| 主办单位： | 泰迪智能研究院 |
| 协办单位： | 韩山师范学院数学与统计学院 |
| 承办单位： | 广州泰迪智能科技有限公司 |
为满足企业日益增长的大数据人才需求，全国众多高校开始建设大数据专业，而高校欲培育出优质学生，师资是关键环节。目前国内高校大数据师资普遍缺乏，为解决传统院校教师队伍实践性缺乏、知识陈旧的问题，加强高校大数据师资人才队伍建设，中国高校大数据教育创新联盟联合泰迪智能研究院特举办“全国高校大数据与机器学习应用技术双师型骨干师资研修班”。
研修课程内容以“鱼骨教学法”进行编排设计，所有课程将围绕真实企业项目展开，强调培训的实战性和真实性。让教师亲身接触企业一线工作场景，充分提升教师的实践教学能力。
通过讲授、研讨、动手实操，并设计行业名企实地参观考察多种灵活有效的教学方式，加强大数据专业资队伍的建设，提升教师教学创新思维，为今后在相关教学、科研和项目开发工作中深入解决实际应用问题打好基础。
各高等院校大数据相关学科、计算机、网络通信、自动化、电子工程、数理统计等专业的科研、教学带头人、骨干教师、博士生、硕士生、本科生、 大专生；从事计算机、云计算、大数据、互联网等相关领域项目的科研院所的项目负责人、科研人员、工程技术人员等。
培训时间：2018年11月17日至11月24日（11月17日全天报到）
地 点：广州市黄埔区开泰大道36号1栋212
| 日期 | 课程内容 | 时间 |
| 11月17日 | 报到 | 全天 |
| 11月18日 | 大数据概述 1.1 大数据简介 1.2 常用大数据平台介绍 | 08:30 - 11:30 |
Hadoop技术 2.1 Hadoop大数据平台简介 2.2 分布式文件系统HDFS架构、监控及Shell操作 2.3 分布式计算框架MapReduce架构分析 2.4 分布式集群资源调度YARN架构及资源分配、调优实战 | 14:00-17:00 | |
| 11月19日 | Hadoop生态圈 3.1 Hadoop生态圈介绍 3.2 Hadoop生态圈技术Hive、HBase、Zookeeper、Sqoop、Zookeeper介绍 | 08:30 - 11:30 |
Spark集群搭建 4.1 Spark简介 4.2 在Hadoop集群上搭建Spark框架（含Linux操作） | 14:00-17:00 | |
| 11月20日 | 5.1 Python环境介绍：Python安装配置 5.2 Python基础知识：掌握Python固定语法 5.3 Python数据结构：list，dict，tuple，增删改查及常用操作 5.4 程序流程控制语句：if else，for，while等（排序算法实战） | 08:30 - 11:30 |
5.5 函数：定义函数、匿名函数、lambda表达式 5.6 面向对象：面向对象编程简介、实践 5.7 Python常用模块 5.8 宠物商店系统开发 | 14:00-17:00 | |
| 11月21日 | Spark Python基础 6.1 Spark架构、特点、适用场景 6.2 Spark VS Hadoop 6.3 Spark API简介及实践：Python，Scala，Java | 08:30 - 11:30 |
Spark Python基础 6.4 PySpark API简介 6.5 PySpark API：Transformations & Actions | 14:00-17:00 | |
| 11月22日 | Spark Python进阶：航空客户价值分析案例 7.1 航空客户价值分析项目背景 7.2 数据预处理分析-PySpark实践 | 08:30 - 11:30 |
Spark MLlib机器学习算法实践 8.1 Spark MLLib机器学习算法简介 8.2 聚类、分类、推荐、数据预处理在Spark MLlib中的实践 | 14:00-17:00 | |
| 11月23日 | Spark MLLib机器学习算法实践 8.3 针对一般案例使用Spark MLLib解决思路 8.4 PySpark实现电影推荐 | 08:30 - 11:30 |
案例:广电大数据营销推荐系统 9.1 广电大数据营销推荐系统简介 9.2 系统平台技术选型、架构原理 9.3 数据预处理模型及实现 | 14:00-17:00 | |
| 11月24日 | 案例:广电大数据营销推荐系统 9.4用户画像模型、实现思路 9.5 营销推荐思路 | 08:30 - 11:30 |
| 企业参观交流 | 14:00-17:00 |
 | 张良均 广州泰迪智能科技有限公司董事长 ★华南师范大学、广东工业大学兼职教授，广东省工业与应用数学学会理事；兼有大型高科技企业和高校的工作经历。全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师。 ★“泰迪杯”全国大学生数据挖掘竞赛（www.tipdm.org）发起人，发表数据挖掘相关论文数十篇，已取得国家发明专利12项。发表《神经网络实用教程》、《数据挖掘:实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》、《R语言数据分析与挖掘实战》、《Python数据分析与挖掘实战》 、《Hadoop大数据分析与挖掘实战》等专著。 ★荣获SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop开发工程师证书。具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。 |
 | 樊哲 广州泰迪智能科技有限公司高级项目经理 ★Hortonworks授权Apache Hadoop 开发者认证培训讲师，Hadoop、Mahout技术实践者和研究者；对HadoopMapReduce编程模型有深刻理解，同时对Mahout技术有较深认识和理解，对Mahout源码有深入研究，擅于Mahout中数据挖掘的K均值聚类算法、贝叶斯分类算法、FP树关联规则算法应用； ★主编《Mahout算法解析与案例实战》、《Hadoop数据分析与挖掘实战》、《Hadoop与大数据挖掘》等图书专著； ★具有电信行业和银行业的项目经验和行业知识，主持中国电科院电力大数据平台、电能量数据挖掘与智能分析、客户服务智能分析系统等项目。 |
 | 邱伟绵 广州泰迪智能科技有限公司大数据研发工程师、讲师 ★从事大数据研发工作，熟悉Hadoop，Hive，HBase等多种大数据挖掘技术。对Hadoop的分布式计算框架MapReduce以及Hadoop生态圈有较深的研究。 ★对基于内存计算的并行处理框架Spark有较深的认识，能熟练使用Spark的各个组件进行编程。 ★掌握多种机器学习算法，先后参与了餐饮大数据智能推荐系统研究、南方电网电力切漏电用户自动识别。 ★先后参与多本图书编写，如《Hadoop大数据开发基础》、《Spark大数据技术与应用》。 ★先后负责过韩山师范学院、广东水利学院等高校课程培训。 |
1. 报名材料：报名申请表、两寸近期正面白色背景底免冠彩色证件照，以姓名+身份证号命名的电子版照片。
2. 费用：4980 元/人，包含报名费、学习费、资料费、场地费及证书费。食宿统一安排，费用自理。
3. 本次会议由广州泰迪智能科技有限公司收取费用并开具发票。
何老师，13928715431，train-6@tipdm.com，517182985（QQ） 机构座机：020-22205718
曾老师 13246821827 QQ：804954701
机构网址： www.tipdm.com
报名申请表
| 单位名称 | |||||
| 部门/院系 | |||||
| 通讯地址 | 邮编： | ||||
| 发票抬头 | 发票内容： | ||||
| 纳税号 | |||||
| 联系人 | 电话 | 邮箱 | |||
| 姓名 | 性别 | 职务 | 身份证号 | 手机号 | 电子邮箱 |
| 费用支付时间及方式 | 1、请将报名表发至train-6@tipdm.com邮箱，培训费报名后请汇款至指定的账号，汇款底单请注明“骨干师资培训班”字样，方便查账备案。将汇款底单可QQ截图发送或电邮至上述邮箱。 2、培训费也可以到场现金支付 | ||||
| 账户信息 | 户 名 | 广州泰迪智能科技有限公司 | |||
| 开 户 行 | 中国建设银行股份有限公司广州萝岗支行 | ||||
| 汇款账号 | 44050 14700 42090 12501 | ||||
| 请勾选您选定的培训时间 | 年度培训时间 | 请在选定的培训时间后打✔ | |||
| 2018年09月22号至2018年09月29号 | |||||
| 2018年10月21号至2018年10月26号 | |||||
| 2018年11月17号至2018年11月24号 | |||||
| 2018年12月22号至2018年12月29号 | |||||
| 2019年01月07号至2019年01月12号 | |||||
| 备 注 | 联系人 | 何老师 | 517182985 | 电话： 13928715431 | |
年度培训计划表
| 年度培训时间 | 课时 | 内容 | 备注 |
| 2018年6月10日至2018年6月15日 | 6天 | Python数据分析与机器学习 | |
| 2018年7月16日至2018年7月25日 | 11天 | 大数据、人工智能相关内容 | |
| 2018年8月12日至2018年8月17日 | 6天 | Python数据分析与机器学习 | |
| 2018年9月22日至2018年9月29日 | 8天 | Spark+Python大数据分析与挖掘 | |
| 2018年10月21日至2018年10月26日 | 6天 | Python数据分析与机器学习 | |
| 2018年11月17日至2018年11月24日 | 8天 | Spark+Python大数据分析与挖掘 | |
| 2018年12月22日至2018年12月29日 | 8天 | Spark+Python大数据分析与挖掘 | |
| 2019年1月7日至2019年1月12日 | 6天 | Python数据分析与机器学习 |
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