課程

• NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)解析及案例分析

  NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)解析及案例分析

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  架構(gòu)師

• 大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

  大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘技術(shù)已經(jīng)逐步地應(yīng)用到新興互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)（如電子商務(wù)網(wǎng)站、搜索引擎、社交網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)廣告服務(wù)提供商等）、銀行金融證券企業(yè)、電信運(yùn)營(yíng)等行業(yè)，給這些行業(yè)帶來了一定的數(shù)據(jù)價(jià)值增值作用。

  暫無課程排期
  架構(gòu)師

• Spark開發(fā)實(shí)戰(zhàn)

  當(dāng)下是大數(shù)據(jù)時(shí)代，為構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，技術(shù)人員需要對(duì)分布式計(jì)算平臺(tái)有一定深入的理解和應(yīng)用。

  暫無課程排期
  架構(gòu)師

• 大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)治理

  大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)治理

  暫無課程排期
  架構(gòu)師

• Python、Spark和TensorFlow人工智能培訓(xùn)

  Python、Spark和TensorFlow人工智能培訓(xùn)

  暫無課程排期
  架構(gòu)師

• 基于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)與應(yīng)用

  隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的使用越來越廣泛，企業(yè)面臨數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分層、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)使用、數(shù)據(jù)湖等問題尤為的重要。使得基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖建設(shè)非常的必要。本次大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的培訓(xùn)理論和實(shí)踐相結(jié)合，通過一些企業(yè)級(jí)的真實(shí)案例實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)倉(cāng)、數(shù)據(jù)湖的建設(shè)。
  本次課程包含3NF模型和維度模型的使用經(jīng)驗(yàn)分享，金融行業(yè)的10大主題域模型等。

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  架構(gòu)師

• Hadoop、spark和NoSQL大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)

  當(dāng)下是大數(shù)據(jù)時(shí)代，為構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，技術(shù)人員需要對(duì)分布式計(jì)算平臺(tái)有一定深入的理解和應(yīng)用。

  暫無課程排期
  架構(gòu)師

• 數(shù)據(jù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)治理

  數(shù)據(jù)中臺(tái)火爆全網(wǎng)！隨之而來出現(xiàn)了一些問題，既然我們已經(jīng)擁有了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)湖這一系列概念和技術(shù)，為什么仍然需要關(guān)注數(shù)據(jù)中臺(tái)？數(shù)據(jù)中臺(tái)涉及到哪些具體內(nèi)容？數(shù)據(jù)中臺(tái)包括哪些方法論？數(shù)據(jù)中臺(tái)是如何幫助阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭取得今日的成功？數(shù)據(jù)中臺(tái)如何與行業(yè)、業(yè)務(wù)相結(jié)合？傳統(tǒng)企業(yè)如何構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)？本課程將幫助您回答這一系列問題。
  ? 隨著業(yè)務(wù)、技術(shù)的快速更新迭代，近幾年來，數(shù)據(jù)中臺(tái)成為了數(shù)據(jù)領(lǐng)域最為熱門的話題之一。由數(shù)據(jù)中臺(tái)所引發(fā)的一系列業(yè)務(wù)創(chuàng)新、技術(shù)更新，以及應(yīng)用模式、服務(wù)模式的變化是信息產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展的一個(gè)必然結(jié)果。所以，充分認(rèn)識(shí)、了解和掌握數(shù)據(jù)中臺(tái)當(dāng)前發(fā)展現(xiàn)狀，熟悉當(dāng)前行業(yè)應(yīng)用特點(diǎn)，理解相關(guān)技術(shù)已成必不可少的知識(shí)和技能。
  本課程通過教師講解、案例分析結(jié)合實(shí)際操作的授課方式，給學(xué)員帶來新的認(rèn)知和思考，使數(shù)據(jù)中臺(tái)的學(xué)習(xí)過程充滿樂趣。

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  開發(fā)經(jīng)理

• 數(shù)據(jù)分析技能培訓(xùn)

  數(shù)據(jù)分析技能培訓(xùn)的培訓(xùn)時(shí)長(zhǎng)為2天，培訓(xùn)內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)思維的概念、特點(diǎn)、方法論和應(yīng)用價(jià)值，以及基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)落地?cái)?shù)據(jù)思維的案例分享。此外，還介紹了數(shù)據(jù)分析和挖掘流程，包括數(shù)據(jù)取樣、探索、預(yù)處理和特征工程構(gòu)建等。在Python和Spark編程方面，學(xué)員將學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)挖掘常用模塊、Numpy、pandas和Matplotlib等庫(kù)，以及Spark編程模型、RDD操作和Spark SQL原理和實(shí)踐等內(nèi)容。這些內(nèi)容將幫助學(xué)員掌握數(shù)據(jù)分析技能，提高數(shù)據(jù)處理和分析能力，為大數(shù)據(jù)時(shí)代的業(yè)務(wù)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)

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  工程師

• 核心大數(shù)據(jù)組件原理和開發(fā)實(shí)戰(zhàn)

  Flink SQL 是基于流處理和批處理的強(qiáng)大工具，通過多表關(guān)聯(lián)、自定義 TableSource 和 Table Sink 等實(shí)戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。同時(shí)，結(jié)合 Watermark 和窗口函數(shù)處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)。此外，F(xiàn)link 還與 Hive、RDBMS、Kafka、CDC、ES 等集成，滿足各種數(shù)據(jù)源需求。項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)涵蓋了流批一體、Kafka、Elasticsearch、Docker 演示等環(huán)境，提供完整的解決方案。

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  工程師

• 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表培訓(xùn)實(shí)戰(zhàn)

  學(xué)員能夠了解數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表核心內(nèi)容

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  工程師

• 大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維和優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

  1.掌握基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)核心組件（HDFS、Yarn、Hive、Hbase、Spark和Flink等）的搭建、使用、運(yùn)維
  2.掌握大數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景和性能優(yōu)化
  3.能夠掌握700+節(jié)點(diǎn)集群的運(yùn)維和優(yōu)化
  4.掌握大數(shù)據(jù)平臺(tái)性能優(yōu)化的思路，同時(shí)能夠?qū)park、Flink和Hive組件進(jìn)行性能優(yōu)化
  5.能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)平臺(tái)組件出現(xiàn)的問題進(jìn)行有條不紊的分析和解決

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  工程師

• 湖倉(cāng)一體化及流批一體化架構(gòu)與設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn)

  第一天涵蓋大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)演變、湖倉(cāng)一體數(shù)據(jù)架構(gòu)實(shí)戰(zhàn)、StarRocks高性能MPP、數(shù)據(jù)湖工具Hudi實(shí)戰(zhàn)及Flink DataStream原理。第二天則聚焦Flink狀態(tài)和容錯(cuò)、Flink SQL和Table開發(fā)、Flink CDC實(shí)戰(zhàn)解析及流批一體項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，包括RDBMS、Kafka、Flink CDC、FlinkSQL、ES和Kibana的整合應(yīng)用。通過豐富案例分享，幫助學(xué)員掌握流批一體典型技術(shù)架構(gòu)與應(yīng)用場(chǎng)景，適用于大數(shù)據(jù)架構(gòu)師及開發(fā)人員。

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  工程師

• 湖倉(cāng)一體架構(gòu)和落地培訓(xùn)

  課程將詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)架構(gòu)的發(fā)展、典型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)、湖倉(cāng)一體數(shù)據(jù)架構(gòu)及其工具。重點(diǎn)講解Hudi技術(shù)在湖倉(cāng)一體架構(gòu)中的應(yīng)用，并通過Flink+Hudi構(gòu)建湖倉(cāng)一體數(shù)據(jù)平臺(tái)的案例分享，加深理解。此外，還將通過實(shí)戰(zhàn)案例，探討湖倉(cāng)一體數(shù)據(jù)底座的構(gòu)建方法，包括數(shù)據(jù)域劃分、指標(biāo)體系構(gòu)建等。本課程適合大數(shù)據(jù)架構(gòu)師、數(shù)據(jù)工程師等角色，旨在提升學(xué)員在湖倉(cāng)一體架構(gòu)設(shè)計(jì)和落地方面的能力。

  暫無課程排期
  工程師

• 基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)

  隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的使用越來越廣泛，企業(yè)面臨數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分層、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)使用、 數(shù)據(jù)湖等問題尤為的重要。使得基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖建設(shè)非常的必要。本次 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的培訓(xùn)理論和實(shí)踐相結(jié)合，通過一些企業(yè)級(jí)的真實(shí)案例實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)平臺(tái) 數(shù)倉(cāng)、數(shù)據(jù)湖的建設(shè)。

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  工程師

• 基于Hadoop、Spark數(shù)據(jù)分析和挖掘?qū)崙?zhàn)

  基于開源大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)分析和挖掘?qū)嵱?xùn)課程，該是一個(gè)理論與實(shí)踐相結(jié)合的課程，闡述大數(shù)據(jù)主流的系統(tǒng)架構(gòu)，數(shù)據(jù)分析和挖掘的技術(shù)、流程。
  本課程包含了兩個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)分析和挖掘?qū)崙?zhàn)案例，通過具體的案例了解大數(shù)據(jù)平臺(tái)常用的數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)。
  本課程是目前基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)分析和挖掘的主流課程，涵蓋了基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)分析和挖掘的整個(gè)流程和技術(shù)

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  工程師

• 大數(shù)據(jù)開發(fā)技能培訓(xùn)-Hadoop、Spark、FLink技術(shù)實(shí)戰(zhàn)

  本課程詳細(xì)的介紹了Hadoop平臺(tái)的常用組件，HDFS使用操作、MapReduce開發(fā)、yarn原理和應(yīng)用、Hbase數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)、Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)、Sqoop數(shù)據(jù)抽取、Flume數(shù)據(jù)采集、Kafka數(shù)據(jù)發(fā)布和訂閱等核心技術(shù)，幫助學(xué)員能夠深刻的理解Hadoop生態(tài)技術(shù)和基于Hadoop生態(tài)技術(shù)進(jìn)行開發(fā)。

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  工程師

• Python數(shù)據(jù)分析案例實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

  課程涵蓋數(shù)據(jù)分析和挖掘流程、常用工具介紹及五個(gè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，包括用戶消費(fèi)行為分析、數(shù)據(jù)分析營(yíng)銷案例、餐廳訂單數(shù)據(jù)分析、物流數(shù)據(jù)分析和用戶流失模型構(gòu)建。通過實(shí)操演練，學(xué)員將掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、建模與評(píng)估等技能，并能運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題。本課程適合數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等角色，旨在提升學(xué)員的Python數(shù)據(jù)分析和挖掘能力。

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  工程師

• 實(shí)時(shí)計(jì)算框架Flink技術(shù)實(shí)戰(zhàn)

  本課程的大綱設(shè)置，注重的是Flink基礎(chǔ)和核心技術(shù)的梳理和掌握，之后會(huì)對(duì)其中幾個(gè)重要的技術(shù)點(diǎn)做深入分析。針對(duì)企業(yè)內(nèi)訓(xùn)的需求，我們對(duì)大綱的設(shè)置，特別增加了學(xué)以致用的實(shí)戰(zhàn)環(huán)節(jié)，讓企業(yè)學(xué)員能夠在學(xué)習(xí)完Flink技術(shù)知識(shí)后，具備將Flink應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中的能力，通過短時(shí)間的技術(shù)學(xué)習(xí)，為公司創(chuàng)造價(jià)值和提高技術(shù)生產(chǎn)的效率。
  本課程理論和實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合，能夠通過實(shí)踐學(xué)習(xí)Flink的核心知識(shí)點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景
  本課程的最大亮點(diǎn)是“Flink實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)”模塊，通過真實(shí)的實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目，幫助學(xué)員能夠快速進(jìn)入Flink項(xiàng)目的開發(fā)。

  暫無課程排期
  工程師

大會(huì)議題