云计算与大数据

培训费用:¥ 5800

培训周期:24 课时

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课程大纲


培训概述:

通过本培训,让学员了解大数据的本质,以及大数据的应用,特别是在企业领域的应用,使得学员理解大数据本质的作用,并结合当前热门的云计算的概念,让学员了解大数据是如何让云计算落地实现的。


培训目标:使学员理解大数据和云计算,以及如何和企业的业务相结合。


培训大纲:

一、虚拟化和云计算技术

1、网格和云计算

     · 网格技术的特点

     · 云计算的服务特性

     · 大数据就是落地的云

     · 云计算本身也是大数据的一种业务模式

2、云计算的省钱模式和费钱缘由

3、云计算的核心问题

     · 盈利

     · 计费

4、云计算的形态

     · 公有云和私有云

     · 混合云

5、云计算的解决方案

     · 微软的解决方案---Azure

     · VMware推出的业界第一个开源PaaS云平台---Cloud Foundry

     · 轻量级虚拟化容器Docker

     · 复杂的Openstack

6、开源组织与开源软件

     · 两大开源组织:Apache和GUN

     · 面向文档的nosql数据库mongodb

     · 开源的中间件Rabbit MQ

     · Hadoop及其家庭成员

7、Hadoop在百度的应用

     · 日志的存储和统计

     · 网页数据的分析和挖掘

     · 商业分析,如用户的行为和广告关注度等

     · 在线数据的反馈,及时得到在线广告的点击情况

     · 用户网页的聚类,分析用户的推荐度及用户之间的关联度

 

二、云计算的实现

1、云计算的综述

     · 什么是云计算

     · 云计算发展历史

2、云计算的六种服务方式

     · SAAS(Software as a Service);

     · PAAS(Platform as a Service);

     · IAAS(Infrastructure as a Service);

     · 云存储;

     · MSP(管理服务提供);

     · 商业服务平台。

3、云计算的体系结构和物理架构

     · 云计算发展路径

     · 云计算体系逻辑结构

     · 云计算体系物理结构

     · 云计算体系特点

4、云计算对未来it架构的支撑

     · 强化

     · 虚拟化

     · 自动化

5、云计算的应用

     · 实现模式

     · 优势

     · 实例


三、什么是大数据

1、大数据产生的背景

     · 数据大爆炸的时代

     · 互联网的激发因素

2、大数据到底是什么

     · 维基百科的定义

     · 大数据具有4V的特点

3、数据计量单位

     · 人类正式进入ZB时代

     · 所有的数据单位,到达DB

     · 例子:目前数据到底有多“大”

 

四、大数据的各种应用

1、用户信息汇总

     · 一个笑话:顾客要求送披萨饼,客服关切倍至

     · 工薪阶层如何省小钱

2、判别

     · Target超市使用大数据判断怀孕

     · 阿里云知道谁需要贷款

     · 垃圾邮件

3、推荐系统,精准营销

     · 奥巴马竞选

     · 百度搜索风云榜和搜狗热搜榜组织新闻事件

     · 淘宝首页展现商品

     · 商用社交开始决定百事可乐的营销计划

4、用户分层

     · 中移动挽留流失客户

     · 陆金所发红包

5、业务流程的改善

     · 淘宝店铺的销售流程的改善

     · 政府网站跳出率降低的改善

 

五、大数据在金融领域的应用

1、大数据在各种领域的介绍

     · 金融领域

     · 教育领域

     · 生活娱乐领域

2、详述金融行业

     · 银行大数据的应用(客户画像、精准营销、风险管控、运营优化)

     · 保险行业大数据应用(客户细分和精细化营销、欺诈行为分析、精细化运营)

     · 证券行业大数据分析(股价预测、客户关系管理、投资景气指数)

3、金融行业在大数据上的切肤之痛

     · 缺少大数据人才

     · 缺少数据

     · 缺少工具

     · 缺少数据场景,谁去做数据变现

4、大数据案例

     · 淘宝网掘金大数据平台

     · 余额宝

     · 淘宝信用贷款

     · 阿里小贷

     · IBM用大数据分析股价走势

     · 汇丰银行用sas管理风险

     · Kabbage用大数据开辟新路径

     · 大数据时代信用卡的玩法

 

六、大数据处理的实现

1、强大的计算机

     · 天河二号

     · 劳伦斯-利弗莫尔国家实验室的红杉

     · 美国国防部秃鹰集群

     · 日本的京

2、两种技术的对垒:Exadata与Hadoop

     · 关系型数据库的无奈

     · 真实案例:计算一周内基站访问的用户前百位

     · 非关系型数据库的崛起和短板

     · 技术普及困难

     · 无法实现非编程的查询

     · 巨人和蚂蚁

     · 价格和运维成本

3、分布式技术的优势

     · Share-Nothing技术

     · 故障成为正常状态的集群

     · 分布式存储和分布式计算

     · 大数据与分析实时的矛盾

     · Hadoop和Storm

     · Hadoop的原型Google的Big Table

     · Hadoop的适用范围

     · Storm的流数据处理

     · Spark的兴起

4、大公司的架构

     · 一号店的数据分析架构

     · 美图网的日志分析架构