【正文】 集成Oozie課程六、大數(shù)據(jù)核心開(kāi)發(fā)技術(shù) 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase從入門到精通HBase是一個(gè)分布式的、面向列的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)，該技術(shù)來(lái)源于 Fay Chang 所撰寫的Google論文“Bigtable：一個(gè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)”。3)Scala編程詳解：基礎(chǔ)語(yǔ)法7)Scala編程詳解：函數(shù)入門之變長(zhǎng)參數(shù)13)Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨畬?duì)象17)Scala編程詳解：函數(shù)式編程之集合操作21)Scala編程詳解：Actor入門課程八、大數(shù)據(jù)核心開(kāi)發(fā)技術(shù) 內(nèi)存計(jì)算框架Spark精講Spark是UC Berkeley AMP lab所開(kāi)源的類Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)。6）Spark 核心RDD7）RDD特性、常見(jiàn)操作、緩存策略課程十、大數(shù)據(jù)核心開(kāi)發(fā)技術(shù) Storm實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理（贈(zèng)送選修）Storm是Twitter開(kāi)源的分布式實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理框架，被業(yè)界稱為實(shí)時(shí)版Hadoop。 同樣，Storm也為實(shí)時(shí)計(jì)算提供了一些簡(jiǎn)單高效的原語(yǔ)，而且Storm的Trident是基于Storm原語(yǔ)更高級(jí)的抽象框架，類似于基于Hadoop的Pig框架， 讓開(kāi)發(fā)更加便利和高效。3）Zookeeper集群搭建及基本使用7）實(shí)例講解Grouping策略及并發(fā)10）案例優(yōu)化引入Zookeeper鎖控制線程操作16）Storm事務(wù)案例升級(jí)之按天計(jì)算20）Storm Trident 入門21）Trident API和概念22）Storm Trident實(shí)戰(zhàn)之計(jì)算網(wǎng)站PV23）ITridentSpout、FirstN(取Top N)實(shí)現(xiàn)、流合并和Join24）Storm Trident之函數(shù)、流聚合及核心概念State25）Storm Trident綜合實(shí)戰(zhàn)一（基于HBase的State）26）Storm Trident綜合實(shí)戰(zhàn)二27）Storm Trident綜合實(shí)戰(zhàn)三28）Storm集群和作業(yè)監(jiān)控告警開(kāi)發(fā)課程十一、企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)高級(jí)應(yīng)用本階段主要就之前所學(xué)內(nèi)容完成大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)場(chǎng)景與解決方案的剖析應(yīng)用及結(jié)合一個(gè)電子商務(wù)平臺(tái)進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)分析，主要包括有： 企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)概述、搭建企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)、真實(shí)服務(wù)器手把手環(huán)境部署、使用CM 1）企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)概述2）大數(shù)據(jù)平臺(tái)基本組件7）需求分析（主要業(yè)務(wù)）尤其是在電商、旅游、銀行、證券、游戲等領(lǐng)域有非常廣泛，因?yàn)檫@些領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)和用戶的特性把握要求比較高，所以對(duì)于離線數(shù)據(jù)的分析就有比較高的要求了。每個(gè)技術(shù)均采用最新穩(wěn)定版本，學(xué)完后會(huì)員可以從Kafka到Storm項(xiàng)目開(kāi)發(fā)及HighCharts圖表開(kāi)發(fā)一個(gè)人搞定！讓學(xué)員身價(jià)劇增！4）掌握HighCharts各類圖表開(kāi)發(fā)和實(shí)時(shí)無(wú)刷新加載數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了包括用戶訪問(wèn)session分析、頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率統(tǒng)計(jì)、熱門商品離線統(tǒng)計(jì)、 廣告點(diǎn)擊流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)4個(gè)業(yè)務(wù)模塊。課程十五、大數(shù)據(jù)高薪面試剖析本階段通過(guò)對(duì)歷來(lái)大數(shù)據(jù)公司企業(yè)真實(shí)面試題的剖析，講解，讓學(xué)員真正的一個(gè)菜鳥(niǎo)轉(zhuǎn)型為具有1年以上的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工作經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人士，也是講師多年來(lái)大數(shù)據(jù)企業(yè)開(kāi)發(fā)的經(jīng)驗(yàn)之談。5）面試簡(jiǎn)歷編寫（把握重點(diǎn)要點(diǎn)）11）一對(duì)一的交流階段二、Python基礎(chǔ)與爬蟲(chóng)實(shí)戰(zhàn)分析課程十六、Python基礎(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)實(shí)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(gè)架構(gòu)師和開(kāi)發(fā)者夢(mèng)寐以求的目標(biāo)；對(duì)于運(yùn)維人員來(lái)說(shuō)，怎樣部署維護(hù)龐大復(fù)雜的集群系統(tǒng)也是一個(gè)非?，F(xiàn)實(shí)的問(wèn)題。3）函數(shù)和函數(shù)式編程4）面向?qū)ο缶幊?）網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)階段三、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算 Java企業(yè)級(jí)核心應(yīng)用課程十七、深入Java性能調(diào)優(yōu)國(guó)內(nèi)關(guān)于Java性能調(diào)優(yōu)的課程非常少，如此全面深入介紹Java性能調(diào)優(yōu)，北風(fēng)算是，Special講師，十余年Java方面開(kāi)發(fā)工作經(jīng)驗(yàn)，資深軟件開(kāi)發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)師，本套課程系多年工作經(jīng)驗(yàn)與心得的總結(jié)，課程有著很高的含金量和實(shí)用價(jià)值，本課程專注于java應(yīng)用程序的優(yōu)化方法，技巧和思想，深入剖析軟件設(shè)計(jì)層面、代碼層面、JVM虛擬機(jī)層面的優(yōu)化方法，理論結(jié)合實(shí)際，使用豐富的示例幫助學(xué)員理解理論知識(shí)。而這些高要求都是基礎(chǔ)的技術(shù)和細(xì)節(jié)組合而成的。但這些網(wǎng)站大多在性能上沒(méi)做過(guò)多考慮。要想有效地解決這些問(wèn)題，就只有依靠不同的優(yōu)化技術(shù)。 機(jī)器學(xué)習(xí)課程二十二、玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)：深入淺出大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(Apriori算法、Tanagra工具、決策樹(shù))本課程名為深入淺出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。課程會(huì)通過(guò)三個(gè)不同的方面來(lái)講解算法的應(yīng)用：一是微軟公司的SQL Server與Excel等工具實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘；二是著名開(kāi)源算法的數(shù)據(jù)挖掘，如Weka、KNIMA、Tanagra等開(kāi)源工具；三是利用C語(yǔ)言做演示來(lái)完成數(shù)據(jù)挖掘算法的實(shí)現(xiàn)。課程二十五、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)SS Modeler是業(yè)界極為著名的數(shù)據(jù)挖掘軟件，其前身為SPSS Clementine。 大數(shù)據(jù)的利器大家可能普遍說(shuō)是hadoop，但是大家要知道如果我們不做預(yù)先的清洗和轉(zhuǎn)換處理，我們進(jìn)入hadoop后僅通過(guò)mapreduce進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換再進(jìn)行分析，垃圾數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致我們的磁盤占用量會(huì)相當(dāng)大，這樣無(wú)形中提升了我們的硬件成本（硬盤大，內(nèi)存小處理速度會(huì)很慢，內(nèi)存大cpu性能低速度也會(huì)受影響），因此雖然hadoop理論上解決了爛機(jī)器拼起來(lái)解決大問(wèn)題的問(wèn)題，但是事實(shí)上如果我們有更好的節(jié)點(diǎn)速度必然是會(huì)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。統(tǒng)計(jì)思維單元會(huì)指導(dǎo)如何用統(tǒng)計(jì)學(xué)的思想快速的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)特點(diǎn)或者模式，并利用R強(qiáng)大的繪圖能力做可視化展現(xiàn)。所謂金融量化，就是將金融分析理論與計(jì)算機(jī)編程技術(shù)相結(jié)合，更為有效的利用現(xiàn)代計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的金融資產(chǎn)定價(jià)以及交易機(jī)會(huì)的發(fā)現(xiàn)。在這方面，Python語(yǔ)言體現(xiàn)出了不一般的優(yōu)勢(shì)，特別是它擁有大量的金融計(jì)算庫(kù)，并且可以提供與C++，java等語(yǔ)言的接口以實(shí)現(xiàn)高效率的分析，成為金融領(lǐng)域快速開(kāi)發(fā)和應(yīng)用的一種關(guān)鍵語(yǔ)言，由于它是開(kāi)源的，降低了金融計(jì)算的成本，而且還通過(guò)廣泛的社交網(wǎng)絡(luò)提供大量的應(yīng)用實(shí)例，極大的縮短了金融量化分析的學(xué)習(xí)路徑。所有實(shí)例都經(jīng)過(guò)驗(yàn)證并附有詳細(xì)的步驟說(shuō)明，無(wú)論是對(duì)于云計(jì)算的初學(xué)者還是想進(jìn)一步深入學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的研發(fā)人員、研究人員都有很好的參 考價(jià)值。Zookeeper在分布式集群（Hadoop生態(tài)圈）中的地位越來(lái)越突出，對(duì)分布式應(yīng)用的開(kāi)發(fā)也提供了極大便利，這是迫切需要深入學(xué)習(xí)Zookeeper的原因。本教程從最基礎(chǔ)的Dokcer原理開(kāi)始講起，深入淺出，并且全套課程均結(jié)合實(shí)例實(shí)戰(zhàn)進(jìn)行講解，讓學(xué)員可以不僅能了解原理，更能夠?qū)嶋H地去使用這門技術(shù)。將特殊性封裝到鏡像中實(shí)現(xiàn)幾乎一致得部署方法，它就是“Docker”，以容器為技術(shù)核心，實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化。極大的縮短了產(chǎn)品的交付周期和實(shí)施周期。 這個(gè)課程重點(diǎn)放在openstack的部署和網(wǎng)絡(luò)部分。機(jī)器學(xué)習(xí)amp。課程中使用的案例往往是工作中遇到的實(shí)際問(wèn)題，有趣并且實(shí)用。3）機(jī)器學(xué)習(xí)入門10）主題模型LDA課程中講師主講TensorFlow的基礎(chǔ)原理，TF和其他框架的異同。1）TensorFlow基礎(chǔ)5）TensorFlow實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6）TensorFlow實(shí)現(xiàn)經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7）TensorFlow實(shí)現(xiàn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Word2Vec課程中包含大量的圖、表和示例，有助于學(xué)員理解和把握相關(guān)知識(shí)等。統(tǒng)開(kāi)發(fā)技術(shù)和自然語(yǔ)言處理原理和方法。4）搜索的基本策略10）基于Agent的搜索14）次協(xié)調(diào)邏輯推理24 /