Big Data Architect

第1天 - 提供重要的Big Data主題領域的高級概述。該模塊分為一系列部分，每個部分都附有實踐練習。

第2天 - 探討一系列與Big Data環境相關的分析實踐和工具的主題。它沒有涉及實現或編程細節，而是將概念保持在概念層面，重點放在使參與者能夠全面了解Big Data解決方案提供的常見分析功能和特性的主題上。

第3天 - 概述與Big Data解決方案平台架構相關的基本和必要主題領域。它涵蓋了開發Big Data解決方案平台所需的Big Data機制以及用於組裝數據處理平台的架構選項。還提供了常見方案，以便基本了解Big Data解決方案平台的使用方式。

第4天 - 通過探索與Big Data解決方案平台架構相關的高級主題，在第3天構建。特別是，介紹和討論了構成Big Data解決方案平台的不同架構層，包括數據源，數據入口，數據存儲，數據處理和安全性。

第5天 - 涵蓋了一系列練習和問題，旨在測試代表們應用第3天和第4天所涵蓋主題知識的能力。

第一天 - 基礎 Big Data

• 瞭解 Big Data
• 基本術語和概念
• Big Data Business & 技術驅動
• 與 Big Data 相關的傳統企業技術
• Big Data 環境中的數據特徵
• Big Data 環境中的數據集類型
• 基本面分析和分析
• Machine Learning 類型
• Business Intelligence & Big Data
• Data Visualization & Big Data
• Big Data 領養和規劃考慮

第二天 - 大 Data Analysis & 技術概念

• 大型 Data Analysis 生命週期（從業務案例評估到數據分析和可視化）
• A/B 測試、相關性
• 回歸、熱圖
• 時間序列分析
• 網路分析
• 空間 Data Analysis
• 分類， 聚類
• 異常值檢測
• 過濾（包括協作過濾和基於內容的過濾）
• 自然語言處理
• Sentiment Analysis，文本分析
• 檔案系統和分散式文件系統，NoSQL
• 分散式和並行數據處理，
• 處理工作負載、集群
• Cloud Computing & Big Data
• 基礎 Big Data 技術機制

第三天 - 基本型 大 Data Architecture

• 新的Big Data機制，包括......
  • 安全引擎
  • 集群管理員
  • Data Governance Manager
  • 可視化引擎
  • Productivity 傳送門
• 資料處理架構模型，包括 ...
  • Shared-Everything 和 Shared-Nothing 架構
• 企業 Data Warehouse 和大型 Data Integration 方法，包括......
  • 系列
  • 平行
  • Big Data 設備
  • 數據虛擬化
• 建築 Big Data 環境，包括......
  • ETL
  • 分析引擎
  • 應用程式擴充
• Cloud Computing & Big Data 建築考慮，包括...
  • 如何使用雲端交付和部署模型來託管和處理 Big Data 解決方案

第 4 天 - 進階大 Data Architecture

• Big Data 解決方案架構層包括 ...
  • 數據源、
  • 數據入口和存儲，
  • 事件 Stream Processing 和複雜事件處理，
  • 出口
  • 可視化與利用，
  • 大 Data Architecture 和安全，
  • 維護和 Go版本
• Big Data 解決方案 Design Patterns，包括......
  • 與數據入口相關的模式，
  • 資料整理 /
  • 資料儲存 /
  • 數據處理
  • Data Analysis,
  • 資料出口 /
  • Data Visualization
• Big Data 建築復合圖案

第 5 天 - 大 Data Architecture 實驗室

• 包含一組詳細的練習，要求代表解決各種相互關聯的問題，目的是促進對如何應用不同的數據架構技術、機制和技術來解決 Big Data 環境中的問題的全面理解。