華為公司大數(shù)據(jù)*專家(HCIE-BigData)證精準定位華為公司大數(shù)據(jù)剖析行業(yè)中大中型分布式系統(tǒng)并行計算數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)平臺的架構(gòu)基本原理、可靠性設(shè)計、應(yīng)用程序開發(fā)和大數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)的基礎(chǔ)知識、常見發(fā)掘優(yōu)化算法、運用設(shè)計方案及其開發(fā)設(shè)計、致力于促進業(yè)內(nèi)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的*化人才的培養(yǎng)。具體內(nèi)容包含華為公司公司級的大中型并行計算分布式系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)平臺FusionInsightLibrA的架構(gòu)、作用特點、數(shù)據(jù)庫開發(fā)設(shè)計；數(shù)據(jù)發(fā)掘基礎(chǔ)理論及其應(yīng)用華為公司公司級大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺FusionInsightMiner和根據(jù)華為云服務(wù)的公司智能化服務(wù)平臺EI的基礎(chǔ)服務(wù)-MLS深度學習服務(wù)項目開展數(shù)據(jù)深層剖析和發(fā)掘、根據(jù)華為公司HCIE-BigData的學習培訓、您將對大數(shù)據(jù)技術(shù)性有更為深層次的了解、具有應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)性開展大數(shù)據(jù)剖析運用、大數(shù)據(jù)挖掘運用的*專家工作能力。
培訓目標：
了解并把握大中型并行計算數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)平臺的架構(gòu)基本原理、分布式系統(tǒng)關(guān)聯(lián)型數(shù)據(jù)庫的設(shè)計方案和提升及應(yīng)用程序開發(fā)；把握大數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，常用算法、常見發(fā)掘方式 、對華貿(mào)易為大數(shù)據(jù)挖掘解決方法FusionInsightMiner和華為云服務(wù)深度學習服務(wù)項目MLS的嫻熟應(yīng)用，擔任數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)設(shè)計、大數(shù)據(jù)剖析、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)發(fā)掘和人工智能技術(shù)的有關(guān)職位。
*章數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)平臺FusionInsightLibrA
基礎(chǔ)理論
*節(jié)分布式系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫架構(gòu)
管理體系架構(gòu)基礎(chǔ)知識
了解MPP架構(gòu)及優(yōu)點
業(yè)內(nèi)產(chǎn)品介紹
第二節(jié)FusionInsightLibrA基礎(chǔ)部件介紹
LibrA邏輯性架構(gòu)
LibrA物理學架構(gòu)
LibrA數(shù)據(jù)庫目標
第三節(jié)FusionInsightLibrA產(chǎn)品特性和核心技術(shù)
架構(gòu)和適用的電腦操作系統(tǒng)
朝向應(yīng)用程序開發(fā)的基本要素
數(shù)據(jù)庫安全性
圖形界面專用工具
高級特點
第四節(jié)FusionInsightLibrA配套設(shè)施工具箱
DatabaseManager的安裝
DatabaseManager的應(yīng)用
DataStudio定義與架構(gòu)
DataStudio的安裝與FusionInsightLibrA網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器的配備
DataStudio專用工具適用的特點
DataStudio的應(yīng)用
第五節(jié)FusionInsightLibrA安全工作
密鑰管理
用戶管理系統(tǒng)
管理權(quán)限實體模型
目標管理權(quán)限
網(wǎng)絡(luò)安全審計
第六節(jié)FusionInsightLibrA數(shù)據(jù)庫智能管理系統(tǒng)高并發(fā)操縱
配備三層交換機
事務(wù)管理與防護
LibrA鎖體制詳細介紹
第七節(jié)FusionInsightLibrA數(shù)據(jù)庫性能監(jiān)管
服務(wù)器資源監(jiān)管方法
性能有關(guān)主視圖
應(yīng)用cmd監(jiān)管群集性能
應(yīng)用DM專用工具監(jiān)管群集性能
第八節(jié)FusionInsightLibrA數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移場景區(qū)劃
GDS專用工具可用場景和操作方法
copyfrom/to可用場景和操作方法
開源系統(tǒng)ELT專用工具可用場景和操作方法
gs_dump/gs_restore可用場景和操作方法
gsql專用工具可用場景和操作方法
Roach專用工具可用場景和操作方法
從別的數(shù)據(jù)庫文件轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)
第九節(jié)FusionInsightLibrASQL詳細介紹
SQL有關(guān)體制和基本原理
運用EXPLAIN開展SQL優(yōu)化
第十節(jié)FusionInsightLibrA數(shù)據(jù)庫設(shè)計方案
數(shù)據(jù)庫數(shù)字邏輯
儲存方式
數(shù)據(jù)遍布
表系統(tǒng)分區(qū)
數(shù)據(jù)庫索引
第十一節(jié)FusionInsightLibrA運用軟件開發(fā)具體指導
FusionInsightLibrA驅(qū)動器詳細介紹
ODBC運用軟件開發(fā)
JDBC運用軟件開發(fā)
基本開發(fā)規(guī)范
第二章FusionInsightLibrA試驗
FusionInsightLibrA操作過程、英語的語法
FusionInsightLibrA性能提升
互聯(lián)網(wǎng)KPI數(shù)據(jù)柵格化解決
重污染區(qū)域數(shù)據(jù)剖析
外來人口長駐地剖析
第三章大數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)理論
*節(jié)準備*知識和數(shù)據(jù)詳細介紹
數(shù)據(jù)發(fā)掘的界定
數(shù)據(jù)發(fā)掘的步驟
數(shù)據(jù)發(fā)掘的運用
數(shù)據(jù)和特性種類
數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析敘述
數(shù)據(jù)的相鄰性衡量
第二節(jié)數(shù)據(jù)預(yù)備處理
為何要預(yù)備處理數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)清除
數(shù)據(jù)集成化
數(shù)據(jù)歸約
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
第三節(jié)數(shù)據(jù)倉庫詳細介紹
數(shù)據(jù)倉庫的定義
數(shù)據(jù)倉庫的系統(tǒng)架構(gòu)與實體模型
多維度數(shù)據(jù)實體模型
定義層次
OLAP與OLTP
方體有機化學
第四節(jié)歸類
歸類和重歸的定義
決策樹分類
樸素貝葉斯歸類
組成歸類
后向散播歸類
svm算法歸類
實體模型評定與挑選
第五節(jié)聚類算法
聚類算法的界定
K-平均值優(yōu)化算法
k-定位點優(yōu)化算法
第六節(jié)離群點檢驗
離群點的定義
離群點檢驗的方式
第七節(jié)關(guān)聯(lián)規(guī)則（AssociationRule）
關(guān)聯(lián)規(guī)則的界定
關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)掘流程及有關(guān)定義
關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)掘方式 歸類
Apriori優(yōu)化算法
第八節(jié)FusionInsightMiner和華為云服務(wù)深度學習服務(wù)項目MLS
FusionInsightMiner總體詳細介紹
關(guān)聯(lián)剖析
標簽管理
華為云服務(wù)深度學習服務(wù)項目
第四章大數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)演練
金融機構(gòu)存定期業(yè)務(wù)流程預(yù)測分析
顧客分群
鮑魚生長發(fā)育年紀預(yù)測分析
地理位置 Location
