对于“大数据”研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据课程优势
1. 来自清华、北大、北航的实战讲师和上市企业的骨灰级大咖授课……
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大数据在各行各业中应用广泛 没有什么能逃出你的掌心
大数据特点 数据量大 数据种类多 要求实时性强 主导气质无法掩盖
真实就业数据 震撼你的小心脏
无论按照工作经验还是市场本身的薪资变化趋势
大数据工程师都是一路高歌猛进，当之无愧的互联网贵族！
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行业需求增长
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猎聘网大数据招聘
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17210
北京大数据工程师
大数据就业前景分析
根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。
潮流技能 颠覆性课程
拒绝用老掉牙的淘汰项目练手 要做就做前沿
覆盖大数据行业主流技术岗位，课程半年升级一次，紧跟市场与企业步伐
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01 大数据入门基础课程 |
1.JavaSE；2.MySQL；3.JDBC；4.Linux；5.shell；6.HTML；7.CSS；8.JavaScript；9.JSP；10.Servlet |
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02 大数据Hadoop基础 |
1.大数据概论；2.Hadoop框架；3.HDFS分布式文件系统；4.MapReduce计算模型；5.全真实训项目 |
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03 大数据离线分析 |
1.Hive数据仓库；2.Sqoop ETL工具；3.Azkaban工作流引擎；4.Ooize；5.Impala；6.全真实训项目 |
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04 大数据实时计算 |
1.Zookeeper分布式协调系统；2.HBase分布式数据库；3.Redis数据库；4.mogDB数据库；5.Kudu列式存储系统；6.Storm实时数据处理平台；7.Kafka分布式发布订阅消息系统；8.Flume海量日志采集系统；9.全真实训综合项目 |
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05 Spark数据计算 |
1.Scala；2.Spark；3RDD；4.Spark SQL；5. Streaming；6. Mahout；7.MLlib；8.GraphX；9.Spark R；10.Python；11.Alluxio；12.Python爬虫；13.ElasticSearch；14.Lucene |
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Hadoop基础实战 |
项目名称：搜狗搜索日志分析系统
数据体量：5000W+/日
硬件环境：Hadoop集群 12台
软件环境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
项目描述：搜狗每天产生大量的日志数据，从日志数据里面能提取到有用的数据包括每个用户的ID、浏览次数、月/日浏览频率、访问源、浏览内容等等，提取这些内容、统计数据分析每个用户行为，从而做出有利的决定。 |
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大数据离线实战 |
项目名称：新浪微博数据分析系统
日均数据体量：3GB+
硬件环境：Hadoop集群 50台
软件环境：MapReduce+HBase0.98.9+Storm0.9.6+Hadoop2.5.2+Kafka2.10+Zooke
eper3.4.5+CentOS-6.5-X86
项目描述：此次项目我们需要处理微博产生的数据，通过对数据的处理得到所需的数据，微博拥有大量的用户，大量的用户潜在的价值是巨大，怎么挖掘这些潜在的宝藏就是我们项目最直接的目的，为了能够实时的进行数据处理使用Storm流式计算系统，和HBase、Zookeeper、Kafka组成框架，对数据进行处理，当然这些都是建立在hadoop集群上实现的，底层的存储还是HDFS。 |
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大数据实时计算 |
项目名称：网络流量流向异常账号统计项目
数据体量：每天1000亿，每秒峰值100 000
硬件环境：Hadoop集群 600台
软件环境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
项目描述：运营商骨干网上采集现网流量流向信息，根据这些原始信息检测账号是否存在异常，如果多个终端使用同一个宽带账号，超过一定阈值则触发报警机制，例如阈值为5时，同一个账号同时连接的终端数量不能超过该值，如果超过则报警。 |
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Spark阶段项目 |
项目名称：京东网上商城数据统计分析平台
数据体量：5000W+/日
硬件环境：centos-6.5-x86 集群：spark standalone(Master-1,Worker-3)
软件环境：hadoop,spark,hive,mysql,idea,navicat,kafka,flume
每日处理的数据量：3GB
项目描述：基于京东网上商城数据统计分析平台--该项目采用了目前大数据领域非常流行的技术——Spark。本项目使用了Spark技术生态栈中最常用的三个技术框架，Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming，进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括:统计和分析UV、PV、登录、留存、热门商品离线统计、广告流量实时统计3个业务模块。 |
★课程价格根据所报读的班级不同，价格从几百到数万不等，详情请咨询客服。
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他们将十余年实战经验倾囊相授，他们在郑州兄弟连为你的职业发展保驾护航
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张立猛
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北航软件工程硕士,16年软件架构开发经验,曾就职于东软、DNS等知名企业,新东方、达内前教学总监,精通JAVAEE、JAVA框架、Oracle数据库,知名企业培训大咖。
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杨力
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原普开数据大数据架构师兼教学总监，新奥集团公司云数据平台项目首席架构师，京东万象大数据平台缔造人之一，二六三网络通信反垃圾邮件系统平台项目经理。
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学生因学习中途落课或者学习效果不扎实等原因可以向教务老师申请重修或降级，本期学不会下期免费再学，直到学会为止！
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学习的流程分为预习、听课、整理笔记、作业（每周定期检查作业，并针对反馈情况进行讲解）、复习、默写、项目阶段跟踪检查。
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开课后根据学生的作业及测验情况形成关怀名单，进入关怀名单的学生会被所有老师所关注，相应的对其作业、预习笔记、默写等要求会更高，要求会更严格。
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学习中遇到问题，小组成员共同讨论解决，小组内有学习懈怠完不成学习任务的同学，小组内全体成员会集体被罚（罚手抄代码n遍哟）。
学习氛围浓厚 人性化服务助你一站成才
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信息爆炸所产生的海量数据现身于各个行业和领域，成为重要资产。对其的挖掘和运用预示着新一波经济浪潮的来临。10月26日，工业和信息化部电信经济专家委员会（ECTE）在北京举办秋季学术沙龙。与会嘉宾深入探讨大数据时代带来的机遇与挑战，分析大数据时代对产业发展、服务创新和信息化转型等的重要影响，剖析其面临的市场环境和公共管理的挑战，提出政府及信息通信企业应对“大数据”时代的政策建议。
■ 大数据·大机遇
中国通信学会大数据专家委员会委员、百度移动云计算架构师 林仕鼎
大数据“大户”：网络行为、物理事件
核心观点：互联网服务有典型的两个特点，超大规模和快速迭代。当今的互联网行业，大量的计算在后台发生，很多互联网公司用做数据处理的后台机器规模超过前台机器，搜索引擎就是一个最典型的大数据的领域。
林仕鼎认为，大数据的特点不仅有数量的“大”，还有速度的“快”和多样性的“繁”。从技术的发展趋势看，互联网与PC软件时代截然不同。传统的软件一旦发布就是一个静态的结果，互联网的工程师却在不断修改这个软件。这背后是大规模的数据中心、存储处理系统、工程师、数据，这些加起来形成互联网时代新的生产力。
他认为，数据智能和软件基础架构加起来就是大数据相关的技术。大数据相关的技术可以分为两类，一个是基础架构的部分，另一个是数据智能的部分。传统的互联网服务提供的都是用户操作界面，而现在各种各样的设备其实都在产生数据，今天很多数据在移动终端上产生，比如时间、位置信息。随着物联网传感器的部署加快，摄像头、温度感应器等设备也在产生新的数据。如果把它们产生的数据加以使用，变成一种服务，就可以帮助用户规划日常生活，形成更智能的管理。
他表示，除了网络行为可以变得更智能，物理事件也可以更智能。周围环境的信息都能产生大量的数据，把这些数据收集起来，经过处理，就可以把应用程序
编程接口找出来。我们希望把整个互联网的数据库建起来，把物理事件的数据库建起来，通过云计算，找到一个接口，让开发者更多写应用，让这些应用反过来操作Web内容和各种各样的设备。
中国非结构化数据管理系统标准工作组副组长、拓尔思公司总经理 施水才
大数据已向政府、行业应用拓展
核心观点：大数据的应用已经从面向消费者的互联网服务向政府、企业应用扩展，这是一个很好的机遇。大数据对公共管理提出诸多挑战，为社会管理的科学化、网络化、信息化和人本化的公众需求带来提升的机遇。
施水才认为，大数据可以划分为两个阶段，第一阶段是大型的互联网企业在推动；第二阶段是资本市场开始追捧，学术界也在聚焦大数据，在这一阶段，大型互联网企业仍是主力，经过大数据转型的IT厂商，以及掌握大数据的行业用户，比如电信运营商都有很多机会。
他从以下5个方面来理解大数据。没有大数据，云计算就是房地产；大数据不仅仅是“大”；大数据的龙头还是一些技术公司；大数据的应用不仅是精准营销；管理大数据非常容易，理解大数据非常难，因为现在云计算是商业模式驱动，而大数据是应用需求驱动。
他认为规模大是大数据的一个特点，但是比“大”更重要的是数据的复杂性。怎样在大数据里面找到小数据，是一件更重要的事情。大数据在各行各业，特别是公共服务领域都有广阔的应用前景，其应用价值绝不单单是如何分析用户的需求从而把东西推荐或卖给他们。现在大家把重点都放在管理大数据上，让大数据有意义。总之，大数据技术的核心是发现规律，预测未来。
施水才表示，大数据时代对公共管理的挑战主要表现在信息的公开，对跨部门数据的共享和整合，对社会管理和公共事物的服务，机器数据爆发式增长，对海量的用户生成内容的管理以及隐私的保护。
中国移动通信集团设计院有限公司党委书记 周建明
大数据对电信业务需求猛增
核心观点：大数据时代对于人类驾驭数据的能力是一种新的挑战，同时也为人们获得更为深刻、更为全面的洞察能力提供了前所未有的空间和潜力。对于电信运营商来说，既有挑战也有机遇。
周建明指出，越来越多的业务在互联网化，电信运营商面临极其严峻的挑战。首先，新兴业务对电信运营商传统的话音、短信等业务具有很强的替代性。其次，不断增长的流量并未给运营商带来多少价值，增量和增收的匹配度不高。最后，运营商传统网络结构、业务流程很难处理这么大的流量。
同时也要看到机遇。他认为，第一，大数据对宽带、移动互联网、物联网业务的需求猛增，可以有力地拉动行业的年均收入增长。第二，运营商掌握着很多关键数据，经过相应的加工处理可以为政府、行业、企业、个人等用户提供更加精准的服务。第三，大数据时代的支撑技术正在成熟。比如宽带技术、无线通信技术的功能都在不断完善，价格也在不断降低，数据展示的形式也越来越友好；云计算技术极大提升了数据的分析、处理和存储能力；流量控制和管理技术也有了很快的发展。
对于运营商的策略，他建议，一是要加快宽带网络的建设，包括固网和移动网络。二是要对已建的宽带高速网络进行智慧的管理。通过构建专业的流量经营支撑系统，实施流量业务水平的提升，使之既增量又增收。三是要做好智能管道，其中的关键，就是采用新技术降低网络建造成本，并提升对业务精细化的管理能力；要以提升价值为目标，将流量作为与语音同等重要的业务进行精细化经营。四是要加强创新，为用户提供丰富多彩的增值业务，为行业用户提供端到端的解决方案。此外，加大投入运营商自有的互联网产品基地，优化管理机制。如果电信运营商做互联网业务总是委托第三方开发，将永远跟不上互联网创新型企业的步伐。
■ 声音
对于大数据产业而言，中国需要一个高层战略，需要法律法规和技术上的安全保障。产业链也是重要一环。如果数据的存储、处理、分析中任何一个环节没有衔接上，那就说明产业链还没有成熟，或者没有把产业链建造得很好，让它能够健壮生长。如果做不到这一点，产业的投入和产出将会不相称。
大数据的背后还有大的碳排放量，美国政府每年都要在碳排放量上监督谷歌、亚马逊这样的企业，业务不断发展，数据不断增多，相应的碳排放量也在增加，在这方面，我国也需要一些国家层面的管理。
——中国互联网协会理事长 胡启恒
近年来，电信运营商在语音业务增长乏力的情况下纷纷实行战略转型，大力发展数据业务，大数据将成为电信运营商发展的核心引擎。在新形势下，运营商对所拥有的大数据进行全面、实时的分析和应用是避免沦为简单管道的关键。为了增强其竞争优势，运营商可以利用大数据提升管道智能化的水平，更加精准地洞察用户的需求，提升行业信息化服务的能力和水平。目前，随着互联网和移动互联网业务的兴起，电信运营商尚不强大的数据业务也将面临更多的挑战。通信业转型与全球范围内信息数据的迅猛膨胀关系越来越密切，应该牢牢把握住大数据时代带来的机遇。
——工信部电信经济专家委员会理事长 杨泽民
大数据有五大关键问题：一是大数据的价值问题，体现在其效率、效益、效能、效果上；二是大数据的生产有几个关键层次，包括获取、存储、处理、服务；三是大数据的生态问题，关键词有开放、共享、监管、应用；四是大数据的发展问题，体现在规划、示范、立法、推广；五是大数据的人才，人才问题是制约我们国家大数据应用的瓶颈，需要加快培养。 ——中国联通集团研究院副院长 童晓渝
大数据应该和云计算、互联网融合发展。光是发展大数据，而不把其放在一个大的应用环境上，那么这个产业没有前途。今天，云计算、物联网已经纳入战略性新兴产业，不能指望以后再加一个大数据，因此，大数据产业必须向这两个方向靠拢。
——中国信息化推进联盟常务副理事长 邓寿鹏
大数据是常态，运营商增量不增收的结论需要颠覆。大家觉得增量不增收，所以不用投资，总觉得“马路”拓宽了，流量上来了，就不用增加投入。通过研究我们发现增量不增收其实是一个伪命题。
虽然大数据是常态，但是大数据的时代还没有真正到来。我们今天谈到的大数据都要通过网络来实现，但是，现在网络是分开的，所以网络的融合时不我待。只有网络融合了，云计算做起来了，管道宽了，大数据时代才真正来了。
——北京邮电大学经济管理学院教授 曾剑秋
■ 数字
■ 大数据·大挑战
IBM电信与传媒事业部大中华区行业解决方案总经理 丁佐治
最大挑战是数据间的关联
核心观点：大数据时代最有挑战性和最有价值的工作在于数据之间的关联，这相当于在金矿的开发过程当中，得把整座山拨开，找到有一定含金量的矿石，从中提炼金子。但是，这座金山并不只是已经被小溪冲刷出来的那部分，需要利用这个冲刷出来的平台挖出更多的金子。
丁佐治指出，实施大数据的起步点在企业。通过企业的应用往外推广，推广到机构、行业、社会管理层面以及政府。大数据发挥作用有赖于应用的基础和到位的结构，其中最关键的是数据的集中和信息的整合。
电信业要做大数据，首先要把网络数据跟客户数据、业务数据相结合，从传统的业务数据拓展到网络数据，因为网络的数据才是更大量、更有价值的那部分，这是最重要的。然后，从一个企业的内部稍做拓展，拓展到不同的行业，不同的行业借助此获取竞争优势，为其创造更多商业价值。这就需要电信运营商转变自己的运营思路，化被动为主动，不是记下每一笔电话时长、定一两个价格就行了，而是通过丰富多彩的业务创新打开商业模式创新的大门。具体说来，就是把网络上的个人行为和他的网络关系、通信行为之间建立联系，再把这些联系货币化。
北京蓝汛通信技术有限公司CTO 张垦
数据处理速度要和时间赛跑
核心观点：假如过了这个时间点，这个信息就没有一点用处，大数据需要更好的内容感知。网络内容感知具体说来就是能够对信息所处的位置、带宽情况、网络和终端类型、网络应用类型作出迅速的判断，并且给出最有效的网络服务。
张垦指出，现在网络变得越来越复杂，在终端层面，也存在功能机和智能机的不同。这些差异对网络服务提出了更高的要求。
而内容感知服务正好对接了这样的网络需求。通过内容感知系统，我们能够知道用户在用什么应用，用的是什么网络，采用的是哪种终端。如果能把这些信息提炼出来，加以分析，就能为内容供应商、服务供应商提供更强大的内容服务，帮助其更好地为用户提供服务。在这个过程中，能不能及时、快速地把有用的信息提炼并分析出来是关键。
除了速度，有效利用无限的数据资源也是一个考验。张垦指出，平时我们看到大数据在发送过程中有很多内容都是重复的，这就需要滤重技术，把这部分内容进行压缩。节约了数据处理时间，提高处理效率。并且当我们知道各种内容的位置时，便可以把大量动态的内容缓存在离用户最近的地方以便用户存取。
中国移动互联网产业联盟秘书长、创业公社CEO 李易
营造更开放的外部环境
核心观点：当移动互联网到来的时候，采集信息的节点和工具会越来越多，每个人的移动终端都是特别好的采集信息工具，再加上各种传感器、大量的物联网应用，会产生更多的数据。
大数据在移动互联网时代有更多用武之地。李易认为，谷歌最大的价值就是海量的数据源头和其处理数据的能力。
在看到大数据为移动互联网带来价值的同时，李易强调，国内应创造更好的推动移动互联网和大数据发展的环境。在实践中，很多的工业园区、企业、机构并没有意识到大数据将来真正的价值是什么，他建议，可以以市场化的形式加以推广普及。他指出，很多市场化的优秀商业模式无法移植到中国，并不是因为开发者不聪明、应用不好，而是由于我们目前对公共信息的管制让市场化的创业者接受起来比较困难，移动互联网和大数据的应用，需要一个更加开放的外部环境。
