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北京哪里可以学大数据

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课程介绍
中国科学院计算技术研究所是国家专门的计算技术研究机构,同时也是中国信息化建设的重要支撑单位。中科院计算所培训中心致力于高端IT类人才培养,凭借科学院强大师资力量,在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上,自主研发出一整套符合现代企业要求的课程体系,其目的是希望能切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才,提升企业整体研发与创新能力。迄今为止已先后为国家培养了数万名计算机专业人员,并先后为数千家大型国内外企业进行过专门的定制培训与咨询服务。从1987年成立之初至今,培训中心一如既往的秉承“科学、高效、权威、品质”的教学宗旨,以“追求卓越服务,与企业共发展”为努力目标,课程体系紧紧围绕“云计算、大数据、软件工程、互联网”的中心思想来设置,在关注企业员工发展的基础上,聚焦于企业体系建设、过程改进,致力于为企事业单位培养更多高端管理、创新人才。携手广大企事业单位,共同为我国软件事业的发展而努力! 2018年一季度,我们设立了以下课程,诚邀各企事业单位及有志之士积极参与。

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培训师资


由业界知名云计算专家亲自授课:

杨老师 主要研究网络信息分析以及云计算相关技术,长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信决策支持系统的研究开发工作,主持和参与了多个国家和省部级基金项目,具有丰富的工程实践及软件研发经验。

雷老师 国内知名企业云平台技术负责人,中国云亲身实践者。

李老师 中国科学院专项课题组组长。IEEE云计算与信号处理国际研讨会发起人,IEEE云计算学报等多个国际期刊审稿人。在高水平国际会议和SCI期刊上发表论文十多篇,并拥有多项专利。带领团队完成多个云计算方面的工程项目,在船舶、航天等领域多个国家大型工程项目中负责私有云和大数据系统的设计与实施,为互联网公司提供相关的培训、咨询和系统优化。目前主要研发方向为分布式对象存储、大数据系统云化。

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培训要点

职位描述

今天,随着IT规模越来越大,数据规模呈几何级数增长,已经超出了传统技术方法所能解决的范畴。为此,人们把目光转向了刚刚兴起的云计算,希望**云计算来实施海量数据处理解决方案,实现以更小的成本来处理更大规模数据的目标,并成为目前云计算应用所面对的极大挑战。本课程基本思想如下:

1,目前,“云计算”已经不是一个刚刚流行的时髦概念了,在一些传统IT方法显得无能为力的场合,云计算正在开始大展拳脚,表现了强大的解决问题的能力,海量数据存储与处理正是属于这种场合。我们如何在云计算分布式环境下正确设计大数据量数据模型?如何在设计中解决资源、效率、安全性、可靠性等一系列极难平衡的问题?如何**云计算帮助我们解决在传统IT技术中看似解决不了的敏感问题?这些都是我们在云计算架构设计中需要深入研究的键问题。

2,理解问题*好的方法是分析成功案例,本课程分别从多个角度分析在面对海量数据处理的困难时,不同的应用体系是如何解决问题并获得成功的。研究这些已有的体系不是目的,而是希望学员能够**学习这些解决问题的方法和思路,**归纳整理深入理解,再根据自己所面对的领域特征,形成解决具体实际问题的方案。这也是让云计算在海量数据处理领域真正发挥作用的有效途径。

3,云计算是一种服务,在云计算应用架构设计中,就必须考虑作为服务与普通的产品设计有哪些不同?需要考虑的产品的服务特征有哪些?如何搭建面向不同层次、合适的服务平台?在这个过程中,我们需要考虑哪些问题?有哪些成功的案例?有些什么解决方案?

4,云计算应用*重要的问题是安全问题。安全不是一个后期需要解决的独立问题,而是在前期就需要投入巨大精力来考虑的产品策略。可以说,安全性与可用性是云计算能否顺利实施与应用的关键点,也是云计算架构设计的关键因素。我们应该如何考虑安全问题?如何解决诸如数据安全、网络安全、主机安全、数据管理以及灾难恢复等一系列问题?如何制定合适的安全性与可用性策略?在实践中有什么经验和教训?

5,为了把传统数据中心改造为基于云计算的服务系统,虚拟化是一个重要手段。我们必须深入研究虚拟化技术是如何实现的。虚拟化技术有哪几个层面的问题?如何正确应用虚拟化技术来实现把基础设施向服务转型?各种虚拟化技术有些什么优点?有哪些陷阱?如何规划技术解决方案?如何正确进行云计算体系结构设计?

本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程,而是针对问题讨论解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验,在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究,在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究,以加深对于这些解决方案的理解。**本课程学习,希望推动国内云计算项目开发上升到一个新水平。

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培训内容

职位描述

第 一讲 云计算及大数据处理技术介绍

第二讲 Google中的关键技术

第三讲 Hadoop 文件系统HDFS及其文件结构

第四讲 MapReduce编程模型及其应用开发

第五讲 Pig Latin及其使用

第六讲 数据仓库Hive使用

第七讲 HBase和ZooKeeper使用

第八讲 数据抽取工具Sqoop使用

第九讲 当前数据中心的改造和转换分析

第十讲各厂商*新的大数据产品介绍

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培训目标

1,深入理解**云计算实现海量数据处理的思想、方法与实践。

2,理解安全性和可用性设计的问题、方法与实践。

3,掌握把传统数据中心改造成云计算中心的技术与方法。

4,掌握虚拟化技术的核心技术方法以及应用特征。

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客服在线时间:早上9点~下午6点,其他时间请在线预约报名或留言,谢谢!

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