刘晖：数据治理原理、方法

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课程概要

培训时长 : 2天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 数据分析

课程编号 : 16907

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适用对象

营销经理、小CEO、自有营业厅小CEO，驻地网营销部小CEO

课程介绍

【课程介绍】

帮助数据管理从业人士，通过学习数据管理基础理论，借鉴行业最佳实践，提升数据规划能力，从数据管理专业知识体系，核心数据管理技能和数据管理专业人员职业能力等方面提供训练，帮助数据管理专业人士获得企业数字化转型战略下的必备能力，形成企业所需新数字经济下的核心竞争能力。

【课程收益】

通过学习本课程，您将获得如下收益：

1、数据管理基础理论：介绍DAMA-DMBOK数据管理知识体系、DGI数据治理理论、数据资产管理2.0白皮书等数据管理理论内容，帮助数据管理从业人员理解国际数据管理理论趋势、国内数据资产管理政策及实施策略等内容；

2、数据能力成熟度：介绍国际DMM、国内DCMM、IBM数据治理成熟度模型，结合当前数据监管法案及行业监管指引，提出企业数据管理能力匹配原则，帮助企业掌握当前数据管理能力所处的发展阶段，并提出未来发展和提升方向；

3、数据管理：通过最佳实践案例解读帮助学员借鉴最佳实践，掌握企业数字化转型的总体规划能力。

数据治理最佳实践从企业的数据管理组织、制度和流程方面提出要求，构建完整的数据治理管理体系，并阐述行业最佳实践案例；

数据架构最佳实践从企业级数据模型、数据流转、数据分布、元数据管理等方面提出要求，构建完备的企业级数据模型，并阐述行业最佳实践案例；

数据标准最佳实践从企业业务术语、参考数据、主数据、数据元、指标数据标准提出要求，构建全面的数据标准管理体系，并阐述行业最佳实践案例；

数据质量最佳实践从数据质量基础、数据质量工程方法、数据质量评估和改进等方面提出要求，构建持续提升的数据质量最佳实践案例。

【课程特色】

1. 课上采用案例式教学，通俗易懂，课下一对一辅导强化训练，学与练交叉进行强化记忆，你所要做的就是认真听，勤于问，乐于练。

2. 清晰的知识结构，根据应用经验采用最优化授课模式。

3. 内容充沛、详略得当，前后呼应。

4. 讲师资历丰富，具有丰富的实践经验。

5. 知识讲授+贴身案例+场景故事+互动讨论+现场演练+落地跟踪

【课程对象】营销经理、小CEO、自有营业厅小CEO，驻地网营销部小CEO等

【课程时长】 2天（6小时/天）

【课程大纲】

培训模块	培训内容
数据管理基础理论	1. DAMA 数据管理知识体系 2. DGI 数据治理 3. 数据资产管理 4. CDO 首席数据官 5. 数据师的职业生涯规划
数据能力成熟度	1. DMM 简介、主要内容和评估 2. DCMM 简介、主要内容和评估 3. IBM 数据治理成熟度简介、主要内容和评估 4. 数据监管法案及行业监管指引
数据治理最佳实践	1. 数据治理概述 2. 数据治理体系 3. 数据治理主要内容及最佳实践
数据架构最佳实践	1. 数据架构概述 2. 数据架构最佳实践 3. 元数据管理及最佳实践
数据标准最佳实践	1. 数据标准定义规范 2. 数据标准化最佳实践
数据质量最佳实践	1. 数据质量管理基础 2. 数据质量工程实践 3. 数据质量评估与改进 4. 数据质量专项提升最佳实践

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（1）培训背景随着互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能等科技的快速发展，经济发展已经进入全球化时代，企业的命运与国际经济环境紧密联系，如美国的经济危机会波及到全球各个国家与地区和企业，国家和企业已经不是孤立的存在。在经济全球化时代商业环境极其复杂，不仅要考虑国内、国外经济环境，同时还要考虑不同国家的国家政策，不同民族的民族文化，不同宗教的宗教信仰等，更加加深入了商业环境的复杂程度。在极其复杂的国际商业环境中，作为大型企业领导者仅凭经验与智慧无法全面了解与掌控企业、了解国际化的商业环境，因此很难做出正确的企业战略决策，甚至更无法做到企业精细化管理，更不可能做到高效运营，那么，如何突破因商业环境复杂度而导致的企业失控呢？并在复杂的商业竞争环境中脱颖而出并获得最大利润呢？答案是掌握企业数据和掌握国际化数据，并建立高效的数据分析体系，探索数据、挖掘数据高效准确的获取国际化的经济环境状况，洞察市场趋势提前做出有利于企业的战略决策，提高企业竞争力，规避市场风险，数据分析则是提升企业管理水平，实现上述目标的一种行之有效的方法。国际化的竞争就是信息的国际化竞争。随着大数据、人工智能的快速发展，数据的价值越发突显，并为海量的高并发的数据分析提供了新的工具与可行性，较以往的传统数据分析工具更为有效，甚至传统数据分析工具做不到的，大数据、人工智能都能做到。因此不仅仅企业，社会各个方面也因大数据的价值而提高了对数据的关注程度，也加大了数据分析的投入力度。无论是企业管理、战略决策、精准营销、精细化管理等都无处不体现着数据分析的重要性。数据如此重要，如何建设一个高效的数据分析体系呢？至少要具备以下两个条件：一是在宏观层面上正确理解数据分析；二是丰富的IT系统建设经验、分布式技术和较强的数据技术能力。第一点尤为重要，因为一旦在思想和认识层面对数据分析体系理解有误，那么即使精通于各种技术方案，所建立起来的也只是一堆技术架构的粗糙堆砌，虽然也能达到部分数据分析的效果，但必定会事倍功半。（2）培训目标本次数据分析技术培训课程，整个课程体系设计完备，思路清晰，学员通过本次课程的系统性学习可以掌握如下技能：了解数据分析的基础知识及基本理论；结合Python语言学会数据的产生、导入与预处理。掌握大数据生成与导入，数据分析流程与建模思想，数据清洗与数据加工等内容；结合Python语言掌握数据分析与挖掘基础。学习常见数据分析方法与数据挖掘概述，描述型数据分析。学习数据分析工具Python语言的数据分析实战。掌握结构化数据工具SQL的应用及相关知识。学习大数据可视化技术。包括数据可视化技术概述及培训关键点概述，数据挖掘与可视化工具介绍（Excel、SPSS、Tableau等），可视化案例分享等内容。学习Python与数据分析实战。包括Python语言入门，Python网络编程、爬虫与机器学习，Python数据分析案例分享等内容。（3）教学计划本系列课程总共由6门课程组成：教学设计NO.课程名称课程天数基础理论1概率论与数理统计1天SQL语法基础及进阶2数据分析与挖掘基础2天Python入门3Python环境准备及相关数据分析库（pandas、numpy、matplotlib、scipy）的安装及应用2天4Python语言基础知识1天5正则表达式及Python编程1天Python与数据分析实战6数据采集1天7数据分析4天8爬虫技术与实践4天数据可视化9大数据可视化2天（4）具体课程方案（含课程大纲）课程1：概率论与数理统计-1天【匹配关键知识点】课程目标1：建立必要的概率论与数理统计基本知识素养，掌握探索随机现象统计规律的一般方法。课程目标2：掌握概率论与数理统计的基本概念、基本理论、基本方法和运算技能。包括概率论的基本概念、随机变量、多维随机变量、随机变量的数字特征、数理统计的基本概念、参数估计等相关知识。熟悉数据处理、数据分析、数据推断的各种基本方法。课程目标3：掌握处理随机现象的基本思想和方法，培养抽象概括、推理论证、严密的逻辑思维能力，以及使用概率论与数理统计的方法去分析和解决有关实际问题的能力。【课程时间】1天（8小时/天）【课程简介】通过本课程的学习，应掌握概率论与数理统计的基本概念，了解它的基本理论和方法，从而使学生初步掌握处理随机现象的基本思想和方法，培养学生运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力，并且在知识传授的同时起到价值引领的作用，积极培育和践行社会主义核心价值观，培养学生科学、严谨的思维能力。【课程特点】教学中以课堂讲授为主，以讨论为辅。采用启发式教学法，适当运用讨论式教学法。融入联系应用的案例式教学法，并倡导利用结合软件技术解决实际问题的实验式教学法。恰当使用多媒体教学与传统教学相结合的教学手段，充分运用教师对学生讲授与学生间自由讨论相结合、传统解题训练与开放型问题探索相结合、以及实体课堂面对面交流与虚拟课堂数字信息交流相结合的交互式教学手段，合理利用网络资源实施开放性教学手段，采用规范统考与多样化考查相结合的考核手段。【课程大纲】（1天*8小时）时间内容案例实践与练习Day1数据分析概述1面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表）2概率的基本概念(方差、分位数、随机试验、样本空间、事件、频率、概率、排列组合)，古典概型3条件概率与贝叶斯公式，独立性4微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布）5多维随机变量及其分布6随机变量的期望，方差与协方差7大数定律、中心极限定理与抽样分布8从抽样推测规律之一：点估计与区间估计9从抽样推测规律之二：参数估计10基于正态总体的假设检验11秩和检验12预测未来的技术：回归分析13时间序列分析案例练习：研讨：课程3：数据分析与挖掘基础-6天【匹配关键知识点】常见数据分析方法与数据挖掘概述，描述型数据分析，常见数据分析与挖掘算法（Kmeans、购物篮、决策树、朴素贝叶斯等）等内容。【课程时间】6天（8小时/天）【课程简介】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、机器学习、神经网络、深度学习、人工智能等重要性越发突出，本课程是针对大数据时代的特点，尹老师总结多年数据分析经验，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、神经网络、深度学习、人工智能等内容，以及人工智能的应用范围、发展前景剖析。【课程收益】1、常见数据分析方法与数据挖掘概述；2、描述型数据分析；3、常见数据分析与挖掘算法（Kmeans、购物篮、决策树、朴素贝叶斯等）等。【课程特点】常见数据分析方法与数据挖掘概述，描述型数据分析，常见数据分析与挖掘算法（Kmeans、购物篮、决策树、朴素贝叶斯等）等内容。【课程对象】 数据分析师、技术经理、产品经理、产品助理等 将承担数据分析师职责的业务人员或信息化人员 希望加强数据分析能力的软件开发人员 系统集成企业售前工程师、售前顾问及方案制作人员【学员基础】 具有2年以IT部门工作经验，将负责数据分析等相关任务的技术人员【课程大纲】（6天*8小时）时间内容案例实践与练习Day1常见数据分析方法与数据挖掘概述数据分析与建模的概念数据分析与建模过程数据分析模型开发过程数据建模概述机器学习概念机器学习算法剖析算法库分类算法库深度学习神经网络人工智能商业智能案例练习：通过案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。研讨：数据分析的过程Day2描述型数据分析统计学基本概念统计数据的计量尺度常用基本统计量集中趋势的描述指标离散趋势的描述指标中心极限定理大数定律数据的分布正态分布的特征偏度和峰度检测数据集的分布数据的分布拟合检验与正态性检验抽样标准假设检验T检验置信区间案例练习：通过案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。研讨：描述性数据分析Day3常见数据分析与挖掘算法数据挖掘的基本任务数据挖掘建模过程定义挖掘目标数据取样数据探索数据预处理挖掘建模建立模型业务理解模型拟合训练集测试集模型评价常用的数学预测模型线性回归回归（预测）与分类决策树与随机森林聚类分析（kmeans）关联规则时序模式离群点检测深度学习人工智能神经网络案例：如何从数据中挖掘出有价值的信息案例研讨：通过案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。研讨：常用数据分析方法与算法Day4朴素贝叶斯与回归分析主成分分析和因子分析（深入剖析主成分分析及因子分析）主成分分析总体主成分样本主成分主成分分析模型案例：主成分分析模型实现课堂实操：主成分分析模型实现方差分析（深入剖析方差分析方法及实现）单因素方差分析单因素方差分析模型因素效应的显著性检验因素各水平均值的估计与比较两因素等重复试验下的方差分析统计模型交互效应及因素效应的显著性检验无交互效应时各因素均值的估计与比较有交互效应时因素各水平组合上的均值估计与比较两因素非重复试验下的方差分析金融案例：方差分析实现课堂实操：方差分析实现Bayes统计分析（深入剖析Bayes统计分析）Baves统计模型Bayes统计分析的基本思想Bayes统计模型Bayes统计推断原则先验分布的Bayes假设与不变先验分布共轭先验分布先验分布中超参数的确定Baves统计推断参数的Bayes点估计Bayes区间估计Bayes假设检验案例：实现Bayes统计分析建模课堂实操：实现Bayes统计分析建模数学建模（深入剖析数学建模）数学建模数学预测模型模型评估模型参数优化回归分析与分类分析原理与应用（深入剖析数据的回归分析与分类分析的原理以及应用）回归与分类回归分析概念线性回归模型及其参数估计一元线性回归一元线性回归模型一元线性回归模型求解参数损失函数求偏导回归方程的显著性检验残差分析误差项的正态性检验残差图分析统计推断与预测回归模型的选取穷举法逐步回归法岭回归分析一元线性回归金融案例：一元线性回归模型检验多元线性回归概述多元线性回归模型金融案例：多元线性回归实现航空业信用打分和评级模型 Logistic回归分析（剖析Logistic回归与其它回归分析方法）Logistic回归介绍Logistic函数Logistic回归模型案例：SPSS Logistic回归实现课堂实操： Logistic回归实现航空业欺诈预测模型课堂实操： Logistic回归实现航空业风险分析模型非线性回归原理及应用（剖析非线性回归原理及应用实践）非线性回归双曲线函数幂函数指数函数对数函数S型曲线案例：非线性回归实现课堂实操：非线性回归实现航空业经营分析和绩效分析模型案例练习：通过案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。研讨：主成分分析模型实现Day5聚类分析与关联规则挖掘数据建模常用距离（深入剖析数据建模过程中常用的距离模型）数据挖掘常用距离欧氏距离曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离标准化欧氏距离马氏距离夹角余弦汉明距离杰卡德距离 & 杰卡德相似系数相关系数 & 相关距离信息熵聚类分析与建模实现（深入剖析聚类分析以及通过SPSS聚类算法模型分析数据）聚类分析聚类算法样品间相近性的度量快速聚类法快速聚类法的步骤用Lm距离进行快速聚类谱系聚类法类间距离及其递推公式谱系聚类法的步骤变量聚类案例：SPSS聚类实现及绘图案例：Kmeans应用案例剖析课堂实操：编写程序实现Kmeans应用案例剖析关联规则分析与实现（深入剖析关联规则分析以及通过SPSS关联规则算法模型分析数据）关联规则支持度与置信度关联规则挖掘的过程Apriori算法关联规则案例支持度与置信度计算案例：SPSS实现关联规则课堂实操：SPSS实现航空业数据关联规则分析案例练习：通过编写程序实现Kmeans应用案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。研讨：编写程序实现Kmeans应用案例剖析Day6决策树与随机森林决策树分析与实现（深入剖析决策树分析以及通过SPSS决策树模型分析数据）决策树分析决策树决策树构成要素决策树算法原理决策树法的决策过程决策树算法案例：实现决策树分析课堂实操：实现航空业客户细分模型随机森林数据建模时序模式分析与实现（深入剖析时序模式分析）时序模式时间序列分析时间序列分析时间序列序列分析的三个阶段课堂实操：实现航空业客户流失模型案例练习：通过实现航空业客户细分模型案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。研讨：实现航空业客户细分模型课程8：大数据可视化-2天【匹配关键知识点】数据可视化技术概述及培训关键点概述，数据挖掘与可视化工具介绍（SAS、Project、Excel、SPSS、Tableau等），可视化案例分享等内容。【课程时间】2天（8小时/天）【课程简介】随着互联网、移动智能设备、云计算技术、大数据技术的迅猛发展，使人类产生与获取数据的能力成数量级地增加，面对如此浩瀚的数据海洋，想通过人工分析大数据从而得到大数据中隐含的有价值的模式，几乎是不可能的。因此人们需要借助新的技术挖掘大数据中所蕴含的价值，采用数据可视化技术绝对是一个明智的选择。随着科学技术的不断发展，大量的由计算机产生的中间数据都需要进行可视化处理，以求达到辅助分析、再现客观事实的目的。通过视觉化呈现数据，可揭示了令人惊奇的模式和观察结果，某些数据是不可能通过简单统计就能显而易见的看到的模式和结论。正如作家、记者和信息设计师 David McCandless 在 TED 上说道：“通过视觉化，我们把信息变成了一道可用眼睛来探索的风景线，一种信息地图。当你在迷失在信息中时，信息地图非常实用”。由此足见数据可视化的价值。无论获得信息还是表达信息，最佳方式之一是通过视觉化方式，快速捕捉和展现信息要点与核心要义，这是数据可视化的价值点所在。数据可视化技术有着广阔的发展和应用空间，越来越受到人们的关注。【课程收益】1、数据可视化技术概述及培训关键点概述；2、数据挖掘与可视化工具介绍；3、可视化案例分享【课程特点】数据可视化技术概述及培训关键点概述，数据挖掘与可视化工具介绍（SAS、Project、Excel、SPSS、Tableau等），可视化案例分享等内容。【课程对象】 数据分析师、技术经理、产品经理、产品助理等 将承担数据分析师职责的业务人员或信息化人员 希望加强数据分析能力的软件开发人员 系统集成企业售前工程师、售前顾问及方案制作人员【学员基础】 具有2年以IT部门工作经验，将负责数据分析等相关任务的技术人员【课程大纲】（2天*8小时）时间内容案例实践与练习Day1数据可视化技术概述及培训关键点概述数据可视化问题剖析（深入大数据时代数据可视化存在的问题）大数据特征vs数据可视化传统数据可视化问题剖析传统数据可视化工具特点剖析数据可视化概述（介绍数据可视化工具、特征及基础架构）数据可视化概念数据可视化作用数据可视化目标数据可视化应用数据维度和指标图表产生过程可视化的表现形式可视化的显示可视化的色彩可视化案例实战：仪表盘制作标准图表的表现能力标准图表的选择标准图表制作原则可视化案例实战：数据占比柏拉图绘制可视化的决定性因素数据可视化技巧数据化可视化工具创意性数据可视化虚拟实现技术防止过度可视化一图胜千言可视化的升华：声音可视化的探索性分析和数据挖掘工具（学习可视化数据挖掘工具）TableauExcelEChartsQlikViewR语言PythonSPSSSAS 数据可视化图表详解（通过实例讲述数据可视化方法、过程及含义）散点图雷达图条形图柱形图饼图直方图箱线图QQ图柏拉图制作仪表盘制作玫瑰图制作热力图制作地图制作文字云制作案例剖析案例练习：通过仪表盘制作案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。研讨：仪表盘制作Day2数据挖掘与可视化工具介绍（SAS、Project、Excel、SPSS、Tableau等），可视化案例分享 Tableau简介Tableau历史与趋势剖析Tableau使用Tableau的数据类型介绍Tableau的数据结构介绍Tableau数据的读入和输出Tableau数据库的读/写Tableau与Kylin集成定性变量离散变量连续变量多元变量日期和时间数据的操作处理数据可视化应用场景，具体案例分析淘宝24小时生活数据可视化案例无线淘宝数据可视化案例Google公司数据可视化案例Facebook用户画像可视化案例个人用户画像案例大数据可视化呈现ECharts实战（通过一个完整的实例讲述使用ECharts数据可视化的过程与方法）Echarts使用项目案例Echarts概述ECharts特性ECharts架构图整合How to use？Step1. 引入模块加载器Step2. 设置具备大小的DomStep3. 配置echarts模块路径Step4.动态加载echartsoption的使用InterfacesetOptionOption全局属性titlelegenddataRangetoolboxdataZoomgridxAxis/yAxis/axiscolor数值型类目型tooltip.formatterseries高度个性化其它参考图形热力图社交网络分析结果呈现和分析报告撰写合理的数据呈现报告分析模板如何撰写一份优秀的数据分析报告案例研讨：通过淘宝24小时生活数据可视化案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。研讨：淘宝24小时生活数据可视化案例课程9：Python与数据分析实战-13天【匹配关键知识点】Python语言入门，Python网络编程、爬虫与机器学习，Python数据分析案例分享，基于spark集群的python数据分析实战等内容。【课程时间】13天（8小时/天）【课程简介】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，大数据领域如雨后春笋般的出现大量的新技术，如Hadoop、Spark等技术，其中Python语言已经成为大数据技术中最为重要的一部分，被越来越多的企业所使用。Python语言的功能涵盖了大数据领域的数据处理、统计分析、数据挖掘、机器学习、人工智能、大数据应用开发等各种不同类型的计算操作，应用范围广泛、前景非常广阔。本课程是尹老师多年工作经验的总结和归纳，从实际业务案例为入口，使学员从理论层到实操层面系统的学习数据处理技术，使学员深入理解Python语言等数据分析工具。通过本课程的学习，学员即可以正确的分析企业的数据，为管理者、决策层提供数据支撑。【课程收益】1、Python语言入门；2、Python网络编程；3、Python网络爬虫；4、Python机器学习；5、Python数据分析案例分享；6、基于spark集群的python数据分析实战；【课程特点】Python语言入门，Python网络编程、爬虫与机器学习，Python数据分析案例分享，基于spark集群的python数据分析实战等内容。【课程对象】数据分析师、技术经理、产品经理、产品助理等将承担数据分析师职责的业务人员或信息化人员希望加强数据分析能力的软件开发人员系统集成企业售前工程师、售前顾问及方案制作人员【学员基础】 具有2年以IT部门工作经验，将负责数据分析等相关任务的技术人员【课程大纲】（13天*8小时）时间内容案例实践与练习Day1~Day3Python语言入门Python语言基础知识（介绍Python语言基础知识，包括Python语言数据类型、基础概念等）Python语言历史与趋势剖析Python语言安装如何运行Python程序PyCharm开发环境介绍Anaconda3开发环境介绍（以Anaconda3作为程序演示环境，Python3作为演示语言）Python语言help()命令Python基本命令变量(Variables)表达式(Expressions)基本数据类型字符串与正则表达式Python条件表达式循环（loops）案例实战：正则表达式在爬虫中应用实例Python数据结构Python创建数组Python矩阵运算Python语言语法结构案例：Python语言实现运营商数据分析处理 Python函数（深入Python函数的编写语言）Python函数介绍数据分析与建模过程Python语言定义函数规则Python语言自定义函数Python匿名函数Python内置函数Python函数案例 Python类（class）（深入剖析Python类的原理）类（class）介绍Python多重继承Python不支持函数重载Class and Instance VariablesMethod ObjectsPython类编写案例实战 Python异常处理(Exceptions)（深入剖析Python异常处理）异常处理(Exceptions)简介Python标准异常类Python异常类编程案例实战（爬虫实例） Python模块 (Modules)（深入剖析模块 (Modules)）Python模块 (Modules)介绍Python自定义模块Python模块的导入与添加Python标准函数库模块Python第三方模块 Python文件读写（深入剖析Python文件读写）Python文件读写简介Python读写方法介绍Python读写文本文件Python读写二进制文件Python读写json文件Python读写xml文件 Python操作关系型数据库（深入剖析Python操作关系型数据）Python2安装MySQL Connector Python3安装MySQL ConnectorPython语言操作数据库Python语言数据库优化案例：Python语言实现话务数据时间序列建模案例练习：通过Python语言实现运营商数据分析处理案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。研讨：Python语言实现运营商数据分析处理Day4～Day5Python网络编程多线程编程 (用实战实例介绍如何实现多线程) Python开发多线程的原理多线程创建线程锁网络应用程序编程实例：比如生成发送电子邮件 Python网络编程（介绍Python网络编程）TCP/IP网络介绍Socket基础知识Socket客户端服务器连接案例：聊天功能实战 Python Web开发实战（介绍Python Web实战）Python Web开发Django框架介绍定义和使用模型Django MVC架构Django开发环境搭建Django Session应用Django框架应用Django高级应用案例：客户通话历史记录查询案例练习：通过案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。研讨：网络编程Day6~Day7Python网络爬虫 Python基础知识和网络程序基础知识（介绍Python基础知识和网络程序基础知识）Python语言简介Python开发环境搭建和选择IO编程进程和多线程基础知识网络编程和TCP协议 Web前端基础知识（介绍Web前端基础知识）Web程序的结构Web前端的内容HTMLCSSJavaScriptXPathJsonHTTP协议标准HTTP头和主体Cookie信息网络爬虫基础知识（介绍网络爬虫基础知识）网络爬虫概述网络爬虫及其应用网络爬虫结构HTTP请求的Python实现urllib2/urllib实现httplib/urllib实现更人性化的Requests HTML解析（HTML解析原理介绍）初识Firebug安装和配置Firebug正则表达式基本语法与使用Python中使用正则表达式BeautifulSoup概述安装和配置BeautifulSoupBeautifulSoup的使用lxml的XPath解析基本的爬虫程序开发（介绍基本的爬虫程序开发）基础爬虫架构及运行流程URL管理器HTML下载器HTML解析器数据存储器爬虫调度器协议分析（协议分析）Web端协议分析网页登录POST分析隐藏表单分析加密数据分析验证码问题IP代理Cookie登录传统验证码识别人工打码滑动验证码PC客户端抓包分析HTTPAnalyzer简介虾米音乐PC端API实战分析App抓包分析Wireshark简介酷我听书App端API实战分析API爬虫：爬取mp3资源信息 Scrapy爬虫框架（介绍Scrapy爬虫框架）Scrapy爬虫架构安装Scrapy创建cnblogs项目创建爬虫模块定义Item翻页功能构建ItemPipeline内置数据存储启动爬虫强化爬虫调试方法异常控制运行状态ItemLoaderItem与ItemLoader输入与输出处理器ItemLoaderContext?请求与响应下载器中间件Spider中间件扩展突破反爬虫案例研讨：通过案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。研讨：网络爬虫的实现Day8Python的NumPy模块NumPy 安装NumPy Ndarray 对象NumPy 数据类型NumPy 数组属性NumPy 创建数组NumPy 从已有的数组创建数组NumPy 从数值范围创建数组NumPy 切片和索引NumPy 高级索引NumPy 广播(Broadcast)NumPy 迭代数组Numpy 数组操作NumPy 位运算NumPy 字符串函数NumPy 数学函数NumPy 算术函数NumPy 统计函数NumPy 排序、条件刷选函数NumPy 字节交换NumPy 副本和视图NumPy 矩阵库(Matrix)NumPy 线性代数NumPy IONumPy Matplotlib案例练习：通过NumPy的案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。研讨：NumPy的数据处理Day9Python的Pandas模块Pandas环境安装配置Pandas数据结构Pandas快速入门Pandas系列Pandas数据帧（DataFrame）Pandas面板（Panel）Pandas基本功能Pandas描述性统计Pandas函数应用Pandas重建索引Pandas迭代Pandas排序Pandas字符串和文本数据Pandas选项和自定义Pandas索引和选择数据Pandas统计函数Pandas窗口函数Pandas聚合Pandas缺失数据Pandas分组（GroupBy）Pandas合并/连接Pandas级联Pandas日期功能Pandas时间差（Timedelta）Pandas分类数据Pandas可视化Pandas IO工具Pandas稀疏数据Pandas注意事项＆窍门Pandas与SQL比较案例练习：通过Pandas使用案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。研讨：Pandas的使用方法Day10Python机器学习Python平台下的机器学习开发技术（介绍Python平台下的机器学习开发技术）Python平台下的数据分析工具Python平台下的数据分析工具概述NumPy数据处理NumPy案例Scipy数值计算SymPy符号处理Matplotlib绘制图表Pandas数据分析、探索工具Pandas的DataFrameDataFrame的构造StatsModels数据统计建模分析Scikit-Learn机器学习库Keras人工神经网络Keras的设计原则Gensim文本挖掘库OpenCV计算机视觉库案例：Python语言实现基于聚类的图像分割方法案例练习：通过案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。研讨：Python语言实现基于聚类的图像分割方法Day11Python机器学习聚类模型原理与实现（深入剖析聚类原理以及通过Python语言实现聚类算法模型）聚类介绍聚类算法应用场景聚类算法应用案例样品间相近性的度量快速聚类法快速聚类法的步骤用Lm距离进行快速聚类谱系聚类法类间距离及其递推公式谱系聚类法的步骤变量聚类K-Means(K均值)聚类均值漂移聚类基于密度的聚类方法(DBSCAN)用高斯混合模型（GMM）的最大期望（EM）聚类凝聚层次聚类图团体检测(Graph Community Detection)案例：Python语言聚类实现及绘图案例：Kmeans应用案例剖析课堂实操：Python语言实现基于聚类的图像分割方法决策树模型原理与实现（深入剖析决策树原理以及通过Python语言实现决策树模型）决策树介绍决策树应用场景决策树应用案例信息熵ID3算法C4.5算法CART算法决策树算法剪枝过拟合与调参决策树算法原理决策树法的决策过程案例：Python语言实现决策树模型课堂实操：Python语言实现决策树模型随机森林案例练习：通过案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。研讨： Python语言实现基于聚类的图像分割方法Day12Python数据分析案例分享随机森林模型原理与实现（深入剖析随机森林原理以及通过Python语言实现随机森林模型）随机森林介绍随机森林的特点随机森林的相关基础知识信息、熵以及信息增益的概念随机森林的生成随机森林算法随机森林算法原理袋外错误率（oob error）随机森林应用场景随机森林应用案例案例：Python语言实现随机森林模型课堂实操：Python语言实现随机森林模型xgboost 支持向量机模型原理与实现（深入剖析支持向量机算法原理以及通过Python语言实现支持向量机模型）支持向量机介绍支持向量机应用场景支持向量机应用案例支持向量机算法支持向量机算法原理线性可分支持向量机间隔最大化和支持向量对偶问题求解柆格朗日函数非线性支持向量机和核函数超平面线性核多项式核高斯核拉普拉斯核sigmiod核线性支持向量机（软间隔支持向量机）与松弛变量松驰因子案例：Python语言实现支持向量机模型课堂实操：Python语言实现基于SVM的字符识别方法神经网络模型原理与实现（深入剖析神经网络算法原理以及通过Python语言实现神经网络模型）神经网络介绍神经网络概念神经网络发展历史神经网络的别名神经网络研究的主要内容神经网络基本构成神经网络模拟人的智能行为的四个方面神经网络的特点学习能力适应性问题神经网络基本网络模型单层网络多层网络循环网络基本网络结构特点典型训练算法运行方式典型问题解决方法感知机线性神经网络BP神经网络RBF网络竞争网络反馈神经网络随机神经网络遗传算法PSO与神经网络优化自定义深度神经网络结构深度神经网络的优化方法深度框架的损失函数课堂实操：Python语言实现基于神经网络的人脸识别方法

• 刘晖：运营维护-中间件方向培训班: （1）培训背景中间件作为基础软件的重要组成，已与操作系统、数据库齐头并进，在世界范围内呈现出迅猛发展的势头，已经形成一个巨大的产业。中间件在国内整个软件行业中应该是发展速度最快的市场之一。中国软件产业经过20年的发展，很多部门的信息化建设开始向企业级应用转变。企业级应用最为人们所重视的就是各类信息资源之间如何关联、整合、协同、互动和按需服务，这些都是中间件能够发挥巨大作用的空间所在。因此我国对中间件产品的巨大需求是不争的事实，中间件运营维护工程师存在巨大的发展机会和空间。中间件运营维护工程师主要的工作职责有以下几个方向。第一，负责研发,测试和生产环境的中间件安装、配置、调优，以及问题处理及相关日常工作。第二，完成中间件的新环境搭建（含集群），性能调优和性能监控。第三，在业务系统发生性能问题（非硬件原因）时，中间件运营维护工程师能够及时进行调优和改进。第四，完成对中间件的定期健康检查并给出汇总分析，制定异常情况的处理方案。第五，协助完成对中间件的故障处理，协助进行问题处理方案制定、进度控制、实施指导、总结报告等内容。中间件运维工程师以技术为基础，通过技术实现对分布于互联网之上的各种自治信息资源(计算资源、数据资源、服务资源、软件资源)的简单、标准、快速、灵活、可信、高效能及低成本的集成、协同和综合利用，提高组织的IT基础设施的业务敏捷性，降低总体运维成本，促进IT与业务之间的匹配。中间件运维工程师工作的职责及在业务中的位置决定了中间件运维工程师需要具备更加广博的知识和深入的技术能力。在中间件运维工程中，工程师需要理解和掌握Websphere, MQ, Apache, Nginx，kafka，rocketmq等中间件及应用服务器的运维和管理方法，具备性能调优及安全配置和优化的基本技能。同时，运维工程师需要熟悉高可用集群技术的基础概念与原理、shell/python脚本编写及熟悉J2EE架构。此外，就运维工程师个人而言，他们仍需了解市场上主流的中间件相关技术及产品，锻炼良好的沟通交流能力。（2）培训目标监控中间件运行状态监控中间件负载监控整个系统运行情况掌握中间件用户管理掌握系统优化掌握系统调试掌握系统升级掌握系统安全管理高可用架构设计掌握内存配置掌握连接池配置（3）教学计划本系列课程总共由3门课程组成：教学设计NO.课程名称课程天数运营维护-中间件1中间件基础运维10天2中间件优化12天3中间件高可用10天（4）具体课程方案（含课程大纲）课程1：中间件基础运维-10天【匹配关键知识点】中间件运行状态、负载、等情况检查；监控整个系统运行情况等内容。【课程时长】10天（6小时/天）【课程简介】运营维护（中间件方向）课程涵盖了中间件一线工程师日常运维工作所涵盖的所有项目，包括应用服务器tomcat、weblogic、websphere，消息中间件kafka，交易中间件 tuxedo等的相关配置。从安装到系统管理，系统监控，应用发布，高可用，集群配置，优化等方面的内容，以理论结合操作的形式，让学员真正掌握各类中间件的使用，并能灵活应用到实际工作中。【课程收益】监控中间件运行状态监控中间件负载监控整个系统运行情况【课程特点】该课程的课程互动充分，讲师会在知识点讲解完毕后，给出相应的实践项目，由学员在各自小组进行讨论，激发学员思维，落实实验内容，并给出实验结果，然后由老师进行总结补充，以此加深和拓展学员对原有知识的理解。此外，在整个教学中，会有五分之四的时间由老师带领学员一起做实验，提高学员的实操能力。对于机器出现的问题或学员不清楚的地方，讲师也会耐心的讲解，力求每一位学员理解授课内容，并将所学知识真正运用到实践中。【课程对象】运维人员系统工程师系统架构师软件开发人员中间件系统工程师中间件开发工程师【学员基础】学员学习本课程应具备下列基础知识：1. 操作系统基础知识2. 网络基础知识3. web服务器基础知识【课程大纲】（10天*6小时）模块具体内容第一单元 Tomcat基础运维内容一：tomcat运维从哪些方面考虑应用服务器的运维。应用服务器是常维护中的常见问题应用服务器运维常用工具的使用jdk环境的安装、配置、检查及使用tomcat版本的选择及与jdk版本的对应tomcat的安装配置tomcat启动脚本的编写tomcat的体系结构用户管理如何发布web应用程序web应用程序的发布位置web应用程序发布的形式，目录、war包、jar包之间相互的区别及使用维护tomcat日志的级别tomcat日志文件的保存位置如何查看tomcat日志如何实时查看tomcat日志如何分析日志如何监控tomcat日常维护中的常见问题常见问题的解决方案案例演示：开发一个内存监控系统，发布到tomcat服务器，查看tomcat状态，进行压力测试、日志分析，保证应用程序良好运行。第二单元Weblogic基础运维内容一：weblogic运维weblogic体系结构。weblogic与其它应用服务器的区别weblogic特点分析weblogic日常维时的常见问题如何创建web应用程序如何发布web应用到weblogic安装weblogic用户管理weblogic常见配置如何正确地启动、关闭weblogicweblogic应用程序的发布方式监控weblogic的常用工具如何查看weblogic日是志如何分析weblogic日志综合案例：开发web应用程序，发布web应用到weblogic中，监控应用程序状态，监控weblogic状态。第三单元Websphere基础运维内容一：websphere运维websphere体系结构。websphere与其它应用服务器的区别websphere特点分析websphere日常维时的常见问题如何创建web应用程序如何发布web应用到websphere安装websphere用户管理websphere常见配置如何正确地启动、关闭webspherewebsphere应用程序的发布方式监控websphere的常用工具如何查看websphere日是志如何分析日志综合案例：开发web应用程序，发布web应用到websphere中，监控应用程序状态，监控√状态。第四单元Kafka基础运维内容一：kafa运维常用的消息中间件消息中间件在项目中的作用如何高效地使用消息中间件消息中间件是常运维中的常见问题kafka体系结构。kafka特点分析kafka日常维时的常见问题安装kafka配置zookeeper使用kafka监控kafka查看kafka日志分析日志综合案例：通过大数据分析技术，抽取系统日志，分析及处理数据，入库，展示数据。第五单元Tuxedo基础运维内容一：tuxedo运维常用的交易中间件交易中间件在项目中的作用如何高效地使用交易中间件交易中间件是常运维中的常见问题tuxedo体系结构tuxedo特点分析tuxedo日常维时的常见问题安装tuxedo使用tuxedo监控tuxedo查看tuxedo日志分析日志综合案例：开发业务系统，发布到tuxedo，监控及维护tuxedo课程2：中间件优化-12天【匹配关键知识点】中间件用户管理；系统优化和调试以及系统升级等内容。【课程时长】12天（6小时/天）【课程简介】运营维护（中间件方向）课程涵盖了中间件一线工程师日常运维工作所涵盖的所有项目，包括应用服务器tomcat、weblogic、websphere，消息中间件kafka，交易中间件 tuxedo等的相关配置。从安装到系统管理，系统监控，应用发布，高可用，集群配置，优化等方面的内容，以理论结合操作的形式，让学员真正掌握各类中间件的使用，并能灵活应用到实际工作中。【课程收益】掌握中间件用户管理掌握系统优化掌握系统调试掌握系统升级【课程特点】该课程的课程互动充分，讲师会在知识点讲解完毕后，给出相应的实践项目，由学员在各自小组进行讨论，激发学员思维，落实实验内容，并给出实验结果，然后由老师进行总结补充，以此加深和拓展学员对原有知识的理解。此外，在整个教学中，会有五分之四的时间由老师带领学员一起做实验，提高学员的实操能力。对于机器出现的问题或学员不清楚的地方，讲师也会耐心的讲解，力求每一位学员理解授课内容，并将所学知识真正运用到实践中。【课程对象】 运维人员 系统工程师 系统架构师 软件开发人员 中间件系统工程师 中间件开发工程师【学员基础】学员学习本课程应具备下列基础知识：1. 操作系统基础知识2. 网络基础知识3. web服务器基础知识【课程大纲】（12天*6小时）模块具体内容第一单元 Tomcat优化内容一：Tomcat优化从哪些方面考虑tomcat优化一般存在哪些tomcat性能问题造成tomcat系统运行慢的主要因素有哪些常见的tomcat的优化工具tomcat内存体系如何调整tomcat内存如何测试内存对tomcat的性能影响如何优化tomcat的体系结构如何进行应用程序的优化代码优化SQL语句优化数据源配置如何通过连接池优化应用程序优化应用程序的设计系统安全配置综合案例：开发应用程序，优化应用程序，调用内存分配，配置连接池，测试连接池的使用，优化tomcat配置第二单元 weblogic优化内容一：weblogic优化从哪些方面考虑weblogic优化一般存在哪些weblogic性能问题造成weblogic系统运行慢的主要因素有哪些常见的weblogic的优化工具weblogic内存体系如何调整weblogic内存如何测试内存对weblogic的性能影响如何优化weblogic的体系结构如何进行应用程序的优化代码优化SQL语句优化数据源配置如何通过连接池优化应用程序优化应用程序的设计系统安全配置综合案例：开发应用程序，优化应用程序，调用内存分配，配置连接池，测试连接池的使用，优化weblogic配置第三单元 websphere优化内容一：websphere优化从哪些方面考虑websphere优化一般存在哪些websphere性能问题造成websphere系统运行慢的主要因素有哪些常见的websphere的优化工具websphere内存体系如何调整websphere内存如何测试内存对websphere的性能影响如何优化websphere的体系结构如何进行应用程序的优化代码优化SQL语句优化数据源配置如何通过连接池优化应用程序优化应用程序的设计系统安全配置综合案例：开发应用程序，优化应用程序，调用内存分配，配置连接池，测试连接池的使用，优化websphere配置第四单元 kafka优化内容一：kafka优化从哪些方面考虑kafka优化kafka一般存在哪些性能问题kafka性能优化工具的使用消息优化存储优化综合案例：开发消息系统，采集消息，处理消息，优化消息。第五单元tuxedo优化内容一：tuxedo优化从哪些方面考虑tuxedo优化tuxedo一般存在哪些性能问题tuxedo性能优化工具的使用综合案例：交易系统优化调整课程3：中间件高可用-10天【匹配关键知识点】系统安全管理；高可用架构设计；内存及连接池配置等内容。【课程时长】10天（6小时/天）【课程简介】运营维护（中间件方向）课程涵盖了中间件一线工程师日常运维工作所涵盖的所有项目，包括应用服务器tomcat、weblogic、websphere，消息中间件kafka，交易中间件 tuxedo等的相关配置。从安装到系统管理，系统监控，应用发布，高可用，集群配置，优化等方面的内容，以理论结合操作的形式，让学员真正掌握各类中间件的使用，并能灵活应用到实际工作中。【课程收益】高可用架构设计掌握内存配置掌握连接池配置【课程特点】该课程的课程互动充分，讲师会在知识点讲解完毕后，给出相应的实践项目，由学员在各自小组进行讨论，激发学员思维，落实实验内容，并给出实验结果，然后由老师进行总结补充，以此加深和拓展学员对原有知识的理解。此外，在整个教学中，会有五分之四的时间由老师带领学员一起做实验，提高学员的实操能力。对于机器出现的问题或学员不清楚的地方，讲师也会耐心的讲解，力求每一位学员理解授课内容，并将所学知识真正运用到实践中。【课程对象】运维人员系统工程师系统架构师软件开发人员中间件系统工程师中间件开发工程师【学员基础】学员学习本课程应具备下列基础知识：1. 操作系统基础知识2. 网络基础知识3. web服务器基础知识【课程大纲】（10天*6小时）模块具体内容第一单元 tomcat高可用配置内容一：tomcat高可用什么是tomcat高可用tomcat高可用的意义tomcat常见的高可用实施方案实现tomcat高可用的工具有哪些如何配置tomcat高可用tomcat高可用环境下应用开发有什么影响tomcat高可用环境下会话的管理如何测试tomcat高可用环境如何评估tomcat高可用tomcat高可用环境下数据源的配置及对数据库的影响如何通过分析tomcat日志获得tomcat的高可用状态如何优化tomcat高可用如何优化tomcat高可用环境下应用程序安全管理综合案例：配置tomcat高可用环境，发布web应用到tomcat，使用及测试tomcat高可用环境。第二单元 weblogic高可用配置内容一：weblogic高可用1.什么是weblogic高可用2. weblogic高可用的意义3. weblogic常见的高可用实施方案4.实现weblogic高可用的工具有哪些5.如何配置weblogic高可用6. weblogic高可用环境下应用开发有什么影响7. weblogic高可用环境下会话的管理8.如何测试weblogic高可用环境9.如何评估weblogic高可用10. weblogic高可用环境下数据源的配置及对数据库的影响11.如何通过分析weblogic日志获得weblogic的高可用状态12.如何优化weblogic高可用13.如何优化weblogic高可用环境下应用程序14.安全管理15.综合案例：配置weblogic高可用环境，发布web应用到weblogic，使用及测试weblogic高可用环境。第三单元 websphere高可用配置内容一：websphere高可用1.什么是websphere高可用2. websphere高可用的意义3. websphere常见的高可用实施方案4.实现websphere高可用的工具有哪些5.如何配置websphere高可用6. websphere高可用环境下应用开发有什么影响7. websphere高可用环境下会话的管理8.如何测试websphere高可用环境9.如何评估websphere高可用10. websphere高可用环境下数据源的配置及对数据库的影响11.如何通过分析websphere日志获得websphere的高可用状态12.如何优化websphere高可用13.如何优化websphere高可用环境下应用程序14. 安全管理15.综合案例：配置websphere高可用环境，发布web应用到websphere，使用及测试websphere高可用环境。第四单元kafka高可用内容一：kafka高可用kafka高可用支持的方式kafka高可用需要的环境如何配置kafka高可用kafka高可用需要的工具高可用kafka的使用高可用的kafka环境的运维综合案例：配置kafka高可用环境，使用高可用的kafka环境进行消息的处理第五单元tuxedo高可用内容一：tuxedo高可用1 . tuxedo高可用支持的方式tuxedo高可用需要的环境如何配置tuxedo高可用tuxedo高可用需要的工高可用tuxedo的使用高可用的tuxedo环境的运维综合案例：配置kafka高可用环境，使用高可用的tuxedo环境进行交易的处理（5）教学实验本方向教学实验设计如下：序号教学实验设计实验概述1中间件基础运维实验一：tomcat综合实验从哪些方面考虑应用服务器的运维。应用服务器是常维护中的常见问题应用服务器运维常用工具的使用jdk环境的安装、配置、检查及使用tomcat版本的选择及与jdk版本的对应tomcat的安装配置tomcat启动脚本的编写tomcat的体系结构用户管理如何发布web应用程序web应用程序的发布位置web应用程序发布的形式，目录、war包、jar包之间相互的区别及使用维护tomcat日志的级别tomcat日志文件的保存位置如何查看tomcat日志如何实时查看tomcat日志如何分析日志如何监控tomcat日常维护中的常见问题常见问题的解决方案实验二：weblogic综合实验weblogic体系结构。weblogic与其它应用服务器的区别weblogic特点分析weblogic日常维时的常见问题如何创建web应用程序如何发布web应用到weblogic安装weblogic用户管理weblogic常见配置如何正确地启动、关闭weblogicweblogic应用程序的发布方式监控weblogic的常用工具如何查看weblogic日是志如何分析weblogic日志实验三：websphere综合实验websphere体系结构。websphere与其它应用服务器的区别websphere特点分析websphere日常维时的常见问题如何创建web应用程序如何发布web应用到websphere安装websphere用户管理websphere常见配置如何正确地启动、关闭webspherewebsphere应用程序的发布方式监控websphere的常用工具如何查看websphere日是志如何分析日志实验四：kafka综合实验常用的消息中间件消息中间件在项目中的作用如何高效地使用消息中间件消息中间件是常运维中的常见问题kafka体系结构。kafka特点分析kafka日常维时的常见问题安装kafka配置zookeeper使用kafka监控kafka查看kafka日志分析日志实验五：tuxedo综合实验交易中间件在项目中的作用如何高效地使用交易中间件交易中间件是常运维中的常见问题tuxedo体系结构tuxedo特点分析tuxedo日常维时的常见问题安装tuxedo使用tuxedo监控tuxedo查看tuxedo日志分析日志2中间件优化实验一：Tomcat优化从哪些方面考虑tomcat优化一般存在哪些tomcat性能问题造成tomcat系统运行慢的主要因素有哪些常见的tomcat的优化工具tomcat内存体系如何调整tomcat内存如何测试内存对tomcat的性能影响如何优化tomcat的体系结构如何进行应用程序的优化代码优化SQL语句优化数据源配置如何通过连接池优化应用程序优化应用程序的设计系统安全配置实验二： weblogic优化从哪些方面考虑weblogic优化一般存在哪些weblogic性能问题造成weblogic系统运行慢的主要因素有哪些常见的weblogic的优化工具weblogic内存体系如何调整weblogic内存如何测试内存对weblogic的性能影响如何优化weblogic的体系结构如何进行应用程序的优化代码优化SQL语句优化数据源配置如何通过连接池优化应用程序优化应用程序的设计系统安全配置实验三：websphere优化从哪些方面考虑websphere优化一般存在哪些websphere性能问题造成websphere系统运行慢的主要因素有哪些常见的websphere的优化工具websphere内存体系如何调整websphere内存如何测试内存对websphere的性能影响如何优化websphere的体系结构如何进行应用程序的优化代码优化SQL语句优化数据源配置如何通过连接池优化应用程序优化应用程序的设计系统安全配置实验四：kafka优化从哪些方面考虑kafka优化kafka一般存在哪些性能问题kafka性能优化工具的使用消息优化存储优化实验五：tuxedo优化从哪些方面考虑tuxedo优化tuxedo一般存在哪些性能问题tuxedo性能优化工具的使用 3中间件高可用实验一：tomcat高可用什么是tomcat高可用tomcat高可用的意义tomcat常见的高可用实施方案实现tomcat高可用的工具有哪些如何配置tomcat高可用tomcat高可用环境下应用开发有什么影响tomcat高可用环境下会话的管理如何测试tomcat高可用环境如何评估tomcat高可用tomcat高可用环境下数据源的配置及对数据库的影响如何通过分析tomcat日志获得tomcat的高可用状态如何优化tomcat高可用如何优化tomcat高可用环境下应用程序安全管理实验二： weblogic高可用1.什么是weblogic高可用2. weblogic高可用的意义3. weblogic常见的高可用实施方案4.实现weblogic高可用的工具有哪些5.如何配置weblogic高可用6. weblogic高可用环境下应用开发有什么影响7. weblogic高可用环境下会话的管理8.如何测试weblogic高可用环境9.如何评估weblogic高可用10. weblogic高可用环境下数据源的配置及对数据库的影响11.如何通过分析weblogic日志获得weblogic的高可用状态12.如何优化weblogic高可用13.如何优化weblogic高可用环境下应用程序14.安全管理实验三：websphere高可用1.什么是websphere高可用2. websphere高可用的意义3. websphere常见的高可用实施方案4.实现websphere高可用的工具有哪些5.如何配置websphere高可用6. websphere高可用环境下应用开发有什么影响7. websphere高可用环境下会话的管理8.如何测试websphere高可用环境9.如何评估websphere高可用10. websphere高可用环境下数据源的配置及对数据库的影响11.如何通过分析websphere日志获得websphere的高可用状态12.如何优化websphere高可用13.如何优化websphere高可用环境下应用程序14. 安全管理实验四：kafka高可用kafka高可用支持的方式kafka高可用需要的环境如何配置kafka高可用kafka高可用需要的工具高可用kafka的使用高可用的kafka环境的运维实验五：tuxedo高可用1.tuxedo高可用支持的方式tuxedo高可用需要的环境如何配置tuxedo高可用tuxedo高可用需要的环境高可用tuxedo的使用高可用的tuxedo环境的运维

刘晖：数据治理原理、方法

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