基于开源大数据平台数据分析和挖掘实训课程，该是一个理论与实践相结合的课程，阐述大数据主流的系统架构，数据分析。 本课程包含了开源大数据常用的技术Spark、Hbase和 Flink常用的技术。

大数据时代，海量的用户访问行为数据信息看似零散，但背后隐藏着重要的信息和逻辑，从软件技术，数据收集，数据挖掘和分析维度等方面，更好地实现数据价值挖掘，让运维变得更智能，更快捷，更精准，更高效。 Splunk是机器数据引擎。使用Splunk可收集、索引和利用所有应用程序、服务器和设备生成的快速移动型计算机数据。使用Splunk处理计算机数据，可让在几分钟内解决问题和调查安全事件。监视端对端基础结构，避免服务性能降低或中断。以较低成本满足合规性要求。关联并分析跨越多个系统的复杂事件。获取新层次的运营可见性以及IT和业务智能。 本课程重点内容包括将机器数据应用于运维，使运维管理更高效。同学通过此次课程的学习可以深入理解Splunk。

大数据平台的发展,大数据的整体技术架构,大数据应用场景等

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。 随着人工智能时代的快速到来，以及人工智能在生产生活中迅速应用，人工智能等重要性越发突出，本课程是针对人工智能时代的特点，尹老师总结多年人工智能经验，而精心设计的课程，课程内容涵盖了AI在企业经营的实操应用。

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，数据的重要性突现，数据分析与数据挖掘等技术已经被越来越多的企业所重视和应用。数据分析与数据挖掘技术涵盖了数据采集、数据处理、统计分析、数据挖掘、机器学习、人工智能、大数据等各种不同技术与内容，涉及内容广泛，应用价值高，前景非常广阔。本课程是尹老师多年数据分析、数据挖掘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分析技术，使学员深入理解数据分析。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。 本课程重点讲解的数据分析方法、数据挖掘基础知识、数据建模方法和应用、机器学习算法、数据可视化方法、数据分析工具，并通过Python数据分析工具完成数据分析，理念与动手实践相结合，让学员通过实践深入理解数据分析与数据挖掘。

互联网时代的到来，使得互联网上的产品具有创新成本低、需求变化快、用户群体大等特点，促使业务不断扩大，软件功能持续增加，导致单体架构的维护成本、人员学习成本、缺陷修复成本、增加新功能的成本以及系统扩展成本等都在急剧增加，单块架构无法适应互联网时代的快速变化，面临着越来越多的挑战，一方面，代码的可维护性、扩展性、灵活性在降低；而另一方面，系统的测试成本、构建成本以及维护成本在显著增加。因此，随着项目或者产品规模的不断扩大，单块架构应用的改造与重构势在必行。 微服务架构随着RESTful、容器技术、云计算、DevOps、持续交付、敏捷项目管理等IT技术的深入应用，有效的解决了互联网时代遇到的众多挑战，因此微服务架构深受企业的欢迎，并在企业内部所采用。 此次课程重点为大家介绍基于Istio的微服务Service Mesh实践，分享讲师Service Mesh在企业微服务治理中的应用实践。