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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大数据计算的技术架构原理和实践：分布式计算是大数据分析应用最广泛最基础的核心技术，本课程聚焦分布式并行计算（map/reduce）、实时流计算、内存计算、BSP计算等架构和落地实现，动手掌握分布式计算设计思想，并穿插金融行业应用案例。
大数据分析和挖掘在互联网公司中已经得到实质性的推进和应用，典型的应用场景包括搜索引擎的搜索结果和搜索广告排序、电商网站的商品推荐和虚假信息检测、电子邮件服务中垃圾邮件检测、互联网安全公司的病毒和木马检测、视频和新闻分享网站中视频和新闻推荐、互联网金融服务中的用户信誉评估等。
当下是大数据时代，为构建大数据平台，技术人员需要对分布式计算平台有一定深入的理解和应用。MapReduce作为一个经典的分布式计算框架，已经广为人知，且得到了广泛的应用，但MapReduce自身存在很多问题，包括迭代式计算和DAG计算等类型的数据挖掘与机器学习算法性能低下，不能很好地利用内存资源，编程复杂度较高等。为了克服MapReduce的众多问题，新型计算框架出现了。
在理论讲解和实战演练过程中，针对性地向学员详解不同维度下的架构设计方法和原则，为技术团队更好的对软件项目的系统架构提供解决问题的思路和方法，能有效地提升学员理解和掌握高级系统架构的知识、并应用于大型系统项目开发过程的能力。
课程信息 随着移动互联大时代的到来，每天产生的各种数据，将超过过去任何时代，这些数据意义非常重点，海量的数据我们如何存储？你一定会想到使用分布式系统存储。我们如何架构与设计大规模分布式存储系统满足海量数据的存储需求？如何保证海量数据的一致性？如何保证海量数据的高可靠性？如何保证数据高安全性？如何保证分布式存储系统的高扩展性？如何保证分布式存储系统的负载均衡？！如何保证分布式存储系统的高稳定性？！
1) 帮助学员深刻认识敏捷测试，并引导他们正确的思考，在工作方式和行为上产生积极的变化，主动承担相应的责任和发挥良好的作用；5) 使学员掌握探索式测试的思维方式、方法，提升个人的测试技能。
本次课程围绕安全测试技术，通过设计安全测试用例及使用安全测试工具，迅速全面的查找安全漏洞。该课程还将深度分析主要安全漏洞的原理及安全防御建设思路。
