大数据提纲

课时一：概念综述
1、大数据的定义由来和原因
2、大数据的6V特征
3、从数据库，数据仓库到大数据
4、大数据相关技术和处理

课时二：Hadoop生态圈、spark生态圈、搜索引擎概述
1、hadoop：HDFS、Map-Reduce、Hbase、Hive等
2、spark：scala、spark-SQL、spark-Streaming等
3、搜索引擎：lucene（solr）、ES
4、并发的机器学习工具：R-hadoop、spark-MLLIB、 spark-R、pyspark

课时三：存储在hbase中的数据
1、NoSQL（key-value）
2、Hbase：安装
3、行键与列簇
4、如何利用Hbase的特点存储数据
5、应用程序如何访问Hbase中的数据
6、数据迁移：sqoop
7、Hbase的应用场景

课时四：Hive：为用SQL的开发者留的活路
1、Hive：安装（单用户与多用户）
2、Hive：基本操作
3、Hive：与典型的关系型数据库的区别
4、如果“想慢”，你可以这样…（不恰当使用hive的案例介绍）
5、Hive的应用场景

课时五：Spark各组件在卫生领域的应用
1、Hadoop最大的特点是什么？
2、Spark概述与安装
3、Scala：你可以一直“点”下去
4、RDD：“映射”、“转换”解决一切
5、spark-SQL
6、spark-streaming
7、spark的其他组件
8、应用场景

课时六：机器学习算法介绍—I
1、综述（人工智能、数据挖掘、机器学习、机器智能、大数据：这些词的确切含义）
2、监督学习、无监督学习与强化学习
3、工具：R、Python等
4、决策树详解（熵、贪心法、连续的和离散的）
5、神经网络详解（神经元、激励函数、前馈神经网络的BP算法，其他神经网络）

课时七：机器学习算法介绍—II
1、关联规则详解（频繁项集、Apriori、支持度、置信度）
2、聚类详解（k-means、k-medoid）
3、常见算法的简述（Naïve-Bayes、k-NN、HMM、SVM等）
 

叶梓，上海交通大学计算机专业博士毕业，高级工程师。主研方向：数据挖掘、机器学习、人工智能。历任国内知名上市IT企业的AI技术总监、资深技术专家，市级行业大数据平台技术负责人。

长期负责城市信息化智能平台的建设工作，开展行业数据的智能化应用研发工作，牵头多个省级、市级行业智能化信息系统的建设，主持设计并搭建多个省级、市级行业大数据平台。参与国家级人工智能课题，牵头上海市级人工智能示范应用课题研究。

带领团队在相关行业领域研发多款人工智能创新产品，成功落地多项大数据、人工智能前沿项目，其中信息化智能平台项目曾荣获：“上海市信息技术优秀应用成果奖”。带领团队在参加国际NLP算法大赛，获得Top1%的成绩。参与国家级、省级大数据技术标准的制定，曾获省部级以上的科技创新一等奖。

1.      论文发表/项目经历

在国内外期刊、会议中发表论文27篇，其中被SCI/EI收录4篇

项目经历：

l  上海市城市信息化人工智能项目 项目负责人

ü  研发智能服务系统，包括：元宇宙与虚拟数字人、基于人工智能的内容生成（AIGC）、基于NLP技术的对话系统、基于深度学习的图像识别系统、基于智能推理的行业推荐系统。

相关工作：

作为项目总负责，负责项目管理、产品研发、系统分析、技术指导、算法指导等。

l  上海市城市智能信息化工程 总工程师

ü  采用大数据技术，建设市级信息平台，完成试点单位接入并采集居民相关信息，实现市级平台档案等服务，并实现所有单位的全面接入。

ü  为解决超量数据的存储与计算的问题，搭建了存储全市数据的云计算平台，并在其上进行了基于大数据的分析和挖掘工作。

相关工作：

作为总工程师，负责技术管理、系统分析、云平台数据存储设计、数据分析与挖掘指导、开发指导。

l  上海市城市信息化领域智能联网工程 技术经理

ü  建设内容包括：接入单位的联网；智能卡的实现；城市信息化智能平台的升级；科研平台的扩展与升级；建立决策支持系统；评估体系的展示设计；短信平台的实现；违规操作的提醒；协同智能服务平台的实现等。

相关工作：

作为技术经理负责总体架构设计、接口设计、大数据平台设计、AI技术指导等。

3. 主攻方向

具有扎实的数据挖掘、机器学习、深度学习等人工智能理论基础；了解AIGC等技术前沿动态。

精通机器学习、深度学习的理论、模型、算法、调优等；精通算法设计；

熟悉深度学习在自然语言处理、计算机视觉两大核心领域的实用技巧；

15年以上的程序开发经验，熟悉常用程序开发架构，独立完成多个产品级软件的设计与开发。

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