大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網絡，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網絡服務提供商、網絡接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今，這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向于系統內部角色的細分，也就是市場的細分;系統機制的調整，也就是商業模式的創新;系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得數據生態系統復合化程度逐漸增強。
大數據課程優勢
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北京大數據工程師
大數據就業前景分析
據職業社交平臺LinkedIn發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求更旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量更大，而數據分析人才更為稀缺。領英報告表明，數據分析人才的供給指數更低，僅為0.05，屬于高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也更快，平均跳槽速度為19.8個月。
潮流技能 顛覆性課程
拒絕用老掉牙的淘汰項目練手 要做就做前沿
覆蓋大數據行業主流技術崗位，課程半年升級一次，緊跟市場與企業步伐
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01 大數據入門基礎課程 |
1.JavaSE；2.MySQL；3.JDBC；4.Linux；5.shell；6.HTML；7.CSS；8.JavaScript；9.JSP；10.Servlet |
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02 大數據Hadoop基礎 |
1.大數據概論；2.Hadoop框架；3.HDFS分布式文件系統；4.MapReduce計算模型；5.全真實訓項目 |
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03 大數據離線分析 |
1.Hive數據倉庫；2.Sqoop ETL工具；3.Azkaban工作流引擎；4.Ooize；5.Impala；6.全真實訓項目 |
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04 大數據實時計算 |
1.Zookeeper分布式協調系統；2.HBase分布式數據庫；3.Redis數據庫；4.mogDB數據庫；5.Kudu列式存儲系統；6.Storm實時數據處理平臺；7.Kafka分布式發布訂閱消息系統；8.Flume海量日志采集系統；9.全真實訓綜合項目 |
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05 Spark數據計算 |
1.Scala；2.Spark；3RDD；4.Spark SQL；5. Streaming；6. Mahout；7.MLlib；8.GraphX；9.Spark R；10.Python；11.Alluxio；12.Python爬蟲；13.ElasticSearch；14.Lucene |
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Hadoop基礎實戰 |
項目名稱：搜狗搜索日志分析系統
數據體量：5000W+/日
硬件環境：Hadoop集群 12臺
軟件環境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
項目描述：搜狗每天產生大量的日志數據，從日志數據里面能提取到有用的數據包括每個用戶的ID、瀏覽次數、月/日瀏覽頻率、訪問源、瀏覽內容等等，提取這些內容、統計數據分析每個用戶行為，從而做出有利的決定。 |
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大數據離線實戰 |
項目名稱：新浪微博數據分析系統
日均數據體量：3GB+
硬件環境：Hadoop集群 50臺
軟件環境：MapReduce+HBase0.98.9+Storm0.9.6+Hadoop2.5.2+Kafka2.10+Zooke
eper3.4.5+CentOS-6.5-X86
項目描述：此次項目我們需要處理微博產生的數據，通過對數據的處理得到所需的數據，微博擁有大量的用戶，大量的用戶潛在的價值是巨大，怎么挖掘這些潛在的寶藏就是我們項目最直接的目的，為了能夠實時的進行數據處理使用Storm流式計算系統，和HBase、Zookeeper、Kafka組成框架，對數據進行處理，當然這些都是建立在hadoop集群上實現的，底層的存儲還是HDFS。 |
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大數據實時計算 |
項目名稱：網絡流量流向異常賬號統計項目
數據體量：每天1000億，每秒峰值100 000
硬件環境：Hadoop集群 600臺
軟件環境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
項目描述：運營商骨干網上采集現網流量流向信息，根據這些原始信息檢測賬號是否存在異常，如果多個終端使用同一個寬帶賬號，超過一定閾值則觸發報警機制，例如閾值為5時，同一個賬號同時連接的終端數量不能超過該值，如果超過則報警。 |
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Spark階段項目 |
項目名稱：京東網上商城數據統計分析平臺
數據體量：5000W+/日
硬件環境：centos-6.5-x86 集群：spark standalone(Master-1,Worker-3)
軟件環境：hadoop,spark,hive,mysql,idea,navicat,kafka,flume
每日處理的數據量：3GB
項目描述：基于京東網上商城數據統計分析平臺--該項目采用了目前大數據領域非常流行的技術——Spark。本項目使用了Spark技術生態棧中最常用的三個技術框架，Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming，進行離線計算和實時計算業務模塊的開發。實現了包括:統計和分析UV、PV、登錄、留存、熱門商品離線統計、廣告流量實時統計3個業務模塊。 |
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學習中途落課了怎么辦 icon
中途耽誤幾天的話可以通過看視頻同步完成老師的作業彌補進度，不會的可以隨時問老師。
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學生因學習中途落課或者學習效果不扎實等原因可以向教務老師申請重修或降級，本期學不會下期免費再學，直到學會為止！
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學習的流程分為預習、聽課、整理筆記、作業（每周定期檢查作業，并針對反饋情況進行講解）、復習、默寫、項目階段跟蹤檢查。
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預習筆記是鄭州兄弟連一再強調的學習法寶，每個同學在鄭州兄弟連都必須養成課前預習的習慣，對老師第二天要講授的內容重點、難點做到心里有數，聽課事半功倍。
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定期召開關懷學員會議 icon
開課后根據學生的作業及測驗情況形成關懷名單，進入關懷名單的學生會被所有老師所關注，相應的對其作業、預習筆記、默寫等要求會更高，要求會更嚴格。
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人性化的班組機制 icon
學習中遇到問題，小組成員共同討論解決，小組內有學習懈怠完不成學習任務的同學，小組內全體成員會集體被罰（罰手抄代碼n遍喲）。
學習氛圍濃厚 人性化服務助你一站成才
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相關資訊：
大數據不僅改變企業的運營方式，也將成為供應鏈協同創新提供新的發展方向。
伴隨著信息技術全面的融入社會生活，人類世界充斥著比以往更多的信息，而且信息數據的增長速度還在不斷地加快。在科技的高速發展以及數據信息不斷增加的背景下，“大數據”這一全新的信息科學概念給我們的社會發展帶來兩個方面的巨變：一方面，在沒有數據積累的時代下無法實現的解決方案終于可以實現；另一方面，從數據匱乏時代到數據泛濫時代的轉變帶來新的挑戰與困擾，使傳統的數據分析解決方案已經不能從海量數據中高效地獲取最重要的機會洞察點。
作為中國最具規模的零售連鎖企業華潤萬家集團（以下簡稱華潤萬家）和國際知名的快速消費品公司寶潔（中國）公司（以下簡稱寶潔）在如何運用“大數據”進行了積極的嘗試。雙方選取供應鏈作為突破口，利用“大數據”工具在實現零售生意增長的同時降低運作成本并提升現金流。
雙方合作創建的基于門店的實時銷售以及庫存信息的智能運營系統解決方案，將大數據解決方案成功地運用于生意趨勢分析，貨架缺貨降低，檔期需求預測等關鍵零供供應鏈協作領域。該成功案例也為“大數據”在商業智能，特別是針對供應鏈這一特定領域的運用提出了全新的解決思路和方向。
華潤萬家是最具規模的零售連鎖企業品牌之一，旗下擁有華潤萬家、蘇果、歡樂頌、中藝、華潤堂、Ole’、blt、VanGO、Voi_la＂VIVO采活、太平洋咖啡Pacific Coffee等多個著名品牌。目前已進入28 個盛自治區、直轄市和特別行政區的100 多個主要城市，門店數量超過4000多家。
寶潔擁有眾多深受信賴的優質、領先品牌，包括幫寶適、汰漬、碧浪、護舒寶、潘婷、飄柔、海飛絲、威娜、佳潔士、舒膚佳、玉蘭油、SK-II、歐樂B、金霸王、吉列、博朗等等。寶潔目前在廣州、北京、上海、成都、天津、東莞及南平等地設有多家分公司及工廠，員工總數超過七千人，在華投資總額超過十七億美元。
大型零售商和快速消費品企業必將在大數據的運用實施上處于領先地位。
2011年5 月，在“云計算相遇大數據”為主題的EMC World 2011 會議中，EMC 拋出了“大數據”（Big Data）概念。最早提出大數據時代到來的麥肯錫：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”業界（IBM 最早定義）將大數據的特征歸納為4個“V”:大量化(Volume)、多樣化(Variety)、價值密度低（Value）、快速化(Velocity)。簡而言之，大數據有四個層面的特征：第一，數據體量巨大；第二，數據類型繁多；第三，價值密度低，但是商業價值高；第四，處理速度快。這幾點也使“大數據”和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同（如圖1）。
總而言之，“大數據”是信息技術發展到現在的一種特征，在給人類帶來巨變的同時也使得各個企業能在以云計算為代表的信息技術革命的背景下，逐步開始收集和使用一些尚未被發掘的數據。
通過各行各業的不斷創新，大數據逐步地為人類創造出了更多的價值。特別是商業智能、公共服務和市場營銷這三大領域。目前，越來越多的企業供應鏈負責人已經將目光投向這一全新的信息技術解決方案中。依據國外知名咨詢公司EFT的一項調查，84%的大型企業供應鏈負責人已開始重視大數據，他們一致認為大數據項目能夠在提升供應鏈運營的有效性的同時降低成本，并能夠推動供應鏈管理從一般的基于歷史數據的決策進化為即時的智能決策。而且有將近2/3的供應鏈負責人目前正在嘗試或者在考慮實施“大數據”項目。
更重要的是，業界一致認為大型零售商和快速消費品企業將在大數據的運用實施上處于領先地位。這也是多年來業界所倡導的零供協同供應鏈這一大的基礎上激發的新成果，也必將為零供雙方構建新型聯合商務框架添加新的動力能量。
作為長期的戰略合作伙伴，華潤萬家和寶潔在生意發展的過程中遇到了共同的挑戰: 即需要在不斷滿足消費者的需求的同時降低運營成本, 實現門店運營效率的更大化（如圖2）。
圖2 零供雙方共同的挑戰和機遇
供應鏈的高效協同是實現雙方生意發展共同目標的重要基石，也是雙方高層領導確定的重要合作方向。在聯合商務合作框架的理念下，過去幾年寶潔和華潤萬家在供應鏈領域取得了一系列的成績：從精益供應鏈愿景的提出，到JBP（聯合生意發展計劃）計劃的落地，再到EDI/GDSN（電子數據交換/全球商品數據同步網絡）等項目的成功實施，充分展示出雙方供應鏈管理團隊通過精細化的管理手段、信息化的管理工具深入挖掘供應鏈的潛力，提升供應鏈的整體效能。
正是有了這樣相互信任的合作理念以及技術基礎能力，雙方團隊開創性的提出了“以店為先”這一全新的門店智能運營模式，這一模式的關鍵點是從門店實際出發，以大數據為基礎，使用實時數據進行預測性分析和決策，從而優化門店的每一個運營環節，通過實時數據分析把門店業務流程和決策過程中存在的每一份潛在價值都“擠”出來，從而提升門店單產，實現“低成本、高效率”的運營模式。
項目實施
借助以往的供應鏈項目成功經驗，由華潤萬家和寶潔供應鏈相關負責人牽頭，雙方組建了跨部門聯合工作小組，其中包括華潤萬家信息部、物流部、商品部、營運部和寶潔公司銷售部、物流部、信息部的主要負責人。確定了將現有系統和“大數據”方案整合的工作思路，并關注在門店執行可視化，消費者需求計劃以及風險管理作為主攻方向以提升項目的收益。
首先，項目組系統地梳理了門店運營工作中的系列流程，重點探討了通過可比門店增長數據以及品類組發展的生意數據對比，挖掘出在新品，分銷以及陳列上的機會點；利用門店寶潔單品實時的銷售和庫存數據進行預防性的補貨以便降低貨架缺貨率和分析檔期銷售的各項參數以提升商品去化率優化商品庫存這三個最重要的生意增長機會點。
然后，項目組確定了最終的技術方案以及運營方案。在技術解決方案中，主要關注在如何解決每日門店銷售及庫存數據的傳輸，存貯及加工的全套信息化解決方案。這也是對應“大數據”大量化(Volume)、多樣化(Variety)、價值密度低（Value）、快速化(Velocity)這四大特征所必須要解決的問題。華潤萬家（包含蘇果）4000多家門店所產生的巨大的銷售庫存數據信息，不同業態的數據清算方式的差異，以及最重要的三個生意需求的數據信息要求都給項目的實施帶來了各種障礙。
項目組最終確認了一個囊括了門店實時數據和主數據的標準提取格式，以華潤萬家不同區域為單位對數據進行打包并最終采用T+1的頻率通過EDI（電子數據交換）平臺將原始數據傳輸給寶潔全球數據倉庫。在獲取數據之后，寶潔相關團隊會按照設定的邏輯對數據進行校驗，清洗和結構化處理，使其成為能被寶潔全球智能分析平臺能所接受的標準數據格式。并最終產生可視化的智能報表，以更高效的方式給門店一線運作人員運營建議。需要強調的是，項目組依托移動供應鏈的理念，設計了總部和門店兩個邏輯層級的報表展示方式。總部層級的報表主要關注在宏觀層面，門店層級的報表主要關注在微觀門店的執行層面，而且門店的層級報表可以直接在iPad等多平臺上呈現，以更大程度地方便門店一線人員的交流和執行（如圖3）。
圖3 門店智能運作系統解決方案
在技術解決方案明確后，雙方團隊還研究了門店一線人員對相關工具的使用方式和流程，因為信息系統解決方案只是這個項目的一部分，更重要的是雙方一線運營團隊需要用好這些通過“大數據”所挖掘商業洞察。結合目前門店的操作實踐，項目組共同設計并量身定做了能更有效地服務于一線業務運營人員、寶潔門店運營經理、華潤萬家門店管理人員系列可視化報表。通過這些報表的有效運用，各種生意機會一目了然地呈現在一線運作人員面前，清晰可執行的改進建議讓運作人員關注在更大的生意機會點上，從而將他們從繁雜的數據分析工作中解放出來。在這個過程中，華潤萬家和寶潔的一線運作人員也總結了很多更貼合門店實踐的修改意見，實現了信息系統解決方案的持續進化（如圖4）。
圖4 智能運作系統解決方案在門店的執行測試
項目成就和收益
據麥肯錫的估計，如果零供雙方能夠充分發揮大數據的優勢，將各種商業洞察運用到供應鏈效率提升上，其生產效益將會實現年均0.5% ~1%的增長幅度。在這個項目中，寶潔可以更好地建議商品在店內的陳設，可以通過店內工作人員更多地接觸，提高產品經營的知識；華潤萬家可以降低庫存成本，提升銷售，減少店內商品陳設的投入。綜合起來，整個供應鏈可以在成本降低的情況下，更好地滿足消費者的需求。
在對于測試門店的試運行中，項目組已經取得了一些顯著的效果，對比于基礎門店，測試門店的零售生意增長了7%。（其中0.9%來源于貨架缺貨率的降低；3%來自于檔期銷量的提升；1.1%來自于分銷系統的提升；2.1%來自于門店庫存效率的提升）測試結果再一次證明了大數據解決方案的有效性，也有助于該項目在華潤萬家全國門店的推廣計劃，并實現實時智能運作系統運用到華潤萬家的每一家門店中的項目目標。
在推廣目前已有的解決方案的同時，項目組也在思考如何利用現有的大數據信息，從門店追溯回寶潔的上端供應鏈，例如寶潔的生產計劃環節通過在整條供應鏈上分享大數據技術，引爆零售業的生產效率革命。最終更快，更好，更高效地親近和美化更多消費者的生活！
馬如忠
王溯
