甲骨文企业大数据培训解决方案(BIG DATA)V2.0
2018-07-03 00:21:21
详情：
大数据（BIG DATA）培训内容结构组成：
实时企业技术战略、大数据参照架构、大数据集成workshop；甲骨文企业大数据实验平台；HadoopV1、
YARN、ClouderaManager；MapReduce；R、NoSQL、Hive、Pig、Solr、
XQuery；OracleBigDataConnector；OracleDataIntegrator12c；OracleBigDataSQL；OracleBigdataDiscoveryOracleGoldengate；
OraclePerfectBalance；OracleDataWarehouse；OracleDataMining；OracleEndeca；MysqlBigData；OracleBIEE；
培训受众：企业信息技术从业人士、企业利用信息技术实现业务能力的专业人士
培训人员预置要求：
1. 精通企业分布式计算模型的设计和使用；
2. 熟悉计算机和计算机语言；
3. 熟悉Unix、类Unix 操作系统；
4. 熟悉计算机网络；
5. 熟悉计算机存储；
6. 良好计算机专业英语阅读能力；
方案说明：
甲骨文大学企业级大数据培训由大数据架构培训、大数据集成实战、大数据专业技术深造和大数据企业级产品四个知识模块组成。适合企业与个人深入学习大数据在企业级生产环境的实际运用和最佳实践。四个培训模块的学习内容可以定制化，可以按需组合。
各个技术培训内容都有定制实验环境辅助强化学习认知。知识模块集成平台还可以成为企业常年内部员工大数据技术实训平台和员工大数据技能考核平台，甲骨文大学持续提供平台和内容的更新。
特别说明：
企业级大数据是指针对企业生产环境及业务行为被证明行之有效的计算模型和具体筛选后的高性能技术生态，对其它大数据行为只做研究和测试用途。
甲骨文大学企业大数据培训内容：
知识模块 | 培训主题 | 培训大纲 |
企业大数据架构 |
实时企业技术战略 | 企业信息技术战略 |
企业应用计算参照架构 | ||
工程系统集成 | ||
企业大数据参照架构 | 基本概念 | |
体系结构视图 | ||
体系结构看法 | ||
企业大数据思维 | 大数据思想 | |
大数据技术革新 | ||
大数据管理革新 | ||
My SQL大数据架构 | ||
知识模块 | 培训主题 | 培训大纲 |
企业大数据集成实战 |
Hadoop MapReduce | Cloudera综述 |
Hadoop动机 | ||
HDFS和MapReduce如何工作 | ||
如何使用 sqoop | ||
如何使用 Hive | ||
NoSQL数据库 | NoSql数据库介绍及与 RDBMS的比较 | |
Oracle NoSQL数据库 | ||
Kvlite综述 | ||
开发人员的话题 | ||
管理人员的话题 | ||
大数据连接器 | Oracle loader for Hadoop | |
Oracle Direct connector for HDFS | ||
ODI application adapter for Hadoop | ||
Oracle BigData SQL | ||
R企业 | 为什么使用 R | |
关键消息 | ||
R资源 | ||
R与 BI集成 | ||
Oracle R连接器 | ||
大数据设备 | 理解 BDA硬件 | |
理解 BDA软件 | ||
BDA架构 | ||
大数据实战 workshop | 大数据介绍 | |
银行业务背景 | ||
Hadoop word count | ||
Oracle NoSQL | ||
Pig实战 | ||
Hive编码 | ||
Impala实战 | ||
Oracle loader for Hadoop | ||
Oracle connector for HDFS | ||
Xquery for Hadoop | ||
R编程 | ||
大数据搜索 Solr实战 | ||
大数据与 GoldenGate | ||
大数据与 MySql | ||
知识模块 | 培训主题 | 培训大纲 |
大数据专业技术深造 |
数据分析 | 数据分解 |
最优化寻找最大值 | ||
数据可视化 | ||
贝叶斯统计 | ||
主观概率 | ||
直方图 | ||
回归 | ||
误差 | ||
相关数据库 | ||
整理数据 | ||
基于 Web的数据挖掘实现 | 数据挖掘概念 | |
大规模文件系统 | ||
相似发现 | ||
数据流挖掘 | ||
链接分析 | ||
频繁项集 | ||
聚类 | ||
实例：广告与推荐系统 | ||
Oracle企业 R | R介绍 | |
R开始 | ||
RLang | ||
图形 | ||
转换 | ||
SQL | ||
预测 | ||
R专业 workshop | ||
R与统计 | ||
Oracle NoSQL管理 | 介绍与综述 | |
计划与安装 | ||
配置 KVStore | ||
优化KVStore性能 | ||
KVStore参数 | ||
备份与恢复 | ||
诊断与问题解决 | ||
Oracle NoSQL开发 | 介绍与开发案例展示 | |
获取多条记录 | ||
插入和删除记录 | ||
使用版本 | ||
处理异常 | ||
创建事物 | ||
理解一致性 | ||
设置一致性策略 | ||
理解持久性 | ||
设置持久性策略 | ||
Oracle NoSQL专业集成 实战 | Workshop环境介绍 | |
管理跟踪 | ||
开发跟踪 | ||
共性跟踪 | ||
Oracle BigData Essentials | 大数据综述 | |
理解Oracle大数据解决方案 | ||
使用Oracle大数据设备 | ||
大数据获取 | ||
使用HDFS | ||
使用Flume | ||
使用Oracle NoSQL | ||
使用Hive | ||
使用Oracle大数据连接器 | ||
使用ODI | ||
使用数据库分析 | ||
大数据集成 | ||
Oracle Data Mining | 数据挖掘概念与术语 | |
数据挖掘流程 | ||
OracleDataMining11gR2 | ||
Classification 方法 | ||
Regression 方法 | ||
Clustering 方法 | ||
执行购物篮分析 | ||
执行异常侦测 | ||
部署数据挖掘结果 | ||
Endeca 生态 | 安装EID 设备 | |
客户端安装 | ||
EID 组件与启动 | ||
使用集成器 | ||
创建与启动Endeca 服务器数据 | ||
装载数据 | ||
使用Studio | ||
构建结果页面 | ||
采摘数据 | ||
数据模型与数据关联 | ||
搜索 | ||
导航 | ||
自助发现 | ||
Web 应用 | ||
丰富文本 | ||
可视化 | ||
Hadoop 架构及生态 | Hadoop 原理与架构 | |
Hadoop 安装与部署 | ||
资源调度 | ||
Hadoop 企业集成管理 | ||
Impala 实现 | ||
Sqoop 实现 | ||
Spark 实现 | ||
知识模块 | 培训主题 | 培训大纲 |
大数据企业级产品 |
Oracle 大 数 据 设 备 （Internal/OPNonly） | 定义大数据 |
研究Oracle大数据设备，Hadoop 生态系统与Oracle工程系统；安装使用和管理Oracle大数据设备 | ||
提供数据安全与资源管理 | ||
获取数据 | ||
测试与平衡MapReduce 作业 | ||
分析数据 | ||
识别大数据应用场景 | ||
甲骨文企业大数据知识 实训平台
| 企业大数据集成实战知识模块实验平台 | |
大数据专业技术深造知识模块实验平台 | ||
类大数据企业级平台集成UAS | ||
企业大数据专业技能考核平台 |
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