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[7052] PMP®项目管理 报名即赠500.0元助学金

PMP® 项 目 管 理

2021/12/11-2021/12/25
周末班
高清直播
多地
2021/12/11-2021/12/25
周末班
面授
北京清华校区
2021/12/18-2022/01/16
周末班
高清直播
多地
2021/12/18-2022/01/16
周末班
面授
广州
展开
[7056]  PMI-ACP®敏捷项目管理 报名即赠200.0元助学金

PMI Agile CertifiedPractitioner(PMI-ACP®)认证所涉及的敏捷体系非常全面,充分聚焦当下最为流行的敏捷最佳实践,诸如 Scrum、Kanban、精益(Lean)、 XP、Crystal 等敏捷方法论。在2017年PMI的官方调研结果表明,在充分应用敏捷方法实践的企业,项目成功交付率从原先的不到25%,到现在可以达到80%以上的成功概率。基于敏捷给企业带来的好处未来1-2年将会有80%以上的世界五百强采用敏捷最佳实践。当下国内已经开启了一浪又一浪的学习敏捷项目管理的浪潮,敏捷持证学员量每年也以200%的速度大幅度提升。可以想见,当下学习敏捷方法已经成为不可阻挡的趋势。        

2022/01/15-2022/01/22
周末班
高清直播
多地
2022/01/15-2022/01/22
周末班
面授
北京清华校区
2022/01/22-2022/02/26
周末班
高清直播
多地
2022/01/22-2022/02/26
周末班
面授
重庆
展开
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  • 开课时间:2017-3-4
  • 培训类型:脱产班
  • 天津 余138个座位
  • 济南 余8个座位
  • 青岛 余3个座位
  • 上海 余9个座位
  • 武汉 余5个座位
  • 成都 余45个座位
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    2017/06/06-2017/06/10
    周末班
    面授
    北京
    随约
    随约
    随约
    随约

    HCIA-HarmonyOS Application Developer V1.0定位于培养基于HarmonyOS应用开发场景具备专业知识和技能水平的工程师。

    通过HCIA-HarmonyOS Application Developer V1.0认证,您将掌握HarmonyOS基本概念及原理、HarmonyOS技术架构、HarmonyOS应用开发流程、Ability与UI开发知识,具备HarmonyOS功能开发、调试与发布的能力,能够胜任HarmonyOS应用开发工程师岗位。

    随约
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    • 麟操作系统工程师(KOSE)作为5序12级培训认证体系的运维序列中级课程。通过本课程的学习将具备麒麟服务器操作系统使用知识;能够熟练使用和操作麒麟服务器操作系统;能够胜任麒麟服务器操作系统日常运维工作。通过考试,成绩合格后会获得银河麒麟操作系统工程师认证证书,有效期三年,证书可在麒麟软件学院官网查询。

    随约
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    • 在 SAP S/4HANA 系统中自信地导航
    • 描述 SAP S/4HANA 中如何执行各种业务交易
    • 解释 SAP S/4HANA 智能企业中应用之间的集成点

    随约
    随约
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    该课程由SQL基础、管理I(Oracle管理基础)、管理II(备份恢复、安装部署,补丁,升级,多租户及19c新特性 等)六部分组成,本课程以内部原理、实践实战为主,理论与实际相结合,深入浅出讲解Oracle技能知识点及应用,辅助学员顺利通过Oracle专家认证,并提升自身价值。

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    作为开源历史上速度最快的项目之一,Kubernetes的使用呈爆炸式增长。云原生计算基金会致力于发展Kubernetes知识渊博的安全专家社区,从而让使用该技术的组织持续增长。

    本课程旨在通过系统化的强化学习和有针对性的练习,帮助学员加强对Kubernetes了解以及Kubernetes安全性。课程内容使学员能够掌握作为一个Kubernetes安全管理员所需的知识、技能和能力。作为学习能力检验的结果,学员可以获取CKS认证

    随约
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    通过本课程的学习,学员可以熟练掌握麒麟操作系统桌面环境,能够进行麒麟操作系统系统安装,桌面环境、MATE 终端、网络配置、远程接入麒麟操作系统、文件与目录管理、软件的安装与卸载等常见问题的处理等。内容全面详细,业内权威讲师授课,全程以麒麟软件人才建设标准为培养依据。

    随约
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    国家新基建政策的出台助力5G、自动驾驶、人工智能、工业互联网、物联网等产业快速发展,加速社会向数字经济转型。华为存储面向数据产生、存储、备份全流程,提供集中式、分布式和边缘等端到端方案。 同时学员通过本课程的学习,可以理解华为存储解决方案的基础产品知识、应用场景及成功案例,具备华为存储解决方案的客户交流或POC测试基础能力。

    随约
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    “设计思维”(Design Thinking)源自美国硅谷,由全球最大的商业创新咨询机构IDEO提出,已成为商业创新最热门的话题之一。它早已突破狭义的“设计”概念,“设计思维”不只是讲设计的,也不只是给设计师学习的,设计思维和“设计师”职业没有直接关系,是一套产品与服务创新的方法论,还可以用于流程改进、商业模式创新、用户体验改进等,是每一个想要突破自我、做出创新的个体和组织都需要掌握的一套方法、工具和理念。IBM、宝洁、SAP、西门子等诸多企业将设计思维作为内部创新的主流方法论。

    本课程以“设计思维”流程框架为主线,引入适当的创新工具,并结合老师的现场引导,以沙盘推演的形式,针对企业当前面临的问题或挑战,与真实项目/产品相结合,引导学员共创,打开创新思维之门,设计出全新的产品/服务流程,或找出现有产品/服务的改进点,为用户提供极致体验。

    随约
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    课程实施

    课程通过4种方式实施:

    • 实践经验分享
    • 大型实例案例分析
    • 深入探讨
    • 系统性理论知识梳理

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    授课方式和主要特点   

    • 知识传讲授 + 案例分享,80%知识传授,20%案例分享;
    • 资深数字化转型战略规划咨询顾问授课、完整的数字化转型战略规划知识体系;
    • 举案说法,理论联系实际;求真务实,宣教研讨并重;
    • 采取研讨和疑问解答等互动方式,达到课程在快乐的氛围中学到可以迅速用于实际实践的工具、方法和理念等。

    随约
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    课程时长
    2天(6小时/天)
    课程简介
    ?内容丰富:包含3种类型的时间序列模型:统计类,深度学习类,Facebook的工业级的Prophet. 课程包含5个模型,9个课堂实践或演示,3个案例分析。
    ?授课风格多样:算法精讲,模型适用场景阐述,成功案例分析,课堂讨论。
    ?理论与实践相结合:学员编码实践,期终考试测验。
    课程收益
    ?掌握典型的时间序列模型。学员可掌握时间序列的重要模型,了解技术趋势和方向,可使用时间序列模型,进行预测。
    ?解决实际的业务问题。学员可深入掌握时间序列的各类方法, 会选择合适的算法, 设计模型,解决实际的业务问题。
    ?提高企业和学员的影响力。通过课程的学习,学员可熟练掌握模型的不同的模型, 使用数据对模型进行训练,提高学员和企业的知名度和影响力。
    课程对象
    (一)授课对象
    ?数据分析师,数据科学家
    ?软件工程师,运维工程师,系统工程师
    ?产品经理、管理人员,业务人员
    (二)学员基础:
    了解基本统计知识,具备初步的IT基础知识和基本数学理论,可使用python编程
    课程大纲
    时间 内容 案例实践与练习
    Day1
    (9:00-12:00) 一 基于统计的时间序列模型
    1 时间序列基础
    ?时间序列模型概述
    ?时间序列数据的处理
    ?绘制时序图(时间序列图)
    ?白噪声,随机游走
    ?平稳序列与非平稳序列
    ?差分
    ?自相关与偏自相关函数

    2 自回归模型
    ?自回归过程
    ?一阶自回归
    ?二阶自回归
    ?实践中如何识别AR模型
    ?使用AR模型进行预测

    3 滑动平均模型
    ?MA模型的性质
    ?识别MA的阶
    ?估计
    ?使用MA模型进行预测

    4 ARMA模型
    ?ARMA模型介绍
    ?一般的ARMA模型
    ?识别ARMA模型
    ?使用ARMA模型进行预测
    ?ARMA模型的三种表示
    ?指数平滑
    ?季节模型

    5 使用ARMA模型预测电话呼入量
    ?获取数据集
    ?对数据集进行预处理
    ?生成统计图表, 进行数据探索
    ?建立模型, 预测电话呼入量
    对模型进行评价 环境的安装与实践

    软件包的安装和管理

    时间序列数据的处理

    绘制自相关图

    绘制偏自相关图

    训练ARIMA模型,进行时间序列预测

    Day1
    (14:00-17:00) 二 Facebook的Prophet 时间序列模型
    ?Prophet的安装
    ?Prophet的介绍
    ?趋势模型:分段线性或逻辑增长曲线
    ?周期模型:傅里叶级数建模的季节成分
    ?节假日与突发事件模型:虚拟变量
    ?Prophet的总结
    ?案例: 使用Prophet预测系统交易量 使用Prophet预测系统交易量

    Day2
    (9:00-12:00) 三 基于深度学习的时间序列模型
    1循环神经网络RNN
    ?RNN应用概述
    ?LSTM模型详解
    ?GRU模型详解
    ?双向RNN与深度RNN
    ?state-of-the-art(最高水平的)的神经网络讲述:seq2seq with attention 训练LSTM模型,进行时间序列预测

    训练seq-to-seq模型,进行时间序列预测

    Day2
    (14:00-17:00) 四 案例实践
    1 股指期货预测-基于seq-to-seq LSTM模型
    ?模型简介
    ?数据的预处理
    ?使用keras设计seq-to-seq的时序模型
    ?绘制预测曲线
    ?计算误差, 并调优

    2 乘客数量预测-基于Prophet模型
    ?绘制时序图
    ?数据的预处理
    ?建立节假日数据
    ?训练Prophet模型
    ?绘制预测曲线
    ?计算误差, 并调优

    3 系统负载的智能预测-基于ARIMA模型
    ?ARIMA模型介绍
    ?数据的预处理
    ?预测系统的负载
    ?绘制预测曲线
    ?计算误差, 并调优

    随约
    随约
    随约
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    课程时长
    4天(6小时/天)
    课程简介
    内容丰富
    ?内容丰富:包含14个模型,6个课堂实践或演示,3个案例分析
    ?授课风格多样:算法精讲,模型适用场景阐述,成功案例分析,课堂讨论
    ?理论与实践相结合:学员编码实践,期终考试测验
    ?效果可验证(结业考试)
    课程收益
    ?掌握AI 趋势。学员可了解人工智能的全貌,知晓技术趋势和方向,可使用人工智能技术,规划新业务,或改进现有的业务,从而增强公司的竞争力。
    ?解决实际的业务问题。学员可深入掌握机器学习各类算法, 会选择合适的AI算法, 设计模型与朝参的选择,解决实际的业务问题。
    ?提高企业和学员的影响力。通过课程的学习,学员可熟练掌握模型的超参调优方法, 使用数据对模型进行训练,提高学员和企业的知名度和影响力。
    课程对象
    ?数据分析师,数据科学家
    ?软件工程师,运维工程师,系统工程师
    ?产品经理、管理人员,业务人员
    学员基础
    了解基本统计知识,具备初步的IT基础知识和基本数学理论,可使用python编程
    课程大纲
    时间 内容 案例实践与练习
    Day1
    (9:00-12:00) 一 概述与环境搭建
    1 语音处理概述
    ?语音识别中的应用场景
    ?传统统计模型的应用情况概述
    ?深度学习模型相比传统模型的优势
    ?语音识别与NLP

    2 环境搭建
    ?深度学习环境的介绍
    ?底层软件包的安装:CUDA,cuDNN
    ?常用软件包的安装,例如Numpy,pandas,sklearn,scipy, matplotlib,jieba
    ?深度学习软件包的安装TensorFlow

    二 语音处理中常用深度学习模型
    1 循环神经网络
    ?RNN应用概述
    ?不同种类的RNN模型
    ?梯度消失和梯度爆炸问题
    ?LSTM模型
    ?双向RNN与深度RNN

    安装tensorflow,pytorch等深度学习框架
    Day1
    (14:00-17:00) 2 seq2seq模型
    ?Seq2seq模型
    ?Beam search
    ?注意力机制
    ?Self-attention
    ?Seq2seq的应用

    3 Auto-Encoder自编码器模型
    ?Auto-encoder自编码器
    ?Deep Auto-encoder深度自编码器
    ?Denoising autoencoder DAE去噪自编码器
    ?自编码器在NLP中的应用距离
    Day2
    (9:00-12:00) 三 语音识别
    1 声音的特征提取
    ?语音的识别单位,音素Phoneme,语素Grapheme,单词word,morpheme
    ?各种声音特征,MFCC,filter bank output
    ?常用语料库介绍TIMIT,WSJ,Librispeech, 清华THCHS30

    2 GMM-HMM和DNN-HMM模型
    ?语音识别领域的发展现状
    ?语音识别的场景介绍
    ?传统的声学模型
    ?混合高斯模型
    ?隐马尔科夫模型
    ?DNN-HMM模型

    3 基于seq2seq的语音识别模型LAS(Listen, Attend, and Spell)
    ?Encoder部分(Listen)
    ?注意力机制(Attention)
    ?Decoder部分(Spell)
    ?使用Beam Search,查找最优结果
    ?Loss Function的设置
    ?使用Teacher Forcing训练模型
    ?LAS的测试
    ?LAS的总结,优势和劣势
    使用LAS训练语音识别模型
    Day2
    (14:00-17:00) 4 基于Encoder的实时语音识别CTC(Connectionist Temporal Classification)
    ?Encoder中的RNN
    ?使用MLP分类
    ?如何识别空白
    ?生成语音和文字的多种对齐
    ?CTC的总结,优势和劣势
    ?基于CTC+LAS的语音识别

    5 RNN-T (RNN Transducer)
    ?RNA(Recurrent Neural Aligner)模型
    ?RNN-T
    ?RNN-T中的音频frame和文字的对齐问题
    ?RNN中的语言模型(LM) 使用CTC训练实时的语音识别模型
    Day3
    (9:00-12:00) 6 语音识别中的语言模型
    ?为什么需要语言模型?
    ?N-gram语言模型
    ?基于神经网络的语言模型
    ?基于RNN的语言模型
    ?在LAS中使用语言模型Shallow Fusion, Deep Fusion,Cold Fusion

    四 语音合成
    1 End2end TTS模型Tacotron
    ?模型架构:Seq2Seq + Attention
    ?Encoder:将文字转换为音素
    ?Attention机制
    ?Decoder输出语音
    ?如何表示输出完毕?
    ?后处理模型
    ?使用Tacotron生成语音 使用Tacotron合成语音
    Day3
    (14:00-17:00) 2 Tacotorn的改进
    ?使用BERT改进
    ?百度DeepVoice改进注意力权重矩阵
    ?Fast Speech的Duration模块
    ?Dual Learning同时训练TTS(语音合成和ASR(语音识别)

    3 生成指定风格的声音Controllable TTS
    ?Controllable TTS和Voice Conversion的区别
    ?GST-Tacotron模型
    ?Two-stage Training
    Day4
    (9:00-12:00) 五 声纹识别
    1声纹识别 Speaker Verification
    ?声纹识别的应用场景
    ?评价标准Equal Error Rate (EER)
    ?声纹识别系统Framework
    ?i-vector
    ?d-vector
    ?x-vector
    ?端到端训练声纹识别模型

    六 音色转换
    1 音色转换 Voice Conversion
    ?音色转换的适用场景:去口音,合成名人声音,数据增强
    ?分离声音内容和音色
    ?Pre-training Encoders
    ?Adversarial Training
    ?设计网络来分离语音内容和音色
    ?使用GAN来训练网络
    ?使用Cycle GAN无监督学习
    声纹模型训练

    音色转换模型训练
    Day4
    (14:00-17:00) 七 语音分离Speech Separation
    ?应用场景,语音去噪,多人语音分离
    ?使用MASK做Speech Separation
    ?Ideal Binary Mask (IBM)
    ?Deep Clustering
    ?腾讯的Permutation Invariant Training(PIT)
    Time-domain Audio Separation Network(TasNet)

    八 案例分享
    1 语音识别
    ?获取数据集,并预处理
    ?提取特征
    ?建模并训练
    ?测试结果并评价

    2 语音名人合成
    ?获得音频数据集
    ?提取特征
    ?建模并训练
    ?输入声音,查看合成的声音

    3 声纹识别
    ?获得音频数据集
    ?提取特征
    ?建模并训练
    ?评价模型的性能

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    培训时间:
    2天
    培训对象:
    JBoss EAP 6 运维管理人员

    随约
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    课程背景:
    系统架构师是软件项目的总设计师,是软件企业新产品、新技术体系的构建者,是目前软件项目开发中急需的高层次技术人才。为此在总结IBM与Microsoft及大型软件开发商的开发经验的基础上,针对中国的实际情况,最新开发了本课程。
    该课程以案例分析与研讨为基础,独立于具体的软件开发平台,注重解决软件架构设计中的实际问题,分析国际流行的软件架构方案,并辅以相关的理论学习,结构完整、重点突出、形式多样,能够很好地满足我国软件企业培养高级软件架构人才的实际需要。
    本次培训由任职于知名IT企业的资深专家全程组织答疑,为大家解答实际工作中遇到的难题!同时现场将与学员分享成功的架构经验和最佳实践!
    教练式演练培训特色:
    课程由讲师在课堂上带领大家以一个客户实际案例-“运输费用”为背景,形成课程案例通过课堂上的实例演练,由培训顾问进行指导, 学员分组讨论,独自完成课程案例, 保障课程落地

    教练式培训:课程采用客户的真实项目作为项目案例,贯穿整个课程学习过程, 结合学员的课堂练习与讲师的案例分析, 使课程具备实践性及落地能力
    课程中涉及的案例
    √全球下一代能源开发平台--大型跨国企业实例代码剖析
    √2个大中型项目的架构设计--大型跨国企业实例代码剖析
    √中间件平台的架构设计--大型跨国企业实例代码剖析
    √滴滴出行架构设计案例分析
    √类百度搜索架构设计案例分析
    √微信红包数据架构设计案例分析
    √第四大电子支付平台和包支付架构设计案例分析
    √12306架构改进案例分析
    课程实施
    课程通过4种方式实施:
    √实践经验分享
    √大型实例案例分析
    √深入探讨
    √系统性理论知识梳理
    课程特色
    本课程方案注重课程的实战过程,去掉了一定量的理论,把实战的比重增大到总课时数的60%。其余40%为理论以及指导性的流程

    随约
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    随约
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    课程实施:课程通过4种方式实施:实践经验分享、大型实例案例分析、深入探讨、系统性理论知识梳理
    课程特色:本课程方案注重课程的实战过程,去掉了一定量的理论,把实战的比重增大到总课时数的60%。其余40%为理论以及指导性的流程。
    教练式培训:课程采用客户的真实项目作为项目案例,贯穿整个课程学习过程, 结合学员的课堂练习与讲师的案例分析, 使课程具备实践性及落地能力

    随约
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    Flink实时流式处理最佳实践

    课程实施

    课程通过4种方式实施:

    • 实践经验分享
    • 大型实例案例分析
    • 深入探讨
    • 系统性理论知识梳理

    课程特色

    本课程方案注重实战过程,去掉了一定量的理论,把实战的比重增大到总课时数的60%。其余40%为理论以及指导性的流程。

    课程安排(2天)

    时间

    主题

    海量数据处理系统

    的实时流式处理架构设计

     

    这个部分主要讲解实时流式处理处理的架构设计,针对海量数据的问题设计

    海量数据的实时流式处理架构解决方案。

    • 海量数据高并发实时处理的系统场景
    • 非事务型的实时流式数据
    • 海量数据高并发的实时流式处理数据架构解决方案
    • 实时流式处理处理的架构汇总
    • 高容量,高并发, 高性能, 高可用,廉价IT投入的非功能性需求实现
    • 8种海量数据处理的架构设计与实时流式处理的整合与集成解决方案
    • 分布式系统架构的实时流式处理核心设计

    典型案例分析:结合一个500强实时数据系统的实例案例进行分析,详细分析实时流式数据处理的架构设计

    实时流式处理的架构分析与框架差异

    • 实时流式计算的应用场景及关键技术
    • 实时流式计算的适用业务场景
    • 关键技术(从系统架构,数据传输,编程接口,高可用,维护成本,其他关键技术维度阐述)
    • 常见实时流式计算系统简介(Queue+Worker,Flink, Storm,Spark等)
    • Flink ,StormSpark Streaming实时流式处理框架差异
    • 优缺点分析

    Flink架构和原理

    • Flink分层组件栈
    • Flink流式计算模型
    • Flink运行时结构
    • Flink任务调度
    • Flink物理执行计划
    • Dataflow 流式处理图
    • 数据并行和任务并行
    • 数据交换策略
    • 并行流处理
    • 延迟和吞吐
    • 数据流上的操作
    • 处理时间
    • 事件时间
    • 水位线
    • 处理时间与事件时间
    • 状态和一致性模型

    Flink集群部署实践

    • Flink集群模式
    • Flink on Yarn
    •  配置Flink集群
    •  启动Flink集群
    • yarn-session.sh命令分析
    • Flink run命令分析
    • Flink代码生成JAR包
    • Flink HA
    • Flink on Yarn集群HA的安装和配置

    Flink编程模型的数据模型与基础概念

    • 数据集类型
    • Flink编程接口
    • Flink程序结构
    • Flink数据类型
    • 数据类型支持
    • TypeInformation信息获取

    Flink API应用开发

    • DataStream API 介绍与使用
    • DataStream编程模型
    • DataSources数据输入
    • DataSteam转换[*]作
    • DataSinks数据输出
    • Flink Table API和SQL的分析及使用
    • Table API和SQL的基本使用
    • DataStream、DataSet和Table之间的转换
    • Table API和SQL的案例
    • Flink序列化分析
    • 本地测试运行
    • 提交到Flink集群运行
    • 使用Maven打包
    • 提交jar包到集群

    Flink Time 应用开发

    • Flink Time详解
    • Flink如何处理乱序数据 
    • Watermark 
    • Watermark的生成方式 
    • EventTime+Watermark解决乱序数据的案例详解 
    • 实现Watermark的相关代码 
    • 通过数据跟踪Watermark的时间 
    • 利用Watermark+Window处理乱序数据 
    • Late Element的处理方式 
    • 在多并行度下的Watermark应用 
    • With Periodic Watermarks案例总结 

    Flink Window 应用开发

    • Flink窗口详解 
    • Flink Window的使用 
    • Time Window 
    • Count Window 
    • 自定义Window 
    • Window聚合分类 
    • 增量聚合 
    • 全量聚合 

    Apache Kafka与Flink集成案例实践

    • Flink Kafka Connector详解 
    • Kafka Connector 
    • Kafka Consumer 
    • Kafka Consumer消费策略设置 
    • Kafka Consumer的容错 
    • 动态加载Topic 
    • Kafka Consumer Offset自动提交 
    • Kafka Producer 
    • Kafka Producer的使用 
    • Kafka Producer的容错 

    一个大型的实例大数据实时流式处理案例实践-实时LBS位置数据分析-包括数据去噪,降维,通勤路线分析, 通勤实践分析等实时分析过程

    具备掌握Flink/Kafka大数据实时流式处理/异步消息队列 应用系统的完整 架构设计,具备项目的分析、开发、部署的全过程的能力,贯穿前面课程的主要内容,使大家熟悉一个完整实时流式、异步消息队列处理额大数据项目的分析、架构设计、开发、部署的全过程

     

     

    随约
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    Vue 是前端开发的主流框架,是一个典型的MVVM结构,随着版的不断迭代,功能越发强大,渐渐成为前端开发的首选和必备框架,许多大型的企业都纷纷将该框架应用到自己的项目中,虽然该框架入门易,但精通很难,必须要有实战开发的经历。
    本课程从组件开发讲起,详细介绍高级组件、slot内容分发、render函数的用法,并结合完整的案例,介绍在使用Vue 开发项目时的注意事项和经验分享,最后,完整地介绍了项目上线后的代码测试和部署过程。

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    Vue 是前端开发的主流框架,是一个典型的MVVM结构,随着版的不断迭代,功能越发强大,渐渐成为前端开发的首选和必备框架,许多大型的企业都纷纷将该框架应用到自己的项目中,虽然该框架入门易,但精通很难,必须要有实战开发的经历。
    本课程从最基础的项目构建讲起,详细介绍 Vue的方方面面,包含组件的定义、传值和路由、指令的定义和应用,并结合最新的案例,讲述框架开发项目的流程和注意事项,最后,完整地介绍了项目上线后的代码测试和部署过程。

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    随着移动互联网的发展,前端方向的技术这一两年得到前所未有的发展,框架技术层出不穷,使得开发人员很难跟上技术发展的脚步,所以需要前端领域的专家对开发人员辅导一个知识面,以便开发者能快速上手。

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    HTML5代表了Web发展的方向,是开发者的未来,是新一代Web技术的标准。它在最大程度上完成了富Web应用的本地化,消除浏览器对插件的依赖;优秀的错误处理系统,使页面捕获错误更加灵活与高效;对本地离线存储的更好支持,使开发Web离线应用程序更加方便与快捷;众多新增的页面标记,将给用户的视角与交互带来焕然一新的体验。
    本课程以HTML5基础为主线,先从新增特征讲起,然后,通过实例与理论相结合的方式,并结合最新最前沿的框架,深入浅出地介绍了关于HTML5在Web开发中方方面面的功能和性能优化的技巧。

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    1、国家网络安全法讲了什么?它和企业有什么关联?企业的法律违规责任能到什么程度?
    2、等级保护测评有什么用?怎么做可以快速通过?
    3、企业网络安全工作难点在哪里?应该如何克服?
    4、企业网中应该如何做到安全可控?其安全工作如何做最有效?
    5、如何全面规划企业网络安全防御体系建设?

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    本课程结合HW,根据常见攻防技术、典型案例、典型问题等设计而成,通过典型案例分析提高人员的安全防范意识和技能。在网络安全攻防技术方面,通过“红黑演义攻防演练云平台”,使学员进行防守技能实操练习,通过“知己知彼”的战术,提高单位网络安全人员的防守技能。

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    暂无企业定制课程

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