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，大数据领域如雨后春笋般的出现大量的新技术，如Go语言等技术，其中Go语言已经成为编程语言中重要的一部分，被越来越多的企业所使用。为了使Go语言处理速度更快，效率更高，在使用过程中不可避免的需要进行一系列的性能优化。本培训尹老师总结和归纳多年Go语言工作经验，对Go语言技术的性能调优进行深入剖析，使学员从实操层面、架构层面到核心原理层面进行调优，并通过生动的案例展示优化过程与效果，调优的范围包括Go的GC，网络优化，性能优化工具介绍及其使用以及Go内存模型，常见性能优化手段，常用的系统及网络优化参考，使用不规范造成的性能问题，成功优化案例讲解等。

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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，大数据领域如雨后春笋般的出现大量的新技术，如Hadoop、Spark等技术，大数据领域的数据处理、统计分析、数据挖掘、机器学习、人工智能、大数据应用开发等各种不同类型的计算操作，应用范围广泛、前景非常广阔。本课程是尹老师多年大数据工作经验的总结和归纳，从实际业务案例为入口，使学员从理论层到实操层面系统的学习数据处理技术、数据挖掘、数据创新应用，使学员深入理解大数据分析工具。通过本课程的学习，学员即可以正确的分析企业的数据，为管理者、决策层提供数据支撑。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括通信算法、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 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、人工智能等重要性越发突出，本课程是针对大数据时代的特点，尹老师总结多年数据分析经验，而精心设计的课程，课程内容涵盖了通信算法领域的数据处理、统计分析、数据挖掘、机器学习、人工智能等内容，应用范围广泛、前景广阔。

1.使学员深入理解Flink内部架构和深入的使用方法； 2.使学员深入理解Flink的理论基础，包括概念、技术等；

1、本课程深入介绍商业智能BI分析技术； 2、本课程深入介绍数据仓库建设，深入数据仓库建设、分析、设计、建模、管理，包括数据仓库设计，使学员理解数据仓库建模理论与方法； 3、介绍ETL设计与实施、ETL工具，如OracleBIEE等； 4、介绍主流ETL+BI组合； 5、介绍数据分析、数据挖掘培训； 6、介绍OracleBIEE； 7、介绍OLAP设计与实施； 8、OracleBIEE报表设计与应用； 9、结合实践案例，OracleBIEE使用培训；