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互联网、云计算、大数据等现代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式,深刻展示了世界发展的前景。目前各院校的大数据专业教师匮乏、相关落地动手实战应用能力欠缺、授课过程中相关行业实战案例项目缺失等,为加快建设大数据专业教师队伍,推动各院校建立大数据人才培训体系和评价体系,特推出全国高校大数据与人工智能师资研修班,每年在全国范围内滚动开展八期,截止目前已在全国巡回举办40余场,参训教师近5000人次。2021年第三期全国高校大数据开发技术应用研修班采用线上以云课堂形式举办,现将有关详细安排通知如下
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合,面对海量的数据,现有的硬件很难支持对其进行存储并对这些存在时效性的数据进行处理。为了解决这一问题,诞生了大数据各个组件。基于存储问题,以分布式为核心思想进行扩展,诞生了Hadoop,完成了对海量数据的存储和处理,自此之后不断的在Hadoop基础上进行延伸出现了Hive、HBase等大数据分布式数据库,同时也出现了Flume、Kafka等对实时数据进行获取。除了延伸之外也出现很多更为优秀的替代方案,Spark就是对于Hadoop中MapReduce基础上有了更为高效的计算能力。
本次培训采用“云课堂线上精讲+专家技术在线答疑指导+学员群内实操答疑+助教指导”结合的方式,包含前置基础课程学习阶段和核心课程学习阶段,讲解各大数据组件的应用和项目代码实践,梳理技术框架。
学员经在线培训并考试合格后,可以获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发“高级大数据技术应用职业技术证书”,证书可登录工业和信息化部教育与考试中心官网查询。
基础篇(报名成功后即可开始学习) |
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时间 |
课程内容 |
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正式培训前 |
Linux操作系统基础 1.Linux简介: 1.1 Linux简介与发展历程 1.2 Linux常见版本 2.Linux基本命令: 2.1 Linux文件系统树 2.2 创建与删除目录或文件 2.3 查看文件内容 2.4 创建硬链接和符号链接 2.5 帮助命令 2.6 重定向相关命令 2.7 用户及用户组 2.8 权限相关命令 2.9 用户、用户组及权限实践操作进程 3.Linux Vi编辑器: 3.1 模式介绍与常见快捷命令 3.2 一般模式快捷键 3.3 编辑模式与指令模式快捷键 |
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正式培训前 |
Java编程基础 1.基础知识: 1.1 Java简介 1.2 Java安装配置 1.3 Java基础语法 1.4.1 Java基本数据类型&引用数据类型 1.4.2 Java变量 1.5 Java String类 1.6.1 Java运算符-赋值运算符&算术运算符 1.6.2 Java运算符-关系、逻辑、其他运算符 1.7 循环、条件、循环中断 1.8 Java数组 1.9 Java函数 1.10.1 Java集合简介 1.10.2 Java集合之List 1.10.3 Java集合之Set 1.10.4 Java集合之Map 1.11 Java泛型 2.面向对象: 2.1 Java类、对象 2.2.1 Java类封装 2.2.2 Java构造函数 2.2.3 Java类继承 2.2.4 Java类多态 2.3.1 Java抽象类 2.3.2 Java接口 3.线程及异常处理: 3.1 Java多线程 3.2 Java包、异常 |
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核心课程篇 |
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课程内容 |
学习平台 |
第一课 Hadoop大数据基础 |
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5月21日 18:30-22:00 |
1.Hadoop介绍 1.1 认识大数据 1.2 Hadoop核心组件 1.3 Hadoop特性与生态环境 1.4 Hadoop应用场景 2.Hadoop集群安装与部署 2.1 安装虚拟机 2.2 安装Java 2.3 Hadoop集群部署模式 2.4 配置固定IP 2.5 配置ssh无密码登录 2.6 Hadoop集群安装与部署 2.7 Hadoop配置参数介绍 2.8 Hadoop集群启动与监控界面介绍 |
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操作演练/作业 |
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5月22日 18:30-22:00 |
3.Hadoop基础操作 3.1 Hadoop安全模式 3.2 Hadoop集群基本信息 3.3 HDFS常用Shell操作 3.4 MapReduce常用Shell操作 3.5 MapReduce任务管理 3.6 YARN资源管理及调度策略 4.MapReduce开发入门 4.1 MapReduce框架与设计构思 4.2 MapReduce开发环境搭建 4.3 MapReduce单词计数源码解析 4.4 MapReduce API介绍 4.5 MapReduce Java开发实战:按日期统计访问次数 4.7 MapReduce Java开发实战:用户访问次数排序 5. MapReduce编程进阶 5.1 MapReduce输出文件格式介绍及序列化文件生成 5.2 MapReduce输入文件格式介绍及读取序列化文件 5.3 MapReduce程序优化:Combiner&Partitioner应用 5.4 提交MapReduce程序 |
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第二课 Hive大数据仓库 |
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5月23日 18:30-22:00 |
1 Hive概述 1.1 Hive的产生背景 1.2 Hive体系架构 1.3 数据类型 1.4 与传统数据库的区别 1.5 Hive的应用 2 Hive安装配置 2.1 安装MySQL 2.2 安装Hive 3 Hive表定义 3.1 Hive创建内表和外表 3.2 Hive创建静态分区表 3.3 Hive创建动态分区表 3.4 创建带有数据的表 |
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5月24日 18:30-22:00 |
4 Hive导入导出数据 4.1 Hive导入本地或者HDFS上的数据 4.2 Hive单表查询和多表查询导入数据 4.3 Hive导出数据 5 Hive查询 5.1 Hive查询语法及distinct操作 5.2 Hive order by和内置函数查询 5.3 Hive group by查询 5.4 Hive join查询 5.5 Hive子查询和case when查询 6 函数 6.1 Hive内置函数 6.2 Hive自定义函数 |
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第三课 Zookeeper分布式服务框架 |
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5月25日 18:30-22:00 |
1.ZooKeeper概述: 1.1 ZooKeeper概述 2.ZooKeeper组成: 2.1 ZooKeeper组成 3.ZooKeeper分布式安装: 3.1 ZooKeeper安装 4.ZooKeeper CLI基本命令: 4.1 znode创建与查看 4.2 监视器设置与数据修改 4.3 查看与删除节点 4.4 权限设置与查看 |
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第四课 HBase非关系型数据库 |
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5月26日 18:30-22:00 |
1 HBase简介: 1.1 认识HBase 1.2 HBase适用场景 2 HBase安装配置: 2.1 HBase集群拓扑简介 2.2 Zookeeper集群安装配置 2.3 HBase安装配置 2.4 HBase监控界面讲解 |
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5月27日 18:30-22:00 |
3 HBase架构原理: 3.1 HBase数据模型 3.2 HBase架构 3.3 HBase读写流程 4 HBase Shell基本操作: 4.1 命令空间操作 4.2 创建表 4.3 修改和删除表 4.4 插入数据到表中 4.5 查看表数据 4.6 删除表数据 |
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5月28日 18:30-22:00 |
5 HBase表的模式设计: 5.1 HBase表设计 6 HBase Java API应用: 6.1 搭建HBase开发环境 6.2 建立与HBase数据库连接实例 6.3 创建或删除表应用实例 6.4 设置Region分割点应用实例 6.5 修改表结构应用实例 6.6 写入数据应用实例 6.7 查看一行数据应用实例 6.8 扫描表数据应用实例 6.9 删除数据应用实例 6.10 创建职工信息表emp 6.11 写入数据到职工信息表 6.12 查找指定范围职工信息 |
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第五课 综合实战:使用KNN实现鸢尾花分类 |
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5月29日 18:30-22:00 |
1.案例背景介绍 2.KNN算法讲解 3.KNN分类思路讲解 4.MapReduce代码讲解 4.1 标签距离计算 4.2 MapReduce Diver类讲解 4.3 MapReduce Mapper类讲解 4.4 MapReduce Reducer类讲解 |
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第六课 综合实战:航空客户乘机数据预处理 |
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5月30日 18:30-22:00 |
1.数据抽取 1.1从航空公司数据源中抽取两年数据。 2.数据加载 2.1在Hive中新建表;将数据导入Hive数据仓库。 3.数据预处理 3.1丢弃票价为空的记录 3.2丢弃平均折扣率为0.0的记录 3.3丢弃票价为0、平均折扣率不为0、总飞行公里数大于0的记录 3.4选择与LRFMC指标相关的6个属性:FFP_DATE、LOAD_TIME、FLIGHT_COUNT、AVG_DISCOUNT、SEG_KM_SUM、LAST_TO_END 3.5构建LRFMC指标 3.6数据标准化 |
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第七课 在线考试 |
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5月31日 19:00-21:00 |
高级大数据技术应用工程师职业技术在线考试 |
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部分实操结果展示:
樊老师,广东泰迪智能科技股份有限公司特聘讲师,某国际银行大数据开发工程师,Hortonworks授权Apache Hadoop开发者认证培训讲师,Hadoop、Mahout技术实践者和研究者;对Hadoop的MapReduce编程模型有深刻理解,同时对Mahout技术有较深认识和理解,对Mahout源码有深入研究,擅于Mahout中数据挖掘的K均值聚类算法、贝叶斯分类算法、FP树关联规则算法的应用;主编《Mahout算法解析与案例实战》、《Hadoop数据分析与挖掘实战》、《Hadoop与大数据挖掘》等图书专著;具有电信行业和银行业的项目经验和行业知识,主持中国电科院电力大数据平台、电能量数据挖掘与智能分析、客户服务智能分析系统等项目。
张敏,广东泰迪智能科技股份有限公司、培训总监,从事用户数据分析和数据挖掘工作六年,具有丰富的大数据挖掘理论及实践培训经验,对数据具有较高的敏感度,根据数据对其进行全面的统计分析。精通Python、R语言、Matlab等多种数据挖掘工具。擅长市场发展情况监控、精确营销方面的数据挖掘工作。有为南方电网、珠江数码等大型企业长期提供实施服务的经验,主导了电子商务网站用户行为分析及网页智能推荐服务、中医证型关联规则挖掘、电信业务话单量预测、航空公司客户价值分析等多个项目。2017年“泰迪杯数据挖掘挑战赛教练员培训”主讲讲师,2018年广东省Python与深度学习技术师资培训班主讲讲师,2018年第一/三/五期全国高校大数据核心技术与应用师资研修班主讲讲师、2019年第一/二/三期全国高校大数据与人工智能师资研修班主讲讲师,2019年国家电网大数据竞赛河北、湖南省、甘肃省电力系统培训班主讲讲师,先后负责过西安理工大学、广东工业大学、广西师范学院、广西科技大学、闽江学院、广东石油化工学院、上海健康医学院等高校实训课程及德生科技等企业内训和数据挖掘就业班的课程。组织、参与编写图书《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》、《R语言编程基础》等。
律波,广东泰迪智能科技有限公司高级数据分析工程师,应用统计学硕士,有较强的统计学、数学、数据挖掘理论功底;精通R、Python、Power BI、Excel等数据挖掘分析工具,具有丰富的培训和项目经验,擅长从数据中发掘规律,对数据具有较高的敏感度,逻辑思维能力强,擅长数据可视化,机器学习、深度学习等算法原理的实现,如神经网络、SVM、决策树、贝叶斯等;负责“珠江数码大数据营销推荐应用”项目,完成标签库的构建及产品推荐模型;负责“京东电商产品评论情感分析”项目,完成了评论数据情感评价模型、LDA主题模型的构建;通过项目案例的转换;负责多个本科类院校数据分析软件培训和毕业生数据分析培训,先后负责广西科技大学、闽江学院、广东石油化工、韩山师范学院、广西师范大学等数据分析软件培训及实训等。多次负责“泰迪杯”数据挖掘大赛题目的构思和实现、赛前培训。大数据专业系列图书编写委员会成员,负责《R语言与数据挖掘》、《python实训案例》、《Excel可视化案例》等书籍编写工作。
杨惠,广东泰迪智能科技股份有限公司高级数据分析师,从事人工智能工作多年,擅长计算机视觉和自然语言处理,熟悉常用深度学习算法原理及应用,如神经网络、SVM、强化学习等算法;精通TensorFlow、Python、MATLAB等常用数据挖掘处理工具。具有丰富的实践项目经验。如“智能聊天客服”项目,“车牌智能识别”项目,“京东电商产品评论情感分析”项目,“珠江数码大数据营销推荐应用”项目;“电子商务网站智能推荐服务”项目;“基于Seq2Seq注意力模型实现聊天机器人”项目。具备丰富的培训经验,曾为多家企业、院校服务过专业培训工作。如PPV商业培训、泰迪大数据师资培训、珠海城职院数据分析培训;2018年第一、三、五期全国高校大数据核心技术与应用师资研修班主讲讲师、2019年第一、三、五期全国高校大数据与人工智能师资研修班主讲讲师,2019年国家电网大数据竞赛河北省电力系统培训班主讲讲师。大数据专业系列图书编写委员会成员,负责《Python数据分析与应用》、《R语言编程基础》、《TensorFlow2深度学习实战》、《深度学习与计算机视觉实战》等书籍编写工作。
郑素铃,广东泰迪智能科技股份有限公司大数据研发工程师、大数据讲师。从事大数据项目研发工作,对Hadoop大数据技术有较深的研究,熟练掌握Hadoop环境部署和Hadoop核心计算框架MapReduce的原理和应用。掌握Spark原理及编程,熟练使用Spark的图计算Graphx和算法库MLlib。对非结构化数据库HBase以及结构化数据库Hive有深刻的了解。掌握数据挖掘和机器学习的常用算法,熟悉数据挖掘流程,具备项目开发经验,如“数睿思网站用户画像研究”和“法律服务智能推荐系统”项目,在推荐系统方面比较有研究。先后参与了《Hadoop大数据开发基础》、《Spark大数据技术与应用》等图书编写工作。负责过韩山师范学院、西安铁路职业技术学院等高校和教师的大数据培训课程。
焦正升,广东泰迪智能科技股份有限公司资深项目研发工程师、高级信息系统项目经理、高级软件开发工程师,拥有7年相关从业经验;致力于信息技术的应用与传播,信息系统产业的发展。精通JAVA编程语言,熟悉Spring Boot、Spring Cloud等主流开发框架、MySQL数据库、VUE数据驱动渐进式框架等主流技术。参与《Hadoop与大数据挖掘》、《Hadoop大数据分析与挖掘实战》等图书的编写。拥有电力、电子政务、轻工环保、交通运输等多项领域的项目管理研发经验,项目团队为北京市信访办研发的“大数据助力智慧信访”系统获得第七届金铃奖-公共服务类"智能决策奖"。
费用2980元:包含报名费、学习费、资料费、证书费等。本次培训共计11天(2021年5月21日-31日全部晚上学习)共88课时。
报名材料:报名申请表、身份证复印件、两寸近期正面免冠彩色半身证件照电子版(要求:背景:白色,格式:JPG,大小:14-20K)。
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