致力于提升研发企业的持续创新能力
结盟众多企业“教练”， 共同设计、开发及提供人才培养解决方案，通过新颖多样的学习方式，针对性的定制化内容，助力企业全面提升竞争优势。
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何逸凡
2天
5200元
课程特点：
相对于其它专注于培训大数据技术的课程，本课程有如下特点：一是除了对各种大数据技术本身的原理、设计与使用方法进行全面深入的讲解以外，更重要的是对各种技术的本质与特点进行了深入的分析、比较与讨论，从而使学员对各种技术的真正适用场景能客观准确的判断；二是结合企业实际对大数据的概念进行了明确的澄清；三是结合企业应用实际，介绍了各种大数据技术具体定位与应用规划与方法。
受众人群：
企业中高层技术管理人员、企业技术战略决策者、软件架构师、软件研发人员与大数据技术爱好者，有大数据及海量数据管理与处理需求的企业优先。
课程简介：
| 主题 | 内容 |
|---|---|
| 数据管理技术的挑战 |
1.1数据简析---追根溯源 1.2数据管理技术综述 1.3时代的挑战 1.4现代数据管理的目标---海量、多类型、低成本、高可用 1.5主流关系数据库的困难与应对（包括新一代关系数据库技术介绍） |
| 大数据技术综述 |
2.1大数据概念澄清 2.2大数据技术的内容 2.3NoSQL与MapReduce 2.4NoSQL综述（Hadoop之Hbase，Facebook之Cassandra，MongoDB，Oracle、NoSQL、DB，Memcached…） 2.5MapReduce 2.6关系数据库联邦 2.7海量分布式文件系统 |
| 大数据技术与商业智能（BI） |
3.1大数据技术与数据分析（查询与报表） 3.2大数据技术与数据挖掘（R等） |
| 大数据技术分析与企业定位 |
4.1大数据技术与关系数据库技术分析 4.2大数据技术在企业数据体系中的战略定位（应用与技术） 4.3大数据技术与企业交易系统建设 4.4大数据技术与企业数据仓库建设 4.5大数据技术与新一代企业级数据架构 |
| 大数据技术应用实践介绍（电信、银行、互联网等行业应用Hadoop/NoSQL等技术的实例详解） |
5.1交易系统实践案例（互联网行业案例） 5.2分析系统实践案例（3-4个案例） |
| 关系型云数据库的设计与实践 |
6.1设计核心理念 6.2逻辑架构简介 6.3物理架构简介 6.4主要功能点 6.5关键核心技术 6.6与其它云数据库的比较分析 |
| 云计算数据基础设施 |
7.1海量数据管理技术的尴尬 7.2PaaS与云计算数据基础设施的引入 7.3云计算数据基础设施架构设计 |
