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首页 > 商务会议 > IT互联网会议 > 2018大数据云计算人工智能高级工程师研修班 更新时间:2018-04-08T10:45:43

2018大数据云计算人工智能高级工程师研修班
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2018大数据云计算人工智能高级工程师研修班 已截止报名

会议时间: 2018-04-19 08:00至 2018-04-24 18:00结束

会议地点: 上海  上海浦东电化教育馆  上海市虹口区大连路1541号1207室 周边酒店预订

会议规模:200人

主办单位: 中国产业创新工作委员会

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        会议通知

        会议内容 主办方介绍


        2018大数据云计算人工智能高级工程师研修班

        2018大数据云计算人工智能高级工程师研修班宣传图

        关于举办“Hadoop大数据处理高级工程师”实战培训班的通知

        各有关单位:

        为贯彻落实党中央国务院“十二五”规划指导精神,云计算作为战略重点项目新兴产业,政府和业界都表现出了极大的热情。日前发改委、工信部、财政部支持的云计算项目正式启动,云计算平台和云计算服务模式已成为今后IT服务的主流。云计算服务应用的种类不断增多,普及程度逐渐深入,使用者正向普通用户拓展。未来,云计算及其基础设施将是信息产业的核心平台,其所蕴含的技术变革和创新服务模式,将深刻影响全球产业技术创新的发展。

        目前,互联网正从数据爆炸进一步发展到海量数据分析和挖掘的时代,而基于Hadoop技术的解决方案为海量数据存储和处理提供了经济、高效、高安全性和高可靠性的保障,Apache Hadoop也因此成为大数据行业发展背后的驱动力。由于Hadoop技术已成为当下最火热的云计算技术之一,各行业中希望深入了解并掌握这门技术的人也越来越多,中国软件行业产业培训网决定开展“大数据处理Hadoop应用与开发”实战培训班,本次培训由中联软博(北京)科技有限公司具体承办,望相关单位收到通知后积极参加。相关培训事宜如下:

        课程目标

           1、了解Hadoop的历史及目前发展的现状、以及Hadoop的技术特点,从而把握分布式计算框架及未来发展方向,在大数据时代能为企业的技术选型及架构设计提供决策参考。

           2、全面掌握Hadoop的架构原理和使用场景,并通过贯穿课程的项目进行实战锻炼,从而熟练使用Hadoop进行MapReduce程序开发。课程还涵盖了分布式计算领域的常用算法介绍,帮助学员为企业在利用大数据方面体现自身价值。

           3、深入理解Hadoop技术架构,对Hadoop运作机制有清晰全面的认识,可以独立规划及部署生产环境的Hadoop集群,掌握Hadoop基本运维思路和方法,对Hadoop集群进行管理和优化。

        培训对象

        各地政府云计算物联网产业相关负责人,各企业CIO、信息中心负责人、技术总监,云计算中心负责人,云计算产业投资团队,云计算应用开发商,云计算硬件设备供应商,云服务提供商,高校、科研院所云计算项目负责人。

        各企业大数据架构师、技术总监、数据挖掘负责人、数据挖掘开发工程师

        培训特色

         

        注重应用:分析国内实际情况,结合国际、国内成功经验。Hadoop采用实战的项目,让学员在短时间内掌握Hadoop的搭建与配置。并进行高效的大数据清洗和分析。

        形式灵活:互动课堂、免费技术沙龙、提供云计算项目建设咨询、大数据Hadoop平台的搭建。

        查看更多

        中国产业创新工作委员会 中国产业创新工作委员会

        党的十八大以来,面对复杂多变的国际、国内经济形势,党中央、国务院提出了“调整产业结构、创新驱动发展”的经济方针,国务院总理李克强更是在2015年政府工作报告中发出了“大众创业,万众创新”的“双创”号召。作为我国市场经济主要科研机构的中国社会经济决策中心与中国市场调查研究中心,联合成立了中国产业创新工作委员会,并明确了工作方向,即“积极响应党中央、国务院的‘双创’号召,大力推动创新工作的落实、实践,并团结组织广大会员、企事业单位、学术研究机构、社会团体和专家,积极开展产业创新的理论政策研究,组织创新发展的经验交流和信息咨询活动,密切关注区域、产业、行业的创新体系,汇集企业创新必需的理念、策略、管理、研发、营销和投融资信息,传播有关产业创新的新思路、新观点和新文化,为政府主管部门决策和企业创新发展提供有效的服务”。

        会议日程 (最终日程以会议现场为准)


        课程模块

        课程主题

        主要内容

        模块一

        Hadoop在云计算技术的作用和地位

        传统大规模系统存在的问题

        Hadoop概述

        Hadoop分布式文件系统     

        MapReduce工作原理        

        Hadoop集群剖析           

        Hadoop生态系统对一种新的解决方案的需求

        Hadoop的行业应用案例分析

        Hadoop在云计算和大数据的位置和关系

        模块二

        Hadoop生态系统介绍和演示

        Hadoop HDFS 和 MapReduce

        Hadoop数据库之HBase

        Hadoop数据仓库之Hive

        Hadoop数据处理脚本Pig

        Hadoop数据接口Sqoop和Flume,Scribe DataX

        Hadoop工作流引擎 Oozie

        模块三

        Hadoop组件详解

        Hadoop HDFS 基本结构

        Hadoop HDFS 副本存放策略

        Hadoop NameNode 详解

        HadoopSecondaryNameNode 详解

        Hadoop DataNode 详解

        Hadoop JobTracker 详解

        Hadoop TaskTracker 详解

        模块四

        Hadoop安装和部署

        Hadoop系统模块组件概述

        Hadoop试验集群的部署结构

        Hadoop 安装依赖关系

        Hadoop 生产环境的部署结构

        Hadoop集群部署

        Hadoop 高可用配置方法

        Hadoop 集群简单测试方法

        Hadoop 集群异常Debug方法

        模块五

        Hadoop集群规划

        Hadoop 集群内存要求

        Hadoop集群磁盘分区

        集群和网络拓扑要求

        集群软件的端口配置

        模块六

        MapReduce 算法原理

        Hadoop MapReduce 算法的原理和优化思想

        灵活运用MapReduce 实现算法

        模块七

        编写MapReduce高级程序

        使用 Hadoop MapReduce Streaming 编程

        MapReduce流程         

        剖析一个MapReduce程序

        基本MapReduceAPI概念 

        驱动代码 Mapper、Reducer

        Hadoop流

        API 使用Eclipse进行快速开发              

        新MapReduce API

        MapReduce的优化

        MapReduce的任务调度

        MapReduce编程实战

        如何利用其他Hadoop相关技术,包括Apache Hive, Apache Pig,Sqoop和Oozie等

        满足解决实际数据分析问题的高级Hadoop API

        模块八

        集成Hadoop到现有工作流

        及Hadoop API深入探讨

        存储系统

        利用Sqoop从关系型数据库系统中导入数据到Hadoop

        利用Flume导入实时数据到Hadoop

        ToolRunner介绍、使用MRUnit进行测试

        使用Configure和Close方法来进行Map/Reduce设置和关闭

        模块九

        使用Hive和Pig开发及技巧

        Hive和Pig基础             

        Hive的作用和原理说明

        Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系

        Hadoop/Hive仓库数据数据流

        Hive 部署和安装

        Hive Cli 的基本用法

        HQL基本语法

        运用Pig 过滤用户数据 

        模块十

        Hbase安装和使用

        Hbase 安装部署           

        Hbase原理和结构

        Hbase 运维和管理

        模块十一

        Hadoop2.0 集群探索

        Hadoop2.0 HDFS 原理

        Hadoop2.0 Yarn 原理

        Hadoop2.0 生态系统

        模块十二

        Hadoop企业级别案例解析

        Hadoop 结构化数据案例

        Hadoop 非结构化案例

        Hbase 数据库案例

        Hadoop 视频分析案例

        模块十三

        RedHadoop 企业版本

        运用RedHadoop快速构建服务集群

        运用RedHadoop DW 构建数据仓库

        模块十四

        Spark原理和入门

        Spark原理;Spark的架构图;Spark运行模式介绍

        —local;—standalone;—messos;—yarn;Spark的RDD

        什么是RDD;RDD的种类;—Tranformation;—Action

        Spark的存储级别;Cache介绍;Spark的容错原理

        Lineage容错;Checkpoint容错;RDD的创建

        案例—统计单词的个数

        查看更多

        会议嘉宾 (最终出席嘉宾以会议现场为准)


        张老师:阿里大数据高级专家,国内资深的Spark、Hadoop技术专家、虚拟化专家,对HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生态系统中的技术进行了多年的深入的研究,更主要的是这些技术在大量的实际项目中得到广泛的应用,因此在Hadoop开发和运维方面积累了丰富的项目实施经验。近年主要典型的项目有:某电信集团网络优化、中国移动某省移动公司请账单系统和某省移动详单实时查询系统、中国银联大数据数据票据详单平台、某大型银行大数据记录系统、某大型通信运营商全国用户上网记录、某省交通部门违章系统、某区域医疗大数据应用项目、互联网公共数据大云(DAAS)和构建游戏云(Web Game Daas)平台项目等。

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        参会指南

        会议门票 场馆介绍


        5800 元/人(含教材、培训费、以及学习用具等费用) 食宿统一安排,费用自理。

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        上海浦东电化教育馆

        交通指南:

        上海市虹口区大连路1541号

        上海市电化教育馆成立于1985年7月9日,是上海市教委直属事业单位,现委托上海开放大学管理,业务主要对口上海市教委。2005年,增挂上海市教育委员会基础教育资源中心的牌子(沪编[2005]156号),电教馆与资源中心合署办公,2012年,根据上海市教委有关文件(沪教委基[2012 ]46号),市级基础教育学生信息管理服务中心设在上海市电教馆。根据有关文件精神,上海市电教馆事业职能着眼于现代信息技术与教育教学的深度融合,促进教育理念、教学模式和管理方法的深刻变革,以信息化带动上海教育的现代化。在上海市教委的领导下,开展基础教育信息化的建设规划、标准制定、资源开发、人员培养和平台管理,实施上海基础教育数据中心的日常管理工作。

        温馨提示
        酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
        退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

        还有若干场即将举行的 人工智能大会

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        部分参会单位

        主办方没有公开参会单位

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