課程簡介

理解智能數(shù)據(jù)湖的核心概念、架構和優(yōu)勢。
掌握構建現(xiàn)代數(shù)據(jù)湖的最新技術棧。
學習數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)治理、安全和合規(guī)。
掌握在數(shù)據(jù)湖中進行高效數(shù)據(jù)分析和探索的方法。
學習將AI和機器學習集成到數(shù)據(jù)湖中，實現(xiàn)智能化數(shù)據(jù)洞察。
了解數(shù)據(jù)湖的應用場景和最佳實踐。

目標收益

培訓對象

數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)架構師、數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)分析師、以及對構建智能數(shù)據(jù)湖感興趣的技術人員。

課程內容

第一天：數(shù)據(jù)湖基礎與現(xiàn)代架構
?模塊 1：數(shù)據(jù)湖概念與演進 (上午)
o數(shù)據(jù)湖的定義、特點和優(yōu)勢
o數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市的對比
o傳統(tǒng)數(shù)據(jù)湖的挑戰(zhàn)與智能數(shù)據(jù)湖的演進
o智能數(shù)據(jù)湖的關鍵特性：元數(shù)據(jù)驅動、自動化、AI集成
o智能數(shù)據(jù)湖的應用場景：實時分析、數(shù)據(jù)科學、商業(yè)智能
?模塊 2：現(xiàn)代數(shù)據(jù)湖架構設計 (上午)
o數(shù)據(jù)湖架構的構成要素：存儲、計算、元數(shù)據(jù)、安全、治理
o分層數(shù)據(jù)湖架構：Raw Layer, Curated Layer, Analytics Layer
o湖倉一體 (Lakehouse) 架構：Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi
o數(shù)據(jù)網(wǎng)格 (Data Mesh) 架構：去中心化數(shù)據(jù)管理與自治域
o選擇合適的架構模式：根據(jù)業(yè)務需求和技術棧
o動手實踐：討論并設計符合特定場景的數(shù)據(jù)湖架構
?模塊 3：數(shù)據(jù)湖存儲與計算 (下午)
o數(shù)據(jù)湖存儲技術：對象存儲 (Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage)
o數(shù)據(jù)湖計算引擎：Apache Spark, Presto, Trino, Dask
o無服務器計算：AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions
o選擇合適的存儲和計算引擎：根據(jù)數(shù)據(jù)量、查詢模式和成本
o性能優(yōu)化：數(shù)據(jù)分區(qū)、壓縮、索引、緩存
o動手實踐：使用Spark讀取對象存儲中的數(shù)據(jù)并進行簡單計算
?模塊 4：數(shù)據(jù)攝取與集成 (下午)
o數(shù)據(jù)攝取模式：批量攝取、流式攝取、增量攝取
o數(shù)據(jù)攝取工具：Apache Kafka, Apache NiFi, AWS Kinesis, Azure Event Hubs, Google Cloud Dataflow
oCDC (Change Data Capture) 技術：Debezium, Maxwell
o數(shù)據(jù)格式與序列化：Parquet, Avro, ORC
o數(shù)據(jù)質量保證：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗證、數(shù)據(jù)轉換
o動手實踐：使用Kafka將流式數(shù)據(jù)攝取到數(shù)據(jù)湖中
第二天：數(shù)據(jù)治理、安全與分析
?模塊 5：數(shù)據(jù)湖元數(shù)據(jù)管理 (上午)
o元數(shù)據(jù)的重要性：數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)治理
o元數(shù)據(jù)管理工具：Apache Hive Metastore, AWS Glue Data Catalog, Azure Purview, Google Cloud Data Catalog
o統(tǒng)一元數(shù)據(jù)標準：Apache Atlas
o數(shù)據(jù)血緣分析：追蹤數(shù)據(jù)的來源和轉換過程
o數(shù)據(jù)字典與業(yè)務術語表：定義和管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)
o動手實踐：使用AWS Glue Data Catalog創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)湖的元數(shù)據(jù)
?模塊 6：數(shù)據(jù)湖安全與合規(guī) (上午)
o數(shù)據(jù)湖安全挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)泄露、權限控制、訪問審計
o數(shù)據(jù)湖安全措施：身份驗證、授權、加密、數(shù)據(jù)脫敏
o訪問控制策略：基于角色 (RBAC)、基于屬性 (ABAC)
o數(shù)據(jù)審計與監(jiān)控：追蹤用戶行為、檢測異常訪問
o數(shù)據(jù)合規(guī)：GDPR, CCPA, HIPAA
o動手實踐：配置數(shù)據(jù)湖的訪問權限控制策略
?模塊 7：數(shù)據(jù)湖分析與探索 (下午)
o數(shù)據(jù)分析工具：SQL引擎 (Spark SQL, Presto, Trino), BI工具 (Tableau, Power BI, Looker)
o交互式數(shù)據(jù)探索：使用Jupyter Notebook, Zeppelin
o高級分析技術：OLAP, 數(shù)據(jù)挖掘, 統(tǒng)計分析
o實時分析：使用Spark Streaming, Flink進行流式數(shù)據(jù)分析
o動手實踐：使用SQL引擎查詢數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)并生成分析報告
?模塊 8：數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)質量管理 (下午)
o數(shù)據(jù)質量維度：完整性，準確性，一致性，及時性
o數(shù)據(jù)質量監(jiān)控：設定數(shù)據(jù)質量規(guī)則和監(jiān)控指標
o數(shù)據(jù)質量工具：Deequ, Great Expectations
o數(shù)據(jù)治理流程：數(shù)據(jù)質量問題發(fā)現(xiàn)，修復，預防
o動手實踐：使用Great Expectations 驗證從新數(shù)據(jù)源攝取的數(shù)據(jù)質量
第三天：AI驅動的智能數(shù)據(jù)湖
?模塊 9：AI與機器學習基礎 (上午)
o機器學習算法回顧：監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習、強化學習
o模型評估與選擇：準確率、召回率、F1值、AUC、ROC
o特征工程：特征提取、特征選擇、特征轉換
o模型部署：在線部署、批量部署、邊緣部署
oAI平臺與工具：TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MLflow, Kubeflow
?模塊 10：在數(shù)據(jù)湖中構建AI模型 (上午)
o使用Spark MLlib構建機器學習模型
o使用分布式深度學習框架：Horovod
o使用AutoML工具：自動選擇模型、優(yōu)化參數(shù)、生成代碼
o模型版本管理與實驗跟蹤：使用MLflow
o模型可解釋性：理解模型預測的原因
o動手實踐：使用Spark MLlib構建預測模型并進行評估
?模塊 11：AI驅動的數(shù)據(jù)湖智能化 (下午)
o智能數(shù)據(jù)治理：基于AI的元數(shù)據(jù)自動標注、數(shù)據(jù)質量檢測
o智能數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：基于AI的語義搜索和推薦
o智能異常檢測：基于AI的異常值識別和預測
o智能預測分析：基于AI的趨勢預測和風險評估
o智能推薦系統(tǒng)：基于AI的個性化推薦和內容推送
o動手實踐：在數(shù)據(jù)湖中構建一個智能異常檢測系統(tǒng)
?模塊 12：LLM 在智能數(shù)據(jù)湖的應用(下午)
o探索 LLM (大型語言模型)在智能數(shù)據(jù)湖的應用場景
o利用 LLM 進行數(shù)據(jù)湖內容生成，例如自動數(shù)據(jù)描述，文檔等
o利用 LLM 生成和優(yōu)化 ETL 代碼
o利用 LLM 對現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析代碼進行評審
oLLM 在數(shù)據(jù)治理中的應用，例如利用 LLM 做數(shù)據(jù)質量檢測
o動手實踐：使用 OpenAI API 和 Langchain 自動生成數(shù)據(jù)質量檢測規(guī)則
可選模塊 (根據(jù)客戶需求調整)
?實時數(shù)據(jù)湖與流處理
o使用Kafka, Flink, Spark Streaming構建實時數(shù)據(jù)管道
o實時數(shù)據(jù)分析與監(jiān)控
o實時機器學習與在線學習
?云原生數(shù)據(jù)湖
o在AWS, Azure, GCP上構建數(shù)據(jù)湖
o使用云廠商提供的托管服務：AWS Glue, Azure Synapse Analytics, Google Cloud Dataproc
?數(shù)據(jù)湖安全與隱私高級議題
o差分隱私
o聯(lián)邦學習
o多方安全計算
工具與技術：
?對象存儲：Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage
?計算引擎：Apache Spark, Presto, Trino, Dask
?數(shù)據(jù)攝?。篈pache Kafka, Apache NiFi, AWS Kinesis, Azure Event Hubs, Google Cloud Dataflow
?元數(shù)據(jù)管理：Apache Hive Metastore, AWS Glue Data Catalog, Azure Purview, Google Cloud Data Catalog, Apache Atlas
?數(shù)據(jù)治理：Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi, Deequ, Great Expectations
?機器學習：TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MLlib
?AI平臺：MLflow, Kubeflow
oLLM 相關： OpenAI API, Langchain