大数据（Hadoop/NoSQL等）的技术与实践其它上课时间：

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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