課程簡介

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

目標收益

培訓對象

數據工程師、數據架構師、數據科學家、數據分析師、以及對構建智能數據湖感興趣的技術人員。

課程內容

第一天：數據湖基礎與現代架構
?模塊 1：數據湖概念與演進 (上午)
o數據湖的定義、特點和優(yōu)勢
o數據湖與數據倉庫、數據集市的對比
o傳統(tǒng)數據湖的挑戰(zhàn)與智能數據湖的演進
o智能數據湖的關鍵特性：元數據驅動、自動化、AI集成
o智能數據湖的應用場景：實時分析、數據科學、商業(yè)智能
?模塊 2：現代數據湖架構設計 (上午)
o數據湖架構的構成要素：存儲、計算、元數據、安全、治理
o分層數據湖架構：Raw Layer, Curated Layer, Analytics Layer
o湖倉一體 (Lakehouse) 架構：Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi
o數據網格 (Data Mesh) 架構：去中心化數據管理與自治域
o選擇合適的架構模式：根據業(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據湖架構
?模塊 3：數據湖存儲與計算 (下午)
o數據湖存儲技術：對象存儲 (Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage)
o數據湖計算引擎：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：根據數據量、查詢模式和成本
o性能優(yōu)化：數據分區(qū)、壓縮、索引、緩存
o動手實踐：使用Spark讀取對象存儲中的數據并進行簡單計算
?模塊 4：數據攝取與集成 (下午)
o數據攝取模式：批量攝取、流式攝取、增量攝取
o數據攝取工具：Apache Kafka, Apache NiFi, AWS Kinesis, Azure Event Hubs, Google Cloud Dataflow
oCDC (Change Data Capture) 技術：Debezium, Maxwell
o數據格式與序列化：Parquet, Avro, ORC
o數據質量保證：數據清洗、數據驗證、數據轉換
o動手實踐：使用Kafka將流式數據攝取到數據湖中
第二天：數據治理、安全與分析
?模塊 5：數據湖元數據管理 (上午)
o元數據的重要性：數據發(fā)現、數據理解、數據治理
o元數據管理工具：Apache Hive Metastore, AWS Glue Data Catalog, Azure Purview, Google Cloud Data Catalog
o統(tǒng)一元數據標準：Apache Atlas
o數據血緣分析：追蹤數據的來源和轉換過程
o數據字典與業(yè)務術語表：定義和管理數據資產
o動手實踐：使用AWS Glue Data Catalog創(chuàng)建和管理數據湖的元數據
?模塊 6：數據湖安全與合規(guī) (上午)
o數據湖安全挑戰(zhàn)：數據泄露、權限控制、訪問審計
o數據湖安全措施：身份驗證、授權、加密、數據脫敏
o訪問控制策略：基于角色 (RBAC)、基于屬性 (ABAC)
o數據審計與監(jiān)控：追蹤用戶行為、檢測異常訪問
o數據合規(guī)：GDPR, CCPA, HIPAA
o動手實踐：配置數據湖的訪問權限控制策略
?模塊 7：數據湖分析與探索 (下午)
o數據分析工具：SQL引擎 (Spark SQL, Presto, Trino), BI工具 (Tableau, Power BI, Looker)
o交互式數據探索：使用Jupyter Notebook, Zeppelin
o高級分析技術：OLAP, 數據挖掘, 統(tǒng)計分析
o實時分析：使用Spark Streaming, Flink進行流式數據分析
o動手實踐：使用SQL引擎查詢數據湖中的數據并生成分析報告
?模塊 8：數據湖數據質量管理 (下午)
o數據質量維度：完整性，準確性，一致性，及時性
o數據質量監(jiān)控：設定數據質量規(guī)則和監(jiān)控指標
o數據質量工具：Deequ, Great Expectations
o數據治理流程：數據質量問題發(fā)現，修復，預防
o動手實踐：使用Great Expectations 驗證從新數據源攝取的數據質量
第三天：AI驅動的智能數據湖
?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：在數據湖中構建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、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驅動的數據湖智能化 (下午)
o智能數據治理：基于AI的元數據自動標注、數據質量檢測
o智能數據發(fā)現：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：在數據湖中構建一個智能異常檢測系統(tǒng)
?模塊 12：LLM 在智能數據湖的應用(下午)
o探索 LLM (大型語言模型)在智能數據湖的應用場景
o利用 LLM 進行數據湖內容生成，例如自動數據描述，文檔等
o利用 LLM 生成和優(yōu)化 ETL 代碼
o利用 LLM 對現有數據分析代碼進行評審
oLLM 在數據治理中的應用，例如利用 LLM 做數據質量檢測
o動手實踐：使用 OpenAI API 和 Langchain 自動生成數據質量檢測規(guī)則
可選模塊 (根據客戶需求調整)
?實時數據湖與流處理
o使用Kafka, Flink, Spark Streaming構建實時數據管道
o實時數據分析與監(jiān)控
o實時機器學習與在線學習
?云原生數據湖
o在AWS, Azure, GCP上構建數據湖
o使用云廠商提供的托管服務：AWS Glue, Azure Synapse Analytics, Google Cloud Dataproc
?數據湖安全與隱私高級議題
o差分隱私
o聯邦學習
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
?數據攝?。篈pache Kafka, Apache NiFi, AWS Kinesis, Azure Event Hubs, Google Cloud Dataflow
?元數據管理：Apache Hive Metastore, AWS Glue Data Catalog, Azure Purview, Google Cloud Data Catalog, Apache Atlas
?數據治理：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