入剖析 4）HBase 與MapReduce集成、數(shù)據(jù)導入導出
三、HBase 高級使用 1）如何設計表、表的預分區(qū)（依據(jù)具體業(yè)務分析講解） 2）HBase 表的常見屬性設置（結合企業(yè)實際） 3）HBase Admin操作（Java API、常見命令）	四、【北風網(wǎng)用戶瀏覽日志】進行分析 1）依據(jù)需求設計表、創(chuàng)建表、預分區(qū) 2）進行業(yè)務查詢分析 3）對于密集型讀和密集型寫進行HBase參數(shù)調優(yōu)

課程七、Spark技術實戰(zhàn)之基礎篇-Scala語言從入門到精通

為什么要學習Scala?源于Spark的流行，Spark是當前最流行的開源大數(shù)據(jù)內(nèi)存計算框架，采用Scala語言實現(xiàn)，各大公司都在使用Spark：IBM宣布承諾大力推進

Apache

Spark項目，并稱該項目為：在以數(shù)據(jù)為主導的，未來十年最為重要的新的開源項目。這一承諾的核心是將Spark嵌入IBM業(yè)內(nèi)領先的分析和商務平臺，

Scala具有數(shù)據(jù)處理的天然優(yōu)勢，Scala是未來大數(shù)據(jù)處理的主流語言

1)-Spark的前世今生 2)-課程介紹、特色與價值 3)-Scala編程詳解：基礎語法 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)入門之默認參數(shù)和帶名參數(shù) 7)-Scala編程詳解：函數(shù)入門之變長參數(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)組操作之數(shù)組轉換

11)-Scala編程詳解：Map與Tuple 12)-Scala編程詳解：面向對象編程之類 13)-Scala編程詳解：面向對象編程之對象 14)-Scala編程詳解：面向對象編程之繼承 15)-Scala編程詳解：面向對象編程之Trait 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-內(nèi)存計算框架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。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)化迭代工作負載。SparkStreaming:

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

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

1）Spark 初識入門 2）Spark 概述、生態(tài)系統(tǒng)、與MapReduce比較 3）Spark 編譯、安裝部署（Standalone Mode）及測試 4）Spark應用提交工具（spark-submit，spark-shell） 5）Scala基本知識講解（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 高階應用 12）Spark on YARN運行原理、運行模式及測試 13）Spark HistoryServer歷史應用監(jiān)控 14）Spark Streaming流式計算 15）Spark Streaming 原理、DStream設計 16）Spark Streaming 常見input、out 17）Spark Streaming 與Kafka集成 18）使用Spark對【北風網(wǎng)用戶瀏覽日志】進行分析

課程九、大數(shù)據(jù)核心開發(fā)技術-Spark深入剖析

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

完全從企業(yè)真實復雜業(yè)務需求中抽取出的案例實戰(zhàn)。課程會涵蓋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性能調優(yōu) 2）Spark源碼剖析

課程十、大數(shù)據(jù)核心開發(fā)技術-Storm實時數(shù)據(jù)處理(贈送-選修)

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

隨著越來越多的場景對Hadoop的MapReduce高延遲無法容忍，比如網(wǎng)站統(tǒng)計、

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

大數(shù)據(jù)實時處理解決方案(流計算)的應用日趨廣泛，目前已是分布式技術領域最新爆發(fā)點，而Storm更是

流計算技術中的佼佼者和主流。

按照storm作者的說法，Storm對于實時計算的意義類似于Hadoop對于批處理的意義。Hadoop提供了map、reduce原語，使我

們的批處理程序變得簡單和高效。

同樣，Storm也為實時計算提供了一些簡單高效的原語，而且Storm的Trident是基于Storm原語更高級的抽象框架，類似于基于

Hadoop的Pig框架，讓開發(fā)更加便利和高效。本課程會深入、全面的講解Storm，并穿插企業(yè)場景實戰(zhàn)講述Storm的運用。

淘寶雙11的大屏幕實時監(jiān)控效果沖擊

了整個IT界，業(yè)界為之驚嘆的同時更是引起對該技術的探索。學完本課程你可以自己開發(fā)升級版的“淘寶雙11”，還等什么?

1）Storm簡介和課程介紹 2）Storm原理和概念詳解 3）Zookeeper集群搭建及基本使用 4）Storm集群搭建及測試 5）API簡介和入門案例開發(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)運用） 9）案例開發(fā)——計算網(wǎng)站PV，通過2種方式實現(xiàn)匯總型計算。 10）案例優(yōu)化引入Zookeeper鎖控制線程操作 11）計算網(wǎng)站UV(去重計算模式) 12）【運維】集群統(tǒng)一啟動和停止shell腳本開發(fā) 13）Storm事務工作原理深入講解 14）Storm事務API及案例分析

15）Storm事務案例實戰(zhàn)之 ITransactionalSpout 16）Storm事務案例升級之按天計算 17）Storm分區(qū)事務案例實戰(zhàn) 18）Storm不透明分區(qū)事務案例實戰(zhàn) 19）DRPC精解和案例分析 20）Storm Trident 入門 21）Trident API和概念 22）Storm Trident實戰(zhàn)之計算網(wǎng)站PV 23）ITridentSpout、FirstN(取Top N)實現(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綜合實戰(zhàn)一（基于HBase的State） 26）Storm Trident綜合實戰(zhàn)二 27）Storm Trident綜合實戰(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)平臺高級應用

本階段主要就之前所學內(nèi)容完成大數(shù)據(jù)相關企業(yè)場景與解決方案的剖析應用及結合一個電子商務平臺進行實戰(zhàn)分析，主要包括有：

企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺概述、搭建企業(yè)

大數(shù)據(jù)平臺、真實服務器手把手環(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)平臺概述 2）大數(shù)據(jù)平臺基本組件 3）Hadoop 發(fā)行版本、比較、選擇 4）集群環(huán)境的準備（系統(tǒng)、基本配置、規(guī)劃等） 5）搭建企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺 6）以實際企業(yè)項目需求為依據(jù)，搭建平臺 7）需求分析（主要業(yè)務） 8）框架選擇（Hive\HBase\Spark等）

9）真實服務器手把手環(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）基本性能測試 15）各個組件如何使用

課程十二、項目實戰(zhàn)：驢媽媽旅游網(wǎng)大型離線數(shù)據(jù)電商分析平臺

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

等領域有非常廣泛，因為這些領域對數(shù)據(jù)和用戶的特性把握要求比較高，所以對于離線數(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)分析平臺的搭建和開發(fā)等，通過此項目將所有大數(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)展示設計

課程十三、項目實戰(zhàn)：基于1號店的電商實時數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

課程基于1號店的業(yè)務及數(shù)據(jù)進行設計和講解的，主要涉及

1、課程中完整開發(fā)3個Storm項目，均為企業(yè)實際項目，其中一個是完全由StormTrident開發(fā)。

項目源碼均可以直接運行，也可直接用于商用或企業(yè)。

2、每個技術均采用最新穩(wěn)定版本，學完后會員可以從Kafka到Storm項目開發(fā)及HighCharts圖表開發(fā)一個人搞定!讓學員身價劇增!

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

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

4、分享實際項目的架構設計、優(yōu)劣分析和取舍、經(jīng)驗技巧，陡直提升學員的經(jīng)驗值

1）全面掌握Storm完整項目開發(fā)思路和架構設計 2）掌握Storm Trident項目開發(fā)模式 3）掌握Kafka運維和API開發(fā)、與Storm接口開發(fā) 4）掌握HighCharts各類圖表開發(fā)和實時無刷新加載數(shù)據(jù) 5）熟練搭建CDH5生態(tài)環(huán)境完整平臺

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

課程十四、項目實戰(zhàn)：基于美團網(wǎng)的大型離線電商數(shù)據(jù)分析平臺

本項目使用了Spark技術生態(tài)棧中最常用的三個技術框架，SparkCore、SparkSQL和Spark

Streaming，進行離線計算和實時計算業(yè)務模塊的開發(fā)。實現(xiàn)了包括用

戶訪問session分析、頁面單跳轉化率統(tǒng)計、熱門商品離線統(tǒng)計、廣告點擊流量實時統(tǒng)計4個業(yè)務模塊。過合理的將實際業(yè)務模塊進行技術整合與改造，

該項目完全涵蓋了SparkCore、SparkSQL和Spark

Streaming這三個技術框架中幾乎所有的功能點、知識點以及性能優(yōu)化點。

僅一個項目，即可全面掌握Spark技術在實際項目中如何實現(xiàn)各種類型的業(yè)務需求!在項目中，重點講解了實際企業(yè)項目中積累下來的寶貴的性能調優(yōu)

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

1）真實還原完整的企業(yè)級大數(shù)據(jù)項目開發(fā)流程： 項目中采用完全還原企業(yè)大數(shù)據(jù)項目開發(fā)場景的方式來講解， 每一個業(yè)務模塊的講解都包括了數(shù)據(jù)分析、需求分析、方案設計、數(shù)據(jù)庫設計、編碼實現(xiàn)、功能測試、性能調優(yōu)、troubleshooting與解決數(shù)據(jù)傾斜（后期運維）等環(huán)節(jié) ，真實還原企業(yè)級大數(shù)據(jù)項目開發(fā)場景。 讓學員掌握真實大數(shù)據(jù)項目的開發(fā)流程和經(jīng)驗！

2）現(xiàn)場Excel手工畫圖與寫筆記：所有復雜業(yè)務流程、架構原理 、Spark技術原理、業(yè)務需求分析、技術實現(xiàn)方案等知識的講解 ，采用Excel畫圖或者寫詳細比較的方式進行講解與分析， 細致入微、形象地透徹剖析理論知識，幫助學員更好的理解、記憶與復習鞏固。

課程十五、大數(shù)據(jù)高薪面試剖析

本階段通過對歷來大數(shù)據(jù)公司企業(yè)真實面試題的剖析，講解，讓學員真正的一個菜鳥轉型為具有1年以上的大數(shù)據(jù)開發(fā)工作經(jīng)驗的專業(yè)人士，也是講師多年來大數(shù)據(jù)

企業(yè)開發(fā)的經(jīng)驗之談。

1）大數(shù)據(jù)項目 2）企業(yè)大數(shù)據(jù)項目的類型 3）技術架構（如何使用各框架處理數(shù)據(jù)） 4）沖刺高薪面試 5）面試簡歷編寫（把握重點要點） 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)進行工作（對于大數(shù)據(jù)公司來說非常關鍵） 9）學員答疑 10）針對普遍問題進行公共解答 11）一對一的交流

階段二、Python基礎與爬蟲實戰(zhàn)分析(贈送)

課程十六、Python基礎與網(wǎng)絡爬蟲實戰(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)容是每一個架構師和開發(fā)者夢寐以求的目標;

對于運維人員來說，怎樣部署維護龐大復雜的集群系統(tǒng)也是一個非?，F(xiàn)實的問題。

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

課程由專業(yè)的阿里云講師主講，結合豐富的實驗資源，對阿里云產(chǎn)品、技術、解決方案等進行專業(yè)講解和引導。

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

4）面向對象編程 5）網(wǎng)頁爬蟲

階段三、大數(shù)據(jù)、云計算-Java企業(yè)級核心應用(贈送)

課程十七、深入Java性能調優(yōu)

國內(nèi)關于Java性能調優(yōu)的課程非常少，如此全面深入介紹Java性能調優(yōu)，北風算是，Special講師，十余年Java方面開發(fā)工作經(jīng)驗，資深軟件開發(fā)系統(tǒng)架構師，

本套課程系多年工作經(jīng)驗與心得的總結，課程有著很高的含金量和實用價值，本課程專注于java應用程序的優(yōu)化方法，技巧和思想，深入剖析軟件設計層面、代碼層面、JVM虛擬機層面的優(yōu)化方法，理論結合實際，使用豐富的示例幫助學員理解理論知識。

課程十八、JAVA企業(yè)級開放必備高級技術(WeblogicTomcat集群Apach集群)

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

java項目也越來越多，對java運行環(huán)境的要求也越來越高，很多java的程序員只知道對業(yè)務的擴展而不知道對java本身的運行環(huán)境的調試，例如虛擬機調優(yōu)，服務器集群等，所以也滋生本門課程的產(chǎn)生。

階段四、大數(shù)據(jù)、云計算-分布式集群、PB級別網(wǎng)站性能優(yōu)化(贈送)

課程十九、大數(shù)據(jù)高并發(fā)系統(tǒng)架構實戰(zhàn)方案(LVS負載均衡、Nginx、共享存儲、海量數(shù)據(jù)、隊列緩存)

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

常用技術點及詳細演練。通過該課程的學習，普通的技術人員就可以快速搭建起千萬級的高并發(fā)大數(shù)據(jù)網(wǎng)站平臺,課程涉及內(nèi)容包括:LVS實現(xiàn)負載均衡、Nginx高級配置實戰(zhàn)、共享存儲實現(xiàn)動態(tài)內(nèi)容靜態(tài)化加速實戰(zhàn)、緩存平臺安裝配置使用、mysql主從復制安裝配置實戰(zhàn)等。

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

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

要是程序代碼問題),還有就是由于Web服務器未進行優(yōu)化。不管是哪種情況，一但用戶量在短時間內(nèi)激增，網(wǎng)站就會明顯變慢，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。本課程就是主要用于來解決大型網(wǎng)站性能問題，能夠承受大數(shù)據(jù)、高并發(fā)。主要涉及

技術有：nginx、tomcat、memcached、redis緩存、負載均衡等高級開發(fā)技術

課程二十一、項目實戰(zhàn)：PB級通用電商網(wǎng)站性能優(yōu)化解決方案

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

巧。最終目標，讓有具有PHP基礎或Java基礎的學員迅速掌握Linux下的開發(fā)知識，并對涉及到nginx、tomcat、memcached、redis緩存、負載均衡等高級開發(fā)技術有一個全面的了解

階段五、大數(shù)據(jù)、云計算-數(shù)據(jù)挖掘、分析&機器學習(贈送)

課程二十二、玩轉大數(shù)據(jù)：深入淺出大數(shù)據(jù)挖掘技術(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。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，知道什么場景應當應用什么樣的方法;其二是學

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

算法的應用落實到實際的應用中。課程會通過三個不同的方面來講解算法的應用：一是微軟公司的SQL

Server與Excel等工具實現(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#語言做演示來完成數(shù)據(jù)挖掘算法的實現(xiàn)。

根據(jù)實際的引用場景，數(shù)據(jù)挖掘技術通常分為分類器、關聯(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現(xiàn)形式，并結合一

些商業(yè)分析工具、開源工具或編程等方式來講解具體的應用方法

課程二十三、Lucene4.X實戰(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，分析lucene4索引實現(xiàn)原理及性能優(yōu)

化，了解關于lucene4的搜索算法優(yōu)化及利用java結合lucene4實現(xiàn)類百度文庫的全文檢索功能等相對高端實用的內(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、基儲案例與實戰(zhàn)與一身，不可多得的一部高端視頻教程。

課程二十四、快速上手數(shù)據(jù)挖掘之solr搜索引擎高級教程(Solr集群、KI分詞、項目實戰(zhàn))

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

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)的索引和實時檢索，通過

了解、學習、安裝、配置、集成等步驟引導學員如何將solr集成到項目中。

課程二十五、項目實戰(zhàn)：SPSSModeler數(shù)據(jù)挖掘項目實戰(zhàn)培訓

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，以其強大的挖掘功能和友好的操作習慣，深

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

Modeler為應用軟件，以數(shù)據(jù)挖掘項目生命周期為線索，以實際數(shù)據(jù)挖掘項目為例，講解了從項目商業(yè)理解開始，到最后軟件實現(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)的抽取清洗轉換加載的過程，是數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫進行大數(shù)據(jù)分析的載入過程，目前流行的數(shù)據(jù)進入倉庫的過程有兩種形式，一種是進入數(shù)據(jù)庫后再進行

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

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

的清洗和轉換處理，我們進入hadoop后僅通過mapreduce進行數(shù)據(jù)清洗轉換再進行分析，垃圾數(shù)據(jù)會導致我們的磁盤占用量會相當大，這樣無形中提升了我們的

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

果我們有更好的節(jié)點速度必然是會普遍提升的，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、零基礎數(shù)據(jù)分析與挖掘R語言實戰(zhàn)

本課程面向從未接觸過數(shù)據(jù)分析的學員，從最基礎的R語法開始講起，逐步進入到目前各行業(yè)流行的各種分析模型。整個課程分為基礎和實戰(zhàn)兩個單元。

基礎部分包

括R語法和統(tǒng)計思維兩個主題，R語法單元會介紹R語言中的各種特色數(shù)據(jù)結構，以及如何從外部抓去數(shù)據(jù)，如何使用包和函數(shù)，幫助同學快速通過語法關。統(tǒng)計思維

單元會指導如何用統(tǒng)計學的思想快速的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)特點或者模式，并利用R強大的繪圖能力做可視化展現(xiàn)。在實戰(zhàn)部分選擇了回歸、聚類、數(shù)據(jù)降維、關聯(lián)規(guī)則、決策

樹這5中最基礎的數(shù)據(jù)分析模型，詳細介紹其思想原理，并通過案例講解R中的實現(xiàn)方案，尤其是詳細的介紹了對各種參數(shù)和輸出結果的解讀，讓學員真正達到融會

貫通、舉一反三的效果。并應用到自己的工作環(huán)境中

課程二十八、深入淺出HadoopMahout數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)(算法分析、項目實戰(zhàn)、中文分詞技術)

Mahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)

旗下的一個開源項目，提供一些可擴展的機器學習領域經(jīng)典算法的實現(xiàn)，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應用程序。課程包括：Mahout數(shù)據(jù)挖掘工具

及Hadoop實現(xiàn)推薦系統(tǒng)的綜合實戰(zhàn)，涉及到MapReduce、Pig和Mahout的綜合實戰(zhàn)

課程二十九、大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)之Python金融應用編程(數(shù)據(jù)分析、定價與量化投資)

近年來，金融領域的量化分析越來越受到理論界與實務界的重視，量化分析的技術也取得了較大的進展，成為備受關注的一個熱點領域。所謂金融量化，就是將金融

分析理論與計算機編程技術相結合，更為有效的利用現(xiàn)代計算技術實現(xiàn)準確的金融資產(chǎn)定價以及交換機會的發(fā)現(xiàn)。量化分析目前已經(jīng)涉及到金融領域的方方面面，包

括基礎和衍生金融資產(chǎn)定價、風險管理、量化投資等。隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，量化分析還逐步與大數(shù)據(jù)結合在一起，對海量金融數(shù)據(jù)實現(xiàn)有效和快速的運算與處

理。在量化金融的時代，選用一種合適的編程語言對于金融模型的實現(xiàn)是至關重要的。在這方面，Python語言體現(xiàn)出了不一般的優(yōu)勢，特別是它擁有大量的金融計

算庫，并且可以提供與C++，java等語言的接口以實現(xiàn)高效率的分析，成為金融領域快速開發(fā)和應用的一種關鍵語言，由于它是開源的，降低了金融計算的成本，

而且還通過廣泛的社交網(wǎng)絡提供大量的應用實例，極大的縮短了金融量化分析的學習路徑。本課程在量化分析與Python語言快速發(fā)展的背景下介紹二者之間的關聯(lián)，使學員能夠快速掌握如何利用Python語言進行金融數(shù)據(jù)量化分析的基本方法。

課程三十、項目實戰(zhàn)：云計算處理大數(shù)據(jù)深度、智能挖掘技術+地震數(shù)據(jù)挖掘分析

本課程介紹了基于云計算的大數(shù)據(jù)處理技術，重點介紹了一款高效的、實時分析處理海量數(shù)據(jù)的強有力工具——數(shù)據(jù)立方。數(shù)據(jù)立方是針對大數(shù)據(jù)處理的分布式數(shù)

據(jù)庫，能夠可靠地對大數(shù)據(jù)進行實時處理，具有即時響應多用戶并發(fā)請求的能力，通過對當前主流的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)進行深入剖析，闡述了數(shù)據(jù)立方產(chǎn)生的背景，介

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

綜合應用實例。所有實例都經(jīng)過驗證并附有詳細的步驟說明，無論是對于云計算的

初學者還是想進一步深入學習大數(shù)據(jù)處理技術的研發(fā)人員、研究人員都有很好的參考價值。

階段六、大數(shù)據(jù)、云計算-大數(shù)據(jù)運維&云計算技術篇(贈送)

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

ZooKeeper是Hadoop的開源子項目(Google

Chubby的開源實現(xiàn))，它是一個針對大型分布式系統(tǒng)的可靠協(xié)調系統(tǒng)，提供的功能包括：配置維護、命名服務、分

布式同步、組服務等。Zookeeper的FastFail和

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

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

突出，對分布式應用的開發(fā)也提供了極大便利，這是迫切需要深入學習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))、日常運維、Web界面監(jiān)控，“一條龍”的實戰(zhàn)平臺分享給大家。

課程三十二、云計算Docker從零基礎到專家實戰(zhàn)教程

Docker是一種開源的應用容器引擎，使用Docker可以快速地實現(xiàn)虛擬化，并且實現(xiàn)虛擬化的性能相對于其他技術來說較高。并且隨著云計算的普及以及對虛擬化技

術的大量需求，使得云計算人才供不應求，所以一些大型企業(yè)對Docker專業(yè)技術人才需求較大。本教程從最基礎的Dokcer原理開始講起，深入淺出，并且全套課程

均結合實例實戰(zhàn)進行講解，讓學員可以不僅能了解原理，更能夠實際地去使用這門技術。

課程三十三、項目實戰(zhàn)：云計算Docker全面項目實戰(zhàn)(Maven+Jenkins、日志管理ELK、WordPress博客)

2013年，云計算領域從此多了一個名詞“Docker”。以輕量著稱，更好的去解決應用打包和部署。之前我們一直在構建Iaas，但通過Iaas去實現(xiàn)統(tǒng)一功

能還是相當

復雜得，并且維護復雜。將特殊性封裝到鏡像中實現(xiàn)幾乎一致得部署方法，它就是“Docker”，以容器為技術核心，實現(xiàn)了應用的標準化。企業(yè)可

以快速生成研

發(fā)、測試環(huán)境，并且可以做到快速部署。實現(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)品的交付周期和實施周期。

課程三十四、深入淺出OpenStack云計算平臺管理

OpenStack是

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

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

OpenStack的信徒。

這個課程重點放在openstack的部署和網(wǎng)絡部分。課程強調實際的動手操作，使用vmware模擬實際的物理平臺，讓大家可以自己動手去實際搭建

和學習openstack。課程內(nèi)容包括云計算的基本知識，虛擬網(wǎng)絡基礎，openstack部署和應用，openstack網(wǎng)絡詳解等。

階段七、人工智能&機器學習&深度學習&推薦系統(tǒng)

課程三十五、機器學習及實踐

本課程先基于PyMC語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現(xiàn)方法。

該方法常?？梢栽诒苊庖氪罅繑?shù)學分析的前提下，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際問題，有趣并且實用。通過對本課程的學習，學員

可以對分類、回歸等算法有較為深入的了解，以Python編程語言為基礎，在不涉及大量數(shù)學模型與復雜編程知識的前提下，講師逐步帶領學員熟悉并且掌握當下最流行的機器學習算法，如回歸、決策樹、SVM等，并通過代碼實例來

展示所討論的算法的實際應用。

1）Python基礎 2）數(shù)據(jù)基礎 3）機器學習入門 4）回歸 5）決策樹與隨機森林 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）實際應用案例 13）SparkMLlib機器學習

課程三十六、深度學習與TensorFlow實戰(zhàn)

本課程希望用簡單易懂的語言帶領大家探索TensorFlow(基于1.0版本API)。課程中講師主講TensorFlow的基礎原理，TF和其他框架的異同。并用具體的代碼完整地實現(xiàn)了各種類型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡：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和深度學習，在工業(yè)界或者研究中快速地將想法落地為可實踐的模型。

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