數(shù)據(jù)工程專項(xiàng)培訓(xùn)

  培訓(xùn)講師：劉暉

講師背景：
劉暉老師通信行業(yè)特約培訓(xùn)導(dǎo)師【專業(yè)資質(zhì)】?北大計(jì)算機(jī)、北郵通信雙學(xué)位?（原）中興通訊學(xué)院高級(jí)講師?大慶油田技術(shù)研究院高級(jí)內(nèi)訓(xùn)講師?15年嵌入式硬件、軟件開(kāi)發(fā)和系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)總監(jiān)?有8年多的“云大智物”開(kāi)發(fā)及實(shí)施經(jīng)驗(yàn)。曾供職于巨龍通信、大唐電信 詳細(xì)>>

劉暉
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數(shù)據(jù)工程專項(xiàng)培訓(xùn)詳細(xì)內(nèi)容

數(shù)據(jù)工程專項(xiàng)培訓(xùn)

【課程收益】

  1. 掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型及相關(guān)知識(shí)；
  2. 掌握數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案的設(shè)計(jì)；
  3. 掌握數(shù)據(jù)處理過(guò)程的規(guī)劃、設(shè)計(jì)、優(yōu)化；

【課程特色】

1.?? 課上采用案例式教學(xué)，通俗易懂，課下一對(duì)一輔導(dǎo)強(qiáng)化訓(xùn)練，學(xué)與練交叉進(jìn)行強(qiáng)化記憶，你所要做的就是認(rèn)真聽(tīng)，勤于問(wèn)，樂(lè)于練。

2.?? 清晰的知識(shí)結(jié)構(gòu)，根據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)采用最優(yōu)化授課模式。

3.?? 內(nèi)容充沛、詳略得當(dāng)，前后呼應(yīng)。

4.?? 講師資歷豐富，具有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

5.?? 知識(shí)講授+貼身案例+場(chǎng)景故事+互動(dòng)討論+現(xiàn)場(chǎng)演練+落地跟蹤

【課程對(duì)象】相關(guān)人員

【課程時(shí)長(zhǎng)】2天（6小時(shí)/天）

【課程大綱】

第一部分：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

  1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘概述
  2. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展與展望
  3. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)
  4. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的參照結(jié)構(gòu)
  5. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述
  6. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與工具
  7. 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用
  8. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)模型
  9. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)模型
  10. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念模型
  11. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)邏輯模型
  12. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的物理模型
  13. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的元數(shù)據(jù)模型
  14. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的粒度和聚集模型
  15. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用過(guò)程
  16. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的規(guī)劃
  17. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念模型設(shè)計(jì)
  18. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型設(shè)計(jì)
  19. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的物理模型設(shè)計(jì)
  20. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)施
  21. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用、支持和增強(qiáng)
  22. OLAP?技術(shù)
  23. OLAP?技術(shù)概念
  24. OLAP?與多維分析
  25. OLAP?的實(shí)施
  26. 多維 OLAP?與關(guān)系 OLAP
  27. OLAP?技術(shù)評(píng)價(jià)
  28. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
  29. 傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
  30. 統(tǒng)計(jì)分析類工具
  31. 統(tǒng)計(jì)分析類工具的應(yīng)用
  32. 統(tǒng)計(jì)分析類工具應(yīng)用的問(wèn)題
  33. 知識(shí)挖掘系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)
  34. 現(xiàn)代挖掘技術(shù)及應(yīng)用
  35. 知識(shí)發(fā)現(xiàn)工具與應(yīng)用
  36. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展
  37. 數(shù)據(jù)挖掘的主要算法和模型
  38. 聚集
  39. 決策樹(shù)
  40. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  41. 關(guān)聯(lián)分析
  42. 序列分析
  43. 數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
  44. 數(shù)據(jù)清理
  45. 集成和變換
  46. 規(guī)范化
  47. 數(shù)據(jù)歸約
  48. 維歸約
  49. 數(shù)據(jù)壓縮
  50. 數(shù)值歸約
  51. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用與管理
  52. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用戶
  53. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用案例
  54. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的運(yùn)行技術(shù)管理
  55. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的元數(shù)據(jù)管理
  56. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用中的法律問(wèn)題
  57. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的成本與效益分析
  58. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)實(shí)例
  59. 實(shí)例數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的規(guī)劃與分析
  60. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工具的應(yīng)用
  61. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)創(chuàng)建實(shí)例
  62. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表與多維數(shù)據(jù)集的建立
  63. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與挖掘應(yīng)用實(shí)例
  64. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)加載與鉆取
  65. 數(shù)據(jù)挖掘模型的設(shè)計(jì)
  66. 數(shù)據(jù)挖掘工具的應(yīng)用
  67. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)客戶端界面的設(shè)計(jì)

第二部分：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案

  1. 分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)概述
  2. 大數(shù)據(jù)集（超大文件）存儲(chǔ)
  3. 海量小文件存儲(chǔ)
  4. 分布式存儲(chǔ)技術(shù)發(fā)展新動(dòng)向和趨勢(shì)
  5. 從Google云計(jì)算體系，理解海量數(shù)據(jù)處理的方法
  6. 從Hadoop云計(jì)算項(xiàng)目，進(jìn)一步研究云數(shù)據(jù)處理方法
  7. 從Windows Azure，理解平臺(tái)即服務(wù)的本質(zhì)
  8. 從Amazon云計(jì)算，討論如何提供云服務(wù)
  9. 實(shí)施云計(jì)算的關(guān)鍵點(diǎn)：安全策略
  10. 當(dāng)前數(shù)據(jù)中心如何向云計(jì)算環(huán)境轉(zhuǎn)變？?
  11. 基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)技術(shù)
  12. 軟件即服務(wù)（SaaS）關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)技術(shù)

第三部分 數(shù)據(jù)處理過(guò)程的規(guī)劃、設(shè)計(jì)、優(yōu)化

  1. 什么是數(shù)據(jù)工程師
  2. 數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師的區(qū)別
  3. 數(shù)據(jù)工程中的不同角色
  4. 核心數(shù)據(jù)工程技能

課程1：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)與應(yīng)用

時(shí)間

內(nèi)容

案例實(shí)踐與練習(xí)

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一、大數(shù)據(jù)時(shí)代背景

二、大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景

三、大數(shù)據(jù)在各行業(yè)最佳實(shí)踐案例

案例討論：大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用價(jià)值
?

一、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

二、大數(shù)據(jù)主要存儲(chǔ)技術(shù)介紹

三、大數(shù)據(jù)主要計(jì)算技術(shù)介紹

案例分析：?大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)存儲(chǔ)計(jì)算技術(shù)的關(guān)系

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課程2：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論與算法入門

時(shí)間

內(nèi)容

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第1個(gè)主題：概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)入門

  1. 聊聊概率這件事
  2. 什么是隨機(jī)變量
  3. 什么是概率分布
  4. 什么是古典概型
  5. 聯(lián)合概率與邊緣概率
  6. 乘法與全概率公式
  7. 貝葉斯公式介紹
  8. 獨(dú)立性與獨(dú)立事件
  9. 課堂實(shí)操：概率統(tǒng)計(jì)各種相關(guān)類型習(xí)題講解，由淺入深探索概率統(tǒng)計(jì)在各種業(yè)務(wù)/項(xiàng)目上的應(yīng)用。
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第2個(gè)主題：離散值的概率分布

  1. 定義與分布律介紹
  2. 離散型隨機(jī)變量介紹
  3. 伯努利、二項(xiàng)及泊松分布
  4. 期望值及其計(jì)算方法
  5. 方差與標(biāo)準(zhǔn)差介紹
  6. 大數(shù)定理介紹

課堂實(shí)操：概率統(tǒng)計(jì)各種相關(guān)類型習(xí)題講解，由淺入深探索概率統(tǒng)計(jì)

第3個(gè)主題：SQL語(yǔ)法與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

  1. SQL概述
  2. 數(shù)據(jù)庫(kù)基本操作
  3. 數(shù)據(jù)類型和約束條件
  4. 數(shù)據(jù)填充與數(shù)據(jù)導(dǎo)入
  5. 查詢操作符與子查詢
  6. SQL查詢函數(shù)介紹
  7. 課堂實(shí)操：動(dòng)手實(shí)際實(shí)現(xiàn)客戶訂單查詢案例
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第4個(gè)主題：數(shù)據(jù)預(yù)處理

  1. 數(shù)據(jù)審核
  2. 數(shù)據(jù)篩選
  3. 數(shù)據(jù)排序
  4. 數(shù)據(jù)清洗
  5. 數(shù)據(jù)集成
  6. 數(shù)據(jù)變換
  7. 數(shù)據(jù)歸約
  8. 課堂實(shí)操： 合并不同數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)、缺失值與異常值處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理、Matplotlib繪圖

第5個(gè)主題：數(shù)據(jù)分析入門

  1. 數(shù)據(jù)分析概述
  2. 數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建
  3. 數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)技巧
  4. 課堂實(shí)操： 量化炒股實(shí)例、python常用科學(xué)計(jì)算
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第6個(gè)主題：數(shù)據(jù)算法基礎(chǔ)

  1. K最鄰近算法
  2. 樸素貝葉斯
  3. 線性回歸
  4. 梯度下降
  5. 最大似然估計(jì)
  6. 多重回歸模型
  7. Logistic回歸
  8. Logistic函數(shù)介紹
  9. 支持向量機(jī)
  10. 課堂實(shí)操： 算法練習(xí)
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第7個(gè)主題：數(shù)據(jù)算法基礎(chǔ)

  1. 什么是決策樹(shù)
  2. 什么是熵
  3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感知機(jī)
  4. 前向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  5. 什么是聚類
  6. K均值算法
  7. 自然語(yǔ)言處理
  8. 推薦系統(tǒng)介紹
  9. 課堂實(shí)操： 實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)完整案例

課程3：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)

時(shí)間

內(nèi)容

案例實(shí)踐與練習(xí)

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一、HDFS特征及讀寫文件

二、NameNode的考慮

三、HDFS安全概覽

案例練習(xí)：HDFS基礎(chǔ)命令
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一、運(yùn)用 Hadoop文件Shell

二、利用Flume?從外部源攝取數(shù)據(jù)

三、利用Sqoop從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)攝取數(shù)據(jù)

案例練習(xí)：HDFS腳本及接口命令
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一、MapReduce原理及特征

二、YARN2.0架構(gòu)與原理

三、Zookeeper和YARN2.0關(guān)系

案例練習(xí)：MapReduce運(yùn)行及調(diào)度
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一、SQOOP原理及特征

二、SQOOP開(kāi)發(fā)應(yīng)用

三、SQOOP和Hadoop關(guān)系

案例練習(xí)：SQOOP開(kāi)發(fā)
?

一、zookeeper原理及特征

二、zookeeper架構(gòu)與應(yīng)用

三、Zookeeper和Hadoop關(guān)系

案例練習(xí)：Zookeeper集群管理命令
?

一、HBase原理及特征

二、HBase and RDBMS

三、HBase Shell

案例練習(xí)：HBase Shell命令
?

一、創(chuàng)建表

二、HBase?的ROWKEY設(shè)計(jì)

三、Hbase的優(yōu)化設(shè)計(jì)

案例練習(xí)：HBase?優(yōu)化設(shè)計(jì)
?

一、Hive模式和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

二、Hive與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的比較

三、Hive應(yīng)用案例

案例練習(xí)：Hive模式及管理命令
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一、HQL基礎(chǔ)DDL編程

二、HQL基礎(chǔ)DML編程

三、HQL實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)操作

案例練習(xí)：Hive?基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)
?

一、Hive管理的各中表與模型應(yīng)用

二、裝載數(shù)據(jù)進(jìn)入Hive?

三、Hive維度模型開(kāi)發(fā)應(yīng)用

案例練習(xí)：Hive模型開(kāi)發(fā)
?

一、Flume裝載數(shù)據(jù)進(jìn)入Hive?

二、SQOOP裝載數(shù)據(jù)進(jìn)入Hive

三、Hive開(kāi)發(fā)與Hadoop關(guān)系

案例練習(xí)：Hive接口開(kāi)發(fā)
?

一、Scala基礎(chǔ)知識(shí)

二、Scala常用集合

三、Scala應(yīng)用場(chǎng)景

案例練習(xí)：Scala基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)
?

一、函數(shù)對(duì)象

二、編程實(shí)例

三、Scala高級(jí)開(kāi)發(fā)應(yīng)用

案例練習(xí)：Scala開(kāi)發(fā)應(yīng)用

課程4：Spark生態(tài)系統(tǒng)

時(shí)間

內(nèi)容

案例實(shí)踐與練習(xí)

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一、Spark發(fā)展歷史及簡(jiǎn)介

二、Spark業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景

三、Spark與Hadoop系統(tǒng)關(guān)系

案例討論：Spark與Hadoop系統(tǒng)關(guān)系
?

一、Spark原理及特征

二、Spark架構(gòu)及組件應(yīng)用場(chǎng)景

三、Spark接口及應(yīng)用場(chǎng)景

案例討論：Spark接口及應(yīng)用場(chǎng)景
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一、RDD基礎(chǔ)

二、轉(zhuǎn)換操作與執(zhí)行操作

三、共享變量

案例練習(xí)：RDD基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)操作
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一、Spark計(jì)算框架原理及特征

二、Spark架構(gòu)與應(yīng)用

三、Spark之寬窄依賴和DAG調(diào)度

案例練習(xí)：Spark計(jì)算模型及運(yùn)行日志查看
?

一、Spark資源調(diào)度原理及特征

二、Spark資源調(diào)度架構(gòu)及應(yīng)用

三、Spark資源調(diào)度基于Hadoop

案例練習(xí)：Spark調(diào)度命令
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一、Spark生態(tài)系統(tǒng)接口介紹

二、Spark生態(tài)系統(tǒng)接口與Hadoop

三、Spark生態(tài)系統(tǒng)接口與大數(shù)據(jù)分析

案例練習(xí)：Spark接口開(kāi)發(fā)
?

一、Spark SQL原理與架構(gòu)

二、Hive SQL與Spark SQL?

三、Spark SQL開(kāi)發(fā)應(yīng)用

案例練習(xí)：Spark SQL基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)
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一、Spark SQL與Hive

二、Spark SQL與模型構(gòu)建

三、Spark SQL與數(shù)據(jù)挖掘分析

案例練習(xí)：Spark SQL模型開(kāi)發(fā)
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一、Spark Streaming基本原理

二、Spark Streaming開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)

三、Spark Streaming開(kāi)發(fā)應(yīng)用

案例練習(xí)：Spark Streaming開(kāi)發(fā)
?

一、Spark ML讀取數(shù)據(jù)

二、Spark ML對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索

三、Spark ML訓(xùn)練模型

案例練習(xí)：Spark Mllib開(kāi)發(fā)
?

一、Spark ML組裝任務(wù)

二、Spark ML評(píng)估、優(yōu)化模型

三、Spark Mllib開(kāi)發(fā)

案例練習(xí)：Spark Mllib開(kāi)發(fā)
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一、Spark GraphX?的核心代碼剖析

二、Spark GraphX?命令方式操作

三、Spark GraphX?的客戶端 API?介紹

案例練習(xí)：Spark Graphx開(kāi)發(fā)

課程5：大數(shù)據(jù)流式處理技術(shù)入門

時(shí)間

內(nèi)容

案例實(shí)踐與練習(xí)

?

一、大數(shù)據(jù)流式處理技術(shù)原理與架構(gòu)

二、大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景

三、大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算與Hadoop系統(tǒng)

案例討論：大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算與Hadoop系統(tǒng)
?

一、大數(shù)據(jù)流式處理組件介紹

二、SparkStreaming與各流計(jì)算組件特點(diǎn)

三、大數(shù)據(jù)流式處理技術(shù)選型實(shí)踐

案例討論：大數(shù)據(jù)流式處理技術(shù)選型
?

一、FLUME基本原理

二、FLUME架構(gòu)部署

三、FLUME管理運(yùn)維開(kāi)發(fā)命令

案例練習(xí)：FLUME開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)
?

一、FLUME讀取數(shù)據(jù)

二、FLUME處理數(shù)據(jù)

三、FLUME寫入數(shù)據(jù)

案例練習(xí)：FLUME開(kāi)發(fā)應(yīng)用
?

一、Kafka基本原理

二、Kafka架構(gòu)部署

三、Kafka管理運(yùn)維開(kāi)發(fā)命令

案例練習(xí)：Kafka開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)
?

一、Kafka讀取數(shù)據(jù)

二、Kafka處理數(shù)據(jù)

三、Kafka寫入數(shù)據(jù)

案例練習(xí)：Kafka開(kāi)發(fā)應(yīng)用
?

一、ELK各組件特點(diǎn)

二、ELK架構(gòu)優(yōu)勢(shì)

三、ELK開(kāi)發(fā)應(yīng)用場(chǎng)景

案例練習(xí)：ELK開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)
?

一、ELK部署配置

二、ELK管理運(yùn)維

三、ELK開(kāi)發(fā)應(yīng)用

案例練習(xí)：ELK開(kāi)發(fā)應(yīng)用
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一、Flink原理

二、Flink架構(gòu)優(yōu)勢(shì)

三、Flink開(kāi)發(fā)應(yīng)用場(chǎng)景

案例練習(xí)：Flink開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)
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一、Flink部署配置

二、Flink管理運(yùn)維

三、Flink開(kāi)發(fā)應(yīng)用

案例練習(xí)：Flink開(kāi)發(fā)應(yīng)用

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【課程特色】1.??課上采用案例式教學(xué)，通俗易懂，課下一對(duì)一輔導(dǎo)強(qiáng)化訓(xùn)練，學(xué)與練交叉進(jìn)行強(qiáng)化記憶，你所要做的就是認(rèn)真聽(tīng)，勤于問(wèn)，樂(lè)于練。2.??清晰的知識(shí)結(jié)構(gòu)，根據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)采用最優(yōu)化授課模式。3.??內(nèi)容充沛、詳略得當(dāng)，前后呼應(yīng)。4.??講師資歷豐富，具有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。5.??知識(shí)講授+貼身案例+場(chǎng)景故事+互動(dòng)討論+現(xiàn)場(chǎng)演練+落地跟蹤【課程時(shí)間】1天【課程

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【課程背景】住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部印發(fā)的《國(guó)家智慧城市試點(diǎn)暫行管理辦法》和《國(guó)家智慧城市（區(qū)、鎮(zhèn)）試點(diǎn)指標(biāo)體系（試行）》兩個(gè)文件指出：建設(shè)智慧城市是創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展、推動(dòng)新型城鎮(zhèn)化、全面建成小康社會(huì)的重要舉措。這對(duì)于服務(wù)于千千萬(wàn)萬(wàn)城市、社區(qū)、園區(qū)、小區(qū)、樓宇，以及工作和生活在其中的業(yè)主和客戶的物業(yè)管理服務(wù)業(yè)來(lái)說(shuō)，已然迎來(lái)最大的發(fā)展機(jī)遇。物業(yè)管理行業(yè)不僅是智慧社區(qū)的受益

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5G+智慧煤礦   12.31

【課程特色】1.??課上采用案例式教學(xué)，通俗易懂，課下一對(duì)一輔導(dǎo)強(qiáng)化訓(xùn)練，學(xué)與練交叉進(jìn)行強(qiáng)化記憶，你所要做的就是認(rèn)真聽(tīng)，勤于問(wèn)，樂(lè)于練。2.??清晰的知識(shí)結(jié)構(gòu)，根據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)采用最優(yōu)化授課模式。3.??內(nèi)容充沛、詳略得當(dāng)，前后呼應(yīng)。4.??講師資歷豐富，具有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。5.??知識(shí)講授+貼身案例+場(chǎng)景故事+互動(dòng)討論+現(xiàn)場(chǎng)演練+落地跟蹤【課程對(duì)象】無(wú)線網(wǎng)、核

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【課程特色】1.??課上采用案例式教學(xué)，通俗易懂，課下一對(duì)一輔導(dǎo)強(qiáng)化訓(xùn)練，學(xué)與練交叉進(jìn)行強(qiáng)化記憶，你所要做的就是認(rèn)真聽(tīng)，勤于問(wèn)，樂(lè)于練。2.??清晰的知識(shí)結(jié)構(gòu)，根據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)采用最優(yōu)化授課模式。3.??內(nèi)容充沛、詳略得當(dāng)，前后呼應(yīng)。4.??講師資歷豐富，具有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。5.??知識(shí)講授+貼身案例+場(chǎng)景故事+互動(dòng)討論+現(xiàn)場(chǎng)演練+落地跟蹤【課程對(duì)象】相關(guān)人員【

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5G產(chǎn)業(yè)發(fā)展與應(yīng)用創(chuàng)新【課程背景】隨著5G?技術(shù)的快速發(fā)展，5G?應(yīng)用已成為各界熱議的話題，很多行業(yè)陸續(xù)開(kāi)展了相關(guān)的實(shí)踐探索。本課程站在科技發(fā)展的前沿，探討了5G在物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、無(wú)人機(jī)、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、教育、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、新媒體等行業(yè)的應(yīng)用案例。值得指出的是，案例以運(yùn)營(yíng)商、一流企業(yè)等機(jī)構(gòu)在5G領(lǐng)域的實(shí)踐為主線，對(duì)5G行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新案例做了詳細(xì)的講解?！菊n程收益】

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【課程背景】隨著5G?技術(shù)的快速發(fā)展，5G?應(yīng)用已成為各界熱議的話題，很多行業(yè)陸續(xù)開(kāi)展了相關(guān)的實(shí)踐探索?！菊n程收益】1了解5G從信息通信技術(shù)支持到業(yè)務(wù)模式推廣和場(chǎng)景的應(yīng)用，掌握5G在新時(shí)代、新技術(shù)下的行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)；2以鮮活的應(yīng)用案例和解決方案詳細(xì)掌握5G給環(huán)保行業(yè)方面帶來(lái)全新變革的藍(lán)圖和愿景；【課程特色】1.??課上采用案例式教學(xué)，通俗易懂，課下一對(duì)一輔導(dǎo)強(qiáng)

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5G賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)【課程背景】5G通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)了增強(qiáng)型移動(dòng)寬帶、超大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)和高可靠、低時(shí)延等三大應(yīng)用場(chǎng)景全覆蓋，把人與人之間的通信拓展到了人與物、物與物之間的通信，從消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)拓展到了產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，為行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了關(guān)鍵的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。5G和人工智能/大數(shù)據(jù)/云計(jì)算/邊緣計(jì)算/區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)相結(jié)合，多技術(shù)交織并進(jìn)、深度滲透、協(xié)同應(yīng)用，孕育技

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【課程背景】隨著5G?技術(shù)的快速發(fā)展，5G?應(yīng)用已成為各界熱議的話題，很多行業(yè)陸續(xù)開(kāi)展了相關(guān)的實(shí)踐探索。本課程站在科技發(fā)展的前沿，探討了5G在物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、無(wú)人機(jī)、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、教育、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、新媒體等行業(yè)的應(yīng)用案例。值得指出的是，案例以運(yùn)營(yíng)商、一流企業(yè)等機(jī)構(gòu)在5G領(lǐng)域的實(shí)踐為主線，對(duì)5G行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新案例做了詳細(xì)的講解。【課程收益】1了解5G從信息通信技

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【課程背景】隨著5G?技術(shù)的快速發(fā)展，5G?應(yīng)用已成為各界熱議的話題，很多行業(yè)陸續(xù)開(kāi)展了相關(guān)的實(shí)踐探索。本課程站在科技發(fā)展的前沿，探討了5G與數(shù)字貨幣、區(qū)塊鏈在金融行業(yè)的應(yīng)用案例。值得指出的是，案例以運(yùn)營(yíng)商、一流企業(yè)等機(jī)構(gòu)在5G領(lǐng)域的實(shí)踐為主線，對(duì)5G金融行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新案例做了詳細(xì)的講解。【課程收益】1了解5G從信息通信技術(shù)支持到業(yè)務(wù)模式推廣和場(chǎng)景的應(yīng)用，掌握

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【課程背景】國(guó)家電網(wǎng)“三型兩網(wǎng)、世界一流”戰(zhàn)略、南方電網(wǎng)定位“五者”，轉(zhuǎn)型“三商”戰(zhàn)略，需賦能智能終端，加速電網(wǎng)全面感知，打通數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)壁壘，驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新能力。傳統(tǒng)通信方式難以滿足數(shù)字電網(wǎng)發(fā)展需求，電力生產(chǎn)、傳輸、消費(fèi)全過(guò)程需要低時(shí)延、大寬帶、大連接，對(duì)5G的訴求十分迫切5G作為最新一代的無(wú)線通信技術(shù)，其超高速率、超低時(shí)延、超大連接特性對(duì)智慧城市建設(shè)產(chǎn)生巨大的影

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清華大學(xué)卓越生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)總監(jiān)高級(jí)研修班
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