阿里云大数据ACP培训课程目录（最新版本）

——融合主流大数据技术与行业实战场景

一、培训目标

1. 掌握大数据核心技术：深入理解大数据的内涵、特性及应用场景，熟悉主流大数据技术栈。

2. 精通阿里云大数据产品：熟练使用MaxCompute、DataWorks、数据集成等核心组件，并理解其与RDS、云盾等产品的协同应用。

3. 提升实战能力：能够基于阿里云产品制定企业级大数据解决方案，诊断并解决业务系统运行中的常见问题。

4. 满足行业需求：匹配金融、零售、政务等行业对大数据分析、实时计算、数据治理的合规要求。

二、培训收益

1. 技术全面性：覆盖大数据存储、处理、分析全链条，技术栈与主流行业需求接轨。

2. 效率提升：通过阿里云自动化工具（如DataWorks）降低开发门槛，缩短项目交付周期。

3. 资源对接：接触阿里云认证讲师、中科院及大型企业技术专家，积累行业前沿经验。

4. 职业竞争力：获得阿里云大数据ACP认证，助力晋升大数据工程师、数据分析师等岗位。

三、培训内容与知识点划分

模块 1：大数据基础与行业应用

· 培训目标：理解大数据的核心概念、技术生态及行业落地场景。

· 知识点：

· 大数据内涵与特性：

· 大数据的4V特征（Volume、Velocity、Variety、Veracity）。

· 大数据技术生态（Hadoop、Spark、Flink与阿里云MaxCompute的对比）。

· 行业应用场景：

· 金融行业：风控模型、用户画像、实时交易分析。

· 零售行业：销售预测、库存优化、精准营销。

· 政务行业：城市大脑、公共安全、舆情分析。

模块 2：阿里云大数据核心产品实战

· 培训目标：掌握MaxCompute、DataWorks、数据集成等产品的功能、配置与协同应用。

· 知识点：

· MaxCompute（原ODPS）：

· 分布式计算模型、SQL与UDF开发、任务调度与优化。

· 实战场景：大规模日志分析、ETL流程构建。

· DataWorks：

· 数据开发（工作流设计、节点调试）、数据服务（API发布与调用）。

· 实战场景：企业级数据仓库搭建、实时数据管道开发。

· 数据集成：

· 批量同步（如MySQL到MaxCompute）、实时同步（如Kafka到Hologres）。

· 实战场景：多源异构数据整合、跨云数据迁移。

模块 3：大数据存储与计算优化

· 培训目标：理解大数据存储架构，掌握计算性能调优方法。

· 知识点：

· 存储方案选择：

· 结构化数据存储（RDS、AnalyticDB）。

· 非结构化数据存储（OSS、TableStore）。

· 计算优化策略：

· MaxCompute资源组配置、并发任务调度。

· 实战案例：某电商平台查询性能优化（从分钟级到秒级）。

模块 4：数据治理与安全合规

· 培训目标：掌握数据质量、元数据管理及云上安全防护方法。

· 知识点：

· 数据治理：

· 数据质量监控（DataWorks数据质量模块）。

· 元数据管理（血缘分析、影响分析）。

· 安全合规：

· 云盾防护（DDoS攻击防御、Web应用防火墙）。

· 数据加密（KMS密钥管理）、访问控制（RAM权限策略）。

模块 5：实时计算与机器学习集成

· 培训目标：理解实时计算架构，掌握机器学习平台（PAI）与大数据的协同应用。

· 知识点：

· 实时计算：

· Flink on MaxCompute：实时流处理（如用户行为分析）。

· Hologres：实时数仓（OLAP场景）。

· 机器学习集成：

· PAI平台：特征工程、模型训练与部署。

· 实战案例：金融风控模型开发（基于MaxCompute+PAI）。

模块 6：行业案例与综合实战

· 培训目标：通过真实案例掌握大数据全流程开发与问题诊断。

· 知识点：

· 金融行业案例：

· 银行反欺诈系统：实时交易数据采集、规则引擎与模型预测。

· 零售行业案例：

· 智能推荐系统：用户行为日志分析、协同过滤算法实现。

· 综合实战：

· 模拟项目：从数据采集、存储、计算到可视化（Quick BI）的全流程开发。

四、课程特色

1. 权威认证：课程由阿里云认证讲师授课

2. 案例驱动：结合金融、零售、政务等行业的真实大数据项目与解决方案。

3. 实战演练：提供阿里云实验环境，学员可动手操作MaxCompute、DataWorks等工具。

4. 技术支持：课后提供大数据咨询与问题解答，助力学员独立承担企业级项目。

（注：课程可根据学员需求定制，支持企业内训与个性化方案。）

 

 

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