本次课程主要针对大数据平台中实时计算相关组件的技术和实战分享，主要针对Redis、Kafka、Spark、Flink的核心原理、实战应用以及生产环境下的使用注意事项等内容进行分析，可以帮助学员对整个实时计算的处理架构有一定的了解，可以快速掌握实时计算的相关程序开发。

无论是销售交流、产品演示、展厅讲解、公司介绍、项目提案、竞标陈述等销售活动，还是产品市场发布会、主题研讨会、客户沙龙，会议营销等市场营销活动，一对多的直接向客户进行演讲和呈现都是销售和营销人员的“关键时刻”，主题演讲决定了销售动作、品牌传播和营销推广的实质效果，是营销活动中价值最高的部分，也是最难的部分。

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，其中Python语言已经成为大数据技术中最为重要的一部分，被越来越多的企业所使用。Python语言的功能涵盖了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，使学员深入理解Python语言等数据分析工具。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。 本课程重点讲解基于Python语言编程、数据分析、运维的基本方法，对Python语言算法原理及实现进行讲解，及在大数据的应用技巧，为企业的战略决策提供参考。

随着互联网的快速普及，以及大数据在生产生活中迅速应用，对企业业务的高并发提出苛刻的要求，如何能够满足业务的高并发需求呢？Redis和Kafka可以满足高并的苛刻需求，被越来越多的企业所使用。Redis和Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理大规模的网站的所有动作流数据。基于以上市场需求尹老师专门总结了使用Redis和Kafka的多年工作经验，帮助学员提升Redis和Kafka技能，学会使用Redis和Kafka。 本课程重点讲解Redis和Kafka的安装配置、API的使用、持久化与复制、集群搭建与运维等。

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R语言入门基础； R语言进行描述性分析； 市场调研与数据预处理技术； 透过现象看本质：回归分析； 最简单的机器学习算法 -K最近邻； 数学与科学的反映-贝叶斯网络； 分而治之的算法模型-决策树； 人工智能的底层模型-神经网络。