大数据菲律宾圣安娜培训项目，旨在造就更多各行各业的大数据从业精英
IBM 大数据 特色产品
IBM DB2 | 数据库
IBM DB2 是最理想的企业级数据库解决方案。IBM DB2 经过优化，可以提供业界领先的性能，降低成本，帮助各种规模的企业实现极致的性能、灵活性、可扩展性和可靠性。
InfoSphere DataStage | 数据处理理平台
功能强大的可扩展 ETL 平台 - 支持对从简单到复杂的数据结构中的大量数据进行收集、集成和转换
Congos BI | 商业智能
通过安全的商业智能软件即服务 (SaaS) 解决方案获得期望的自助服务、所需的数据监管以及可信的报告。
SPSS | 预测性分析--进阶培训课程,暂未开课
IBM SPSS 预测性分析软件在易用的产品包中提供先进的技术，帮助您发现新的机遇，提高效率并最大程度降低风险。
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编写可读代码的艺术
也许你知道豆腐脑咸甜大战的满天飞血，
缩进是用Tab还是空格？在编码时左大括号""{""换行吗？同样让程序员们争鞭到头破血流，成为永远的圣战。
如何成为一个高逼格的程序员，引人仰望？让我们的课程带你装逼，带你飞，找到写出牛逼代码的捷径。
课程信息
| 学分 | 总学时 | 开课学期 | 讲课周数 | 周课时 |
|---|---|---|---|---|
| 1.5 | 24 | 5 | 12 | 2 |
课程大纲
| 章节号 | 章节名称 | 摘要 | 学时 | 目标 |
|---|---|---|---|---|
| 第1章 | 概要 | 介绍什么是可读代码，为什么需要编写可读的代码以及通过哪些手段可以帮助你尽可能的编写可读的代码。 | 2 | 了解 |
| 第2章 | 表面层次的改进--命名 | 选择好的名字，写好的注释，把代码整洁地写成更好的格式。 | 2 | 掌握 |
| 第3章 | 表面层次的改进--注释 | 什么地方不需要注释,你应该记录下来你的想法,站在读者的立场上思考。 | 2 | 掌握 |
| 第4章 | 表面层次的改进--段落 | 标准化代码的审美, 缩进与换行, 如何进行段落与结构块划分，代码格式的一致性。 | 2 | 掌握 |
| 第5章 | 把控制流变得易读 | 把条件、循环以及其他对控制流的改变做得越“自然”越好。运用一种方式使读者不用停下来重读你的代码。 | 3 | 掌握 |
| 第6章 | 拆分超长的表达式 | 把你的超长表达式拆分成更容易理解的小块。代码中的表达式越长，它就越难以被理解。 | 2 | 掌握 |
| 第7章 | 变量与可读性 | 变量越多，就越难全部跟踪它们的动向。变量的作用域越大，就需要跟踪它的动向越久。变量改变得越频繁，就越难以跟踪它的当前值。如何平衡变量与可读性。 | 3 | 掌握 |
| 第8章 | 抽取不相关的子问题 | 抽取出那些与程序主要目的“不相关的子问题”，重新组织代码使它一次只做一件事情，先用自然语言描述代码，然后用这个描述来帮助你找打更整洁的解决方案。 | 2 | 掌握 |
| 第9章 | 一次只做一件事 | 重新组织代码使它一次只做一件事情 | 2 | 掌握 |
| 第10章 | 把想法变成代码 | 像对着一个同事一样用自然语言描述代码要做什么，注意描述中所使用的关键词和短语，写出与描述所匹配的代码。 | 2 | 掌握 |
| 第11章 | 少写代码 | 最好读的代码就是没有代码，不要去实现不需要的功能，保留足够的可维护性和可扩展性即可 | 2 | 掌握 |
软件测试的艺术
曾经有个悲惨的故事，
甲：说一个包工队接一好活儿，盖一个70多米高的大烟囱！
乙：还真不错！
甲：起早贪黑把活干完了，人家来一验收，死活不给我们工钱，还叮当五四打一顿！
乙：为啥啊，质量不行？
甲：把图纸拿倒了，人家让挖口井！
我只想说，如果你有一个做测试的好基友，分分钟烦得你挖出一个完美的深井...
作为一对好基友，开发和测试在漫长的纠葛中，相爱相杀。
测试是一种技术。然而事实上，测试是一种哲学，一种思想，思想的背后是一个人的眼界和世界观。
做一个傲娇全能的好测试，不遗巨细，保持对开发的全面碾压。
做一个懂测试的好开发，在弱势中逆袭，用完美的代码征服世界。
课程信息
| 学分 | 总学时 | 开课学期 | 讲课周数 | 周课时 |
|---|---|---|---|---|
| 1.5 | 24 | 5 | 12 | 2 |
课程大纲
| 章节号 | 章节名称 | 摘要 | 学时 | 目标 |
|---|---|---|---|---|
| 第1章 | 绪论 | 介绍软件测试的背景，以及实质 | 2 | 了解 |
| 第2章 | 测试基础 | 如何解读产品说明书形成测试用例，代码检查，黑白盒测试 | 4 | 掌握 |
| 第3章 | 测试技术 | 配置测试，兼容性，安全性，易用性测试等 | 4 | 掌握 |
| 第4章 | 补充测试 | 缺陷轰炸与beta测试 | 4 | 掌握 |
| 第5章 | 测试文档 | 计划测试工作，编写和跟踪测试用例，报告发现的问题，测试成效评价 | 4 | 掌握 |
| 第6章 | 自动化测试 | 自动化测试及工具 | 3 | 掌握 |
| 第7章 | 敏捷测试 | 基于敏捷开发的面向对象测试过程 | 3 | 掌握 |
大数据技术在主要行业的应用
我的电话营运商，告诉我资费套餐A更适合我，我掐指一算，果然如此，果断换！
我刷刷社交软件，咦~这推荐的不是隔壁家的小王二大爷家的舅舅的姨妈的侄女的三小子么，当年一起干了不少“坏事”呢，果断关注！
我刚打开购物app，推荐给我一件当季新衣，正需要，仔细看看，嗯，是我的style，果断买买买！
电话营运商，社交平台，购物app，他们越来越懂我，于是我的钱包越来越瘪啦…
在这个互联网，物联网的时代，数据爆炸，大数据时代来临！
大数据应用，它无处不在，充斥着各行各业，90%的企业都在用！
连云港将成为西部地区重要的、全国有影响力的战略性新兴大数据产业基地。为了达成规划，我们需要更多了解各行业的大数据人才，也更需要了解大数据的各行业精英。
本课程将介绍在汽车及制造业，石油化工业，能源业，零售业，通信业，银行业，保险业，高新技术行业，交通旅游业，医疗保健业以及政府行业中的大数据应用的特点，现状，前景以及实际案例，帮助大家走进大数据，站在时代的前沿，抓住发展的热点，成就更好的自己。
课程信息
| 学分 | 总学时 | 开课学期 | 讲课周数 | 周课时 |
|---|---|---|---|---|
| 2 | 30 | 5 | 15 | 2 |
课程大纲
| 章节号 | 章节名称 | 摘要 | 学时 | 目标 |
|---|---|---|---|---|
| 第1章 | 大数据分析概述 | 本章节将用通俗易懂的语言来介绍大数据分析原理以及主流技术框架 | 4 | 了解 |
| 第2章 | 大数据分析应用-汽车及制造业 | 本章节介绍大数据在汽车及制造业的应用以及案例 | 2 | 掌握 |
| 第3章 | 大数据分析应用-银行业 | 本章节介绍大数据在银行业的应用以及案例 | 4 | 掌握 |
| 第4章 | 大数据分析应用-石油化工 | 本章节介绍大数据在石油化工的应用以及案例 | 2 | 掌握 |
| 第5章 | 大数据分析应用-能源业 | 本章节介绍大数据在能源业的应用以及案例 | 2 | 掌握 |
| 第6章 | 大数据分析应用-政府行业 | 本章节介绍大数据在政府行业的应用以及案例 | 4 | 掌握 |
| 第7章 | 大数据分析应用-保险业 | 本章节介绍大数据在保险业的应用以及案例 | 2 | 掌握 |
| 第8章 | 大数据分析应用-零售业 | 本章节介绍大数据在零售业的应用以及案例 | 2 | 掌握 |
| 第9章 | 大数据分析应用-通信业 | 本章节介绍大数据在通信业的应用以及案例 | 2 | 掌握 |
| 第10章 | 大数据分析应用-交通旅游 | 本章节介绍大数据在交通旅游的应用以及案例 | 2 | 掌握 |
| 第11章 | 大数据分析应用-医疗保健业 | 本章节将回顾大数据在医疗保健业的应用以及案例 | 2 | 掌握 |
| 第12章 | 大数据分析回顾与展望 | 本章节将回顾大数据在各行业的应用，并展望其在未来发展的趋势。 | 2 | 掌握 |
SQL高级应用及数据库高级设计与实例讲解
我有一个衣柜，数了一下，里面有15件上衣，8条裤子，它们中有2件红色，2件紫色，3件蓝色，4件黄色，4件绿色，4件白色，4件黑色，我要拿出蓝色上衣，白色裤子，正好配新买的棕色皮鞋。
数以亿计的数据放在数据库里，就像放到衣柜里的衣服，一条条数过去，数完我的头发也就白了啊，更别提精准找到符合需求的数据。
这时候，SQL语言作为我们的好帮手，让你不再发愁，一键解决所有烦恼。
来来来，让我们牵起SQL语言的小手，让友谊的小船永远向前。
课程信息
| 学分 | 总学时 | 开课学期 | 讲课周数 | 周课时 |
|---|---|---|---|---|
| 2 | 30 | 5 | 15 | 2 |
课程大纲
| 章节号 | 章节名称 | 摘要 | 学时 | 目标 |
|---|---|---|---|---|
| 第1章 | 概论 | 关系型数据与sql语言的发展史，数据库的工作原理，当前主流数据库的逻辑结构，数据库到数据仓库的演变历程。 | 4 | 了解 |
| 第2章 | 查询与子查询 | 限定性查询与数据排序，单行函数的使用，多表连接查询，组函数与分组统计，子查询与嵌套子查询 | 6 | 掌握 |
| 第3章 | 数据操纵 | 如何对数据库进行数据插入，数据更新以及数据删除，事务的概念，事务的提交与回滚 | 6 | 掌握 |
| 第4章 | 数据库对象定义 | 数据库有些什么对象，如何创建数据库对象，不用的数据库对象的删除，create/drop table，create/drop view，create/drop index， 为表添加约束 | 6 | 掌握 |
| 第5章 | 数据库对象访问权限控制 | 数据定义语言 grant, 数据库的用户概念，组以及角色概念，如何对数据库授予访问权限 | 4 | 掌握 |
| 第6章 | 查询分析器与执行计划 | 什么是查询分析器，什么是执行计划，查询分析器的使用，如何生成以及查看sql的执行计划，如何进行sql调优 | 4 | 掌握 |
商业智能基础知识及数据仓库设计
也许你知道数据库，可你知道什么是数据仓库吗？
大家知道人民银行他们每天的业务量产生的数据可以刻满3.7亿张光碟吗？
大家知道一家银行，一个保险公司，一家上市公司他们这些珍贵的数据是怎样存储的吗？
数据库呀，大家也许会这样想。
有一个说法，数据库就像是一个市场，所有的菜都摆在一起，而数据仓库就像是一家超市，蔬菜是一类，水果是一类，零食又是一类。
而这样的“分门别类”，在银行业等各个领域的重要性以及应用，大家这门课上就能有福的听到啦！
数据仓库这家大型超市是怎么对它的“产品”进行分类的——这关键的数据建模的知识，也会给大家有所涉及。
小伙伴们准备好“健胃消食片”呀，这门全是干货的课，一定会让大家欲罢不能收获颇多的。
课程信息
| 学分 | 总学时 | 开课学期 | 讲课周数 | 周课时 |
|---|---|---|---|---|
| 2 | 30 | 6 | 15 | 2 |
课程大纲
| 章节号 | 章节名称 | 摘要 | 学时 | 目标 |
|---|---|---|---|---|
| 第1章 | 数据建模 | 与数据建模的概念以及数据模型的流程 | 2 | 了解 |
| 第2章 | 数据建模 | 与数据建模的概念以及数据模型的流程 | 7 | 掌握 |
| 第3章 | 关系型数据模性 | 关系型数据模型以及建模过程 | 7 | 掌握 |
| 第4章 | 维度数据模型1 | 维度数据模型概念，雪花模型，星型模型 | 7 | 掌握 |
| 第5章 | 维度数据模型2 | 维度数据模型建模过程 | 7 | 掌握 |
ETL原理及实现
如果说数据仓库的模型设计是一座大厦的设计蓝图，数据是砖瓦的话，那么ETL就是建设大厦的过程，任务繁重，却不可或缺。
怎样去解读这三个字母呢？经典解释是Extract，Transform，Loading，表示数据的抽取，转换，和加载。
大家知道银行有多少的数据量吗？而怎样生动而合理的安排这些珍贵的“砖瓦”，是每个做ETL的数据工程师最重要的事情。
其实ETL三个字母的还有另一种解读，Esential，Techenologycal，Lovely，一群由可爱的人做的重要的工作。
如果你想对它有更深的了解，那么本课程就详细的介绍了ETL的原理以及IBM主流的ETL工具InfoSphere DataStage，带大家走进ETL的世界，获益匪浅。
课程信息
| 学分 | 总学时 | 开课学期 | 讲课周数 | 周课时 |
|---|---|---|---|---|
| 2 | 30 | 6 | 15 | 2 |
课程大纲
| 章节号 | 章节名称 | 摘要 | 学时 | 目标 |
|---|---|---|---|---|
| 第1章 | 概论 | ETL的定义介绍，ETL的一些前提的原则，ETL的模式比较，ETL的同构与异构 | 2 | 了解 |
| 第2章 | ETL原理与方法论 | ETL的过程，什么是数据的数据的抽取、清洗、转换与加载，ETL开发设计规范，ETL开发的异常处理，以及常见的问题诊断 | 4 | 掌握 |
| 第3章 | DataStage产品介绍 | DataStage开发工具介绍，DataStage产品的安装与部署，介绍DataStage的各个功能组件 | 2 | 掌握 |
| 第4章 | Administering DataStage | datastage管理控制台介绍，介绍datastage的用户和组以及用户和组的创建方法，介绍如何给用户和组分配角色以及权限，用户认证管理，datastage的工程管理，datastage的环境设置 | 2 | 掌握 |
| 第5章 | DataStage Designer | 介绍如何登陆datastage designer，designer工作区的介绍，怎么设计datastage的jobs，导入和导出datastage对象，导入和导出表定义。 | 2 | 掌握 |
| 第6章 | 创建并行的job | 掌握什么是Parallel jobs,怎么在job中加入stage和链接不同的stage,了解peek Stage的作用和里面要设置的选项的意义,掌握job里面参数的设置,了解如何编译并运行做好的job,怎么在Diretor察看运行的日志和job运行的状态,掌握Diretor的其它功能和设置Diretor,介绍怎么在命令行中运行完成的job | 2 | 掌握 |
| 第7章 | Accessing Sequential Data | datastage数据文件的类型，怎么访问Sequential 数据及此数据的特点，介绍Sequential File Stage的规则，Sequential Stage数据源的一些的设置，介绍Data Set数据类型，在job中怎样用DataSet Stage读取Data Set数据，Data Set Management 的功能。 | 2 | 掌握 |
| 第8章 | Platform Architecture | 学习并行的结构，描述管道的并行度是什么，描述并行聚集的算法，描述Parallel job的配置文件，介绍datastage下调OSH脚本 | 2 | 掌握 |
| 第9章 | Combining Data | 掌握怎么制造Combining Data数据，了解Lookup Stage的特点以及类型，如何设计有范围的lookup job，了解join Stage以及设置，了解Merge Stage以及设置，比较joins,lookup,Merge Stage，了解Funnel Stage。 | 2 | 掌握 |
| 第10章 | Sorting and Aggregating Data | 介绍了如何用想要的stage做数据排序与聚集处理 | 2 | 掌握 |
| 第11章 | Transforming Data | 介绍了如何用stage进行数据的转换，在stage中如何使用变量，如何定义约束 | 2 | 掌握 |
| 第12章 | Repository Functions | Stage内置功能介绍，如何进行查找，如何使用高级查找，怎么比较2个表的定义，怎么比较写好的2个job | 2 | 掌握 |
| 第13章 | Working With Relational Data | 介绍datastage的数据源的类型，怎么创建不同类型的数据源，各个数据源stage的区别及其使用，通过数据源来导入表定义 | 2 | 掌握 |
| 第14章 | Job调度 | 介绍了如何使用job调度器去创建job以及控制job，如何在不同的job之间用变量传递信息，如何定义用户变量，job的启动与重启，job的错误与异常处理 | 2 | 掌握 |
数据可视化原理及操作
给你讲个笑话，如果每天我们面对的是四方格子里的abc123的话，那我们每天需要看的书就不只是《C语言编程指南》，而是《颈椎病康复指南》和《近视眼康复指南》了。
你也许用过柱状图或者饼图来展示2016年班级成绩分布情况，可如果有一天我们手边的数据数量动辄千万记，大小动辄以TB为单位，我们就需要更精准，更多元的方式来展示数据，更何况，这一天早就已经来了。
想象一下用肉眼去看千万条数据，是不是想想就觉得身体被掏空？哈哈，这就是数据可视化的意义所在，在大数据充斥的今天，让数据接收更加直观，让数据分析更加便捷。
本课程会更详尽的介绍数据可视化的更多干货，通过IBM COGNOS BI所带来的数据可视化解决方案，帮助大家认识这个大数据的时代，别再葛优躺啦，让我们一起抓住大数据峰会的余温，走进数据可视化的大门吧！
课程信息
| 学分 | 总学时 | 开课学期 | 讲课周数 | 周课时 |
|---|---|---|---|---|
| 2 | 30 | 6 | 15 | 2 |
课程大纲
| 章节号 | 章节名称 | 摘要 | 学时 | 目标 |
|---|---|---|---|---|
| 第1章 | 概论 | 简单介绍商务智能，数据可视化的基本概念。IBM Congnos BI概述，架构，数据流，开发流程介绍，Congnos家族成员介绍。 | 2 | 了解 |
| 第2章 | Framework Manager | 介绍了Metadata model的设计过程，常用数据结构的特点，Mapping过程中关系基数的设置。 | 6 | 掌握 |
| 第3章 | Report Studio--List Report | 介绍了Reprot Studio的用法，如何创建list report。 | 4 | 掌握 |
| 第4章 | Report Studio--Crosstab Report | 介绍Congnos Crosstab Report的使用方法。 | 6 | 掌握 |
| 第5章 | Report Studio--Gauge Chart | 介绍Congnos报表里面的Gauge Chart。 | 6 | 掌握 |
| 第6章 | Report Studio--Filters | 介绍Report Studio里面的过滤与按条件格式化以及变量等得使用。 | 6 | 掌握 |
大数据项目实训
不以结婚为目的的谈恋爱是耍流氓！
不以实践为目的的学理论，当然也是要不得的！
本课程采用真实项目需求为基础，从数据业务分析，数据建模，ETL数据整理，到最后的数据可视化实施，按照实际项目开发实施流程，帮助大家练习理解所学大数据相关知识，达到融会贯通
课程信息
| 学分 | 总学时 | 开课学期 | 讲课周数 | 周课时 |
|---|---|---|---|---|
| 3 | 90 | 6 | 3 | 30 |
课程大纲
| 章节号 | 章节名称 | 摘要 | 学时 | 目标 |
|---|---|---|---|---|
| 第1章 | 项目实训需求 | 描述项目需求，提供原始数据 | 90 | 掌握 |
大数据和分析
得益于越来越多的数据类型和来源，通过分析获得的洞察使一切皆有可能。通过大数据和分析 ，帮助企业从社交数据、新闻数据、事件数据、天气数据以及物联化的机器和设备的数据中更深入地了解人员、事件、地点和事物，从而更加胸有成竹对重要的迹象采取行动，获得竞争优势。