導師:彭老師

本大數據內容較少講解概念和理念，而是直接圍繞“大數據存儲、大數據計算、大數據挖掘”三大核心技術實現，以及金融行業落地場景為主要內容提綱展開，學員對大數據背景理論有初步學習了解。本系列內容都是偏實戰落地，學員需要在課程上做好動手準備。

大數據計算（8-9小時）

主要講解大數據計算的技術架構原理和實踐：分布式計算是大數據分析應用最廣泛最基礎的核心技術，本內容聚焦分布式并行計算（map/reduce）、實時流計算、內存計算、BSP計算等架構和落地實現，動手掌握分布式計算設計思想，并穿插金融行業應用案例。

大數據存儲（8-9小時）

主要講解大數據存儲的技術架構原理和實踐：聚焦業界，并重點剖析分布式緩存、分布式文件存儲、k/v存儲，一般互聯網企業的分布式存儲系統都是個大平臺，系統復雜、代碼龐大，而且只適合公司的業務，工程師很難下載安裝到自己的電腦里學習和吃透。本內容從作者多年實戰經驗出發，對分布式存儲技術進行了大量歸納和總結，并動手搭建分布式存儲環境，用最基本的程序實現分布式存儲功能，你會感慨原來分布式存儲可以如此簡單的實現，如此輕松的上手...

數據挖掘和機器學習是屬于大數據的核心技術之一，以科學嚴謹的數據依據幫助企業做分析決策，同時其高深的理論門檻也阻擋了廣大工程師的學習上手，在大數據時代，如何進行基于海量數據在成百上千的機器進行分布式數據挖掘更是需要解決的難題，本內容從實戰角度出發，基于企業實際需求，深入淺出的講解數據挖掘最常用的算法和企業場景，讓工程師通俗易懂的掌握，并且進行編程落地實踐講解，讓抽象的算法公式完全落地為工程化的程序為企業所用。