| 培训目标： |
- 大数据概述
- 大数据存储概览
- 大数据存储的管理
- 设计，分析，和管理海量数据库
- 大数据存储与平台的选型
- 商业智能与数据分析路线图
- 数据处理过程
- 数据分析、多维分析与 DWBI
- 数据挖掘技术
- 商业智能与数据挖掘工具
| 大数据概述 |
- 大数据 的发展与展望
- 大数据 的参照结构
- 辨析对 大数据 的误解
- 数据的生命周期
- 大数据应用的热点
- 大数据平台的构建
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| 大数据存储概览 |
- 大数据存储的特点
- 大数据库的基本元素
- 海量数据库的开发特性
- 数据库的数据分析与挖掘应用
- 数据仓库与数据集市
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大数据存储的管理
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- 元数据定义
- 元数据模型管理
- 粒度的组织
- 分割问题
- 数据库中的数据组织形式
- 建立数据质量体系
- 数据的存储访问控制
- 数据的状态监管
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| 设计，分析，和管理大数据库 |
- 调查、分析数据需求
- 逻辑模型设计
- 物理模型设计
- 实施计划
- 管控计划
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| 大数据存储与平台的选型 |
- 主流大数据支撑平台列表
- Google 的大数据解决方案
- Hadoop 大数据解决方案
- 其他典型大数据解决方案
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| 商业智能与数据分析路线图 |
- 确定数据分析目标
- 分解数据分析指标
- 选择数据挖掘算法
- 确定涉及的原始数据项目和来源
- 抽取、整理原始数据
- 使用算法进行数据分析，产生报告
- 多个数据分析报告对比，
- 优化数据挖掘算法和数据
- 给出最终的数据分析报告
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| 数据处理过程 |
- 变量和数据
- 变量的分类及类型
- 数据的质量
- 数据理解过程
- 数据准备过程
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| 数据分析、多维分析与 DWBI |
- 三者的理解与关系
- BI 常见的数据分析方法
- BI 仪表盘与实例演示
- 数据展现与可视化
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| 数据挖掘技术 |
- 数据挖掘技术概述
- 关联规则
- 预测及分类技术
- 聚类分析
- 其他的数据挖掘方法
- 数据挖掘效果的评估
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丰富专家资源，精准匹配相关行业，相关项目技术精英，面向用户实际需求，针对性培训或咨询，互动式交流，案例教学，精品小班，实际工程项目经验分享，快捷高效，节省时间与金钱，少走弯路与错路。
专家力量：
中国科学院相关研究所高级研究人员
西门子，TI,vmware，MSC,Ansys，MDI，Mentor, candence,Altium,Atmel 、Freescale,达索，华为等
大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家
中科信软培训中心，资深专家或讲师
大多名牌大学，硕士以上学历，相关学历背景专业，理论素养高
多年实际项目实践，大型复杂项目实战案例分享，热情，乐于技术分享
针对客户实际需要，真实案例演示，互动式沟通，学有所值
