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培训课程如下：
一、大数据前沿知识及hadoop入门
零基础入门，了解大数据的历史背景及发展方向，掌握hadoop的两种安装配置
二、Hadoop部署进阶
熟练掌握hadoop集群搭建；对Hadoop架构的分布式文件系统HDFS进行深入分析
三、Java基础
了解java程序设计的基本思想，熟练利用eclipse进行简单的java程序设计，熟练使用jar文件，了解mysql等数据库管理系统的原理，了解基于web的程序开发流程
四、MapReduce理论及实战
熟悉MapReduce的工作原理及应用，熟悉基本的MapReduce程序设计，掌握根据大数据分析的目标设计和编写基于mapreduce的项目
五、hadoop+Mahout大数据分析
掌握基于hadoop+mahout的大数据分析方法的使用场景，熟练运用mahout的成熟算法进行特定场景的大数据分析
六、Hbase理论及实战
掌握hbase的数据存储及项目实战、掌握Spark、Hive的安装、配置及使用场景
七、Spark大数据分析
Spark、Hive的安装、配置及使用场景，熟练运用Spark的成熟算法进行特定场景的大数据分析
八、大数据学习综合知识储备
统计学：多元统计分析、应用回归
计算机：R、python、SQL、数据分析、机器学习
matlab和mathematica两个软件也是需要掌握的，前者在实际的工程应用和模拟分析上有很大优势，后者则在计算功能和数学模型分析上十分优秀，相互补助可以取长补短。
大数据时代 学习可否赢得自由
大数据:大变革、大机遇
从来没有哪一次技术变革能像大数据革命一样，在短短的数年之内，从少数科学家的主张，转变为全球领军公司的战略实践，继而上升为大国的竞争战略，形成一股无法忽视、无法回避的历史潮流。互联网、物联网、云计算、智慧城市、智慧地球正在使数据沿着“摩尔定律”飞速增长，一个与物理空间平行的数字空间正在形成。在新的数字世界当中，数据成为最宝贵的生产要素，顺应趋势、积极谋变的国家和企业将乘势崛起，成为新的领军者；无动于衷、墨守成规的组织将逐渐被边缘化，失去竞争的活力和动力。毫无疑问，大数据正在开启一个崭新时代。
大数据时代有什么本质特征？大数据的来源是什么？大数据又将流向哪里？大数据在提升政府治理、改善经济治理、再造公共服务模式、激发商业创新方面有哪些卓越案例？中国需要怎么样的战略反应才能抓住大数据带来的宝贵机遇？一系列问题亟待研究者给出深入解析。
“数据驱动发展”成为时代主题
如今，大数据已经被赋予多重战略含义。从资源的角度，数据被视为“未来的石油”，作为战略性资产进行管理；从国家治理角度，大数据被用来提升治理效率、重构治理模式、破解治理难题，它将掀起一场国家治理革命；从经济增长角度，大数据是全球经济低迷环境下的产业亮点，是战略新兴产业的最活跃部分；从国家安全角度，全球数据空间没有国界边疆，大数据能力成为大国之间博弈和较量的利器。总之，国家竞争焦点将从资本、土地、人口、资源转向数据空间，全球竞争版图将分成新的两大阵营：数据强国与数据弱国。
宏观上看，由于大数据革命的系统性影响和深远意义，主要大国快速做出战略响应，将大数据置于非常核心的位置，推出国家级创新战略计划。美国2012年发布《大数据研究和发展计划》，并成立“大数据高级指导小组”，2013年又推出“数据—知识—行动”计划，2014年进一步发布《大数据：把握机遇，维护价值》政策报告，启动“公开数据行动”，陆续公开50个门类的政府数据，鼓励商业部门进行开发和创新。欧盟正在力推《数据价值链战略计划》，英国发布《英国数据能力发展战略规划》，日本发布《创建最尖端IT国家宣言》，韩国提出“大数据中心战略”。中国多个省市发布了大数据发展战略，国家层面的《关于促进大数据发展的行动纲要》也于2015年8月19日正式通过。
微观上看，大数据重塑了企业的发展战略和转型方向。美国的企业以GE提出的“工业互联网”为代表，提出智能机器、智能生产系统、智能决策系统，将逐渐取代原有的生产体系，构成一个“以数据为核心”智能化产业生态系统。德国企业以“工业4.0”为代表，要通过信息物理系统（CPS——cyber physical system），把一切机器、物品、人、服务、建筑统统连接起来，形成一个高度整合的生产系统。中国的企业以阿里巴巴董事局主席马云提出的“DT时代”（data technology）为代表，认为未来驱动发展的不再是石油、钢铁，而是数据。这三种新的发展理念可谓异曲同工、如出一辙，共同宣告了“数据驱动发展”成为时代主题。
与此同时，大数据也是促进国家治理变革的基础性力量。正如《大数据时代》作者舍恩伯格在定义中所强调的，“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的”。在国家治理领域，阳光政府、责任政府、智慧政府建设，大数据为解决以往的“顽疾”和“痛点”提供了强大支撑；精准医疗、个性化教育、社会监管、舆情监测预警，大数据使以往无法实现的环节变得简单、可操作；大数据也使一些新的主题成为国家治理的重点，比如维护数据主权、开放数据资产、保持在数字空间的国家竞争力等。
从哲学意义上来看，大数据不仅仅是一场技术革命，也不仅仅是一场管理革命或者治理革命，它给人类的认知能力带来深刻变化，可谓是认识论的一次升华。具体而言，大数据可以为决策者解决“四个问题”，提升“两种能力”。一是解决“坐井观天”的问题，以往人们决策只能基于视野之内极为有限的局部信息，和井底之蛙无异，大数据则可以实现整个苍穹尽收眼底；二是解决“一叶障目”的问题，以往不具备全样本数据分析能力，只能用小样本分析近似推理，犹如从“泰山”中取来“一叶”，而真理可能存在于全样本的海量数据之中，借助大数据则可完全克服；三是解决“瞎子摸象”的问题，七个瞎子根本无法根据各自的认识加总出完整的大象，因为他们的信息是相互离散的，无法有效关联起来，而大数据的基本优点是在深入关联中还原事物的原貌；四是解决“城门失火，殃及池鱼”的问题，人们习惯于因果分析，遇到这种“稀奇古怪”的因果链则很难前瞻和推理，但大数据注重相关关系，可以准确地发掘出规律。提升两种能力，一个是“一叶知秋”的能力，体现大数据敏锐的洞察能力，另一个是“运筹帷幄，决胜千里”的能力；体现大数据对时空约束的突破。这些足以说明，大数据是人类认识世界和改造世界能力的一次升华。
中国成为数据强国的优势、挑战与路径
值得振奋的是，中国具备成为数据强国的优势条件。从2013年至2020年，全球数据规模将增长十倍，每年产生的数据量由当前的4.4万亿GB，增长至44万亿GB，每两年翻一番。从全球占比来看，中国成为数据强国的潜力极为突出，2010年中国数据占全球比例为10%，2013年占比为13%，2020年占比将达到18%，届时，中国的数据规模将超过美国的数据规模，位居世界第一。中国成为数据大国并不奇怪，因为我们是人口大国、制造业大国、互联网大国、物联网大国，这都是最活跃的数据生产主体，未来几年成为数据大国也是逻辑上必然的结果。
尽管存在成为数据强国的潜力，但在目前的政策环境之下，我国推进大数据战略仍存在以下几个清晰的挑战。第一，顶层设计方面，全球大国之间围绕大数据的竞争颇为激烈，中国作为一个后发国家，想要实现弯道超车，后来居上并非易事。如何能够紧扣创新前沿，把准未来趋势，超前战略部署，对政策设计来说是一个非常现实的挑战。第二，数据开放方面，“数据孤岛”广泛存在，虽然政府掌握着80%的数据，但现实中却相互割裂，自成体系，“部门墙”“行业墙”“地区墙”阻碍了数据的流动共享，数据被视为部门的利益和隐私，这与大数据时代的基本理念准则相悖。第三，大数据相关的法律、法规、标准缺位，导致能够开放的数据不开放，需要保护的隐私不保护，企业由于标准模糊而无法大胆创新。第四，“数据主权”容易受到侵蚀，由于数据空间是国家新的战略维度，尚没有完备的安全保障体系，再加上电脑、手机、芯片、服务器、搜索引擎、操作系统、软件等核心的数据“基础设施”大量依赖进口，数据资产极易流失，数据主权极易受到侵蚀。
把握优势，克服挑战，抓住大数据革命带来的“机会窗口”，建设数据强国，是实现中华民族伟大复兴的一个有力支撑。然而，我们需要怎样做才能更好地拥抱大数据时代，确保在数字化趋势中立于不败之地呢？首先，需要在国家顶层设计上有一个清晰的行动框架，包括由什么部门主导、哪些部门参与、什么样的协作机制、沿着什么优先次序、克服哪些既有的障碍、达到什么战略目标，只有这样，各部门、各地区、企业界、学术界才能形成合力，在一个共同的路线图上协作推进。其次，盘活数据资产，在数据开放上取得实质性突破。一些基本的建议包括：加快G2G（政府与政府之间）、G2B（政府与企业之间）、G2C（政府与公民之间）大数据开放与共享；推动基础性、战略性大数据资源库整合；加强大数据基础设施建设，编制国家大数据档案。最后，把强大的“国家企业”和活跃的“万众创新”结合起来。一方面，要培育可以和国际“八大金刚”并驾齐驱的巨型企业作为大数据环境中竞争的中坚力量，同时，鼓励和引导大众创业、万众创新成为数据生态系统中的活跃力量。
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大数据时代 学习可否赢得自由
扫二维码签到上课，喝杯咖啡的工夫选感兴趣的内容学学，然后进微信课堂跟老师同学们讨论……
今后，上班族充电不用再老老实实坐回教室听课，而是每个人都有一套为自己量身定做并可以随时调整的“学习清单”，只需利用闲暇的零碎时间，就能在最短时间里学会自己最需要的知识。而让这一切成为可能的，便是“大数据”带来的教育革命。
近日，第十六届海峡两岸继续教育论坛在天津大学举行，来自港澳台及大陆地区29所高校的百余位专家学者与会。该论坛创办于2000年，每年一次，已在香港大学、台湾大学、北京大学等多所名校间轮流举办，关注的都是时下较前沿的教育动向。
今年的主题是“新常态下继续教育的机遇与挑战”，值得注意的是，会上提交的49篇论文中，大部分学者关注的问题都指向一个共同的议题——大数据将给继续教育带来什么？
共识：继续教育应是最个性化的学习眼下风靡全球的慕课、微课、翻转课堂、在线课堂等，已经让人们体验到新技术给教育带来的改变。
“这些新生事物虽然不是很完善，但却有很强的生命力，它一定会改变我们的教育。”中国教育发展战略学会终身教育委员会副理事长、清华大学教授严继昌对眼下“慕课热”应用在继续教育中，有着冷思考， “好的技术归根到底还要为教育服务，好看不中用是在浪费钱财和精力。”他认为慕课等技术只承载了部分“教”的信息，而不是教学过程的全部，需要加强学习支持服务。因为教育的核心是人。
而大数据不仅是一个强大的工具，更是一种思维方式，它把“开放”“互动”“参与”的互联网精神注入对人的教育中。
“大数据让我们能够记录学习的全过程，破解过去不可能发现的学习问题，甚至预测今后的学习方向，真正让教育可以实现‘私人定制’，这尤其适用于继续教育。”天津大学继续教育学院闫婧怡老师的观点是，大数据时代的继续教育，将成为一门实实在在的实证科学。
“基础教育面向的都是中小学生，学习目的大致相同，还有统一的教育大纲和考试要求的框框；而继续教育不同，每个在职学习的人都有各自具体的、千差万别的学习需求和目标，那么大数据可以让学习成为个性化的一件事。”
探索：一边盯市场 一边盯学生事实上，近几年，继续教育也在发生着变化。“以前很多人参加继续教育是为了考证，拿个文凭找工作，或者交点学费认识一些同学。”天津大学高端培训中心主任殷红春发现，近几年大家越发关注“边学边用，学以致用”。
在他看来，继续教育必须顺应目前社会经济发展大趋势思考问题：一方面，中国经济增速放缓，产业结构优化升级，需要什么样的人才？另一方面，学生来自各行各业，学习时间碎片化，如何满足这些个性化的学习需求？
这些都能在大数据中找到答案。
“你有没有发现网站越来越了解你？根据对人们网购习惯和支付特点的分析，甚至能够对经济走势作出预测；网上交易记录也开始被银行作为信用参考。这些对用户信息的分析都是源于对大数据的利用。”浙江大学继续教育学院院长何钦铭研究的领域是机器学习与数据挖掘、网络教学辅助系统、网络信息检索等。他已经着手开始探索继续教育中大数据的挖掘和分析，主要从两方面入手。
一是分析市场需求。他们尝试通过分析一个区域成千上万的网页数据，了解这个地区人们关注的热点关键词，进而分析出人们对各方面的需求，分析对人才的需求，可以开设有针对性的课程。
二是分析教育过程。包括对学生以往学习成绩的分析，以及记录学生在学习慕课或其他教育视频的时候，什么时候点击，在什么地方停顿时间长等，做出其学习时行为相关性的研究。根据研究随时改变教育内容和方式，真正实现每个人的个性化教育。
他的观点得到了上海交通大学副教授王福胜的认同，他认为继续教育通过筛选、整理、分析这些数据，所得出的结果不只是简单、客观的结论，更能用于帮助“预测未来”。
“一只眼要向外看，即研究市场，通过对行业过去的数据分析，能预测出未来的发展方向；另一只眼要向下看，即研究学生，更完整地搜集学生的数据，能预测出个人的成长路径，为学生服务。”
困境：挡在大数据应用前的三道关虽然一些高校的继续教育已经在探索对大数据的挖掘和分析，但真正被业内人士承认的大数据应用却少之又少。
“前途是光明的，道路是曲折的！”在以“大数据时代继续教育的新策略，新机制，新方法”为题的分组讨论会上，王福胜的这句总结语令与会学者莞尔。
和他一样，很多学者认为，实现大数据应用最关键的问题在于如何让各种信息数字化。“最大的问题在于目前很多学校没有留存数据、收集数据的意识。大量学生的信息仍停留在纸质卷宗上，学生各个阶段的数据也很难实现对接共享”。
大数据采集系统的研发也是绊脚石之一。香港理工大学继续教育学院副院长翁永光说，曾有一家美国企业向他推荐用于学校教育的大数据采集分析的一整套成熟系统，但费用高得吓人。有的学者提出，高校如果自主研发，需要开放市场，鼓励和发展一些企业来参与开发，技术的研发才会焕发出活力。
还有更深层的学校机制上的问题，也需要理顺。而这，往往是最艰难的一步。
“不管怎样，大数据时代已经来了，我们必须要跨出这一步。”王福胜说，“大数据将让学习变成一种真正以人为本的个性化服务。”
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