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大数据架构师,负责某公司的大数据系统的规划与项目建设,超过10年数据仓库、大数据和分析经验。
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地点时间:北京 上海、深圳根据报名开班
课程费用5000元/人
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册


随着信息化的日益积累,企业积累了海量数据,如何有效地管理海量数据,并从中挖掘商机,成为企业持续发展的迫切需要解决的问题。本课程将从海量数据的规划、管理、和分析多个角度,讲解如何在企业中建立有效的大数据工作平台。涉及到参考大数据框架、相关的方法和技术、工具,以及成功的实践经验。


培训目标:
  • 大数据概述
  • 大数据存储概览
  • 大数据存储的管理
  • 设计,分析,和管理海量数据库
  • 大数据存储与平台的选型
  • 商业智能与数据分析路线图
  • 数据处理过程
  • 数据分析、多维分析与 DWBI
  • 数据挖掘技术
  • 商业智能与数据挖掘工具
培训对象:数据库应用开发工程师,数据库管理员,数据架构师
学员基础:具有大数据分析管理经验等
授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练

培训内容:2天

大数据概述
  • 大数据 的发展与展望
  • 大数据 的参照结构
  • 辨析对 大数据 的误解
  • 数据的生命周期
  • 大数据应用的热点
  • 大数据平台的构建
大数据存储概览
  • 大数据存储的特点
  • 大数据库的基本元素
  • 海量数据库的开发特性
  • 数据库的数据分析与挖掘应用
  • 数据仓库与数据集市
大数据存储的管理
  • 元数据定义
  • 元数据模型管理
  • 粒度的组织
  • 分割问题
  • 数据库中的数据组织形式
  • 建立数据质量体系
  • 数据的存储访问控制
  • 数据的状态监管
设计,分析,和管理大数据库
  • 调查、分析数据需求
  • 逻辑模型设计
  • 物理模型设计
  • 实施计划
  • 管控计划
大数据存储与平台的选型
  • 主流大数据支撑平台列表
  • Google 的大数据解决方案
  • Hadoop 大数据解决方案
  • 其他典型大数据解决方案
商业智能与数据分析路线图
  • 确定数据分析目标
  • 分解数据分析指标
  • 选择数据挖掘算法
  • 确定涉及的原始数据项目和来源
  • 抽取、整理原始数据
  • 使用算法进行数据分析,产生报告
  • 多个数据分析报告对比,
  • 优化数据挖掘算法和数据
  • 给出最终的数据分析报告
数据处理过程
  • 变量和数据
  • 变量的分类及类型
  • 数据的质量
  • 数据理解过程
  • 数据准备过程
数据分析、多维分析与 DWBI
  • 三者的理解与关系
  • BI 常见的数据分析方法
  • BI 仪表盘与实例演示
  • 数据展现与可视化
数据挖掘技术
  • 数据挖掘技术概述
  • 关联规则
  • 预测及分类技术
  • 聚类分析
  • 其他的数据挖掘方法
  • 数据挖掘效果的评估
 
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