大勇任卷舒

课程主要就边缘计算的起源，边缘计算的分类、典型用例与选型，边缘计算支撑技术，开源软件项目，边缘计算应用案例等，配套案例，结合企业级框架进行讲解

课程主要就区块链的起源和发展，区块链技术原理，区块链产业发展概况等，配套案例，结合企业级框架进行讲解

课程主要就大数据分析概述，大数据与云计算、人工智能的关系，5G大数据分析体系，数据科学分析思维，大数据分析基本方法，回归分析模型等，配套案例，结合企业级框架进行讲解

课程主要就Aiops及特征工程，预测和分类问题，模型优化，聚类问题，异常检测问题，回归，决策树，集成算法-Bagging，模型调优，集成算法-Boosting，集成算法-Stacking，降维，聚类算法-Kmeans，聚类算法-DBSCAN，SVM，独立森林，配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开，结合企业级框架进行建模实战。由浅入深，每一个理论搭配一个实验，且侧重技能不同，学员的知识体系会更加全面。

课程主要就ELK、Logstash、Beats、Elasticsearch基础与集群、映射和类型、索引模板、基础查询、聚合查询、Kibana基础、集群故障诊断、ES集群规划、索引生命周期管理、冷热分离架构、集群调优策略、集群节点维护，配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开，结合企业级框架进行建模实战。由浅入深，每一个理论搭配一个实验，且侧重技能不同，学员的知识体系会更加全面。

主要就大数据、PySpark、机器学习和推荐系统进行讲解

主要就分布式日志采集、时序数据库、大数据平台、时序预测和数据异常检测进行讲解

主要就为什么要做智能运维、海量事件的存储、分析和处理、AIOps平台逻辑架构与整体架构、新的运维开发模式等方面进行讲解

课程主要就基本概念与数据要求、传统故障定位方法、人工智能在故障定位领域的应用等方面进行讲解

课程主要就根因分析背景、技术选择及GBDT介绍等方面进行讲解

课程主要就ELK，Elasticsearch与Kibana，配套实战及案例展开。由浅入深，每一个理论搭配一个实验，引领学员浸泡逐步掌握ELK。

课程主要就时序数据库介绍，InfluxDB 2.0基础，Influxdb 2.0写入数据，Flux数据脚本语言，InfluxQL与InfluxDB可视化，配套实战及案例展开。由浅入深，每一个理论搭配一个实验，引领学员浸泡逐步掌握时序数据库和Influxdb 2.0的使用。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 课程主要就认识数据分析，数据分析思维，数据分析方法，数据分析业务场景应用，配套企业项目案例展开。由浅入深，引领学员浸泡逐步掌握企业级数据分析的技巧。

课程主要就机器学习基本流程，数据预处理和特征工程，机器学习算法和算法调优，配套企业项目案例展开。由浅入深，引领学员浸泡逐步掌握企业级智能的技巧。

课程主要就联邦学习介绍，联邦学习算法原理，联邦学习算法分类，联邦学习算法实现与优化和联邦学习应用案例，配套企业项目案例展开。由浅入深，引领学员浸泡逐步掌握企业级智能的技巧。

课程主要就运筹优化介绍与约束规划，动态规划，分配问题，路由问题，调度问题和路径规划问题，配套企业项目案例展开。由浅入深，引领学员浸泡逐步掌握企业级智能的技巧。

课程主要就大数据架构实现与应用场景，数据湖和CDP，配套企业项目案例展开。由浅入深，引领学员浸泡逐步掌握企业级智能的技巧。

课程主要就数据治理，Atlas和Cloudera Navigator，配套企业项目案例展开。由浅入深，引领学员浸泡逐步掌握企业级智能的技巧。

从数字化转型到大数据关键技术和企业建设大数据平台进行解说。

能够亲身体会大数据项目的使用场景和开发场景及其所产生的商业价值，零距离接触企业实战型项目，学以致用，不停留在大数据的概念环节而是进入大数据技术实战项目开发阶段。