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上海華為大數(shù)據(jù)HCIE-BigData

上海華為大數(shù)據(jù)HCIE-BigData

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適合對(duì)象:華為培訓(xùn)

課時(shí):請(qǐng)咨詢 班型:任意時(shí)段 班制:小班

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課程介紹

華為大數(shù)據(jù) HCIE-Big Data課程介紹

HCIE-Big Data認(rèn)證定位于大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中大型分布式并行處理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)的架構(gòu)原理、優(yōu)化設(shè)計(jì)、應(yīng)用開發(fā)和大數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論、常用挖掘算法、應(yīng)用設(shè)計(jì)以及開發(fā),旨在推動(dòng)業(yè)界大數(shù)據(jù)行業(yè)的專家型人才培養(yǎng)。

HCIE-Big Data認(rèn)證包括但不僅限于:(1)華為企業(yè)級(jí)的大型并行處理分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)FusionInsight LibrA的架構(gòu)、功能特性、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出、數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)優(yōu)及數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)等;(2)數(shù)據(jù)挖掘的理論(包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等)以及使用華為企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)FusionInsight Miner和基于華為云的企業(yè)智能平臺(tái)EI (Enterprise Intelligence)的基礎(chǔ)服務(wù) - MLS (Machine Learning Service,機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù))進(jìn)行數(shù)據(jù)深度分析和挖掘。

通過HCIE-Big Data認(rèn)證,將證明您系統(tǒng)理解并掌握大型并行處理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)的架構(gòu)原理、分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化及應(yīng)用開發(fā);掌握大數(shù)據(jù)挖掘的基本原理,常用算法、常用挖掘方法、對(duì)華為大數(shù)據(jù)挖掘解決方案FusionInsight Miner和華為云機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)MLS的熟練使用,勝任數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘和人工智能的相關(guān)崗位。 

企業(yè)擁有HCIE-Big Data 認(rèn)證的工程師,意味著企業(yè)掌握了運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用、大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的能力。

大數(shù)據(jù)知識(shí)點(diǎn): 

一章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)FusionInsight LibrA(理論) 

   第 一節(jié) 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)

    體系架構(gòu)基本知識(shí)

    熟悉MPP架構(gòu)及優(yōu)勢(shì)

    業(yè)界產(chǎn)品說明

    第二節(jié) FusionInsight LibrA 基本組件簡(jiǎn)介

    LibrA邏輯架構(gòu)

    LibrA物理架構(gòu)

    LibrA數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象

    第三節(jié) FusionInsight LibrA 產(chǎn)品特性和關(guān)鍵技術(shù)

    架構(gòu)和支持的操作系統(tǒng)

    面向應(yīng)用開發(fā)的基本功能

    數(shù)據(jù)庫(kù)安全

    圖形化工具

    高級(jí)特性

    第四節(jié) FusionInsight LibrA 配套工具集

    Database Manager概念與架構(gòu)

    Database Manager的安裝

    Database Manager的使用

    Data Studio概念與架構(gòu)

    Data Studio的安裝與FusionInsight LibrA服務(wù)器的配置

    Data Studio工具支持的特性

    Data Studio的使用

    第五節(jié) FusionInsight LibrA 安全管理

    訪問控制

    用戶管理

    權(quán)限管理模型

    對(duì)象權(quán)限

    安全審計(jì)

    第六節(jié) FusionInsight LibrA 數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)并發(fā)控制

    配置負(fù)載均衡

    事務(wù)與隔離

    LibrA鎖機(jī)制介紹

    第七節(jié) FusionInsight LibrA 數(shù)據(jù)庫(kù)性能監(jiān)控

    系統(tǒng)資源監(jiān)控方式

    性能相關(guān)視圖

    使用命令行監(jiān)控集群性能

    使用DM工具監(jiān)控集群性能

    第八節(jié) FusionInsight LibrA 數(shù)據(jù)遷移

    數(shù)據(jù)遷移場(chǎng)景劃分

    GDS工具適用場(chǎng)景和使用方法

    Copy from/to適用場(chǎng)景和使用方法

    開源ELT工具適用場(chǎng)景和使用方法

    gs_dump/gs_restore適用場(chǎng)景和使用方法

    gsql工具適用場(chǎng)景和使用方法

    Roach工具適用場(chǎng)景和使用方法

    從其他數(shù)據(jù)庫(kù)中遷移數(shù)據(jù)

    第九節(jié) FusionInsight LibrA SQL介紹

    SQL相關(guān)機(jī)制和原理

    利用EXPLAIN進(jìn)行SQL調(diào)優(yōu)

    第十節(jié) FusionInsight LibrA 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

    數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯設(shè)計(jì)

    存儲(chǔ)模式

    數(shù)據(jù)分布

    表分區(qū)

    索引

    第十一節(jié) FusionInsight LibrA 應(yīng)用程序開發(fā)指導(dǎo)

    FusionInsight LibrA驅(qū)動(dòng)介紹

    ODBC應(yīng)用程序開發(fā)

    JDBC應(yīng)用程序開發(fā)

    基礎(chǔ)開發(fā)規(guī)范

第二章 FusionInsight LibrA(實(shí)驗(yàn))

    FusionInsight LibrA基本操作、語(yǔ)法

    FusionInsight LibrA性能優(yōu)化

    網(wǎng)絡(luò)KPI數(shù)據(jù)柵格化處理

    重點(diǎn)區(qū)域數(shù)據(jù)分析

    流動(dòng)人口常駐地分析

第三章 大數(shù)據(jù)挖掘理論

    第一節(jié) 預(yù)備知識(shí)和數(shù)據(jù)介紹

    數(shù)據(jù)挖掘的定義

    數(shù)據(jù)挖掘的流程

    數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用

    數(shù)據(jù)和屬性類型

    數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述

    數(shù)據(jù)的鄰近性度量

    第二節(jié) 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    為什么要預(yù)處理數(shù)據(jù)

    數(shù)據(jù)清理

    數(shù)據(jù)集成

    數(shù)據(jù)歸約

    數(shù)據(jù)變換

    第三節(jié) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)介紹

    數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念

    數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)與模型

    多維數(shù)據(jù)模型

    概念分層

    OLAP與OLTP

    方體物化

    第四節(jié) 分類

    分類和回歸的概念

    決策樹分類

    樸素貝葉斯分類

    組合分類

    后向傳播分類

    支持向量機(jī)分類

    模型評(píng)估與選擇

    第五節(jié) 聚類

    聚類的定義

    K-均值算法

    k-中心點(diǎn)算法

    第六節(jié) 離群點(diǎn)檢測(cè)

    離群點(diǎn)的概念

    離群點(diǎn)檢測(cè)的方法

    第七節(jié) 關(guān)聯(lián)規(guī)則(Association Rule)

    關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義

    關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘步驟及相關(guān)概念

    關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法分類

    Apriori算法

    第八節(jié) FusionInsight Miner 和華為云機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)MLS

    FusionInsight Miner整體介紹

    關(guān)系分析

    標(biāo)簽管理

    華為云機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)

第四章 大數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)

    銀行定期存款業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)

    客戶分群

    鮑魚生長(zhǎng)年齡預(yù)測(cè)

認(rèn)證考試

HCIE-Big Data 證書有效期與重認(rèn)證方式

有效期:二年

重認(rèn)證項(xiàng)目:在認(rèn)證過期之前,通過目前提供的任意一門HCIE 筆試或?qū)嶒?yàn)或面試。華為重認(rèn)證項(xiàng)目詳情請(qǐng)參考手冊(cè)中對(duì)“華為重認(rèn)證策略”的說明

學(xué)校介紹

上海交大教育(集團(tuán))有限公司于1999年8月4日設(shè)立,以獨(dú)立法人經(jīng)濟(jì)實(shí)體的形式對(duì)外發(fā)展終身教育事業(yè)。為打造社會(huì)化教育平臺(tái),充分發(fā)揮自身在教育、人才、技術(shù)及信息方面的資源和優(yōu)勢(shì)并服務(wù)于社會(huì)。

     上海交大教育集團(tuán),注冊(cè)資本1.5億元人民幣,股東為上海交大產(chǎn)業(yè)投資管理(集團(tuán))有限公司和上海新南洋昂立教育科技股份有限公司。目前管理多所院校和十家控、參股公司。集團(tuán)聚焦職業(yè)教育、基礎(chǔ)教育與國(guó)際教育等領(lǐng)域,致力于發(fā)展終身教育事業(yè)。

     上海交大教育集團(tuán)傳承 “起點(diǎn)高、基礎(chǔ)厚、要求嚴(yán)、重實(shí)踐、求創(chuàng)新”的醇厚傳統(tǒng),秉持“嚴(yán)謹(jǐn)、務(wù)實(shí)、創(chuàng)新”的質(zhì)量方針,聚焦國(guó)際教育和職業(yè)教育,不斷探索人才的培養(yǎng)模式,滿足社會(huì)教育需求,承擔(dān)社會(huì)教育責(zé)任。



上海交大教育集團(tuán)IT研究院

  • 課程數(shù)量

    136

  • 分校數(shù)量

    1

  • 學(xué)員評(píng)價(jià)

    7

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