随着大数据时代的快速到来，以及大数据在生产生活中迅速应用，大数据的重要性越发突出，针对大数据时代的特点，尹老师总结多年大数据研发经验，本课程重点内容包括大数据开发技能培训、大数据实战培训、MySQL数据库开发技能及应用场景、数据集市之大数据技术基础与培训、CMQ开发技能培训、容器技术开发技能培训、大数据实时数仓开发技能培训、Kafka设计与开发、Flink应用场景及技术架构、Flink设计与开发等。

随着大数据时代的快速到来，以及大数据在生产生活中迅速应用，数据分析、数据建模、数据挖掘等重要性越发突出，本课程是针对大数据时代的特点，尹老师总结多年企业级数据建模经验，而精心设计的课程，课程内容涵盖了数据领域的数据处理、统计分析、数据挖掘、机器学习等知识。其中案例通过当前流行的数据分析工具ERWIN实现。本课程是尹老师多年工作经验的总结和归纳，使学员从实操层面提升到数据挖掘理论层面，使学员深入理解数据分析、解读图表数据、数据建模等数据分析技术。 接下来的课程为大家呈现数据建模核心技术，为企业的IT战略发展提供参考。

随着互联网的快速普及、移动智能设备的快速发展，很快步入了大数据时代，大量的网站或应用每天要处理海量的数据，这些数据的查看与访问则成为重大问题，因为数据量巨大，想要找到自己所关注的数据是比较困难的，面对这样的问题，则需要有一个好用的数据开发工具。本课程重点讲解数据IDE的开发、使用、优化，以及如何处理大数据。

大数据流式计算技术包括：Flink、Storm、Spark Streaming、Kafka等分布式流处理框架，这几个大数据流式计算技术框架都有自己的特性，因此研发人员需要依据业务场景做出来合理正确的选型，否则会导致各种问题的发生。

1、 使学员了解数据治理的背景（10%）； 2、 使学员理解数据治理的方法论（10%）； 3、 使学员理解数据治理在各个行业成熟度如何（10%）； 4、 使学员理解数据治理的技术包括哪些（10%）； 5、 使学员理解数据治理的全流程案例（10%）； 使学员理解数据治理实操（从数据建仓-到数据应用）（50%）；