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培訓(xùn)概述：

通過本培訓(xùn)，讓學(xué)員了解大數(shù)據(jù)的本質(zhì)，以及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，特別是在企業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，使得學(xué)員理解大數(shù)據(jù)本質(zhì)的作用，并結(jié)合當(dāng)前熱門的云計(jì)算的概念，讓學(xué)員了解大數(shù)據(jù)是如何讓云計(jì)算落地實(shí)現(xiàn)的。

 

培訓(xùn)課時(shí)：

18小時(shí)

 

培訓(xùn)目標(biāo)：

使學(xué)員理解大數(shù)據(jù)和云計(jì)算，以及如何和企業(yè)的業(yè)務(wù)相結(jié)合。

課程大綱：

第一天 一、 虛擬化和云計(jì)算技術(shù)

1、 網(wǎng)格和云計(jì)算

1)、 網(wǎng)格技術(shù)的特點(diǎn)

2)、 云計(jì)算的服務(wù)特性

3)、 大數(shù)據(jù)就是落地的云

4)、 云計(jì)算本身也是大數(shù)據(jù)的一種業(yè)務(wù)模式

2、 云計(jì)算的省錢模式和費(fèi)錢緣由

3、 云計(jì)算的核心問題

1)、 盈利

2)、 計(jì)費(fèi)

4、 云計(jì)算的形態(tài)

3)、 公有云和私有云

4)、 混合云

5、 云計(jì)算的解決方案

1)、 微軟的解決方案---Azure

2)、 VMware推出的業(yè)界第一個(gè)開源PaaS云平臺---Cloud Foundry

3)、 輕量級虛擬化容器Docker

4)、 復(fù)雜的Openstack

6、開源組織與開源軟件

1)、 兩大開源組織：Apache和GUN

2)、 面向文檔的nosql數(shù)據(jù)庫mongodb

3)、 開源的中間件Rabbit MQ

4)、 Hadoop及其家庭成員

7、 Hadoop在百度的應(yīng)用

1)、 日志的存儲和統(tǒng)計(jì)

2)、 網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的分析和挖掘

3)、 商業(yè)分析，如用戶的行為和廣告關(guān)注度等

4)、 在線數(shù)據(jù)的反饋，及時(shí)得到在線廣告的點(diǎn)擊情況

5)、 用戶網(wǎng)頁的聚類，分析用戶的推薦度及用戶之間的關(guān)聯(lián)度

第二天

二、 云計(jì)算的實(shí)現(xiàn)

1、 云計(jì)算的綜述

  1. a) 什么是云計(jì)算
  2. b) 云計(jì)算發(fā)展歷史

2、 云計(jì)算的六種服務(wù)方式

  1. a) SAAS（Software as a Service）；
  2. a) PAAS（Platform as a Service）；
  3. b) IAAS（Infrastructure as a Service）；
  4. c) 云存儲；
  5. d) MSP（管理服務(wù)提供）；
  6. e) 商業(yè)服務(wù)平臺。

3、 云計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)和物理架構(gòu)

  1. a) 云計(jì)算發(fā)展路徑
  2. b) 云計(jì)算體系邏輯結(jié)構(gòu)
  3. c) 云計(jì)算體系物理結(jié)構(gòu)
  4. d) 云計(jì)算體系特點(diǎn)

4、 云計(jì)算對未來it架構(gòu)的支撐

  1. a) 強(qiáng)化
  2. b) 虛擬化
  3. c) 自動化

5、 云計(jì)算的應(yīng)用

  1. d) 實(shí)現(xiàn)模式
  2. e) 優(yōu)勢
  3. f) 實(shí)例

三、 什么是大數(shù)據(jù)

1、 大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景

1)、 數(shù)據(jù)大爆炸的時(shí)代

2)、 互聯(lián)網(wǎng)的激發(fā)因素

2、 大數(shù)據(jù)到底是什么

1)、 維基百科的定義

2)、 大數(shù)據(jù)具有4V的特點(diǎn)

3、 數(shù)據(jù)計(jì)量單位

1)、 人類正式進(jìn)入ZB時(shí)代

2)、 所有的數(shù)據(jù)單位，到達(dá)DB

3)、 例子：目前數(shù)據(jù)到底有多“大”

四、 大數(shù)據(jù)的各種應(yīng)用

1、 用戶信息匯總

1)、 一個(gè)笑話：顧客要求送披薩餅，客服關(guān)切倍至

2)、 工薪階層如何省小錢

2、 判別

1)、 Target超市使用大數(shù)據(jù)判斷懷孕

2)、 阿里云知道誰需要貸款

3)、 垃圾郵件

3、 推薦系統(tǒng)，精準(zhǔn)營銷

1)、 奧巴馬競選

2)、 百度搜索風(fēng)云榜和搜狗熱搜榜組織新聞事件

3)、 淘寶首頁展現(xiàn)商品

4)、 商用社交開始決定百事可樂的營銷計(jì)劃

4、 用戶分層

1)、 中移動挽留流失客戶

2)、 陸金所發(fā)紅包

5、 業(yè)務(wù)流程的改善

1)、 淘寶店鋪的銷售流程的改善

2)、 政府網(wǎng)站跳出率降低的改善

第三天：

五、 大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用

1、 大數(shù)據(jù)在各種領(lǐng)域的介紹

1)、 金融領(lǐng)域

2)、 教育領(lǐng)域

3)、 生活娛樂領(lǐng)域

2、 詳述金融行業(yè)

1)、 銀行大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

A、 客戶畫像

B、 精準(zhǔn)營銷

C、 風(fēng)險(xiǎn)管控

D、 運(yùn)營優(yōu)化

2)、 保險(xiǎn)行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

A、 客戶細(xì)分和精細(xì)化營銷

B、 欺詐行為分析

C、 精細(xì)化運(yùn)營

3)、 證券行業(yè)大數(shù)據(jù)分析

A、 股價(jià)預(yù)測

B、 客戶關(guān)系管理

C、 投資景氣指數(shù)

3、 金融行業(yè)在大數(shù)據(jù)上的切膚之痛

1)、 缺少大數(shù)據(jù)人才

2)、 缺少數(shù)據(jù)

3)、 缺少工具

4)、 缺少數(shù)據(jù)場景，誰去做數(shù)據(jù)變現(xiàn)

4、 大數(shù)據(jù)案例

1) 淘寶網(wǎng)掘金大數(shù)據(jù)平臺

A、 余額寶

B、 淘寶信用貸款

C、 阿里小貸

2) IBM用大數(shù)據(jù)分析股價(jià)走勢

3) 匯豐銀行用sas管理風(fēng)險(xiǎn)

4) Kabbage用大數(shù)據(jù)開辟新路徑

5) 大數(shù)據(jù)時(shí)代信用卡的玩法

六、 大數(shù)據(jù)處理的實(shí)現(xiàn)

1、 強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)

1)、 天河二號

2)、 勞倫斯－利弗莫爾國家實(shí)驗(yàn)室的紅杉

3)、 美國國防部禿鷹集群

4)、 日本的京

2、 兩種技術(shù)的對壘：Exadata與Hadoop

1)、 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的無奈

2)、 -真實(shí)案例：計(jì)算一周內(nèi)基站訪問的用戶前百位

3)、 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的崛起和短板

4)、 技術(shù)普及困難

5)、 無法實(shí)現(xiàn)非編程的查詢

6)、 巨人和螞蟻

7)、 價(jià)格和運(yùn)維成本

3、 分布式技術(shù)的優(yōu)勢

1)、 Share-Nothing技術(shù)

2)、 故障成為正常狀態(tài)的集群

3)、 分布式存儲和分布式計(jì)算

4)、 大數(shù)據(jù)與分析實(shí)時(shí)的矛盾

5)、 Hadoop和Storm

6)、 Hadoop的原型Google的Big Table

7)、 Hadoop的適用范圍

8)、 Storm的流數(shù)據(jù)處理

9)、 Spark的興起

4、 大公司的架構(gòu)

1)、 一號店的數(shù)據(jù)分析架構(gòu)

2)、 美圖網(wǎng)的日志分析架構(gòu)