大数据之Linux+大数据开发篇
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阶段一、大数据、云计算 - Hadoop大数据开发技术
课程一、大数据运维之Linux基础
本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等众多课程。因为企业
中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。
1）Linux系统概述
2）系统安装及相关配置
3）Linux网络基础
4）OpenSSH实现网络安全连接
5）vi文本编辑器
6）用户和用户组管理
7）磁盘管理
8）Linux文件和目录管理
9）Linux终端常用命令
10）linux系统监测与维护
课程二、大数据开发核心技术 - Hadoop 2.x从入门到精通
本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，无论是Hive、HBase或者Spark数据存储在其上面；其二是分布式资源管理框架
YARN，是Hadoop 云操作系统（也称数据系统），管理集群资源和分布式数据处理框架MapReduce、Spark应用的资源调度与监控；分布式并行计算框架
MapReduce目前是海量数据并行处理的一个最常用的框架。Hadoop 2.x的编译、环境搭建、HDFS Shell使用，YARN 集群资源管理与任务监控，MapReduce编
程，分布式集群的部署管理（包括高可用性HA）必须要掌握的。
一、初识Hadoop 2.x
1）大数据应用发展、前景
2）Hadoop 2.x概述及生态系统
3）Hadoop 2.x环境搭建与测试
二、深入Hadoop 2.x
1）HDFS文件系统的架构、功能、设计
2）HDFS Java API使用
3）YARN 架构、集群管理、应用监控
4）MapReduce编程模型、Shuffle过程、编程调优
三、高级Hadoop 2.x
1）分布式部署Hadoop 2.x
2）分布式协作服务框架Zookeeper
3）HDFS HA架构、配置、测试
4）HDFS 2.x中高级特性
5）YARN HA架构、配置
6）Hadoop 主要发行版本（CDH、HDP、Apache）
四、实战应用
1）以【用户浏览日志】数据进行实际的分析 2）原数据采集 3）数据的预处理（ETL） 4）数据的分析处理（MapReduce）
课程三、大数据开发核心技术 - 大数据仓库Hive精讲
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行
运行。其优点是学习成本低，可以通类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
一、Hive 初识入门
1）Hive功能、体系结构、使用场景
2）Hive环境搭建、初级使用
3）Hive原数据配置、常见交互方式
二、Hive深入使用
1）Hive中的内部表、外部表、分区表
2）Hive 数据迁移
3）Hive常见查询（select、where、distinct、join、group by）
4）Hive 内置函数和UDF编程
三、Hive高级进阶
1）Hive数据的存储和压缩
2）Hive常见优化（数据倾斜、压缩等）
四、结合【北风网用户浏览日志】实际案例分析
1）依据业务设计表
2）数据清洗、导入（ETL）
3）使用HiveQL，统计常见的网站指标
课程四、大数据协作框架 - Sqoop/Flume/Oozie精讲
Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL
,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到关系型数据库中。Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部
署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop独立成为一个Apache项目。
一、数据转换工具Sqoop
1）Sqoop功能、使用原则
2）将RDBMS数据导入Hive表中（全量、增量）
3）将HDFS上文件导出到RDBMS表中
二、文件收集框架Flume
1）Flume 设计架构、原理（三大组件）
2）Flume初步使用，实时采集数据
3）如何使用Flume监控文件夹数据，实时采集录入HDFS中 4）任务调度框架Oozie
三、Oozie功能、安装部署
1）使用Oozie调度MapReduce Job和HiveQL
2）定时调度任务使用
课程五、大数据Web开发框架 - 大数据WEB 工具Hue精讲
Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统，最早是由Cloudera Desktop演化而来，由Cloudera贡献给开源社区，它是基于Python Web框架Django实现的。通
过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据，例如操作HDFS上的数据，运行MapReduce Job等等。
1）Hue架构、功能、编译
2）Hue集成HDFS
3）Hue集成MapReduce
4）Hue集成Hive、DataBase
5）Hue集成Oozie
课程六、大数据核心开发技术 - 分布式数据库HBase从入门到精通
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。HBase在
Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大
规模结构化存储集群
一、HBase初窥使用
1）HBase是什么、发展、与RDBMS相比优势、企业使用
2）HBase Schema、表的设计
3）HBase 环境搭建、shell初步使用（CRUD等）
二、HBase 深入使用
1）HBase 数据存储模型
2）HBase Java API使用（CRUD、SCAN等）
3）HBase 架构深入剖析
4）HBase 与MapReduce集成、数据导入导出
三、HBase 高级使用
1）如何设计表、表的预分区（依据具体业务分析讲解）
2）HBase 表的常见属性设置（结合企业实际）
3）HBase Admin操作（Java API、常见命令）
四、【北风网用户浏览日志】进行分析
1）依据需求设计表、创建表、预分区
2）进行业务查询分析
3）对于密集型读和密集型写进行HBase参数调优
课程七、Spark技术实战之基础篇 -Scala语言从入门到精通
为什么要学习Scala？源于Spark的流行，Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架，采用Scala语言实现，各大公司都在使用Spark：IBM宣布承诺大力推进
Apache Spark项目，并称该项目为：在以数据为主导的，未来十年最为重要的新的开源项目。这一承诺的核心是将Spark嵌入IBM业内领先的分析和商务平台，
Scala具有数据处理的天然优势，Scala是未来大数据处理的主流语言
1)-Spark的前世今生
2)-课程介绍、特色与价值
3)-Scala编程详解：基础语法
4)-Scala编程详解：条件控制与循环
5)-Scala编程详解：函数入门
6)-Scala编程详解：函数入门之默认参数和带名参数
7)-Scala编程详解：函数入门之变长参数
8)-Scala编程详解：函数入门之过程、lazy值和异常
9)-Scala编程详解：数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组
10)-Scala编程详解：数组操作之数组转换
11)-Scala编程详解：Map与Tuple
12)-Scala编程详解：面向对象编程之类
13)-Scala编程详解：面向对象编程之对象
14)-Scala编程详解：面向对象编程之继承
15)-Scala编程详解：面向对象编程之Trait
16)-Scala编程详解：函数式编程
17)-Scala编程详解：函数式编程之集合操作
18)-Scala编程详解：模式匹配
19)-Scala编程详解：类型参数
20)-Scala编程详解：隐式转换与隐式参数
21)-Scala编程详解：Actor入门
课程八、大数据核心开发技术 - 内存计算框架Spark精讲
Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。启用了内存分布数据集，除
了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark Streaming: 构建在Spark上处理Stream数据的框架，基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断
（几秒），以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据
1）Spark 初识入门
2）Spark 概述、生态系统、与MapReduce比较
3）Spark 编译、安装部署（Standalone Mode）及测试
4）Spark应用提交工具（spark-submit，spark-shell）
5）Scala基本知识讲解（变量，类，高阶函数）
6）Spark 核心RDD
7）RDD特性、常见操作、缓存策略
8）RDD Dependency、Stage常、源码分析
9）Spark 核心组件概述
10）案例分析
11）Spark 高阶应用
12）Spark on YARN运行原理、运行模式及测试
13）Spark HistoryServer历史应用监控
14）Spark Streaming流式计算
15）Spark Streaming 原理、DStream设计
16）Spark Streaming 常见input、out
17）Spark Streaming 与Kafka集成
18）使用Spark对【北风网用户浏览日志】进行分析
课程九、大数据核心开发技术 - Spark深入剖析
本课程主要讲解目前大数据领域热门、火爆、有前景的技术——Spark。在本课程中，会从浅入深，基于大量案例实战，深度剖析和讲解Spark，并且会包含
完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战。课程会涵盖Scala编程详解、Spark核心编程.
1）Scala编程、Hadoop与Spark集群搭建、Spark核心编程、Spark内核源码深度剖析、Spark性能调优
2）Spark源码剖析
课程十、大数据核心开发技术 - Storm实时数据处理（赠送-选修）
Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，被业界称为实时版Hadoop。 随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍，比如网站统计、
推荐系统、预警系统、金融系统(高频交易、股票)等等， 大数据实时处理解决方案（流计算）的应用日趋广泛，目前已是分布式技术领域最新爆发点，而Storm更是
流计算技术中的佼佼者和主流。 按照storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop提供了map、reduce原语，使我
们的批处理程序变得简单和高效。 同样，Storm也为实时计算提供了一些简单高效的原语，而且Storm的Trident是基于Storm原语更高级的抽象框架，类似于基于
Hadoop的Pig框架， 让开发更加便利和高效。本课程会深入、全面的讲解Storm，并穿插企业场景实战讲述Storm的运用。 淘宝双11的大屏幕实时监控效果冲击
了整个IT界，业界为之惊叹的同时更是引起对该技术的探索。 学完本课程你可以自己开发升级版的“淘宝双11”，还等什么？
1）Storm简介和课程介绍
2）Storm原理和概念详解
3）Zookeeper集群搭建及基本使用
4）Storm集群搭建及测试
5）API简介和入门案例开发
6）Spout的Tail特性、storm-starter及maven使用、Grouping策略
7）实例讲解Grouping策略及并发
8）并发度详解、案例开发（高并发运用）
9）案例开发——计算网站PV，通过2种方式实现汇总型计算。
10）案例优化引入Zookeeper锁控制线程操作
11）计算网站UV(去重计算模式)
12）【运维】集群统一启动和停止shell脚本开发
13）Storm事务工作原理深入讲解 14）Storm事务API及案例分析
15）Storm事务案例实战之 ITransactionalSpout
16）Storm事务案例升级之按天计算
17）Storm分区事务案例实战
18）Storm不透明分区事务案例实战
19）DRPC精解和案例分析
20）Storm Trident 入门
21）Trident API和概念
22）Storm Trident实战之计算网站PV
23）ITridentSpout、FirstN(取Top N)实现、流合并和Join
24）Storm Trident之函数、流聚合及核心概念State
25）Storm Trident综合实战一（基于HBase的State）
26）Storm Trident综合实战二
27）Storm Trident综合实战三
28）Storm集群和作业监控告警开发
课程十一、企业大数据平台高级应用
本阶段主要就之前所学内容完成大数据相关企业场景与解决方案的剖析应用及结合一个电子商务平台进行实战分析，主要包括有： 企业大数据平台概述、搭建企业
大数据平台、真实服务器手把手环境部署、使用CM 5.3.x管理CDH 5.3.x集群
1）企业大数据平台概述
2）大数据平台基本组件
3）Hadoop 发行版本、比较、选择
4）集群环境的准备（系统、基本配置、规划等）
5）搭建企业大数据平台
6）以实际企业项目需求为依据，搭建平台
7）需求分析（主要业务）
8）框架选择（Hive\HBase\Spark等）
9）真实服务器手把手环境部署
10）安装Cloudera Manager 5.3.x
11）使用CM 5.3.x安装CDH 5.3.x
12）如何使用CM 5.3.x管理CDH 5.3.x集群
13）基本配置，优化
14）基本性能测试
15）各个组件如何使用
课程十二、项目实战：驴妈妈旅游网大型离线数据电商分析平台
离线数据分析平台是一种利用hadoop集群开发工具的一种方式，主要作用是帮助公司对网站的应用有一个比较好的了解。尤其是在电商、旅游、银行、证券、游戏
等领域有非常广泛，因为这些领域对数据和用户的特性把握要求比较高，所以对于离线数据的分析就有比较高的要求了。 本课程讲师本人之前在游戏、旅游等公司
专门从事离线数据分析平台的搭建和开发等，通过此项目将所有大数据内容贯穿，并前后展示！
1）Flume、Hadoop、Hbase、Hive、Oozie、Sqoop、离线数据分析，SpringMVC，Highchat
2）Flume+Hadoop+Hbase+SpringMVC+MyBatis+MySQL+Highcharts实现的电商离线数据分析
3）日志收集系统、日志分析、数据展示设计
课程十三、项目实战：基于1号店的电商实时数据分析系统
课程基于1号店的业务及数据进行设计和讲解的，主要涉及
1、课程中完整开发3个Storm项目，均为企业实际项目，其中一个是完全由Storm Trident开发。 项目源码均可以直接运行，也可直接用于商用或企业。
2、每个技术均采用最新稳定版本，学完后会员可以从Kafka到Storm项目开发及HighCharts图表开发一个人搞定！让学员身价剧增！
3、搭建CDH5生态环境完整平台，且采用Cloudera Manager界面化管理CDH5平台。让Hadoop平台环境搭建和维护都变得轻而易举。
4、分享实际项目的架构设计、优劣分析和取舍、经验技巧，陡直提升学员的经验值
1）全面掌握Storm完整项目开发思路和架构设计
2）掌握Storm Trident项目开发模式
3）掌握Kafka运维和API开发、与Storm接口开发
4）掌握HighCharts各类图表开发和实时无刷新加载数据
5）熟练搭建CDH5生态环境完整平台
6）灵活运用HBase作为外部存储
7）可以做到以一己之力完成从后台开发（Storm、Kafka、Hbase开发）
到前台HighCharts图表开发、Jquery运用等，所有工作一个人搞定！
可以一个人搞定淘宝双11大屏幕项目！
课程十四、项目实战：基于美团网的大型离线电商数据分析平台
本项目使用了Spark技术生态栈中最常用的三个技术框架，Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming，进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括用
户访问session分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、 广告点击流量实时统计4个业务模块。过合理的将实际业务模块进行技术整合与改造，
该项目完全涵盖了Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming这三个技术框架中几乎所有的功能点、知识点以及性能优化点。 仅一个项目，即可全面掌握Spark
技术在实际项目中如何实现各种类型的业务需求！在项目中，重点讲解了实际企业项目中积累下来的宝贵的性能调优 、troubleshooting以及数据倾斜解决方案等知识和技术
1）真实还原完整的企业级大数据项目开发流程：
项目中采用完全还原企业大数据项目开发场景的方式来讲解，
每一个业务模块的讲解都包括了数据分析、需求分析、方案设计、数据库设计、编码实现、功能测试、性能调优、troubleshooting与解决数据倾斜（后期运维）等环节
，真实还原企业级大数据项目开发场景。
让学员掌握真实大数据项目的开发流程和经验！
2）现场Excel手工画图与写笔记：所有复杂业务流程、架构原理
、Spark技术原理、业务需求分析、技术实现方案等知识的讲解
，采用Excel画图或者写详细比较的方式进行讲解与分析，
细致入微、形象地透彻剖析理论知识，帮助学员更好的理解、记忆与复习巩固。
课程十五、大数据高薪面试剖析
本阶段通过对历来大数据公司企业真实面试题的剖析，讲解，让学员真正的一个菜鸟转型为具有1年以上的大数据开发工作经验的专业人士，也是讲师多年来大数据
企业开发的经验之谈。
1）大数据项目
2）企业大数据项目的类型
3）技术架构（如何使用各框架处理数据）
4）冲刺高薪面试
5）面试简历编写（把握重点要点）
6）面试中的技巧
7）常见面试题讲解
8）如何快速融入企业进行工作（对于大数据公司来说非常关键）
9）学员答疑
10）针对普遍问题进行公共解答
11）一对一的交流
阶段二、Python基础与数据分析（赠送）
课程十六、Python基础与数据分析
本课程主要讲解Python基础以及Pyhton数据分析，包括语句、函数、表达式以及模块化 开发、类与对象等，带领大家快速掌握Python，为后续处理数据以及分析服务打下良好基础。
1）Python基础
2）Python控制语句与函数
3）Lambda表达式、装饰器和Python模块化开发
4）Python类与对象
5）Python数据库操作+正则表达式
6）Python数据分析
阶段三、大数据、云计算 - Java企业级核心应用（赠送）
课程十七、深入Java性能调优
国内关于Java性能调优的课程非常少，如此全面深入介绍Java性能调优，北风算是，Special讲师，十余年Java方面开发工作经验，资深软件开发系统架构师，
本套课程系多年工作经验与心得的总结，课程有着很高的含金量和实用价值，本课程专注于java应用程序的优化方法，技巧和思想，深入剖析软件设计层面、代码层面、JVM虚拟机层面的优化方法，理论结合实际，使用丰富的示例帮助学员理解理论知识。
课程十八、JAVA企业级开放必备高级技术（Weblogic Tomcat集群 Apach集群）
Java自面世后就非常流行，发展迅速，对C++语言形成有力冲击。在全球云计算和移动互联网的产业环境下，Java更具备了显著优势和广阔前景，那么滋生的基于
java项目也越来越多，对java运行环境的要求也越来越高，很多java的程序员只知道对业务的扩展而不知道对java本身的运行环境的调试，例如虚拟机调优，服务器集群等，所以也滋生本门课程的产生。
阶段四、大数据、云计算 - 分布式集群、PB级别网站性能优化（赠送）
课程十九、大数据高并发系统架构实战方案(LVS负载均衡、Nginx、共享存储、海量数据、队列缓存 )
随着互联网的发展，高并发、大数据量的网站要求越来越高。而这些高要求都是基础的技术和细节组合而成的。本课程就从实际案例出发给大家原景重现高并发架构
常用技术点及详细演练。通过该课程的学习，普通的技术人员就可以快速搭建起千万级的高并发大数据网站平台,课程涉及内容包括:LVS实现负载均衡、Nginx高级
配置实战、共享存储实现动态内容静态化加速实战、缓存平台安装配置使用、mysql主从复制安装配置实战等。
课程二十、大数据高并发服务器实战教程（Linux+Nginx+Java+Memcached+Redis）
随着Web技术的普及，Internet上的各类网站第天都在雪崩式增长。但这些网站大多在性能上没做过多考虑。当然,它们情况不同。有的是Web技术本身的原因（主
要是程序代码问题）,还有就是由于Web服务器未进行优化。不管是哪种情况，一但用户量在短时间内激增，网站就会明显变慢，甚至拒绝放访问。要想有效地解决
这些问题，就只有依靠不同的优化技术。本课程就是主要用于来解决大型网站性能问题，能够承受大数据、高并发。主要涉及 技术有：nginx、tomcat、memcached、redis缓存、负载均衡等高级开发技术
课程二十一、项目实战：PB级通用电商网站性能优化解决方案
本部分通过一个通用电商订单支付模块，外加淘宝支付接口的实现（可用于实际项目开发），剖析并分析过程中可能遇到的各种性能瓶颈及相关的解决方案与优化技
巧。最终目标，让有具有PHP基础或Java基础的学员迅速掌握Linux下的开发知识，并对涉及到nginx、tomcat、memcached、redis缓存、负载均衡等高级开发技术有一个全面的了解
阶段五、大数据、云计算 - 数据挖掘、分析 & 机器学习（赠送）
课程二十二、玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)
本课程名为深入浅出数据挖掘技术。所谓“深入”，指得是从数据挖掘的原理与经典算法入手。其一是要了解算法，知道什么场景应当应用什么样的方法；其二是学
习算法的经典思想，可以将它应用到其他的实际项目之中；其三是理解算法，让数据挖掘的算法能够应用到您的项目开发之中去。所谓“浅出”，指得是将数据挖掘
算法的应用落实到实际的应用中。课程会通过三个不同的方面来讲解算法的应用：一是微软公司的SQL Server与Excel等工具实现的数据挖掘；二是著名开源算法
的数据挖掘，如Weka、KNIMA、Tanagra等开源工具；三是利用C#语言做演示来完成数据挖掘算法的实现。根据实际的引用场景，数据挖掘技术通常分为分类
器、关联分析、聚类算法等三大类别。本课程主要介绍这三大算法的经典思想以及部分著名的实现形式，并结合一
些商业分析工具、开源工具或编程等方式来讲解具体的应用方法
课程二十三、Lucene4.X实战类baidu搜索的大型文档海量搜索系统
本课程由浅入深的介绍了Lucene4的发展历史，开发环境搭建，分析lucene4的中文分词原理，深入讲了lucenne4的系统架构，分析lucene4索引实现原理及性能优
化，了解关于lucene4的搜索算法优化及利用java结合lucene4实现类百度文库的全文检索功能等相对高端实用的内容，市面上一般很难找到同类具有相同深度与广度的视频，集原理、基础、案例与实战与一身，不可多得的一部高端视频教程。
课程二十四、快速上手数据挖掘之solr搜索引擎高级教程（Solr集群、KI分词、项目实战）
本教程从最基础的solr语法开始讲解，选择了最新最流行的开源搜索引擎服务框架solr5.3.1，利用Tomcat8搭建了solr的集群服务；本教程可以帮助学员快速上手
solr的开发和二次开发，包括在hadoop集群的是利用，海量数据的索引和实时检索，通过 了解、学习、安装、配置、集成等步骤引导学员如何将solr集成到项目中。
课程二十五、项目实战：SPSS Modeler数据挖掘项目实战培训
SS Modeler是业界极为著名的数据挖掘软件，其前身为SPSS Clementine。SPSS Modeler内置丰富的数据挖掘模型，以其强大的挖掘功能和友好的操作习惯，深
受用户的喜爱和好评，成为众多知名企业在数据挖掘项目上的软件产品选择。本课程以SPSS Modeler为应用软件，以数据挖掘项目生命周期为线索，以实际数据挖掘项目为例，讲解了从项目商业理解开始，到最后软件实现的全过程。
课程二十六、数据层交换和高性能并发处理(开源ETL大数据治理工具）
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ETL是数据的抽取清洗转换加载的过程，是数据进入数据仓库进行大数据分析的载入过程，目前流行的数据进入仓库的过程有两种形式，一种是进入数据库后再进行
清洗和转换，另外一条路线是首先进行清洗转换再进入数据库，我们的ETL属于后者。 大数据的利器大家可能普遍说是hadoop，但是大家要知道如果我们不做预先
的清洗和转换处理，我们进入hadoop后仅通过mapreduce进行数据清洗转换再进行分析，垃圾数据会导致我们的磁盘占用量会相当大，这样无形中提升了我们的
硬件成本（硬盘大，内存小处理速度会很慢，内存大cpu性能低速度也会受影响），因此虽然hadoop理论上解决了烂机器拼起来解决大问题的问题，但是事实上如
果我们有更好的节点速度必然是会普遍提升的，因此ETL在大数据环境下仍然是必不可少的数据交换工具。
课程二十七、深入浅出Hadoop Mahout数据挖掘实战(算法分析、项目实战、中文分词技术)
Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。课程包括：Mahout数据挖掘工具 及Hadoop实现推荐系统的综合实战，涉及到MapReduce、Pig和Mahout的综合实战
课程二十八、大数据项目实战之Python金融应用编程(数据分析、定价与量化投资)
近年来，金融领域的量化分析越来越受到理论界与实务界的重视，量化分析的技术也取得了较大的进展，成为备受关注的一个热点领域。所谓金融量化，就是将金融
分析理论与计算机编程技术相结合，更为有效的利用现代计算技术实现准确的金融资产定价以及交易机会的发现。量化分析目前已经涉及到金融领域的方方面面，包
括基础和衍生金融资产定价、风险管理、量化投资等。随着大数据技术的发展，量化分析还逐步与大数据结合在一起，对海量金融数据实现有效和快速的运算与处
理。在量化金融的时代，选用一种合适的编程语言对于金融模型的实现是至关重要的。在这方面，Python语言体现出了不一般的优势，特别是它拥有大量的金融计
算库，并且可以提供与C++，java等语言的接口以实现高效率的分析，成为金融领域快速开发和应用的一种关键语言，由于它是开源的，降低了金融计算的成本，
而且还通过广泛的社交网络提供大量的应用实例，极大的缩短了金融量化分析的学习路径。本课程在量化分析与Python语言快速发展的背景下介绍二者之间的关联，使学员能够快速掌握如何利用Python语言进行金融数据量化分析的基本方法。
课程二十九、项目实战：云计算处理大数据深度、智能挖掘技术+地震数据挖掘分析
本课程介绍了基于云计算的大数据处理技术，重点介绍了一款高效的、实时分析处理海量数据的强有力工具——数据立方。数据立方是针对大数据处理的分布式数
据库，能够可靠地对大数据进行实时处理，具有即时响应多用户并发请求的能力，通过对当前主流的大数据处理系统进行深入剖析，阐述了数据立方产生的背景，介
绍了数据立方的整体架构以及安装和详细开发流程，并给出了4个完整的数据立方 综合应用实例。所有实例都经过验证并附有详细的步骤说明，无论是对于云计算的
初学者还是想进一步深入学习大数据处理技术的研发人员、研究人员都有很好的参 考价值。
阶段六、大数据、云计算 - 大数据运维 & 云计算技术篇（赠送）
课程三十、Zookeeper从入门到精通（开发详解，案例实战，Web界面监控）
ZooKeeper是Hadoop的开源子项目（Google Chubby的开源实现），它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、命名服务、分
布式同步、组服务等。Zookeeper的Fast Fail 和 Leader选举特性大大增强了分布式集群的稳定和健壮性，并且解决了Master/Slave模式的单点故障重大隐患，这
是越来越多的分布式产品如HBase、Storm（流计算）、S4（流计算）等强依赖Zookeeper的原因。Zookeeper在分布式集群（Hadoop生态圈）中的地位越来越
突出，对分布式应用的开发也提供了极大便利，这是迫切需要深入学习Zookeeper的原因。本课程主要内容包括Zookeeper深入、客户端开发（Java编程，案例开
发）、日常运维、Web界面监控，“一条龙”的实战平台分享给大家。
课程三十一、云计算Docker从零基础到专家实战教程
Docker是一种开源的应用容器引擎，使用Docker可以快速地实现虚拟化，并且实现虚拟化的性能相对于其他技术来说较高。并且随着云计算的普及以及对虚拟化技
术的大量需求，使得云计算人才供不应求，所以一些大型企业对Docker专业技术人才需求较大。本教程从最基础的Dokcer原理开始讲起，深入浅出，并且全套课程
均结合实例实战进行讲解，让学员可以不仅能了解原理，更能够实际地去使用这门技术。
课程三十二、项目实战：云计算Docker全面项目实战（Maven+Jenkins、日志管理ELK、WordPress博客)
2013年，云计算领域从此多了一个名词“Docker”。以轻量著称，更好的去解决应用打包和部署。之前我们一直在构建Iaas，但通过Iaas去实现统一功 能还是相当
复杂得，并且维护复杂。将特殊性封装到镜像中实现几乎一致得部署方法，它就是“Docker”，以容器为技术核心，实现了应用的标准化。企业可 以快速生成研
发、测试环境，并且可以做到快速部署。实现了从产品研发环境到部署环境的一致化。Docker让研发更加专注于代码的编写，并且以“镜像”作 为交付。极大的缩
短了产品的交付周期和实施周期。
课程三十三、深入浅出OpenStack云计算平台管理
OpenStack是 一个由Rackspace发起、全球开发者共同参与的开源项目，旨在打造易于部署、功能丰富且易于扩展的云计算平台。OpenStack企图成为数据中心 的
操作系统，即云操作系统。从项目发起之初，OpenStack就几乎赢得了所有IT巨头的关注，在各种OpenStack技术会议上人们激情澎湃，几乎所有人都成为
OpenStack的信徒。 这个课程重点放在openstack的部署和网络部分。课程强调实际的动手操作，使用vmware模拟实际的物理平台，让大家可以自己动手去实际
搭建和学习openstack。课程内容包括云计算的基本知识，虚拟网络基础，openstack部署和应用，openstack网络详解等。
阶段七、人工智能&机器学习&深度学习&推荐系统
课程三十四、机器学习及实践
本课程先基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通过概率编程的方式，讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。
该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下，有效地解决问题。课程中使用的案例往往是工作中遇到的实际问题，有趣并且实用。通过对本课程的学习，学员
可以对分类、回归等算法有较为深入的了解，以Python编程语言为基础，在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，讲师逐步带领学员熟悉并且掌握当下最流行的机器学习算法，如回归、决策树、SVM等，并通过代码实例来 展示所讨论的算法的实际应用。
1）Python基础
2）数据基础
3）机器学习入门
4）回归
5）决策树与随机森林
6）SVM
7）聚类
8）EM
9）贝叶斯
10）主题模型LDA
11）马尔科夫模型
12）实际应用案例
13）SparkMLlib机器学习
课程三十五、深度学习与TensorFlow实战
本课程希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow（基于1.0版本API）。课程中讲师主讲TensorFlow的基础原理，TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络：AutoEncoder、MLP、CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet）、Word2Vec、RNN（LSTM，Bi-RNN）
、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外，还讲解了TensorBoard、多GPU并行、分布式并行、TF.Learn和其他TF.Contrib组
件。本课程能帮读者快速入门TensorFlow和深度学习，在工业界或者研究中快速地将想法落地为可实践的模型。
1）TensorFlow基础
2）TensorFlow和其他深度学习框架的对比
3）TensorFlow第一步
4）TensorFlow实现自编码器及多层感知机
5）TensorFlow实现卷积神经网络
6）TensorFlow实现经典卷积神经网络
7）TensorFlow实现循环神经网络及Word2Vec
8）TensorFlow实现深度强化学习
9）TensorBoard、多GPU并行及分布式并行
课程三十六、推荐系统
本课程重点讲解开发推荐系统的方法，尤其是许多经典算法，重点探讨如何衡量推荐系统的有效性。课程内容分为基本概念和进展两部分：前者涉及协同推荐、基于
内容的推荐、基于知识的推荐、混合推荐方法，推荐系统的解释、评估推荐系统和实例分析；后者包括针对推荐系统的攻击、在线消费决策、推荐系统和下一代互联网以及普适环境中的推荐。课程中包含大量的图、表和示例，有助于学员理解和把握相关知识等。
1）协同过滤推荐
2）基于内容的推荐
3）基于知识的推荐
4）混合推荐方法
5）推荐系统的解释
6）评估推荐系统
7）案例研究
课程三十七、人工智能（选修）
本课程主要讲解人工智能的基本原理、实现技术及其应用，国内外人工智能研究领域的进展和发展方向。内容主要分为4个部分：
第1部分是搜索与问题求解，系统地叙述了人工智能中各种搜索方法求解的原理和方法，内容包括状态空间和传统的图搜索算法、和声算法、禁忌搜索算法、遗传算
法、免疫算法、粒子群算法、蚁群算法和Agent技术等；第2部分为知识与推理，讨论各种知识表示和处理技术、各种典型的推理技术，还包括非经典逻辑推理技术和非协调逻辑推理技术；第3部分为学习与发现，讨论传统的机器学习算法、神经网络学习算法、数据挖掘和知识发现技术；第4部分为领域应用，分别讨论专家系
统开发技术和自然语言处理原理和方法。通过对这些内容的讲解能够使学员对人工智能的基本概念和人工智能系统的构造方法有一个比较清楚的认识，对人工智能研究领域里的成果有所了解。
1）AI的产生及主要学派
2）人工智能、专家系统和知识工程
3）实现搜索过程的三大要素
4）搜索的基本策略
5）图搜索策略
6）博弈与搜索
7）演化搜索算法
8）群集智能算法
9）记忆型搜索算法
10）基于Agent的搜索
11）知识表示与处理方法
12）谓词逻辑的归结原理及其应用
13）非经典逻辑的推理
14）次协调逻辑推理
课程三十八、分布式搜索引擎Elasticsearch开发
联网+、大数据、网络爬虫、搜索引擎等等这些概念，如今可谓炙手可热，本课程就是以公司项目经验为基础，为大家带来市面上比较流行的分布式搜索引擎之一的ElasicSearch，深入浅出的带领大家了解并掌握该技术的综合应用，从而为大家添加一份竞争的资本。
本课程旨在带领大家进入搜索引擎领域，从无到有，深入浅出的讲解了什么是搜索引擎，搜索引擎的作用以及ElasticSearch在实际工作中的作用等
1）Elasticsearch概念
2）Elasticsearch安装和插件介绍
3）Elasticsearch基本使用和简单查询
4）Elasticsearch的Java客户端使用
5）Elasticsearch索引和Mapping
6）Elasticsearch搜索深入
7）Elasticsearch与Spring集成
8）Elasticsearch实战
阶段八、大数据分析、数据可视化(赠送)
课程三十九、Tableau商业智能与可视化应用实战
本课程基于Tableau 10.3最新版本研发，详细介绍了Tableau的数据连接与编辑、图形编辑与展示功能，包括数据连接与管理、基础与高级图形分析、地图分析、高级数据操作、基础统计分析、如何与R集成进行高级分析、分析图表整合以及分析成果共享等主要内容。同时，课程以丰富的实际案例贯穿始终，对各类方法、技术进行了详细说明，方便读者快速掌握数据分析方法。
1）什么是数据可视化？
2）如何用图表讲故事
3）Tableau发展历程
4）Tableau家族产品
5）Tableau产品优势
6）Tableau Desktop安装配置
7）Tableau的导航与菜单
8）Tableau设计流程最佳实践
9）Tableau数据类型与文件
10）Tableau数据源初探
11）数据源深入
12）工作表
13）Tableau中的函数与计算
14）Tableau高级分析与项目实战
15) Tableau中的排序与筛选器
16) Tableau中的参数
17) Tableau图表分析18) Tableau地图绘制与图像
19) Tableau 仪表盘和故事
20) 项目一_教育网站指标评估
21）项目二_网站用户行为分析
22）项目三_零售行业进销存分析
课程四十、Echarts从入门到上手实战
通过本门课程的学习，能够让我们的学员对数据可视化技术有一个全面、系统、深入的了解，最终达到能够利用Echarts图表结合后端数据进行前端可视化报表展示的目的，再结合我们课程给出的项目实战综合演练，从而达到熟练使用Echarts的程度，为将来我们的学员面试大数据开发工程师，大数据分析师等工作岗位打下了一个良好的基础，为大大的加分项！
1）数据可视化概述
2）什么是数据可视化？
3）经典可视化案例
4）大数据可视化的价值
5）数据可视化工具、案例、书籍
6）Echarts概述
7）Echarts特性介绍
8）如何快速上手开发一个Echarts可视化图表
9）如何阅读Echarts官方文档
10）Echarts学习必备基础知识
11）Echarts3.x与Echarts2.x的区别
12）Echarts基础架构与常见名词术语
13）Echarts标准开发模板
14） 十大常见图表_小结
15） Echarts图表高级16） 北上广最佳前10航行路线图17） 豆瓣最新热映电影排名分析18） 图表适用场景19） 数据可视化方法
20）数据可视化误区
阶段九、人工智能大数据企业项目实战
课程四十一、Hadoop3.0新特性、新魅力【直播】
Hadoop 2.0是基于JDK 1.7开发的，而JDK 1.7在2015年4月已停止更新，这直接迫使Hadoop社区基于JDK 1.8重新发布一个新的Hadoop版本，而这正是hadoop
3.0。Hadoop 3.0的alpha版预计今年夏天发布，GA版本11月或12月发布。 Hadoop 3.0中引入了一些重要的功能和优化，包括HDFS 可擦除编码、多Namenode支持、MR Native Task优化、YARN基于cgroup的内存和磁盘IO隔离、YARN container resizing等。从Apache hadoop项目组爆出的最新消息，hadoop3.x以后将会调整方案架构，将Mapreduce基于内存+io+磁盘，共同处理数据。
1）Hadoop3.0如何精简内核
2）Hadoop3.0如何防止不同版本jar包冲突
3）Shell脚本重构
4）擦除编码
5）Tasknative优化
6）MapReduce内存参数自动推断
7）基于cgroup的内存隔离和IO Disk隔离
8）用curator实现RM leader选举
9）Timelineserver next generation
课程四十二、项目实战：基于大数据技术推荐系统实战（Spark、ML、Spark、Streaming、Kafka、Hadoop等）
随着电子商务规模的不断扩大，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统在提高用户体验的同时，可以大大增加用户购买量，据统计，亚马逊的 30%收入来自于他
的推荐引擎。近几年，国内互联网公司也非常重视推荐系统建设，包括阿里巴巴，京东，腾讯等。本课程以商业实战项目作为驱动来学习大数据技术在推荐系统项目
中的应用。使得学员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，不在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的阶段。
1）推荐系统与大数据的关系
2）认识推荐系统
3）推荐系统设计
4）大数据lambda架构
5）用户画像系统
6）推荐算法
7）Mahout推荐算法实战
8）Spark推荐算法实战
9）推荐系统与Lambda架构等
课程四十三、项目实战：基于Storm流计算天猫双十一作战室项目实战（Storm、Kafka、HBase、Highchats)
Storm是什么？ 为什么学习Storm？ Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，被业界称为实时版Hadoop。 随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍，比如网站统计、推荐系统、预警系统、金融系统(高频交易、股票)等等， 大数据实时处理解决方案（流计算）的应用日趋广泛，目前
已是分布式技术领域最新爆发点，而Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流。按照storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意
义。Hadoop提供了map、reduce原语，使我们的批处理程序变得简单和高效。同样，Storm也为实时计算提供了一些简单高效的原语，而且Storm的Trident是基于Storm原语更高级的抽象框架，类似于基于Hadoop的Pig框架， 让开发更加便利和高效。本课程会深入、全面的讲解Storm，并穿插企业场景实战讲述Storm的运用。 淘宝双11的大屏幕实时监控效果冲击了整个IT界，业界为之惊叹的同时更是引起对该技术的探索。学完本课程你可以自己开发升级版的“淘宝双11”，还等什么？
1）Storm架构原理详解
2）Zookeeper集群部署和测试
3）Storm集群搭建及测试
4）Wroker、Executer、Task
5）滚动窗口 Tumbling Window的实战案例
6）滑动窗口 Sliding Window的实战案例
7）Kafka集群搭建
8）项目-地区销售额
9）Trident
10）省份销售TopN等
课程四十四、项目实战：基于人工智能与深度学习的项目实战(深度学习、机器学习、人工智能、python、数据挖掘等)
课程首先概述讲解深度学习应用与挑战，由计算机视觉中图像分类任务开始讲解深度学习的常规套路。对于复杂的神经网络，将其展开成多个小模块进行逐一攻破，
再挑战整体神经网络架构。对于深度学习模型形象解读卷积神经网络原理，详解其中涉及的每一个参数，对卷积网络架构展开分析与评估，对于现阶段火爆的对抗生
成网络以及强化学习给出形象解读，并配合项目实战实际演示效果。 基于框架实战，选择两款深度学习最火框架，Caffe与Tensorflow，首先讲解其基本使用方
法，并结合案例演示如何应用框架构造神经网络模型并完成案例任务。 选择经典深度学习项目实战，使用深度学习框架从零开始完成人脸检测，验证码识别，人脸关键点定位，垃圾邮件分类，图像风格转换，AI自己玩游戏等。对于每一个项目实战，从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估。 课程提供所涉及的所有数据，代码以及PPT，方便大家快速动手进行项目实践！
1）深度学习概述与挑战
2）神经网络图像分类
3）验证码识别
4）Caffe详解
5）人脸检测
6）人脸关键点定位
7）Tensorflow详解
8）垃圾邮件文本分类
9）图像风格转换
10）DQN网络让AI自己玩游戏
11）对抗生成网络
12）GAN网络实例和DCGAN网络实战等
课程四十五、项目实战：基于人工智能与深度学习的项目实战(深度学习、机器学习、人工智能、python、数据挖掘等)
课程首先概述讲解深度学习应用与挑战，由计算机视觉中图像分类任务开始讲解深度学习的常规套路。对于复杂的神经网络，将其展开成多个小模块进行逐一攻破，
再挑战整体神经网络架构。对于深度学习模型形象解读卷积神经网络原理，详解其中涉及的每一个参数，对卷积网络架构展开分析与评估，对于现阶段火爆的对抗生
成网络以及强化学习给出形象解读，并配合项目实战实际演示效果。 基于框架实战，选择两款深度学习最火框架，Caffe与Tensorflow，首先讲解其基本使用方
法，并结合案例演示如何应用框架构造神经网络模型并完成案例任务。 选择经典深度学习项目实战，使用深度学习框架从零开始完成人脸检测，验证码识别，人脸关键点定位，垃圾邮件分类，图像风格转换，AI自己玩游戏等。对于每一个项目实战，从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估。 课程提供所涉及的所有数据，代码以及PPT，方便大家快速动手进行项目实践！
1）深度学习概述与挑战
2）神经网络图像分类
3）验证码识别
4）Caffe详解
5）人脸检测
6）人脸关键点定位
7）Tensorflow详解
8）垃圾邮件文本分类
9）图像风格转换
10）DQN网络让AI自己玩游戏
11）对抗生成网络
12）GAN网络实例和DCGAN网络实战等
课程四十六、【项目直播】医疗保险大数据分析与统计推断项目实战【Hadoop篇】
项目（医疗保险大数据分析与统计推断项目实战【Hadoop篇】）主要分为七个部分，分别是：第一部分：业务系统（广东省新型合作医疗保险管理系统）的业务逻辑分析、数据前期清洗和数据分析目标指标的设定等，业务系统核心业务模块有：参合信息管理、门诊补偿管理、住院补偿管理、降销补偿管理、定点机构管理、保险基金管理、费用项目管理和疾病病种管理等； 第二部分：Linux、Hadoop分布式集群搭建方面的内容，大数据前沿知识介绍、Linux及Vmware安装和使用、Linux/Vmware文件系统操作、Hadoop的单机、伪分布、完全分布式模式的安装配置等； 第三部分：Hadoop分布式集群进阶方面课程，Hadoop2.x体系结构及Hadoop3.0新特性、 HDFS原理，HDFS Shell操作、YARN的基本构成和工作原理、MapReduce并行计算框架、基本的MapReduce算法实现和Hadoop集群上部署和执行MR Job等； 第四部分：大数据导入与存储方面的课程，关系型数据库基础知识、hive的基本语法、hive的架构及设计原理、hive安装部署与案例、Sqoop安装及使用和Sqoop与关系型数据库进行交互等； 第五部分：Hbase理论及实战方面的课程，Hbase简介、安装及配置、Hbase的数据存储与数据模型、Hbase Shell、Hbase 访问接口和Hbase数据备份与恢复方法等； 第六部分：医疗保险数据分析与统计推断方面的课程，背景与分析推断目标、数据抽取、数据探索分析、数据预处理等； 第七部分：数据分析与统计推断结果的展示（大数据可视化）方面的课程，主要是使用Tableau、D3.js、Highcharts和ECharts等可视化工具和技术 把最终的分析结果，以优美的图表展示给客户。
1）业务系统介绍
2）Hadoop入门
3）Hadoop部署进阶
4）大数据导入与存储
5）Hbase理论及实战
6）保险数据分析与统计推断
7）数据分析与统计推断结果的展示（大数据可视化）