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大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建培訓(xùn)

班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào))

每期人數(shù)限3到5人。

上課時(shí)間和地點(diǎn)

開課地址：【上海】同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站) 【武漢分部】：佳源大廈【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號(hào)【沈陽(yáng)分部】：沈陽(yáng)理工大學(xué)【鄭州分部】：錦華大廈【石家莊分部】：瑞景大廈【北京分部】：北京中山學(xué)院【南京分部】：金港大廈
最新開班 (連續(xù)班、周末班、晚班）：2020年6月15日

實(shí)驗(yàn)設(shè)備

　    ☆資深工程師授課

        ☆注重質(zhì)量 ☆邊講邊練
        ☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
        ★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請(qǐng)點(diǎn)擊這兒查看★

質(zhì)量保障

        1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

課程大綱

大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)

1. 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景與發(fā)展歷程

2. 大數(shù)據(jù)的4V特征，以及與云計(jì)算的關(guān)系

3. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求以及潛在價(jià)值分析

4. 業(yè)界蕞新的大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)與應(yīng)用趨勢(shì)

5. 大數(shù)據(jù)思維的轉(zhuǎn)變

6. 大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的系統(tǒng)與技術(shù)選型，及落地實(shí)施的挑戰(zhàn)

7. “互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代下的電子商務(wù)、制造業(yè)、交通行業(yè)、電信運(yùn)營(yíng)商、銀行金融業(yè)、電子政務(wù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、教育信息化等行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐與應(yīng)用案例介紹

業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)方案

1. 大數(shù)據(jù)軟硬件系統(tǒng)全棧與關(guān)鍵技術(shù)介紹

2. 大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)全景圖

3. 主流的大數(shù)據(jù)解決方案介紹

4. Apache大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析

5. CDH大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析

6. HDP大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析

7. 基于云的大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析

8. 大數(shù)據(jù)解決方案與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)方案比較

9. 國(guó)內(nèi)外大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案與廠商對(duì)比

大數(shù)據(jù)計(jì)算模型（一）——批處理MapReduce

1. MapReduce產(chǎn)生背景與適用場(chǎng)景

2. MapReduce計(jì)算模型的基本原理

3. MapReduce作業(yè)執(zhí)行流程

4. MapReduce編程模型: Map處理和Reduce處理

5. MapReduce處理流程：數(shù)據(jù)讀取collect、中間數(shù)據(jù)sort、中間數(shù)據(jù)spill、中間數(shù)據(jù)shuffle、聚合分析reduce

6. MapReduce開發(fā)高級(jí)應(yīng)用：Combiner技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景、Partitioner技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景、多Reducers應(yīng)用

7. MapReduce開發(fā)與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)：Hadoop平臺(tái)搭建與運(yùn)行；MapReduce安裝與部署；

8. 應(yīng)用案例：基于HDFS+MapReduce集成的服務(wù)器日志分析采集、存儲(chǔ)與分析MapReduce程序?qū)嵗_發(fā)與運(yùn)行

9. MapReduce參數(shù)調(diào)優(yōu)與性能優(yōu)化技巧

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)與應(yīng)用實(shí)踐

1. 分布式文件系統(tǒng)HDFS產(chǎn)生背景與適用場(chǎng)景

2. HDFS master-slave系統(tǒng)架構(gòu)與讀寫工作原理

3. HDFS核心組件技術(shù)講解，NameNode與fsimage、editslog，DataNode與數(shù)據(jù)塊

4. HDFS Federation機(jī)制，viewfs機(jī)制，使用場(chǎng)景講解

5. HDFS高可用保證機(jī)制，SecondaryNameNode，NFS冷備份，基于zookeeper的HA方案

6. HDFS參數(shù)調(diào)優(yōu)與性能優(yōu)化

大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)練習(xí)一

1. Hadoop平臺(tái)搭建、部署與應(yīng)用實(shí)踐，包含HDFS分布式文件系統(tǒng)，YARN資源管理軟件，MapReduce計(jì)算框架軟件

2. HDFS 文件、目錄創(chuàng)建、上傳、下載等命令操作，HDFS合并、歸檔操作，HDFS監(jiān)控平臺(tái)使用

3. MapReduce程序在YARN上運(yùn)行，YARN監(jiān)控平臺(tái)使用

Hadoop框架與生態(tài)發(fā)展，以及應(yīng)用實(shí)踐操作

1. Hadoop的發(fā)展歷程

2. Hadoop 1.0的核心組件JobTracker，TaskTracker，以及適用范圍

3. Hadoop 2.0的核心組件YARN工作原理，以及與Hadoop 1.0的聯(lián)系與區(qū)別

4. Hadoop關(guān)鍵機(jī)制：任務(wù)推測(cè)執(zhí)行，任務(wù)容錯(cuò)，任務(wù)選擇執(zhí)行，心跳機(jī)制

5. Hadoop YARN的資源管理與作業(yè)調(diào)度機(jī)制：FIFO調(diào)度，Capacity調(diào)度器，F(xiàn)air調(diào)度器

6. Hadoop 常用參數(shù)調(diào)優(yōu)與性能優(yōu)化技術(shù)

大數(shù)據(jù)計(jì)算模型（二）——實(shí)時(shí)處理/內(nèi)存計(jì)算 Spark

1. MapReduce計(jì)算模型的瓶頸

2. Spark產(chǎn)生動(dòng)機(jī)、基本概念與適用場(chǎng)景

3. Spark編程模型與RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集的工作原理與機(jī)制

4. Spark實(shí)時(shí)處理平臺(tái)運(yùn)行架構(gòu)與核心組件

5. Spark RDD主要Transformation：map, flatMap, filter, union, sample, join, reduceByKey, groupByKey

6. Spark RDD主要action：count，collect，reduce，saveAsTextFile

7. Spark寬、窄依賴關(guān)系與DAG圖分析

8. Spark容錯(cuò)機(jī)制

9. Spark作業(yè)調(diào)度機(jī)制

10. Spark緩存機(jī)制：Cache操作，Persist操作與存儲(chǔ)級(jí)別

11. Spark作業(yè)執(zhí)行機(jī)制：執(zhí)行DAG圖、任務(wù)集、executor執(zhí)行模型、 BlockManager管理

12. Spark standardalone，Spark on YARN運(yùn)行模式

13. Scala開發(fā)介紹與Spark常用Transformation函數(shù)介紹

14. Spark調(diào)優(yōu)：序列化機(jī)制、RDD復(fù)用、Broadcast機(jī)制、高性能算子、資源參數(shù)調(diào)優(yōu)

大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢技術(shù)Hive、SparkSQL、Impala，以及應(yīng)用實(shí)踐

1. 基于MapReduce的大型分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用場(chǎng)景

2. Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的平臺(tái)架構(gòu)與核心技術(shù)剖析

3. Hive metastore的工作機(jī)制與應(yīng)用

4. Hive內(nèi)部表和外部表

5. Hive 分區(qū)、分桶機(jī)制

6. Hive行、列存儲(chǔ)格式

7. 基于Spark的大型分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)SparkSQL基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用場(chǎng)景

8. Spark SQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)原理與工作機(jī)制

9. SparkSQL數(shù)據(jù)模型DataFrame

10. SparkSQL程序開發(fā)與

11. SparkSQL數(shù)據(jù)讀取與結(jié)果保存：json，Hive table，Parquet file，RDD

12. SparkSQL和Hive的區(qū)別與聯(lián)系

13. SparkSQL操作實(shí)戰(zhàn)

14. 基于MPP的大型分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Impala基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用場(chǎng)景

15. Impala實(shí)時(shí)查詢系統(tǒng)平臺(tái)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)介紹，以及與Hive，SparkSQL的對(duì)比

Hadoop集群運(yùn)維監(jiān)控工具

1. Hadoop運(yùn)維管理監(jiān)控系統(tǒng)Ambari工具介紹

2. 第三方運(yùn)維系統(tǒng)與工具Ganglia, Nagios

大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)練習(xí)二

1. 基于 Hadoop平臺(tái)搭建、部署與配置Spark集群，Spark shell環(huán)境實(shí)踐操作，Spark案例程序分析

2. 基于sbt的Spark程序編譯、開發(fā)與提交運(yùn)行

3. 應(yīng)用案例一：基于Spark的服務(wù)器運(yùn)行日志TopN分析、程序?qū)嵗_發(fā)

4. 應(yīng)用案例二：基于Spark的搜索引擎日志熱詞與用戶分析、程序?qū)嵗_發(fā)

5. 基于MapReduce的Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)踐，Hive集群安裝部署，基于文件的Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)表導(dǎo)入導(dǎo)出與分區(qū)操作，Hive SQL操作，Hive客戶端操作

6. SparkSQL shell實(shí)踐操作：數(shù)據(jù)表讀取、查詢與結(jié)果保存

大數(shù)據(jù)計(jì)算模型（三）——流處理Storm, SparkStreaming

1. 流數(shù)據(jù)處理應(yīng)用場(chǎng)景與流數(shù)據(jù)處理的特點(diǎn)

2. 流數(shù)據(jù)處理工具Storm的平臺(tái)架構(gòu)與集群工作原理

3. Storm關(guān)鍵技術(shù)與并發(fā)機(jī)制

4. Storm編程模型與基本開發(fā)模式

5. Storm數(shù)據(jù)流分組

6. Storm可靠性保證與Acker機(jī)制

7. Storm應(yīng)用案例分析

8. 流數(shù)據(jù)處理工具Spark Streaming基本概念與數(shù)據(jù)模型

9. SparkStreaming工作機(jī)制

10. SparkStreaming程序開發(fā)介紹

11. SparkStreaming的全局統(tǒng)計(jì)和窗口函數(shù)

12. Storm與SparkStreaming的對(duì)比

13. SparkStreaming開發(fā)案例：基于文件流的SparkStreaming程序開發(fā)；基于socket消息的SparkStreaming程序開發(fā)

大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

1. 機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展歷程

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與區(qū)別

3. 數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法

4. 預(yù)測(cè)算法：線性回歸與應(yīng)用場(chǎng)景，非線性回歸與應(yīng)用場(chǎng)景

5. 分類算法：邏輯回歸與應(yīng)用場(chǎng)景，決策樹與應(yīng)用場(chǎng)景，樸素貝葉斯算法與應(yīng)用場(chǎng)景，支持向量機(jī)算法與應(yīng)用場(chǎng)景

6. 聚類算法； k-means與應(yīng)用場(chǎng)景

7. 基于Hadoop的大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

8. 基于MapReduce的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Mahout

9. Mahout支持的數(shù)據(jù)挖掘算法

10. Mahout編程模型與發(fā)

11. 基于Spark的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Spark MLlib

12. Spark MLlib支持的數(shù)據(jù)挖掘算法

13. Spark MLlib編程模型與開發(fā)：基于Spark MLlib的文本分類，基于Spark MLlib的聚類

大數(shù)據(jù)ETL操作工具，與大數(shù)據(jù)分布式采集系統(tǒng)

1. Hadoop與DBMS之間數(shù)據(jù)交互工具的應(yīng)用

2. Sqoop導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)的工作原理

3. Flume-NG數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流模型與系統(tǒng)架構(gòu)

4. Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)的應(yīng)用介紹與平臺(tái)架構(gòu)，及其使用模式

面向OLTP型應(yīng)用的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)及應(yīng)用實(shí)踐

1. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)瓶頸，以及NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展，概念，分類，及其在半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的適用范圍

2. 列存儲(chǔ)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)HBase簡(jiǎn)介與數(shù)據(jù)模型剖析

3. HBase分布式集群系統(tǒng)架構(gòu)與讀寫機(jī)制，ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)系統(tǒng)的工作原理與應(yīng)用

4. HBase表設(shè)計(jì)模式與primary key設(shè)計(jì)規(guī)范

5. 文檔NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB簡(jiǎn)介與數(shù)據(jù)模型剖析

6. MongoDB集群模式、讀寫機(jī)制與常用API操作

8.鍵值型NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)Redis簡(jiǎn)介與數(shù)據(jù)模型剖析

9.Redis多實(shí)例集群架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)

10.NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)簡(jiǎn)介及其適用場(chǎng)景

大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)練習(xí)三

1.Sqoop安裝、部署與配置，基于Sqoop、MySQL與Hive操作MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)與Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出

2.Kafka安裝、部署與配置，基于Kafka創(chuàng)建和消費(fèi)topic實(shí)踐操作

3.Flume+HDFS+MapReduce/Spark大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)與分析實(shí)踐操作

本課程部分實(shí)驗(yàn)室實(shí)景

合作伙伴與授權(quán)機(jī)構(gòu)

Altera全球合作培訓(xùn)機(jī)構(gòu)	諾基亞Symbian公司授權(quán)培訓(xùn)中心
Atmel公司全球戰(zhàn)略合作伙伴	微軟全球嵌入式培訓(xùn)合作伙伴
英國(guó)ARM公司授權(quán)培訓(xùn)中心	ARM工具關(guān)鍵合作單位

我們培訓(xùn)過(guò)的企業(yè)客戶評(píng)價(jià)：

    端海的andriod 系統(tǒng)與應(yīng)用培訓(xùn)完全符合了我公司的要求，達(dá)到了我公司培訓(xùn)的目的。特別值得一提的是授課講師針對(duì)我們公司的開發(fā)的項(xiàng)目專門提供了一些很好程序的源代碼，基本滿足了我們的項(xiàng)目要求。
——上海貝爾，李工
    端海培訓(xùn)DSP2000的老師，上課思路清晰，口齒清楚，由淺入深，重點(diǎn)突出，培訓(xùn)效果是不錯(cuò)的，
達(dá)到了我們想要的效果，希望繼續(xù)合作下去。
——中國(guó)電子科技集團(tuán)技術(shù)部主任馬工
    端海的FPGA 培訓(xùn)很好地填補(bǔ)了高校FPGA培訓(xùn)空白，不錯(cuò)。總之，有利于學(xué)生的發(fā)展，有利于教師的發(fā)展，有利于課程的發(fā)展，有利于社會(huì)的發(fā)展。
——上海電子學(xué)院，馮老師
    端海給我們公司提供的Dsp6000培訓(xùn)，符合我們項(xiàng)目的開發(fā)要求，解決了很多困惑我們很久的問題，與端海的合作非常愉快。
——公安部第三研究所，項(xiàng)目部負(fù)責(zé)人李先生
    MTK培訓(xùn)-我在網(wǎng)上找了很久，就是找不到。在端海居然有MTK驅(qū)動(dòng)的培訓(xùn)，老師經(jīng)驗(yàn) 很豐富，知識(shí)面很廣。下一個(gè)還想培訓(xùn)IPHONE蘋果手機(jī)。跟他們合作很愉快，老師很有人情味，態(tài)度很和藹。
——臺(tái)灣雙揚(yáng)科技，研發(fā)處經(jīng)理，楊先生
    端海對(duì)我們公司的iPhone培訓(xùn)，實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目很多，確實(shí)學(xué)到了東西。受益無(wú)窮 ??！特別是對(duì)于那種正在開發(fā)項(xiàng)目的，確實(shí)是物超所值。
——臺(tái)灣歐澤科技,張工
    通過(guò)參加Symbian培訓(xùn)，再做Symbian相關(guān)的項(xiàng)目感覺更加得心應(yīng)手了，理論加實(shí)踐的授課方式，很有針對(duì)性，非常的適合我們。學(xué)完之后，很輕松的就完成了我們的項(xiàng)目。
——IBM公司，沈經(jīng)理
    有端海這樣的DSP開發(fā)培訓(xùn)單位，是教育行業(yè)的財(cái)富，聽了他們的課，茅塞頓開。
——上海醫(yī)療器械高等學(xué)校，羅老師

我們最新培訓(xùn)過(guò)的企業(yè)客戶以及培訓(xùn)的主要內(nèi)容：

一汽海馬汽車 DSP培訓(xùn)
蘇州金屬研究院 DSP培訓(xùn)
南京南瑞集團(tuán)技術(shù) FPGA培訓(xùn)
西安愛生技術(shù)集團(tuán) FPGA培訓(xùn)，DSP培訓(xùn)
成都熊谷加世電氣 DSP培訓(xùn)
福斯賽諾分析儀器（蘇州） FPGA培訓(xùn)
南京國(guó)電工程 FPGA培訓(xùn)
北京環(huán)境特性研究所達(dá)芬奇培訓(xùn)
中國(guó)科學(xué)院微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所 FPGA高級(jí)培訓(xùn)
重慶網(wǎng)視只能流技術(shù)開發(fā) 達(dá)芬奇培訓(xùn)
無(wú)錫力芯微電子股份 IC電磁兼容
河北科學(xué)院研究所 FPGA培訓(xùn)
上海微小衛(wèi)星工程中心 DSP培訓(xùn)
廣州航天航空 POWERPC培訓(xùn)
桂林航天工學(xué)院 DSP培訓(xùn)
江蘇五維電子科技達(dá)芬奇培訓(xùn)
無(wú)錫步進(jìn)電機(jī)自動(dòng)控制技術(shù) DSP培訓(xùn)
江門市安利電源工程 DSP培訓(xùn)
長(zhǎng)江力偉股份 CADENCE 培訓(xùn)
愛普生科技（無(wú)錫）數(shù)字模擬電路
河南平高電氣 DSP培訓(xùn)
中國(guó)航天員科研訓(xùn)練中心 A/D仿真
常州易控汽車電子 WINDOWS驅(qū)動(dòng)培訓(xùn)
南通大學(xué) DSP培訓(xùn)
上海集成電路研發(fā)中心達(dá)芬奇培訓(xùn)
北京瑞志合眾科技 WINDOWS驅(qū)動(dòng)培訓(xùn)
江蘇金智科技股份 FPGA高級(jí)培訓(xùn)
中國(guó)重工第710研究所 FPGA高級(jí)培訓(xùn)
蕪湖伯特利汽車安全系統(tǒng) DSP培訓(xùn)
廈門中智能軟件技術(shù) Android培訓(xùn)
上?？坡囕v部件系統(tǒng)EMC培訓(xùn)
中國(guó)電子科技集團(tuán)第五十研究所，軟件無(wú)線電培訓(xùn)
蘇州浩克系統(tǒng)科技 FPGA培訓(xùn)
上海申達(dá)自動(dòng)防范系統(tǒng) FPGA培訓(xùn)
四川長(zhǎng)虹佳華信息 MTK培訓(xùn)
公安部第三研究所--FPGA初中高技術(shù)開發(fā)培訓(xùn)以及DSP達(dá)芬奇芯片視頻、圖像處理技術(shù)培訓(xùn)
上海電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院--FPGA高級(jí)開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
上海點(diǎn)逸網(wǎng)絡(luò)科技有限公司--3G手機(jī)ANDROID應(yīng)用和系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
格科微電子有限公司--MTK應(yīng)用（MMI）和驅(qū)動(dòng)開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
南昌航空大學(xué)--fpga 高級(jí)開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
IBM 公司--3G手機(jī)ANDROID系統(tǒng)和應(yīng)用技術(shù)開發(fā)培訓(xùn)
上海貝爾--3G手機(jī)ANDROID系統(tǒng)和應(yīng)用技術(shù)開發(fā)培訓(xùn)
中國(guó)雙飛--Vxworks 應(yīng)用和BSP開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)

上海水務(wù)建設(shè)工程有限公司--Alter/Xilinx FPGA應(yīng)用開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
恩法半導(dǎo)體科技--Allegro Candence PCB 仿真和信號(hào)完整性技術(shù)培訓(xùn)
中國(guó)計(jì)量學(xué)院--3G手機(jī)ANDROID應(yīng)用和系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
冠捷科技--FPGA芯片設(shè)計(jì)技術(shù)培訓(xùn)
芬尼克茲節(jié)能設(shè)備--FPGA高級(jí)技術(shù)開發(fā)培訓(xùn)
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龍旗控股集團(tuán)--MTK應(yīng)用（MMI）和驅(qū)動(dòng)開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
研祥智能股份有限公司--MTK應(yīng)用（MMI）和驅(qū)動(dòng)開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
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中國(guó)船舶重工集團(tuán)--Dsp2000系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
晶方半導(dǎo)體--FPGA初中高技術(shù)培訓(xùn)
肯特智能儀器有限公司--FPGA初中高技術(shù)培訓(xùn)
哈爾濱大學(xué)--IPHONE 蘋果應(yīng)用開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)
昆明電器科學(xué)研究所--Dsp2000系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)
奇瑞汽車股份--單片機(jī)應(yīng)用開發(fā)技術(shù)培訓(xùn)

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