第一讲——使用IPython/Jupyter Notebook与日志服务玩转超大规模数据分析与可视化

直播时间： 2月21日（周四）20:00—21:00

直播介绍： IPython/Jupyter Notebook非常流行，但随着数据量越来越大（例如几百亿条电商平台访问日志），如何继续保持灵活的交互式分析，是一个挑战。阿里云日志服务作为阿里商业操作系统的智能运维平台，无需开发就能快捷完成海量日志数据的采集、消费、投递以及查询分析等功能。这里介绍如何借助日志服务对IPython/Jupyter扩展的功能，用Python对海量数据进行深度加工（ETL）、交互式分析（通过SQL、DataFrame）、机器学习与可视化等。

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第二讲——流畅的Python数据处理及大数据处理ETL

直播时间： 3月6日（周三）20:00—21:00

直播介绍： 大数据分析中常常要对数据进行规整（ETL），而Python内置强大的数据结构以及语法（如推导式、切片、函数式编程等）对于数据处理又非常友好。本节介绍如何灵活、流畅地使用这些特性，在日志服务场景中对大规模不规则日志进行常规ETL操作。

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第三讲—— Python3舒适性编程与兼容Py2/3实践

直播时间： 3月13日（周三）20:00—21:00

直播介绍： Python3有许多“舒适编程”的特性，而Python2也即将EOL，但Py2/Py3并存的局面可预见的还是会保持一段时间。本节介绍Py3一些不错亮点，以及如何兼顾Py2/Py3的一些实践。

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第四讲——Python并发编程与实时大数据处理监控

直播时间： 3月20日（周三）20:00—21:00

直播介绍： Python多线程、多进程编程该如何做？如何避开GIL？本节以日志服务消费组模型为例，介绍相关原理实践以及如何做实时大数据的处理与监控。

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第五讲——Python日志最佳实践与日志上云实战

直播时间： 3月27日（周三）20:00—21:00

直播介绍： 良好的日志实践可以帮助后续的开发排错、运营维护监控管理工作大大提高效率，本节介绍使用Python的日志模块的最佳实践，并轻松上云，利用日志服务提高产品运维效率。

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第六讲——Python模块机制及日志服务中的ETL插件原理

直播时间： 4月3日（周三）20:00—21:00

直播介绍： Python作为动态语言，插件与模块机制非常强大，在编写框架类程序时尤其有用，本节深入浅出的介绍Python的语言扩展能力，以及日志服务中的CLI插件机制原理。

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