移动互联网、云计算、大数据基础

  培训讲师:骆飞

讲师背景:
骆飞老师北京邮电大学-移动互联网与信息化实验室-研究员;北京邮电大学-信息与通信工程学院-外聘讲师;网锐国家网络实验室-研究员;中国移动集团广东移动有限分公司特邀讲师;中国移动集团山东移动有限分公司特邀讲师。2006年中国移动通信集团光传输 详细>>

骆飞
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移动互联网、云计算、大数据基础详细内容

移动互联网、云计算、大数据基础

《移动互联网、云计算、大数据基础》
培训对象:技术类员工
培训目标:
解读未来移动互联网发展新技术和新业务趋势,掌握信息化项目管理技巧和方法。
培训天数:1天
培训方式:讲师教授+情景模拟+案例分析+互动讨论 +头脑风暴
网上学习:TD-LTE网络建设和维护+ TD-LTE总体情况及最新进展
二、培训大纲
|时间 |内容 |收益 |
|第一天 |
|7课时 |第一节 移动互联网六个主要技术领域 |本模块收益: |
| |云:移动互联网应用服务平台技术 |1)从“端、管、云 |
| |管:面向移动互联网的网络平台技术 |、台”四个方面掌握|
| |端:面向移动互联网的智能终端 |移动互联网发展视 |
| |移动智能终端软件平台技术 |野,掌握移动互联 |
| |移动智能终端硬件平台技术 |网新技术,进一步 |
| |移动智能终端原材料元器件技术 |展望未来云计算物 |
| | |联网技术发展蓝图 |
| |第二节 WAP模式和Web模式移动互联网 |。 |
| |讨论:移动互联网的未来是属于WAP还是属于WE| |
| |B呢? | |
| |应用层WEB技术的发展 | |
| |更多功能丰富的web app | |
| |画面交互更加精彩 | |
| |方便的在应用之间切换 | |
| |随时打开均为最新页面 | |
| |跨平台、用户体验丰富和一致 | |
| |Native App | |
| |“云服务器数据+APP应用客户端” | |
| |Web App开发 | |
| |HTML5云网站+APP应用客户端 | |
| |web3.0对移动互联发展挑战 | |
| |WAP发展演进 | |
| |浏览器时代 | |
| |门户时代 | |
| |搜索时代 | |
| |社区时代 | |
| |移动互联网时代 | |
| |WAP对于手机应用交互的优点 | |
| |控制信息的维度 | |
| |信息布局,更好利用首屏的有限资源 | |
| |采用合理的导航、有明确的方位感知 | |
| |尽可能减少浏览时的按键做功 | |
| |界面可视化 | |
| | | |
| |第三节:“端、管、云、台”发展趋势 | |
| |下一代信息基础设施 | |
| |TD-SCDMA网络 | |
| |TD-LTE | |
| |培育信息服务消费热点 | |
| |形成移动互联网产业链 | |
| |推动移动互联网产业持续健康发展 | |
| | | |
| |第四节:云计算物联网应用解读 | |
| |物联网应用在物流业 | |
| |案例:沃尔玛与物联网 | |
| |物联网应用在农业 | |
| |案例:美国加州Napa 谷土壤及环境监测 | |
| |物联网应用在社会治安 | |
| |案例:台湾车辆追踪系统 | |
| |物联网应用在安防 | |
| |案例:上海浦东国际机场防入侵系统 | |
| |第五节 什么是大数据? |
| |1、大数据(Big data)的前世今生 |
| |假如我们有了一个数据预报台,就像为企业装上了一个GPS和雷达,|
| |企业的出海将会更有把握。——马云2012年网商大会演讲 |
| |2、大数据的4V特征 |
| |2.1 1V-Volume,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别 |
| |2.2 2V- Variety,数据类型繁多。网络日志、图片、视频、地理 |
| |位置信息、购物等等 |
| |2.3 3V- Value,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程 |
| |中,可能有用的数据仅一两秒 |
| |2.4 4V- Velocity, 处理速度快。1秒定律。这一点和传统的data |
| |mining有着本质不同 |
| |3、大数据的市场容量 |
| |3.1 中国: |
| |3.1.1 2011年大数据市场元年 |
| |3.1.2 2012年大数据市场规模4.5亿 |
| |3.2 全球: |
| |3.2.1 目前,大数据形成的市场规模在51亿美元左右 |
| |3.2.2 2017年,此数据预计会上涨到238亿美元 |
| |4、大数据的价值 |
| |4.1 纵向:消费者、企业与价值链 |
| |4.2 横向:“大交易数据”(比如支付宝的交易数据)和“大交互数 |
| |据”(比如一些社交网站,移动互联网新媒体等) |
| |4.3 |
| |两类数据融合:容易洞察“客户足迹”,掌控消费趋势、开发创新产 |
| |品和推进精确营销 |


 

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