各有關(guān)單位：

根據(jù)國(guó)務(wù)院“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃戰(zhàn)略布局，為響應(yīng)工業(yè)和信息化部培養(yǎng)云計(jì)算和大數(shù)據(jù)高端人才的號(hào)召，中國(guó)信息化培訓(xùn)中心特推出了大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)及應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)課程培訓(xùn)班，通過(guò)專業(yè)的大數(shù)據(jù)Hadoop與Spark技術(shù)架構(gòu)體系與業(yè)界真實(shí)案例來(lái)全面提升大數(shù)據(jù)工程師、開發(fā)設(shè)計(jì)人員的工作水平，旨在培養(yǎng)專業(yè)的大數(shù)據(jù)Hadoop與Spark技術(shù)架構(gòu)專家，更好地服務(wù)于各個(gè)行業(yè)的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開發(fā)和落地實(shí)施。現(xiàn)將相關(guān)事宜通知如下：

培訓(xùn)時(shí)間、地點(diǎn)：

①、2015年6月28日——30日  上海

②、2015年7月24日——26日  青島

③、2015年8月21日——23日  大連

④、2015年9月23日——25日  北京

⑤、2015年10月16日——18日  成都

⑥、2015年11月27日——29日  深圳

⑦、2015年12月24日——26日  廣州

⑧、2016年1月27日——29日    杭州

培訓(xùn)費(fèi)用：

5800  元/人（含培訓(xùn)費(fèi)、考試費(fèi)、證書費(fèi)、資料費(fèi)、午餐）  食宿統(tǒng)一安排，費(fèi)用自理。

培訓(xùn)內(nèi)容：

第一天

大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)入門

業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)品與項(xiàng)目解決方案

Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)

大數(shù)據(jù)采集與分布式消息訂閱系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)MapReduce與Yarn并行處理平臺(tái)

第二天

大數(shù)據(jù)Spark實(shí)時(shí)處理平臺(tái)

Storm流式數(shù)據(jù)處理平臺(tái)

HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)

Cassandra數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)

第三天

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)集群

大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive集群平臺(tái)

Mahout大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)

大數(shù)據(jù)智能化ETL操作以及Hadoop集群運(yùn)維監(jiān)控工具平臺(tái)應(yīng)用

大數(shù)據(jù)項(xiàng)目應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

培訓(xùn)目標(biāo)：

1、深刻理解在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代下大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷程和演化趨勢(shì)，洞察大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，結(jié)合業(yè)界市場(chǎng)需求和國(guó)內(nèi)外最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)潮流，掌握大數(shù)據(jù)項(xiàng)目解決方案以及業(yè)界大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例，從而為企業(yè)在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中的技術(shù)選型及技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)提供決策參考，幫助學(xué)員為企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)方面體現(xiàn)出自身價(jià)值。

2、全面掌握業(yè)界最流行的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)體系，掌握包括大數(shù)據(jù)采集技術(shù)、大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)技術(shù)、NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析挖掘與商業(yè)智能（BI）技術(shù)、大數(shù)據(jù)離線處理技術(shù)、Storm流式大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、基于內(nèi)存計(jì)算的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù)，以及大數(shù)據(jù)管理技術(shù)的原理知識(shí)和應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)。

3、深入理解大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)和使用場(chǎng)景，能嫻熟地運(yùn)用Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)體系規(guī)劃解決方案滿足實(shí)際項(xiàng)目需求，部署符合生產(chǎn)環(huán)境要求的Hadoop大數(shù)據(jù)集群，熟練地掌握基于Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行應(yīng)用程序開發(fā)、集群運(yùn)維管理和性能調(diào)優(yōu)技巧，并通過(guò)具體的實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目貫穿整個(gè)課程進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)鍛煉。