全国高校大数据与人工智能双师型骨干师资研修班-邀请函

主办单位：中国高校大数据教育创新联盟

泰迪杯数据挖掘挑战赛组委会

协办单位：北京泰迪云智信息技术研究院

支持单位：广东泰迪智能科技股份有限公司

各有关院校：

国家十三五规划纲要明确提出“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”，为我

国在大数据领域的未来发展绘制了宏伟的蓝图，开启了我国大数据发展的新时代。教育部《高

等学校人工智能创新行动计划》及国务院颁布的《新一代人工智能发展规划》，责成科技司、

基教司、职成司、高教司、地方各级教育行政部门大力推动人工智能、大数据等新技术在教

育教学中的深入应用，推进信息技术与高等教育教学深度融合。从发布对人工智能、大数据

等新技术与教育结合的指导性文件到直接扶持建设相关教学项目，为高校进行教学改革和升

级教学手段和方式指明了新的方向。

大数据及人工智能产业的发展对人才提出了新的需求，国内各高校在积极进行学术研究的同时，

已经将大数据与人工智能教育纳入培养体系。为帮助高校适时调整课程体系、继续深化教学改

革，指导数据智能学科建设和跨学科人才培养，进一步提升教学能力和科研能力，中国高校大

数据教育创新联盟将继续推动大数据人才培养工程行动计划，“2020年第三期全国高校大数据

与人工智能双师型骨干师资研修班（Hadoop+Spark 大数据开发方向）” 因受疫情影响，将改

为线上以云课堂形式举办，现将有关通知如下：

一、培训目标及特点

1、为参训教师提供大数据教学领域全套工具、服务、平台、数据、案例及在线课程等资

源，为在高校开展大数据教育工作、培养大数据人才的教师提供深入培训及交流机会。后续

将为学校开展大数据相关课程设计与实践提供完整的解决方案和全方位授课支持。

2、本次培训采用云课堂线上精讲+专家技术在线答疑指导+学员群内实操答疑+助教指导

结合的方式，全程强调动手实操；内容以代码落地为主，以理论讲解为根，以公式推导为

辅，通过讲解企业级案例，真正的让学员把所学内容和工作实际有效结合，做到更好的进

行教育教学工作。

3、本次培训将系统讲授大数据人工智能课程知识体系、授课方法、实验环境搭建、基础

编程、实训实验室建设、高校课程公共服务平台资源使用指南等方面的内容，使学员能够深

入了解当下大数据技术在世界范围内的最新发展水平，理解大数据技术在当代各种相关产品

中的应用，并掌握该领域最关键技术的原理，以及技术应用过程，旨在帮助参加培训的教师

快速建立对相关课程的整体性认识，为高校备课和顺利开课、科研和项目开发工作打下坚实

基础。

4、本次培训课程内容以“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。本次学习为每位参训学员提供系统的院校大数据及人工智能专业建设方案，帮助

各高校在专业课程体系建设提供全方位、强有力的教学资源支持。

5、本次课程通过讲授、研讨、动手实操，多种灵活有效的教学方式，加强大数据专业师

资队伍的建设，提升教师教学创新思维。了解大数据及人工智能岗位目前的就业形势、前景

及所需相关技能，了解企业实际需求， 并参与一个实际项目的全过程，将培训转化成教学成

果，运用到教师自己后续的教学当中去，全部提升教师实践教学能力。

6、了解高校大数据人工智能专业的教材、实验室、实训室建设内容、产品、科研和创新

创业最新讯息，本次学习为每位参训学员提供大数据教学实训平台试用账号、课程建设与程

序设计的相关资源，丰富已开设大数据专业院校课程体系。

注：本次培训提供了线上实训环境供学员上机操作使用，学员亦可自备笔记本电脑

(Windows7 或以上操作系统（64 位）、8G+内存、100G+可用磁盘)进行实验操作、紧跟老师上

课过程操作练习，完全学会经典案例开发技术，学会使用以上工具软件开发应用。

二、研修对象

各高等院校大数据、人工智能相关学科、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、人工智能、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。

三、时间与方式

2020年 6月 26日-7月 12日（培训以线上云课堂形式进行，支持六个月内免费回看）

四、培训内容

第一部分：前置基础课 （学习网站：edu.tipdm.org）

学习时间及方式：学员需要在正式培训开始前自学完成

Linux 基础

1. Linux 操作系统简介

1.1 Linux 简介与发展历程

1.2 Linux 常见版本

1.3 Linux 安装（设计磁盘分区）及使用

2. Linux 基本命令

2.1 Linux 文件系统树

2.2 档案与目录管理

2.3 查看文件内容

2.4 创建硬链接和符号链接

2.5 帮助命令

2.6 重定向相关命令

2.7 用户及用户组管理

2.8 Linux 档案权限与目录配置

3. Linux Vi 编辑器

3.1 模式介绍与常见快捷命令

3.2 Vi 常用快捷命令

3.2.1 一般模式快捷键

3.2.2 编辑模式与指令模式快捷键

4. Linux Shell 编程

4.1 Bash 简介及功能介绍

4.2 Shell Script 编程

5 软件安装与卸载

5.1 安装与卸载方式

5.2 yum 源

MySQL 基础

1 数据库概述

1.1 数据库概述

1.2 数据库基本概念介绍

2 MySQL 安装与配置

2.1 MySQL 安装与配置

2.2 可视化工具使用

3 MySQL 基本命令

3.1 创建与删除数据库

3.2 数据结构与数据类型

3.3 主键与外键

3.2 创建、修改、删除表

3.3 插入与删除数据

4 SQL 语法操作

4.1 MySQL 常用运算符

4.2 MySQL 数据更新操作

4.2 MySQL 数据查询操作

5 MySQL 联表操作与子查询

5.1 联表查询

5.2 子查询

5.3 复制表

6 MySQL 函数

6.1 函数类型介绍

6.2 SQL 函数应用

7 约束与索引

7.1 约束介绍与设置

7.2 索引介绍与设置

Java 基础

1. Java 基础模块

1.1 Java 简介

1.2 Java 安装配置

2 Java 基础语法

2.1 Java 基本数据类型&引用

数据类型

2.2 Java 变量

2.3 Java String 类

2.4 Java 运算符

2.5 表达式

2.6 判断循环语言

3 Java 数组

4 Java 方法

4.1 方法定义

4.2 方法重载与重写

5 Java 集合简介

5.1 Java 集合之 List

5.2 Java 集合之 Set

5.3 Java 集合之 Map

6 Java 面向对象模块

6.1 Java 类、对象

6.2 Java 类封装

6.3 Java 构造函数

6.4 Java 类继承

6.5 Java 类多态

6.6 Java 抽象类

6.7 Java 接口

6.8 Java 泛型

7 Java 其他模块

7.1 Java 多线程

7.2 Java 包、异常

8 Java 文件

8.1 读取文件

8.2 写入文件

9.Java 操作数据库实例

第二部分（进阶课程） 学习时间 6 月 26 日-7 月 12 日

时 间 课程内容 学习平台

第一课 Hadoop 大数据基础

6 月

26 日

周五

19:00-21:30

1 Hadoop 简介、核心及生态系统

1.1 Hadoop 简介

1.2 Hadoop 核心组件

1.3 Hadoop 生态系统

1.4 Hadoop 应用场景

2 Hadoop 集群搭建

2.1 安装配置虚拟机

2.2 安装 Java

2.3 搭建 Hadoop 完全分布式集群

3 Hadoop 基本操作

3.1 查看 Hadoop 集群的基本信息

3.2 上传文件到 HDFS

3.3 运行首个 MapReduce

3.4 管理多个 MapReduce 任务

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6 月

27 日

周六

08:30-11:30

14:00-17:00

4 MapReduce 入门编程

4.1 使用 Eclipse 创建 MapReduce 工程

4.2 通过源码初识 MapReduce 编程

4.3 编程实现按日期统计访问次数

4.4 编程实现按访问次数排序

5 MapReduce 编程进阶

5.1 筛选日志文件生成序列化文件

5.2 Hadoop Java API 读取序列化日志文件

5.3 优化日志文件统计程序

5.4 Eclipse 提交日志文件统计程序

6.Hadoop 案例基于 KNN 的鸢尾花分类预测

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第二课 Hive 大数据仓库

6 月

28 日

周日

08:30-11:30

14:00-17:00

1 Hive 概述

1.1 Hive 的产生背景

1.2 Hive 体系架构

1.3 数据类型

1.4 与传统数据库的区别

1.5 Hive 的应用

2 Hive 安装配置

2.1 安装 MySQL

2.2 安装 Hive

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3 Hive 表定义

3.1 Hive 创建内表和外表

3.2 Hive 创建静态分区表

3.3 Hive 创建动态分区表

3.4 创建带有数据的表

4 Hive 导入导出数据

4.1 Hive 导入本地或者 HDFS 上的数据

4.2 Hive 单表查询和多表查询导入数据

4.3 Hive 导出数据

5 Hive 查询

5.1 Hive 查询语法及 distinct 操作

5.2 Hive order by 和内置函数查询

5.3 Hive group by 查询

5.4 Hive join 查询

5.5 Hive 子查询和 case when 查询

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6 月

29 日

周一

19:00-21:30

6 函数

6.1 Hive 内置函数

6.2 Hive 自定义函数

7 基于 Hive 的航空客户价值分析数据处理

7.1 数据探索

7.2 数据处理

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第三课 HBase 分布式数据库

6 月

30 日

周二

19:00-21:30

1 HBase 简介

1.1 HBase 介绍

1.2 HBase 模式简介

1.3 使用场景

2 HBase 安装配置

2.1 Hadoop 环境与 ZooKeeper 环境介绍

2.2 ZooKeeper 安装配置

2.3 HBase 安装配置

3 HBase 原理架构

3.1 HBase 组件及功能

3.2 HBase 数据模型

3.3 HBase 数据读写流程

4 HBase Shell

4.1 命名空间操作

4.2 新建表

4.3 描述表

4.4 修改表

4.5 删除表

4.6 表数据增加

4.7 表数据查询

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4.8 表数据删除

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7 月

1 日

周三

19:00-21:30

5 表的模式设计

5.1 模式设计介绍

5.2 Rowkey 设计

5.3 列簇设计

5.4 表模式设计实例

6 HBase Java API

6.1 搭建 HBase 开发环境

6.2 建立数据库连接与常用类介绍

6.3 Java API 创建与删除表

6.4 Java API 增加表数据

6.5 Java API 查看与删除表数据

6.6 多版本列簇与 region 分割点设置

6.7 多版本数据读取

6.8 列簇增加、修改与删除

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7 月

2 日

周四

19:00-21:30

7 MapReduce 与 HBase 交互

7.1 MapReduce 实现 HDFS与 HBase 数据传输

7.2 MapReduce 实现 HBase与 HBase 数据转移

8 冠字号系统数据存储设计

8.1 数据描述

8.2 数据表设计

8.3 创建表

8.4 数据存储

8.5 数据查询

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第四课 Scala 编程基础

7 月

3 日

周五

19:00-21:30

1 Scala 简介与安装

1.1 Scala 简介与特性

1.2 Scala 安装

2 Scala 基础语言

2.1 Scala 数据类型

2.2 Scala 变量

2.3 Scala 运算符

2.4 条件控制与循环

2.5 函数

3 Scala 集合

3.1 Scala 集合—Array

3.2 Scala 集合—List

3.3 Scala 集合—Set

3.4 Scala 集合—Map

3.5 Scala 集合—Tuple

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3.6 内置函数组合器

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7 月

4 日

周六

08:30-11:30

4 Scala 异常

5 Scala 类

5.1 类定义

5.2 构造函数

5.3 成员变量和方法

5.4 单例对象、伴生类和伴生对象

5.5 文件读写

6 Scala 应用实例

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第五课 Spark 大数据分析基础

7 月

4 日

周六

14:00-17:00

1 Spark 概述

1.1 认识 Spark

1.2 搭建 Spark 环境

1.3 了解 Spark 运行架构与原理

1.4 Spark 生态系统

2 Spark 编程

3.1 创建 RDD

3.2 RDD Transform 算子应用

3.3 RDD Action 算子应用

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7 月

5 日

周日

08:30-11:30

14:00-17:00

4 Spark 编程进阶

4.1 搭建开发环境

4.2 编程实现学生信息分析

4.3 程序编译

4.4 任务提交与运行模式

4.5 查看任务监控

4.6 RDD 持久化

4.7 RDD 依赖与容错

5 Spark SQL：结构化数据文件处理

5.1 认识 Spark SQL

5.2 认识 DataFrame、DataSet

5.2 掌握 DataFrame 基础操作

5.3 探索分析法律服务网站数据

6 Spark 与机器学习库

6.1 机器学习简介

6.2 MLlib 各模块简介

6.3 探索分析模块

6.4 算法模块

6.5 模型评估与优化模块

6.6 PipeLine 介绍

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6.7 PipeLine 整合预处理、建模、调优、评估过程

7 电影智能推荐案例

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第六课 Flume 大数据采集与传输

7 月

6 日

周一

19:00-21:30

1 Flume 简介

1.1 Flume 概念

1.2 Flume 组成

2 Flume 安装配置

2.1 Flume 安装

2.2 Flume 采集示例

2.3 Flume 采集文件数据到 HDFS 中

3 Flume 源与通道选择器

3.1 Flume 源

3.2 通道选择器

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7 月

7 日

周二

19:00-21:30

4 通道

4.1 内存通道

4.2 文件通道

5 接收器与接收处理器

5.1 接收器

5.2 接收器组

5.3 接收处理器

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第七课 Kafka 大数据流处理

7 月

8 日

周三

14:00-18:00

1 Kafka 的概述

1.1 什么是消息系统

1.2 Kafka 介绍

1.3 Kafka 基础架构

1.4 Kafka 核心概念

2 Kafka 安装配置

2.1 安装 Zookeeper

2.2 安装 Kafka

2.3 多代理配置和主题操作

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7 月

9 日

周四

19:00-21:30

3 Kafka 基础应用

3.1 创建主题

3.2 创建生产者

3.3 创建消费者

4 Kafka 基础操作

4.1 Kafka Producer API

4.2 Kafka Consumer API

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4.3 Kafka 与 Spark 集成

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第八课 Flink 大数据实时处理

7 月

10 日

周五

19:00-22:30

1 认识 Flink

1.1 Flink 简介

1.2 Flink 自身优势以及与其他框架的比较

2 Flink 基本概念和数据流编程模型

2.1 Flink 数据流编程模型和时间窗口

2.2 Flink 分布式运行环境

3 Flink 安装

3.1 安装 Flink

3.2 启动与关闭 Flink

3.3 查看 Flink 监控窗口

3.4 FlinkWordCount 任务运行示例

4 Flink 开发

4.1 配置开发环境

4.2 DataStream API 编程

5 Flink 应用实例

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第九课 项目实战

7 月

11 日

周六

08:30-11:30

14:00-17:00

广电大数据用户画像（Hadoop + Spark + Hive）

1 项目需求

1.1 项目背景

1.2 项目目标

2 技术方案

2.1 技术选型

2.2 系统架构

3 数据存储与传输

3.1 创建 Hive 表

3.2 CSV 数据导入到 Hive

4 需求探索

4.1 数据说明

4.2 基础探索

4.3 业务需求探索

4.4 需求探索总结

5 基础数据预处理

6 SVM 预测用户是否挽留

6.1 SVM 算法简介

6.2 构建特征列和标签列数据

6.3 建立 SVM 模型

6.4 模型评估与预测

7 用户画像

7.1 用户画像概述

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五、课程主讲师资介绍

郑素铃 广东泰迪智能科技股份有限公司大数据研发工程师、大数据讲师。从事大数据

项目研发工作，对 Hadoop 大数据技术有较深的研究，熟练掌握 Hadoop环境部署和 Hadoop核

心计算框架 MapReduce的原理和应用。掌握 Spark 原理及编程，熟练使用 Spark的图计算

Graphx 和算法库 MLlib。对非结构化数据库 HBase 以及结构化数据库 Hive 有深刻的了解。掌

握数据挖掘和机器学习的常用算法，熟悉数据挖掘流程，具备项目开发经验，如“数睿思网

站用户画像研究”和“法律服务智能推荐系统”项目，在推荐系统方面比较有研究。先后参

与了《Hadoop大数据开发基础》、《Spark大数据技术与应用》等图书编写工作。负责过韩山

师范学院、西安铁路职业技术学院等高校和教师的大数据培训课程。

刘志婷 广东泰迪智能科技股份有限公司高级大数据研发工程师、大数据讲师，在电商、

金融、机器人等方面有着丰富的项目经验，深度参与过统一平台关系链数据处理、某新媒体

网络电商优惠平台大数据开发、广东省公安统计数据综合应用平台大数据开发等项目。熟练

7.2 标签计算

7.3 标签展示

在线实训 9-1 泰迪实训平台

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7 月

12 日

周日

08:30-11:30

14:00-17:00

商品实时推荐系统（Flume + Kafka + Flink）

1 案例背景与目标分析

1.1 背景介绍

1.2 业务需求分析

1.3 任务分析

2 系统架构设计

2.1 实时日志采集系统架构设计

2.2 实时数据处理系统架构设计

3 采集系统方案实施

3.1 Kafka 主题设计与实现

3.2 Flume 数据采集配置与实现

3.3 Kafka 消费者配置与实现

4 实时处理系统方案实施

4.1 创建 Flink 作业

4.2 统计商品销售额

4.3Flink 实时统计与推荐

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第十课 认证考试

7 月

12 日

周日

19:00-21:30 工信部教育与考试中心大数据技术应用职业技术认证在线考试 泰迪云课堂

使用 CDH集群，掌握 Hadoop 生态圈技术（HDFS、MR、Flink、Yarn、Hive 等），先后负责过

广东水利电力、韩山师范等高校实训课程和大数据师资培训课程。

六、证书颁发

学员经在线培训并考试合格后，可以获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发“大数据

技术应用职业技术”证书，证书可登录国家工信部考试中心官网查询。

七、报名材料及费用说明

1. 报名材料：报名申请表、身份证复印件、两寸近期正面免冠彩色半身证件照电子版

(要求：背景：白色，格式：JPG，大小：14-20K)。

2. 培训费用：2980 元/人，包含（报名费、学习费、资料费、证书费）。

3. 全程课程视频内容共计 120 课时，六个月内面向学员免费开放，可以反复学习。

4、参加线上课程学习的学员，如后续本人参加线下课程继续深造，持线上缴费凭证可享

受一次免费学习机会（仅限参加同一培训专题方向的线下课程）。

5、本次由广东泰迪智能科技股份有限公司收取费用并开具发票。

八、联系方式

联系人：曾老师 电 话：13246821827

微 信：antonia602501 邮 箱：zengaizhi@tipdm.com

全国高校大数据与人工智能双师型骨干师资研修班（Hadoop+Spark 大数据开发方向）

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

电子发票

接收邮箱

联系人 电 话 邮 箱

姓 名 性

别 学历

毕业

院校 职务 身份证号码 手机号 电子邮箱

费用支付方式

1、电汇到指定账号。

2、扫码支付（报名后联系工作人员索要支付码）。

3、付款时请注明“大数据研修班+单位或姓名”字样，方便查账备案。

账户信息

账户名：广东泰迪智能科技股份有限公司

开户行：中国建设银行股份有限公司广州萝岗支行

账户号：44050 14700 42090 12501

备 注 请将报名表发送至邮箱： zengaizhi@tipdm.com

联系人： 曾老师 13246821827

附件：历届师资班回顾

“全国高校大数据与人工智能师资研修班”是中国高校大数据教育创

新联盟联合国内优秀大数据企业发起的大数据人才培养工程行动计划重要

组成部分，截止目前已在全国巡回举办将20余场，参训学员近2000人次。

附近期师资研修班开班情况一览表

2019 第一期： 1 月 19-24 日--广东社会广义学院 （ctrl+点击”蓝色文字”查看详情）

2019 第二期： 4 月 10-15 日--武汉科技大学 （ctrl+点击”蓝色文字”查看详情）

2019 第三期： 5 月 10-15 日--西安电子科技大学 （ctrl+点击”蓝色文字”查看详情）

2019 第四期： 7 月 20-25 日—山东科技大学 （ctrl+点击”蓝色文字”查看详情）

2019 第五期：8 月 9-15 日--广东泰迪科技总部 （ctrl+点击”蓝色文字”查看详情）

2019 第六期： 9 月 23-28 日--辽宁科技大学 （ctrl+点击”蓝色文字”查看详情）

2019 第七期：10 月 25-30 日--湖南工业职业学院 （ctrl+点击”蓝色文字”查看详情）

2019 第八期：11 月 22-27 日--南京工业大学 （ctrl+点击”蓝色文字”查看详情）

2020 第一期：全国高校大数据与人工智能师资研修班 （ctrl+点击”蓝色文字”查看详情）

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