分享内容包括知识表示、建模、获取、存储、融合、推理等多方面，通过实用化真实案例的方式完整阐述知识图谱的全过程。

了解联邦学习的算法分类，学习联邦学习的系统架构，平台环境，透过案例的分析让大家掌握联邦学习的理论和实际中的会遇到的阶段问题。

分享内容包括知识表示、建模、获取、存储、融合、推理等多方面，通过实用化真实案例的方式完整阐述知识图谱的全过程。

探讨如何实现异构语言微服务 探讨Sidecar模式 探讨Service Mesh原理 探讨Istio使用 探讨传统架构到Service Mesh的迁移

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，尹老师总结多年企业级数据建模经验，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、机器学习等知识。其中案例通过当前流行的数据分析工具ERWIN实现。本课程是尹老师多年工作经验的总结和归纳，使学员从实操层面提升到数据挖掘理论层面，使学员深入理解数据分析、解读图表数据、数据建模等数据分析技术。 接下来的课程为大家呈现数据建模核心技术，为企业的IT战略发展提供参考。

大数据流式计算技术包括：Flink、Storm、Spark Streaming、Kafka等分布式流处理框架，这几个大数据流式计算技术框架都有自己的特性，因此研发人员需要依据业务场景做出来合理正确的选型，否则会导致各种问题的发生。