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演讲嘉宾：何逸凡 - 北京大学博士后，第一届中国软件业十大杰出青年候选人。

北京大学博士后，第一届中国软件业十大杰出青年候选人。专著《不是三维——软件项目的设计、开发与管理》与《消息设计与开发：分布式应用开发的核心技术》作者。云计算数据基础设施倡导者与研究者，第十六届世界计算机大会电子商务大会数据管理分会主席，中国青年科技工作者协会第二届会员，中小企业创新基金评审专家，中国软件技术大会特邀讲师。

现从事云计算，NoSQL与大数据，企业IT架构、企业数据架构以及信息系统设计开发等方面的研究与实践工作，涉及金融、电信及政府等多个行业。

曾任空间信息领域教师，获福建省，山东省引进高级人才计划。1992年起从事软件的设计、开发与管理工作，自2002年起，在北美从事软件系统分析与设计工作近七年之久，迄今为止，共负责、参与国内外大中型软件项目20多项，历任中国大中型IT企业总工程师，技术管理部部长，事业部副总经理，BI首席架构师，软件开发总监及云计算与大数据首席架构师等职。共在国内外发表科技论文30余篇，多篇获奖，并被美国《工程索引》EI检索6篇。

课程简介：

数据管理技术的挑战 1.1 数据简析---追根溯源

1.2数据管理技术综述

1.3 时代的挑战

1.4 现代数据管理的目标---海量、多类型、低成本、高可用

1.5 主流关系数据库的困难与应对（包括新一代关系数据库技术介绍）

大数据技术综述 2.1 大数据概念澄清

2.2 大数据技术的内容

2.3 NoSQL与MapReduce

2.4 NoSQL综述（Hadoop之Hbase，Facebook之Cassandra，MongoDB，Oracle NoSQL DB，Memcached…）

2.5 MapReduce

2.6 关系数据库联邦

2.7 海量分布式文件系统

大数据技术与商业智能（BI） 3.1 大数据技术与数据分析（查询与报表）

3.2 大数据技术与数据挖掘（R等）

大数据技术分析与企业定位 4.1 大数据技术与关系数据库技术分析

4.2 大数据技术在企业数据体系中的战略定位（应用与技术）

4.3 大数据技术与企业交易系统建设

4.4 大数据技术与企业数据仓库建设

4.5 大数据技术与新一代企业级数据架构

大数据技术应用实践介绍（电信、银行、互联网等行业应用Hadoop/NoSQL等技术的实例详解） 5.1 交易系统实践案例（互联网行业案例）

5.2 分析系统实践案例（3-4个案例）

关系型云数据库的设计与实践 6.1设计核心理念

6.2逻辑架构简介

6.3物理架构简介

6.4主要功能点

6.5关键核心技术

6.6 与其它云数据库的比较分析

云计算数据基础设施 7.1 海量数据管理技术的尴尬

7.2 PaaS与云计算数据基础设施的引入

7.3 云计算数据基础设施架构设计