课程

• AI人工智能技术及应用

  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，该领域的研究包括机器人、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、人工智能等内容，应用范围广泛、前景广阔。
  

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  架构师

• Tableau软件数据可视化培训

  随着互联网、移动智能设备、云计算技术、大数据技术的迅猛发展，使人类产生与获取数据的能力成数量级地增加，面对如此浩瀚的数据海洋，想通过人工分析大数据从而得到大数据中隐含的有价值的模式，几乎是不可能的。因此人们需要借助新的技术挖掘大数据中所蕴含的价值，采用数据可视化技术绝对是一个明智的选择。
  随着科学技术的不断发展，大量的由计算机产生的中间数据都需要进行可视化处理，以求达到辅助分析、再现客观事实的目的。通过视觉化呈现数据，可揭示了令人惊奇的模式和观察结果，某些数据是不可能通过简单统计就能显而易见的看到的模式和结论。正如作家、记者和信息设计师 David McCandless 在 TED 上说道：“通过视觉化，我们把信息变成了一道可用眼睛来探索的风景线，一种信息地图。当你在迷失在信息中时，信息地图非常实用”。由此足见数据可视化的价值。
  无论获得信息还是表达信息，最佳方式之一是通过视觉化方式，快速捕捉和展现信息要点与核心要义，这是数据可视化的价值点所在。
  Tableau软件数据可视化技术有着广阔的发展和应用空间，越来越受到人们的关注。

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• Go语言性能优化培训

  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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• 机器学习培训

  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普及与应用，为社会、为企业创造了巨大价值。如何让大数据发挥价值，为企业创造利润，为企业战略决策提供依据，帮助企业在商业竞争中规避风险呢？其中数据挖掘技术则是大数据技术中最为重要的一部分，能够充分发挥大数据的价值，因此数据挖掘、统计学、机器学习、深度学习、人工智能等被越来越多的企业重视与应用。所以大数据的快速发展，带动了的数据处理、统计分析、数据挖掘、机器学习、人工智能等数据科学的快速发展，因此数据科学技术是企业在商业竞争中必须掌握的技术。
  本课程是尹老师多年从事数据挖掘工作经验的总结和归纳，课程安排是以实际业务案例为切入点，以讲故事的方式，使学员从应用层面到理论层面系统的学习数据处理技术，包括机器学习、深度学习、统计学知识，使学员深入理解机器学习。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。
  本课程重点讲解机器学习、深度学习、统计学基础知识，并对机器学习算法原理、实现、应用案例进行深入剖析。

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• 大数据在行业、领域中的应用案例及实践

  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。
  Hadoop生态系统是大数据技术事实标准，是大数据思想、理念、机制的具体实现，是整个大数据技术中公认的核心框架和具有极强的使用价值与研究价值。Hadoop 系统是一款开源软件，能够处理海量的各种结构（包括结构化、非结构化、半结构化）的数据。
  Yarn是基于Hadoop的分布式集群资源管理框架；随着Hadoop集群应用的广泛，以及集群的规模越来越大，人们发现Hadoop MRv1存在诸多问题，因此Hadoop MRv2诞生，即现在的YARN，解决了4000节点的上限问题。
  基于 Hadoop 的解决方案能够帮助企业应对多个大数据挑战，包括：
  1、分析海量（PB 级或者更多）的数据
  Hadoop 能够分析所有数据，使得分析更准确，预测更精确；
  2、从多个数据类型的组合中获得新的洞察力
  将来自多个数据源的不同类型的数据进行结合分析，发现新的数据关系和洞察力；
  3、存储大量的数据
  由于它不依赖于高端硬件，且是可扩展的，所以使存储大量数据变得经济有效；
  4、数据发现(data discovery)和研究的沙箱
  Hadoop 提供了一个地方，数据科学家可在此发现新的数据关系和相互依赖性。
  
  工业和信息化部电信研究院于2014年5月发布的“大数据白皮书”中指出：
  “2012 年美国联邦政府就在全球率先推出“大数据行动计划（Big data initiative）”，重点在基础技术研究和公共部门应用上加大投入。在该计划支持下，加州大学伯克利分校开发了完整的大数据开源软件平台“伯克利数据分析软件栈（Berkeley Data Analytics Stack），其中的内存计算软件Spark的性能比Hadoop 提高近百倍，对产业界大数据技术走向产生巨大影响”
  ----来源：工业和信息化部电信研究院
  
  
  
  Spark是成为替代MapReduce架构的大数据分析技术，Spark的大数据生态体系包括流处理、图技术、机器学习等各个方面，并且已经成为Apache顶级项目，可以预计的是2014年下半年到2015年在社区和商业应用上会有爆发式的增长。
  
  
  国内外一些大型互联网公司已经部署了Spark，并且它的高性能已经得到实践的证明。国外Yahoo已在多个项目中部署Spark，尤其在信息推荐的项目中得到深入的应用；国内的淘宝、爱奇异、优酷土豆、网易、baidu、腾讯等大型互联网企业已经将Spark应用于自己的生产系统中。国内外的应用开始越来越广泛。Spark正在逐渐走向成熟，并在这个领域扮演更加重要的角色。

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• AI、大数据、云计算等前沿新技术的入门级培训

  人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究和开发用于模拟、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，该领域的研究包括机器人、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、神经网络等等，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。
  云计算就是利用系统架构技术把超大规模服务器资源整合起来，为用户提供灵活与快速的资源分配和任务调度能力。这里的超大规模、资源整合、灵活与快速都体现着云计算应对网络迅速普及和数据爆炸所带来的问题的能力。云计算是采用哪些IT技术来切实可行的解决这些问题的呢？最为核心的两大技术就是虚拟化、云计算管理平台，这两大技术实现了超大规模数据中心的运维管理；并且通过云计算管理平台为用户提供虚拟机租赁服务等。
  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、机器学习、深度学习、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，课程内容涵盖了数据领域的数据处理、统计分析、数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习、人工智能等内容，以及人工智能的应用范围、发展前景剖析。

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