課程大綱： 大數據技術導論培訓
第1章 引論
1.1 大數據技術引論（一）
1.2 大數據技術引論（二）
1.3 大數據技術引論（三）
第1章 單元測驗
第2章 大數據感知與獲取
2.1 大數據感知與獲取概述（一）
2.2 大數據感知與獲取概述（二）
2.3 數據來源的分布
2.4 內部數據及獲取方法（一）
2.5 內部數據及獲取方法（二）
2.6 外部數據及獲取方法（一）
2.7 外部數據及獲取方法（二）
2.8 深網數據采集方法
2.9 實時數據采集
第2章單元測驗
第3章 大數據存儲與管理
3.1 大數據存儲與管理（一）
3.2 大數據存儲與管理（二）
3.3. 大數據存儲與管理（三）
3.4 HDFS與HBase實驗
第3章 單元測驗
第4章 大數據分析與可視化
4.1 大數據分析（一）
4.2 大數據分析（二）
4.3 大數據分析（三）
4.4 大數據分析（四）
4.5 數據可視化（一）
4.6 數據可視化（二）
4.7 數據可視化（三）
4.8 數據可視化實驗
第4章單元測驗
第5章 大數據處理
5.1 大數據處理（一）
5.2 大數據處理（二）
5.3 大數據處理（三）
5.4 Spark實驗
第5章 單元測驗
第6章 大數據安全與隱私保護
第6章 單元測驗
6.1 大數據隱私保護（一）
6.2 大數據隱私保護 （二）
6.3 大數據隱私保護 （三）
6.4 大數據隱私保護（四）
第7章 大數據技術應用
7.1 大數據思維
7.2 Google 流感預測
7.3 大數據分析的挑戰
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