flink

全兼容Apache Kafka的分布式、高可扩展、高通量的消息托管服务，您可以直接享用Kafka带来的先进功能而无需考虑集群运维，并按照使用量付费。即时插拔的方式，让您用最低的成本，享受最优质的消息服务。 开通即使用Kafka服务，专注产品开发而不用花费精力去安装、部署、配置、调试和维护集群

工作经历：张老师，加米谷大数据创始人，国家大数据标准组成员，Spark Contributor，资深大数据专家，15年互联网IT技术经验，6年大数据项目实战经验，精通大数据领域各类技术Apache开源项目Hadoop、Hbase、Flink、Storm、Kafka、Spark等。 国家大数据标准组成员，国家信标委ITSS标准组成员。主要研究方向包括大数据架构、数据挖掘、大数据分析等领域

1. Flink基本原理概述。指导学员了解并掌握Flink使用过程中设计到的基本概念和简要API，介绍大数据实时流计算相关生态体系，着重梳理清楚Flink上下游体系，掌握Flink的核心技术原理，建立大数据实时流计算的方法论思维。 2. Flink实战生产技术

刘老师，电子科大研究生，人工智能与机器学习高级研发工程师，曾就职于华为AI开发部门，具有多年机器学习数据分析经验，曾参与多个大型机器学习项目和算法研发，从事人工智能算法设计项目工作，擅长使用机器学习进行算法开发与优化，对于高性能计算HPC系统有较深的研究。 张老师，原京东核心研发骨干，电子科大研究生。 Prosto、Drill源码分析员、专门从事高效大数据交互式查询研究5年软件开发经验，5年机器学习，深度学习算法经验，擅长数据分析，图像处理，自然语言处理

如何衡量数据治理成熟度模型？ 数据治理是个比较复杂的过程，它涉及到数据基础、数据应用三个方面。 其中，基础层包括技术、工具等方面； 业务层主要是从“人”的角度，对业务进行分析和建模； 应用层需要针对企业自身的业务需求，形成相应的解决方案。 如果只把“人”的工作做好就够了，那么整个数据治理的过程就没那么复杂，因为企业本身不会太多涉及到这个部分； 但如果要把“人”与“业务”相结合到一起时，其对数据治理过程的影响就非常大了

为企业提供专业的解决方案，为人才提供职业发展机会，实现企业和人才增值。 人才因为企业平台而成长，企业因为人才的加入而精彩。 1. 协助决策层制定务发展战略，拟定公司年度市场工作发展规划、营销预算及营销计划； 2. 组织开展市场统计分析和预测工作 ，了解竞品情况、把握市场趋势，为公司决策提供依据； 3. 拟订营销业务管理的各种规定、制度； 4. 开拓市场业务，进行相关的宣传推广，管理以及进度的推进； 5. 负责协调营销部门与其他部门工作的协作关系

体现在三大方面： 技术。今年 Flink 在技术方面取得两大新突破：一是 Flink 流批一体技术在阿里双11核心数据业务场景规模化成功应用；二是 Flink 实时计算峰值首次突破40亿条/秒。同比去年，不增加集群规模情况下提升了一倍的计算性能

分享嘉宾： 于茜，微博机器学习研发中心高级算法工程师。多年来致力于使用 Flink 构建实时数据处理和在线机器学习框架，有丰富的社交媒体应用推荐系统的开发经验。 曹富强，微博机器学习研发中心系统工程师

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JDK 8，该离开的时候，请别留恋！ 最重要的，一定要及时更新。首席信息官和首席安全官，因为没有及时更新，导致重大安全问题，从而被辞退的不在少数。 一些Java的新特性，只要更新，你就会享用到，不管你有没有意识到