《360°數(shù)字化人才賦能培養(yǎng)——新技術綜述》

《360°數(shù)字化人才賦能培養(yǎng)——新技術綜述》 ——段方 北京大學博士后
目錄
《360°數(shù)字化人才賦能培養(yǎng)——新技術綜述》1——段方 北京大學博士后11 未來已來，新技術綜述81.1 這世界變化快！81.1.1 從李躍總的“自我否定、自我革命”說起81.1.2 新技術眼花繚亂81.1.3 互聯(lián)網(wǎng)“如日中天”81.1.4 運營商“壓力山大”81.2 “萬物智能”新方向81.2.1 云計算91.2.2 AR/VR 技術 91.2.3 大數(shù)據(jù)91.2.4 人工智能 AI 91.2.5 區(qū)塊鏈等91.3 中國電信運營商的轉型展望91.3.1 “管道”的價值降低91.3.2 運營什么？——“數(shù)據(jù)+計算”91.3.3 人工智能的“賦能”萬物91.4 5G 來了 91.4.1 概念91.4.2 四大特點91.4.3 人工智能的“賦能萬物”101.4.4 《頭號玩家》預示了什么？ 101.4.5 應用場景介紹101.5 物聯(lián)網(wǎng)技術的關鍵點101.5.1 定義101.5.2 與互聯(lián)網(wǎng)的關系101.5.3 物聯(lián)網(wǎng)的特點111.5.4 物聯(lián)網(wǎng)的“云管端”111.5.5 “云”：與云計算的關系？ 111.5.6 “管”：物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡傳輸技術111.5.7 “管”：窄帶互聯(lián)網(wǎng)111.5.8 “端”：傳感器技術111.5.9 “端”：終端數(shù)據(jù)的采集121.5.10 基礎 1：RFID 技術 121.5.11 基礎 2：嵌入式系統(tǒng)開發(fā)121.5.12 基礎 3：物聯(lián)網(wǎng)的安全問題121.6 大數(shù)據(jù)概念及特點121.6.1 定義和特點121.6.2 技術內容121.6.3 應用示例131.7 人工智能概念及特點131.7.1 定義和特點131.7.2 AI 技術內容 131.7.3 AI 的應用示例 131.8 把握新技術的機遇131.8.1 大數(shù)據(jù)131.8.2 邊緣計算131.8.3 人工智能131.8.4 AR/VR 141.9 【思考及討論】141.9.1 電信運營商要掌控哪些關鍵技術？ 141.9.2 電信運營商如何借力互聯(lián)網(wǎng)思維，推動物聯(lián)網(wǎng) 2.0 發(fā)展？ 141.10 【案例】大數(shù)據(jù)/人工智能對各個行業(yè)的影響 142 物聯(lián)網(wǎng)技術的綜述142.1 物聯(lián)網(wǎng)概念及特點142.1.1 定義142.1.2 與互聯(lián)網(wǎng)的關系142.1.3 物聯(lián)網(wǎng)的特點142.2 物聯(lián)網(wǎng)關鍵技術142.2.1 從 RFID 開始 142.2.2 感應識別技術142.2.3 定位系統(tǒng)152.2.4 其它的感應技術152.3 傳感器技術152.3.1 從感知中國說起152.3.2 手機還能夠感知哪些信息？——信令數(shù)據(jù)挖掘152.3.3 如何實現(xiàn)像人類的感知？ 152.3.4 圖像能夠識別出哪些信息？ 152.4 RFID 技術 152.4.1 介紹152.4.2 應用案例：從門禁開始152.5 嵌入式系統(tǒng)開發(fā)152.5.1 芯片技術的發(fā)展152.5.2 嵌入式系統(tǒng)開發(fā)152.6 終端數(shù)據(jù)的采集152.6.1 數(shù)據(jù)如何采集？152.6.2 數(shù)據(jù)如何存儲和處理？ 152.7 物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡傳輸技術162.7.1 電信互聯(lián)網(wǎng)作為載體162.7.2 如何擴展？162.8 【思考及討論】162.8.1 如何用手機和最龐大的電信網(wǎng)絡去感知世界？ 162.8.2 如何讓手機更加強大，感知更多的信息？ 163 物聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務應用163.1 物聯(lián)網(wǎng)的應用概述163.1.1 物與物的互聯(lián)帶來哪些應用？ 163.1.2 中國的“彎道超車”戰(zhàn)略機遇163.1.3 下一個 BAT 在哪里？163.2 物聯(lián)網(wǎng)應用特點163.2.1 依賴感知的深度和廣度163.2.2 依賴創(chuàng)新性的應用設計163.2.3 依賴創(chuàng)新性的產(chǎn)品營銷模式163.3 物聯(lián)網(wǎng)應用于農(nóng)業(yè)173.3.1 從監(jiān)控農(nóng)場開始173.3.2 食品的回溯之外呢？ 173.4 物聯(lián)網(wǎng)應用于電網(wǎng)173.4.1 智慧電網(wǎng)的含義，及對電信網(wǎng)絡的啟發(fā)173.4.2 智慧電網(wǎng)的應用舉例173.5 物聯(lián)網(wǎng)應用于交通173.5.1 交通的感知173.5.2 “無人駕駛”的智慧173.6 物聯(lián)網(wǎng)應用于物流173.6.1 貨物的感知173.6.2 貨物的監(jiān)控173.6.3 貨物的“疼”173.7 物聯(lián)網(wǎng)應用于醫(yī)療173.7.1 遠程醫(yī)療173.7.2 加上“阿爾法狗（ALPHGO）”之后的醫(yī)療呢？ 173.8 物聯(lián)網(wǎng)應用于家居183.8.1 智慧家居183.8.2 智慧家電183.9 還可以應用在哪里？ 183.9.1 沒有做不到，只有想不到183.9.2 還有哪些領域可以覆蓋？ 183.10 【思考及討論】183.10.1 物聯(lián)網(wǎng)如何深入應用到車聯(lián)網(wǎng)中？提供哪些深度的業(yè)務應用183.10.2 電信行業(yè)如何推廣物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務應用？ 184 云計算基礎184.1 云計算的服務架構184.1.1 IAAS 184.1.2 PAAS 184.1.3 SAAS 184.1.4 其它？——DAAS184.2 云計算改變了什么？ 194.2.1 成為新的基礎設施194.2.2 IT 系統(tǒng)（ERP/CRM 等）的遷移194.2.3 數(shù)據(jù)庫的遷移——到 HADOOP 的旅程 194.2.4 管理的遷移——從單點到云上194.3 云計算的關鍵技術194.3.1 虛擬化技術194.3.2 分布式技術194.3.3 數(shù)據(jù)中心技術194.4 云計算與物聯(lián)網(wǎng)的關系194.4.1 物聯(lián)網(wǎng)的概念和特點194.4.2 物聯(lián)網(wǎng)的計算基礎194.4.3 物聯(lián)網(wǎng)上的云計算案例194.5 【案例分享】天翼云產(chǎn)品介紹195 云計算服務架構195.1 IAAS 205.1.1 范圍界定205.1.2 技術內容205.1.3 案例分享205.2 PAAS 205.2.1 范圍界定205.2.2 技術內容205.2.3 案例分享——華為案例205.3 SAAS 205.3.1 范圍界定205.3.2 技術內容205.3.3 案例分享——saleforce 205.4 私有云/公有云/混合云205.5 【案例分享】205.5.1 亞馬遜的云計算架構 AWS 205.5.2 某企業(yè)云計算應用案例205.6 【思考】215.6.1 PAAS 的工具能力 215.6.2 云計算能否包打天下？ 216 云計算的應用216.1 云計算應用概述216.1.1 如何切入行業(yè)的解決方案216.1.2 在大數(shù)據(jù)中的價值216.2 云計算中的應用模式216.2.1 云服務提供216.2.2 云服務代理216.2.3 云服務承載216.3 物聯(lián)網(wǎng)的應用216.3.1 NB-IOT 介紹 216.3.2 物聯(lián)網(wǎng)的“萬物互聯(lián)”216.3.3 【案例分享】物聯(lián)網(wǎng)的應用案例216.4 部分企業(yè)的云計算案例226.4.1 社交網(wǎng)絡Facebook.............................................................................................226.4.2 CPU 和存儲亞馬遜 EC2/S3 .................................................................................226.4.3 網(wǎng)絡應用GOOGLE ..............................................................................................226.4.4 企業(yè)應用saleforce..............................................................................................226.5 電信企業(yè)的應用場景226.5.1 資源池226.5.2 智能管道226.5.3 各行業(yè)解決方案226.6 商業(yè)模式探索——API 經(jīng)濟 226.6.1 如何用云計算賺錢？ 236.6.2 API 經(jīng)濟的內涵 236.6.3 API 經(jīng)濟的延伸 236.7 云計算的應用開發(fā)模式236.7.1 云產(chǎn)品的掌握236.7.2 業(yè)務需求的調研236.7.3 設計和開發(fā)過程236.7.4 上線測試236.7.5 DEVOPS 開發(fā)模式236.8 【思考】如何進行某個行業(yè)產(chǎn)品的開發(fā)、測試工作237 大數(shù)據(jù)基礎237.1 從數(shù)據(jù)倉庫開始237.1.1 數(shù)據(jù)倉庫的概念和特點237.1.2 OLAP 分析237.1.3 MPP 技術 237.1.4 數(shù)據(jù)倉庫的應用舉例247.2 HADOOP 架構的意義 247.2.1 為何是 HADOOP？ 247.2.2 HADOOP 技術的前世今生 247.2.3 “爬蟲”的進步247.3 當前混搭架構的必然247.3.1 HADOOP 技術的局限性 247.3.2 什么技術解決什么問題？ 247.3.3 【案例分享】某電信企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)混搭案例247.4 數(shù)據(jù)治理的概念和應用247.4.1 什么是數(shù)據(jù)治理247.4.2 元數(shù)據(jù)247.4.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)247.4.4 數(shù)據(jù)質量的概念247.4.5 【案例分享】某企業(yè)數(shù)據(jù)治理案例分享247.5 數(shù)據(jù)挖掘基礎247.5.1 數(shù)據(jù)挖掘介紹257.5.2 關聯(lián)規(guī)則分析257.5.3 聚類分析257.5.4 分類分析257.5.5 神經(jīng)網(wǎng)絡分析等257.5.6 【案例分享】某電信企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘案例257.6 人工智能的發(fā)展257.6.1 阿爾法狗的原理257.6.2 圖像識別的進展257.6.3 人工智能算法進步257.6.4 人工智能的發(fā)展257.7 大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)思維257.7.1 互聯(lián)網(wǎng)思維的意義257.7.2 大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)思維257.7.3 【案例分享】大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)思維案例257.8 【思考】大數(shù)據(jù)為什么需要云計算？ 258 大數(shù)據(jù)技術內容268.1 從 SQL 開始 268.1.1 數(shù)據(jù)庫的三范式268.1.2 SQL 語法及應用268.1.3 EXCEL 過時了嗎？ 268.2 HADOOP 生態(tài)圈 268.2.1 APACHE 基金會268.2.2 HADOOP 生態(tài)圈的概念 268.2.3 開源的意義268.3 Hadoop 技術268.3.1 M/R 算法原理268.3.2 HDFS 268.3.3 YARN 268.3.4 HADOOP3.0 268.4 HADOOP 存儲組件 268.4.1 HIVE 原理及案例278.4.2 HBASE 原理及案例278.5 HADOOP 流計算 278.5.1 HADOOP streaming 278.5.2 KAFKA/FLUME 278.6 HADOOP 運維278.6.1 AMBARI 介紹 278.6.2 演進歷史278.6.3 SQOOP278.6.4 OOZIE278.7 HADOOP 上的數(shù)據(jù)挖掘 278.7.1 Pig 語言278.7.2 R 語言 278.7.3 Mahout 語言278.8 【案例】某企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設及應用案例（基于云計算） 279 人工智能的概念和特點289.1 人工智能的發(fā)展歷史289.2 人工智能的概念和特點289.3 目前人工智能的突破點289.4 未來人工智能能取代人嗎？ 289.5 【例】人工智能在不同行業(yè)的應用案例舉例289.5.1 汽車行業(yè)289.5.2 工業(yè)制造289.5.3 金融行業(yè)289.5.4 醫(yī)藥行業(yè)等2810 人工智能的技術研究方法2810.1 從模擬人腦開始。。。2810.2 與數(shù)據(jù)挖掘技術的關系2810.3 開源的意義——谷歌的部分開源內容2810.4 【例】人工智能的算法在電信領域實際應用實例2811 總結 291 未來已來，新技術綜述
1.1 這世界變化快！
1.1.1 從李躍總的“自我否定、自我革命”說起
從萬物智聯(lián)、云端互動、顛覆式創(chuàng)新三個維度開始
用“四輪驅動”落實“大連接”戰(zhàn)略
1.1.2 新技術眼花繚亂
云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)
人工智能、區(qū)塊鏈、AR/VR 等等
1.1.3 互聯(lián)網(wǎng)“如日中天”
碾壓一切的勢頭
改變了“衣食住行”等模式
1.1.4 運營商“壓力山大”
4G 還未盈利
5G 就來了
1.2 “萬物智能”新方向
1.2.1 云計算
1.2.2 AR/VR 技術
1.2.3 大數(shù)據(jù)
1.2.4 人工智能 AI
1.2.5 區(qū)塊鏈等
1.3 中國電信運營商的轉型展望
1.3.1 “管道”的價值降低
1.3.2 運營什么？ ——“數(shù)據(jù)+計算”
1.3.3 人工智能的“賦能”萬物
1.4 5G 來了
1.4.1 概念
速度改變一切
連接擴展模式
AI 提升智能
1.4.2 四大特點
兩高一低一廣
萬物智能的網(wǎng)絡基礎
1.4.3 人工智能的“賦能萬物”
每個物體自帶 AI 計算
能產(chǎn)生的智能互聯(lián)業(yè)務場景
1.4.4 《頭號玩家》預示了什么？
現(xiàn)實世界與虛擬世界的分離
“你”是誰？
虛擬世界如何管理？（法律、哲學等）
1.4.5 應用場景介紹
VR 成為可能
無人駕駛的實現(xiàn)
物聯(lián)網(wǎng)
1.5 物聯(lián)網(wǎng)技術的關鍵點
1.5.1 定義
1.5.2 與互聯(lián)網(wǎng)的關系
1.5.3 物聯(lián)網(wǎng)的特點
1.5.4 物聯(lián)網(wǎng)的“云管端”
1.5.5 “云”：與云計算的關系？
1.5.6 “管”：物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡傳輸技術
電信互聯(lián)網(wǎng)作為載體
如何擴展？
1.5.7 “管”：窄帶互聯(lián)網(wǎng)
概念和特點
現(xiàn)狀及發(fā)展
價值及作用
1.5.8 “端”：傳感器技術
從感知中國說起
手機還能夠感知哪些信息？——信令數(shù)據(jù)挖掘
如何實現(xiàn)像人類的感知？
圖像能夠識別出哪些信息？
1.5.9 “端”：終端數(shù)據(jù)的采集
數(shù)據(jù)如何采集？
數(shù)據(jù)如何存儲和處理？
1.5.10 基礎 1 ：RFID 技術
介紹
應用案例：從門禁開始
1.5.11 基礎 2：嵌入式系統(tǒng)開發(fā)
芯片技術的發(fā)展
嵌入式系統(tǒng)開發(fā)
1.5.12 基礎 3：物聯(lián)網(wǎng)的安全問題
如何避免從芯片層面的安全隱患？
安全中哪些涉及隱私？
1.6 大數(shù)據(jù)概念及特點
1.6.1 定義和特點
1.6.2 技術內容
1.6.3 應用示例
1.7 人工智能概念及特點
1.7.1 定義和特點
1.7.2 AI 技術內容
1.7.3 AI 的應用示例
1.8 把握新技術的機遇
1.8.1 大數(shù)據(jù)
洞察世界的能力
成為大數(shù)據(jù)運營商
1.8.2 邊緣計算
河東損失河西補
成為“計算”運營商
1.8.3 人工智能
累積自己的優(yōu)勢
成為“智能”運營商
1.8.4 AR/VR
《頭號玩家》描繪了夢境
成為“虛擬”運營商
1.9 【思考及討論】
1.9.1 電信運營商要掌控哪些關鍵技術？
1.9.2 電信運營商如何借力互聯(lián)網(wǎng)思維，推動物聯(lián)網(wǎng) 2.0 發(fā) 展？
1.10 【案例】大數(shù)據(jù)/人工智能對各個行業(yè)的影響
2 物聯(lián)網(wǎng)技術的綜述
2.1 物聯(lián)網(wǎng)概念及特點
2.1.1 定義
2.1.2 與互聯(lián)網(wǎng)的關系
2.1.3 物聯(lián)網(wǎng)的特點
2.2 物聯(lián)網(wǎng)關鍵技術
2.2.1 從 RFID 開始
2.2.2 感應識別技術
2.2.3 定位系統(tǒng)
2.2.4 其它的感應技術
2.3 傳感器技術
2.3.1 從感知中國說起
2.3.2 手機還能夠感知哪些信息？——信令數(shù)據(jù)挖掘
2.3.3 如何實現(xiàn)像人類的感知？
2.3.4 圖像能夠識別出哪些信息？
2.4 RFID 技術
2.4.1 介紹
2.4.2 應用案例：從門禁開始
2.5 嵌入式系統(tǒng)開發(fā)
2.5.1 芯片技術的發(fā)展
2.5.2 嵌入式系統(tǒng)開發(fā)
2.6 終端數(shù)據(jù)的采集
2.6.1 數(shù)據(jù)如何采集？
2.6.2 數(shù)據(jù)如何存儲和處理？
2.7 物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡傳輸技術
2.7.1 電信互聯(lián)網(wǎng)作為載體
2.7.2 如何擴展？
2.8 【思考及討論】
2.8.1 如何用手機和最龐大的電信網(wǎng)絡去感知世界？
2.8.2 如何讓手機更加強大，感知更多的信息？
3 物聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務應用
3.1 物聯(lián)網(wǎng)的應用概述
3.1.1 物與物的互聯(lián)帶來哪些應用？
3.1.2 中國的“彎道超車”戰(zhàn)略機遇
3.1.3 下一個 BAT 在哪里？
3.2 物聯(lián)網(wǎng)應用特點
3.2.1 依賴感知的深度和廣度
3.2.2 依賴創(chuàng)新性的應用設計
3.2.3 依賴創(chuàng)新性的產(chǎn)品營銷模式
3.3 物聯(lián)網(wǎng)應用于農(nóng)業(yè)
3.3.1 從監(jiān)控農(nóng)場開始
3.3.2 食品的回溯之外呢？
3.4 物聯(lián)網(wǎng)應用于電網(wǎng)
3.4.1 智慧電網(wǎng)的含義，及對電信網(wǎng)絡的啟發(fā)
3.4.2 智慧電網(wǎng)的應用舉例
3.5 物聯(lián)網(wǎng)應用于交通
3.5.1 交通的感知
3.5.2 “無人駕駛”的智慧
3.6 物聯(lián)網(wǎng)應用于物流
3.6.1 貨物的感知
3.6.2 貨物的監(jiān)控
3.6.3 貨物的“疼”
3.7 物聯(lián)網(wǎng)應用于醫(yī)療
3.7.1 遠程醫(yī)療
3.7.2 加上“阿爾法狗（ALPHGO）”之后的醫(yī)療呢？
3.8 物聯(lián)網(wǎng)應用于家居
3.8.1 智慧家居
3.8.2 智慧家電
3.9 還可以應用在哪里？
3.9.1 沒有做不到，只有想不到
3.9.2 還有哪些領域可以覆蓋？
3.10 【思考及討論】
3.10.1 物聯(lián)網(wǎng)如何深入應用到車聯(lián)網(wǎng)中？提供哪些深度的業(yè) 務應用
3.10.2 電信行業(yè)如何推廣物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務應用？
4 云計算基礎
4.1 云計算的服務架構
4.1.1 IAAS
4.1.2 PAAS
4.1.3 SAAS
4.1.4 其它？——DAAS
4.2 云計算改變了什么？
4.2.1 成為新的基礎設施
4.2.2 IT 系統(tǒng)（ERP/CRM 等）的遷移
4.2.3 數(shù)據(jù)庫的遷移——到 HADOOP 的旅程
4.2.4 管理的遷移——從單點到云上
4.3 云計算的關鍵技術
4.3.1 虛擬化技術
4.3.2 分布式技術
4.3.3 數(shù)據(jù)中心技術
4.4 云計算與物聯(lián)網(wǎng)的關系
4.4.1 物聯(lián)網(wǎng)的概念和特點
4.4.2 物聯(lián)網(wǎng)的計算基礎
4.4.3 物聯(lián)網(wǎng)上的云計算案例
4.5 【案例分享】天翼云產(chǎn)品介紹
5 云計算服務架構
5.1 IAAS
5.1.1 范圍界定
5.1.2 技術內容
5.1.3 案例分享
5.2 PAAS
5.2.1 范圍界定
5.2.2 技術內容
5.2.3 案例分享——華為案例
5.3 SAAS
5.3.1 范圍界定
5.3.2 技術內容
5.3.3 案例分享——saleforce
5.4 私有云/公有云/混合云
5.5 【案例分享】
5.5.1 亞馬遜的云計算架構 AWS
5.5.2 某企業(yè)云計算應用案例
5.6 【思考】
5.6.1 PAAS 的工具能力
5.6.2 云計算能否包打天下？
6 云計算的應用
6.1 云計算應用概述
6.1.1 如何切入行業(yè)的解決方案
6.1.2 在大數(shù)據(jù)中的價值
6.2 云計算中的應用模式
6.2.1 云服務提供
6.2.2 云服務代理
6.2.3 云服務承載
6.3 物聯(lián)網(wǎng)的應用
6.3.1 NB-IOT 介紹
6.3.2 物聯(lián)網(wǎng)的“萬物互聯(lián)”
6.3.3 【案例分享】物聯(lián)網(wǎng)的應用案例
6.4 部分企業(yè)的云計算案例
6.4.1 社交網(wǎng)絡--Facebook
6.4.2 CPU 和存儲--亞馬遜 EC2/S3
6.4.3 網(wǎng)絡應用--GOOGLE
6.4.4 企業(yè)應用--saleforce
6.5 電信企業(yè)的應用場景
6.5.1 資源池
存儲和 CPU
IDC 機房的升級
SAN 存儲
6.5.2 智能管道
6.5.3 各行業(yè)解決方案
如何與物聯(lián)網(wǎng)結合？
行業(yè)解決方案舉例
6.6 商業(yè)模式探索——API 經(jīng)濟
6.6.1 如何用云計算賺錢？
6.6.2 API 經(jīng)濟的內涵
6.6.3 API 經(jīng)濟的延伸
6.7 云計算的應用開發(fā)模式
6.7.1 云產(chǎn)品的掌握
6.7.2 業(yè)務需求的調研
6.7.3 設計和開發(fā)過程
6.7.4 上線測試
6.7.5 DEVOPS 開發(fā)模式
6.8 【思考】如何進行某個行業(yè)產(chǎn)品的開發(fā)、測試工作
7 大數(shù)據(jù)基礎
7.1 從數(shù)據(jù)倉庫開始
7.1.1 數(shù)據(jù)倉庫的概念和特點
7.1.2 OLAP 分析
7.1.3 MPP 技術
7.1.4 數(shù)據(jù)倉庫的應用舉例
7.2 HADOOP 架構的意義
7.2.1 為何是 HADOOP？
7.2.2 HADOOP 技術的前世今生
7.2.3 “爬蟲”的進步
7.3 當前混搭架構的必然
7.3.1 HADOOP 技術的局限性
7.3.2 什么技術解決什么問題？
7.3.3 【案例分享】某電信企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)混搭案例
7.4 數(shù)據(jù)治理的概念和應用
7.4.1 什么是數(shù)據(jù)治理
7.4.2 元數(shù)據(jù)
7.4.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)
7.4.4 數(shù)據(jù)質量的概念
7.4.5 【案例分享】某企業(yè)數(shù)據(jù)治理案例分享
7.5 數(shù)據(jù)挖掘基礎
7.5.1 數(shù)據(jù)挖掘介紹
7.5.2 關聯(lián)規(guī)則分析
7.5.3 聚類分析
7.5.4 分類分析
7.5.5 神經(jīng)網(wǎng)絡分析等
7.5.6 【案例分享】某電信企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘案例
7.6 人工智能的發(fā)展
7.6.1 阿爾法狗的原理
7.6.2 圖像識別的進展
7.6.3 人工智能算法進步
7.6.4 人工智能的發(fā)展
7.7 大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)思維
7.7.1 互聯(lián)網(wǎng)思維的意義
7.7.2 大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)思維
7.7.3 【案例分享】大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)思維案例
7.8 【思考】大數(shù)據(jù)為什么需要云計算？
8 大數(shù)據(jù)技術內容
8.1 從 SQL 開始
8.1.1 數(shù)據(jù)庫的三范式
8.1.2 SQL 語法及應用
8.1.3 EXCEL 過時了嗎？
8.2 HADOOP 生態(tài)圈
8.2.1 APACHE 基金會
8.2.2 HADOOP 生態(tài)圈的概念
8.2.3 開源的意義
8.3 Hadoop 技術
8.3.1 M/R 算法原理
8.3.2 HDFS
8.3.3 YARN
8.3.4 HADOOP3.0
8.4 HADOOP 存儲組件
8.4.1 HIVE 原理及案例
8.4.2 HBASE 原理及案例
8.5 HADOOP 流計算
8.5.1 HADOOP streaming
8.5.2 KAFKA/FLUME
8.6 HADOOP 運維
8.6.1 AMBARI 介紹
8.6.2 演進歷史
8.6.3 SQOOP
8.6.4 OOZIE
8.7 HADOOP 上的數(shù)據(jù)挖掘
8.7.1 Pig 語言
8.7.2 R 語言
8.7.3 Mahout 語言
8.8 【案例】某企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設及應用案例（基于云 計算）
9 人工智能的概念和特點
9.1 人工智能的發(fā)展歷史
9.2 人工智能的概念和特點
9.3 目前人工智能的突破點
9.4 未來人工智能能取代人嗎？
9.5 【例】人工智能在不同行業(yè)的應用案例舉例 9.5.1 汽車行業(yè)
9.5.2 工業(yè)制造
9.5.3 金融行業(yè)
9.5.4 醫(yī)藥行業(yè)等
10 人工智能的技術研究方法
10.1 從模擬人腦開始。。。
10.2 與數(shù)據(jù)挖掘技術的關系
10.3 開源的意義——谷歌的部分開源內容
10.4 【例】人工智能的算法在電信領域實際應用實例
11 總結

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