大数据培训课程 | Big Data培训课程

大数据培训课程

由讲师进行实时指导的大数据本地培训课程将首先介绍大数据的元素概念，然后介绍用于执行数据分析的编程语言和方法。在课程的演示练习环节，我们会讨论、比较并使用用于实现大数据存储、分布式处理、可伸缩性的工具和基础架构。

大数据培训形式包括“现场实时培训”和“远程实时培训”。现场实时培训可在客户位于中国的所在场所或NobleProg位于中国的企业培训中心进行，远程实时培训可通过交互式远程桌面进行。

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大数据子类别

Hadoop培训课程Hadoop
数据挖掘（Data Mining）培训课程数据挖掘（Data Mining）
Apache Spark培训课程Apache Spark
Apache ZooKeeper培训课程Apache ZooKeeper
Avro培训课程Avro
Apache ActiveMQ培训课程Apache ActiveMQ
Teradata培训课程Teradata
Stream processing培训课程Stream processing
Data Warehouse培训课程Data Warehouse
Apache Drill培训课程Apache Drill
Dremio培训课程Dremio
Apache Kylin培训课程Apache Kylin
Apache Accumulo培训课程Apache Accumulo
Apache Zeppelin培训课程Apache Zeppelin
Apache Hama培训课程Apache Hama
Apache Arrow培训课程Apache Arrow

大数据课程大纲

代码名字时长概览
smtwebintSemantic Web Overview7小时语义Web是由万维网联盟（W3C）领导的协作运动，它促进万维网上数据的通用格式。语义Web提供了一个通用框架，允许跨应用程序，企业和社区边界共享和重用数据。
datavaultData Vault：构建可扩展的数据仓库28小时Data Vault建模是一种数据库建模技术，可提供源自多个源的数据的长期历史存储。一个Data Vault存储事实或“所有数据、所有时间”的单个版本。其灵活、可扩展、一致且适应性强的设计涵盖了第三范式（3NF）和星型模型（star schema）的最佳方面。

在这一由讲师指导的实时培训中，学员将学习如何构建一个Data Vault。

在本次培训结束之后，学员将能够：

- 了解Data Vault 2.0背后的架构和设计概念，以及它与大数据、NoSQL、AI的交互。
- 使用数据存储（data vaulting）技术对数据仓库中的历史数据进行审计、跟踪、检查
- 开发一致且可重复的ETL（提取、转换、加载）过程
- 构建和部署高度可扩展且可重复的仓库

受众

- 数据建模师
- 数据仓库专家
- 商业智能专家
- 数据工程师
- 数据库管理员

课程形式

- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
sparkpython用Spark和Python通过PySpark处理大数据21小时Spark是一个用于查询、分析和转换大数据的数据处理引擎。Python是一种高级编程语言，因其清晰的语法和代码可读性而闻名。PySpark允许用户将Spark与Python连接。

在这一由讲师引导的现场培训中，学员将通过实践练习学习如何使用Python和Spark一起分析大数据。

在本次培训结束后，学员将能够：

- 了解如何使用Spark和Python一起分析大数据
- 开展模拟真实世界环境的练习
- 用不同的工具和技术通过PySpark进行大数据分析

受众

- 开发人员
- IT专业人士
- 数据科学家

课程形式

- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
bigdatabicriminalBig Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis35小时技术进步和信息量的增加正在改变执法的执行方式。大数据所带来的挑战几乎与大数据的承诺一样令人生畏。有效地存储数据是这些挑战中的一个。有效地分析它是另一回事。 在这种有指导性的现场培训中，与会者将学习如何使用大数据技术，评估其对现有流程和政策的影响，以及实施这些技术以确定犯罪活动和预防犯罪。世界各地执法机构的案例研究将进行审查，以了解他们的采用方式，挑战和结果。 在培训结束后，参与者将能够： 将大数据技术与传统的数据收集流程相结合，在调查过程中拼凑出一个故事实施工业大数据存储和处理解决方案进行数据分析为采用最适当的工具和程序来制定数据驱动的刑事调查方法提出建议 听众 具有技术背景的执法专家 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
BDATRBig Data Analytics for Telecom Regulators16小时为了符合监管机构的合规性，CSP（通信服务提供商）可以利用Big 数据分析不仅可以帮助他们达到合规要求，还可以在相同的范围内进行项目，他们可以提高客户满意度，从而减少客户流失。事实上，因为合规与服务质量与合同有关，任何主动行动都要符合合同合规性将提高CSP的“竞争优势”。因此，这很重要监管机构应该能够为CSP提供建议/指导一套大数据分析实践在监管机构和CSP之间是互利的。 当然2天：8个模块，每个2小时= 16个小时
graphcomputing图形计算简介28小时大量现实问题可以用图形来描述。例如，Web图形、社交网络图形、火车网络图形、语言图形。这些图形往往太大，处理它们需要一组专门的工具和流程——这些工具和流程可以称为图形计算（也称为图形分析）。

在这一由讲师指导的实时培训中，学员将学习处理图形数据的技术产品和实施方法。目的是识别真实世界里的对象、它们的特征和关系，然后使用图形计算方法对这些关系进行建模并将它们作为数据处理。通过一系列的案例研究、动手练习和实时部署，我们将从广泛的概述开始，然后对特定工具展开详细的学习。

在本次培训结束之后，学员将能够：

- 理解图形数据如何持久化和遍历
- 为给定任务选择最佳框架（从图形数据库到批处理框架）
- 实现Hadoop、Spark、GraphX、Pregel，并行地在多台机器上进行图形计算
- 从图形、流程、遍历方面查看现实世界的大数据问题

受众

- 开发人员

课程形式

- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
matlabpredanalyticsMatlab：用于预测性分析（Predictive Analytics）21小时预测性分析是使用数据分析来预测未来的过程。此过程使用数据以及数据挖掘、统计和机器学习技术创建可用来预测未来事件的预测模型。

在这一由讲师引导的现场培训中，参与者将学习如何使用Matlab建立预测模型，并将其应用于大样本数据集，以根据数据预测未来事件。

在培训结束后，参与者将能够：

- 创建预测模型来分析历史和交易数据中的规律
- 使用预测建模来识别风险和机会
- 建立捕捉重要趋势的数学模型
- 使用来自设备和业务系统的数据来减少浪费、节省时间或降低成本

受众

- 开发人员
- 工程师
- 领域专家

课程形式

- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
nifidevApache NiFi for Developers7小时Apache NiFi（Hortonworks DataFlow）是一个实时综合数据物流和简单的事件处理平台，可以在系统之间移动，跟踪和自动化数据。它使用基于流程的编程编写，并提供基于Web的用户界面来实时管理数据流。 在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习基于流程编程的基础知识，因为他们使用Apache NiFi开发了大量演示扩展，组件和处理器。 在培训结束后，参与者将能够： 了解NiFi的架构和数据流概念使用NiFi和第三方API开发扩展自定义开发自己的Apache Nifi处理器从不同和不常见的文件格式和数据源中获取和处理实时数据 听众 开发商数据工程师 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
nifiApache NiFi for Administrators21小时Apache NiFi（Hortonworks DataFlow）是一个实时综合数据物流和简单的事件处理平台，可以在系统之间移动，跟踪和自动化数据。它使用基于流程的编程编写，并提供基于Web的用户界面来实时管理数据流。 在这个有指导的实时培训中，参与者将学习如何在实验室环境中部署和管理Apache NiFi。 在培训结束后，参与者将能够： 安装并配置Apachi NiFi 来源，转换和管理来自不同分布式数据源的数据，包括数据库和大数据湖泊自动化数据流启用流式分析应用各种方法进行数据摄取将大数据转化为商业洞察 听众 系统管理员数据工程师开发商 DevOps的 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
solrcloudSolrCloud14小时Apache SolrCloud是一个分布式数据处理引擎，可以帮助在分布式网络上搜索和索引文件。 在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习如何在Amazon AWS上设置SolrCloud实例。 在培训结束后，参与者将能够： 了解SolCloud的功能以及它们与常规主控群集的功能之间的对比配置一个SolCloud集中式集群自动执行流程，如与分片进行通信，向碎片添加文档等。 将Zookeeper与SolrCloud结合使用可进一步实现流程自动化使用界面来管理错误报告负载平衡SolrCloud安装配置SolrCloud以进行连续处理和故障转移 听众 Solr开发人员项目经理系统管理员搜索分析师 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
datameerDatameer for Data Analysts14小时Datameer是基于Hadoop构建的商业智能和分析平台。它允许最终用户以易用的方式访问，探索和关联大规模，结构化，半结构化和非结构化数据。 在这个有指导意义的实时培训中，参与者将学习如何使用Datameer来克服Hadoop陡峭的学习曲线，因为他们将逐步完成对一系列大数据源的设置和分析。 在培训结束后，参与者将能够： 创建，策划和交互式地探索企业数据湖访问商业智能数据仓库，交易数据库和其他分析商店使用电子表格用户界面设计端对端数据处理管道访问预建功能来探索复杂的数据关系使用拖放式向导来可视化数据并创建仪表板使用表格，图表，图形和地图来分析查询结果 听众 数据分析师 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
memsqlMemSQL28小时MemSQL是一个内存，分布式，用于云和onPremises的SQL数据库管理系统。这是一个实时数据仓库，可立即提供实时和历史数据的见解。 在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习MemSQL的开发和管理基本知识。 在培训结束后，参与者将能够： 了解MemSQL的关键概念和特性安装，设计，维护和操作MemSQL 在MemSQL中优化模式在MemSQL中改进查询 MemSQL的基准性能使用MemSQL构建实时数据应用程序 听众 开发商管理员操作工程师 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
tigonTigon: Real-time Streaming for the Real World14小时Tigon是一款开源，实时，低延迟，高吞吐量，本地YARN，位于HDFS和HBase之上的流处理框架，用于实现持久性。 Tigon应用程序可以解决网络入侵检测和分析，社交媒体市场分析，位置分析以及用户实时推荐等使用案例。 这个有指导意义的现场培训介绍了Tigon的混合实时和批处理的方法，因为它会让参与者通过创建示例应用程序。 在培训结束后，参与者将能够： 创建强大的流处理应用程序来处理大量数据流程流源，例如Twitter和Web服务器日志使用Tigon快速连接，过滤和聚合流 听众 开发商 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
ApacheIgniteApache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing14小时In this instructor-led, live training, participants will learn the principles behind persistent and pure in-memory storage as they step through the creation of a sample in-memory computing project.

By the end of this training, participants will be able to:

- Use Ignite for in-memory, on-disk persistence as well as a purely distributed in-memory database.
- Achieve persistence without syncing data back to a relational database.
- Use Ignite to carry out SQL and distributed joins.
- Improve performance by moving data closer to the CPU, using RAM as a storage.
- Spread data sets across a cluster to achieve horizontal scalability.
- Integrate Ignite with RDBMS, NoSQL, Hadoop and machine learning processors.

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
vespaVespa: Serving Large-Scale Data in Real-Time14小时Vespa是由雅虎创建的开源大数据处理和服务引擎。它用于响应用户查询，提出建议，并实时提供个性化内容和广告。 这种有指导意义的实时培训引入了服务大型数据的挑战，并通过创建可实时计算大型数据集中的用户请求响应的应用程序来引导参与者。 在培训结束后，参与者将能够： 使用Vespa可以在用户等待时在服务时间快速计算数据（存储，搜索，排名，组织） 将Vespa实施到涉及功能搜索，建议和个性化的现有应用程序中将Vespa与现有的大数据系统（如Hadoop和Storm）集成并部署。 听众 开发商 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
apexApache Apex: Processing Big Data-in-Motion21小时Apache Apex是一个统一流和批处理的YARNnative平台。它以可伸缩，高性能，容错，有状态，安全，分布式和易于操作的方式处理大型数据移动。 这个有指导性的现场培训介绍了Apache Apex的统一流处理架构，并向参与者介绍了如何在Hadoop上使用Apex创建分布式应用程序。 在培训结束后，参与者将能够： 了解数据处理管道概念，例如源和汇的连接器，通用数据转换等。 构建，扩展和优化Apex应用程序可靠地处理实时数据流，延迟时间最短使用Apex Core和Apex Malhar库实现快速应用程序开发使用Apex API来编写和重用现有的Java代码将Apex作为处理引擎集成到其他应用程序中调整，测试和缩放Apex应用程序 听众 开发商企业架构师 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
alluxioAlluxio: Unifying Disparate Storage Systems7小时Alexio是一个开源的虚拟分布式存储系统，它统一了不同的存储系统，使应用程序能够以内存速度与数据进行交互。它被英特尔，百度和阿里巴巴等公司使用。 在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习如何使用Alexio将不同的计算框架与存储系统连接起来，并在他们逐步通过使用Alluxio创建应用程序时高效地管理多字节规模数据。 在培训结束后，参与者将能够： 使用Alluxio开发应用程序连接大数据系统和应用程序，同时保留一个名称空间从任何存储格式的大数据中有效提取价值改善工作量表现部署和管理独立或群集的Alluxio 听众 数据科学家开发人员系统管理员 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
flinkFlink for Scalable Stream and Batch Data Processing28小时Apache Flink是一个可扩展的流和批处理数据处理的开源框架。 这个有指导意义的实时培训介绍了分布式流和批处理数据处理背后的原理和方法，并引导参与者通过创建实时数据流应用程序。 在培训结束后，参与者将能够： 建立开发数据分析应用程序的环境打包，执行和监视基于Flink的容错数据流应用程序管理不同的工作量使用Flink ML执行高级分析设置一个多节点Flink群集衡量和优化性能将Flink与不同的大数据系统集成比较Flink与其他大数据处理框架的功能 听众 开发商建筑师数据工程师分析专家技术经理 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
samzaSamza for Stream Processing14小时Apache Samza是一个开源的nearrealtime，用于流处理的异步计算框架。它使用Apache Kafka进行消息传递，使用Apache Hadoop YARN进行容错，处理器隔离，安全性和资源管理。 这个有指导意义的现场培训介绍了消息传递系统和分布式流处理的原理，同时通过创建Samzabased项目和作业执行样本来参与者。 在培训结束后，参与者将能够： 使用Samza来简化生成和使用消息所需的代码。 解耦来自应用程序的消息的处理。 使用Samza来实现近乎实时的异步计算。 使用流处理为消息传递系统提供更高层次的抽象。 听众 开发商 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
zeppelinZeppelin for Interactive Data Analytics14小时Apache Zeppelin是一款基于Web的笔记本，用于捕获，探索，可视化和共享基于Hadoop和Spark的数据。 这种有指导性的实时培训引入了交互式数据分析背后的概念，并让参与者通过在单用户或多用户环境中部署和使用Zeppelin。 在培训结束后，参与者将能够： 安装并配置Zeppelin 在基于浏览器的界面中开发，组织，执行和共享数据在不参考命令行或群集细节的情况下可视化结果在长时间的工作流程上执行并协作可以使用许多插件语言/数据处理后端，例如Scala（使用Apache Spark），Python（使用Apache Spark），Spark SQL，JDBC，Markdown和Shell。 将Zeppelin与Spark，Flink和Map Reduce集成用Apache Shiro保护Zeppelin的多用户实例 听众 数据工程师数据分析师数据科学家软件开发商 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
magellanMagellan: Geospatial Analytics on Spark14小时Magellan是一个开源分布式执行引擎，用于处理大数据的地理空间分析。它在Apache Spark之上实现，它扩展了Spark SQL并为地理空间分析提供了关系抽象。 这种有指导意义的实时培训介绍了实施地理空间分析的概念和方法，并通过在Spark上使用Magellan创建预测分析应用程序来引导参与者。 在培训结束后，参与者将能够： 按比例高效地查询，解析和加入地理空间数据集在商业智能和预测分析应用程序中实施地理空间数据使用空间上下文来扩展移动设备，传感器，日志和可穿戴设备的功能 听众 应用开发者 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
hadooppythonHadoop with Python28小时Hadoop是一个流行的大数据处理框架。 Python是一种高级编程语言，因其清晰的语法和代码可读性而闻名。 在这个有指导意义的实时培训中，参与者将学习如何使用Python处理Hadoop，MapReduce，Pig和Spark，因为他们逐步了解了多个示例和用例。 在培训结束后，参与者将能够： 了解Hadoop，MapReduce，Pig和Spark背后的基本概念在Hadoop分布式文件系统（HDFS），MapReduce，Pig和Spark中使用Python 使用Snakebite以编程方式访问Python中的HDFS 使用mrjob在Python中编写MapReduce作业用Python编写Spark程序使用Python UDF扩展猪的功能使用Luigi管理MapReduce作业和Pig脚本 听众 开发商 IT专业人员 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
monetdbMonetDB28小时MonetDB是开源数据库，开创了列存储技术方法。 在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习如何使用MonetDB以及如何从中获得最大价值。 在培训结束后，参与者将能够： 了解MonetDB及其功能安装并开始使用MonetDB 在MonetDB中探索和执行不同的功能和任务通过最大限度地发挥MonetDB功能加速他们项目的交付 听众 开发商技术专家 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
PentahoDIPentaho Data Integration Fundamentals21小时Pentaho数据集成是一个开源数据集成工具，用于定义作业和数据转换。 在这种有指导性的现场培训中，与会者将学习如何使用Pentaho Data Integration强大的ETL功能和丰富的GUI来管理整个大数据生命周期，从而最大限度地提高组织的数据价值。 在培训结束后，参与者将能够： 创建，预览和运行包含步骤和跳跃的基本数据转换配置和保护Pentaho Enterprise Repository 利用不同来源的数据，并以分析已准备好的格式生成单一统一版本的真相。 向第三方应用程序提供结果以供进一步处理 听众 数据分析师 ETL开发人员 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
introtostreamprocessingA Practical Introduction to Stream Processing21小时流处理指的是“运动中的数据”的实时处理，即对数据进行接收时的计算。这些数据是从传感器事件，网站用户活动，金融交易，信用卡刷卡，点击流等数据源中读取的连续数据流。流处理框架能够读取大量传入数据并几乎同时提供有价值的见解。 在这个有指导意义的现场培训（现场或远程）中，参与者将学习如何设置和集成不同的流处理框架与现有的大数据存储系统以及相关的软件应用程序和微服务。 在培训结束后，参与者将能够： 安装和配置不同的流处理框架，例如Spark Streaming和Kafka Streaming 理解并选择最合适的工作框架数据处理不断，同时进行，并以记录方式记录将流处理解决方案与现有数据库，数据仓库，数据湖等集成将最合适的流处理库与企业应用程序和微服务集成在一起 听众 开发商软件架构师 课程的 格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习 笔记 要请求本课程的定制培训，请联系我们安排。
dataminpythonData Mining with Python14小时This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data analysts and data scientists who wish to implement more advanced data analytics techniques for data mining using Python.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand important areas of data mining, including association rule mining, text sentiment analysis, automatic text summarization, and data anomaly detection.
- Compare and implement various strategies for solving real-world data mining problems.
- Understand and interpret the results.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
sparkcloudApache Spark in the Cloud21小时Apache Spark's learning curve is slowly increasing at the begining, it needs a lot of effort to get the first return. This course aims to jump through the first tough part. After taking this course the participants will understand the basics of Apache Spark , they will clearly differentiate RDD from DataFrame, they will learn Python and Scala API, they will understand executors and tasks, etc. Also following the best practices, this course strongly focuses on cloud deployment, Databricks and AWS. The students will also understand the differences between AWS EMR and AWS Glue, one of the lastest Spark service of AWS.

AUDIENCE:

Data Engineer, DevOps, Data Scientist
bigdataanahealthBig Data Analytics in Health21小时大数据分析涉及检查大量不同数据集以发现相关性，隐藏模式和其他有用见解的过程。 健康行业拥有大量复杂的异质医疗和临床数据。在健康数据上应用大数据分析为获得改善医疗服务提供见解提供了巨大的潜力。然而，这些数据集的庞大性对临床环境的分析和实际应用提出了很大的挑战。 在这个具有指导意义的现场培训（远程）中，参与者将学习如何在健康阶段执行大数据分析，以便通过一系列实时实况实验练习。 在培训结束后，参与者将能够： 安装和配置Hadoop MapReduce和Spark等大数据分析工具了解医疗数据的特点应用大数据技术来处理医疗数据研究健康应用环境下的大数据系统和算法听众开发商数据科学家课程的格式部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习。 注意要请求本课程的定制培训，请联系我们安排。
arrowApache Arrow for Data Analysis across Disparate Data Sources14小时Apache Arrow是一个开源的内存数据处理框架。它通常与其他数据科学工具一起用于访问不同的数据存储以进行分析。它与GPU数据库，机器学习库和工具，执行引擎和数据可视化框架等其他技术很好地集成在一起。 在现场指导现场培训中，参与者将学习将Apache Arrow与各种数据科学框架集成以访问来自不同数据源的数据。 在培训结束后，参与者将能够： 在分布式集群环境中安装和配置Apache Arrow 使用Apache箭头访问来自不同数据源的数据使用Apache Arrow可以绕过构建和维护复杂ETL管道的需要分析跨不同数据源的数据，而无需将其整合到集中式存储库中 听众 数据科学家数据工程师 课程的 格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习 注意 要请求本课程的定制培训，请联系我们安排。
sqoopMoving Data from MySQL to Hadoop with Sqoop14小时Sqoop是一款开源软件工具，用于在Hadoop和关系数据库或大型机之间传输数据。它可用于将关系数据库管理系统（RDBMS）（如MySQL或Oracle）或大型机中的数据导入Hadoop分布式文件系统（HDFS）。之后，可以在Hadoop MapReduce中转换数据，然后将其重新导出回RDBMS。 在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习如何使用Sqoop将数据从传统的关系数据库导入HDFS或Hive等Hadoop存储，反之亦然。 在培训结束后，参与者将能够： 安装并配置Sqoop 将数据从MySQL导入HDFS和Hive 将数据从HDFS和Hive导入到MySQL 听众 系统管理员数据工程师 课程的 格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习 注意 要请求本课程的定制培训，请联系我们安排。

近期大数据培训课程

课程日期价格【远程 / 传统课堂】
Data Mining with Python - 上海 - 上海中区广场星期三, 2019-03-20 09:30￥19100 / ￥22480
Data Mining with Python - 深圳 - 新世界中心星期四, 2019-03-28 09:30￥19100 / ￥22480
Data Mining with Python - 苏州 - 晋合广场星期一, 2019-04-08 09:30￥19100 / ￥20500
Data Mining with Python - 上海 - 上海中区广场星期二, 2019-05-21 09:30￥19100 / ￥22480
Data Mining with Python - 苏州 - 晋合广场星期一, 2019-05-27 09:30￥19100 / ￥20500

其它地区

北京上海广东广州深圳天津重庆成都浙江杭州福建厦门江苏省苏州三亚南京北京市朝阳区珠海中关村

其它国家

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促销课程

课程地址日期价格【远程 / 传统课堂】
Android Security 苏州 - 晋合广场星期二, 2019-01-29 09:30￥18774 / ￥20174
Scrum for Managers and Executives北京 - 数码大厦星期五, 2019-02-01 09:30￥8757 / ￥9957
Python用于财务工作天津中心星期一, 2019-02-11 09:30￥42975 / ￥46675
Analyzing Big Financial Data with Python海南 - 三亚福朋喜来登酒店星期一, 2019-05-20 09:30￥42975 / ￥43175
Embedded C Application Design Principles北京 - 创而新大厦星期一, 2019-05-27 09:30￥19485 / ￥21685

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