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  IC培訓
   
 
Big Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis培訓

 
  班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
      每個班級的人數限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點
上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班):2018年3月18日
  實驗設備
    ◆小班教學,教學效果好
       
       ☆注重質量☆邊講邊練

       ☆合格學員免費推薦工作
       ★實驗設備請點擊這兒查看★
  質量保障

       1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
       2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書,提升職業資質。專注高端技術培訓15年,端海學員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。

課程大綱
 
  • Day 01
    =====
    Overview of Big Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis
  • Case Studies from Law Enforcement - Predictive Policing
    Big Data adoption rate in Law Enforcement Agencies and how they are aligning their future operation around Big Data Predictive Analytics
    Emerging technology solutions such as gunshot sensors, surveillance video and social media
    Using Big Data technology to mitigate information overload
    Interfacing Big Data with Legacy data
    Basic understanding of enabling technologies in predictive analytics
    Data Integration & Dashboard visualization
    Fraud management
    Business Rules and Fraud detection
    Threat detection and profiling
    Cost benefit analysis for Big Data implementation
    Introduction to Big Data
  • Main characteristics of Big Data -- Volume, Variety, Velocity and Veracity.
    MPP (Massively Parallel Processing) architecture
    Data Warehouses – static schema, slowly evolving dataset
    MPP Databases: Greenplum, Exadata, Teradata, Netezza, Vertica etc.
    Hadoop Based Solutions – no conditions on structure of dataset.
    Typical pattern : HDFS, MapReduce (crunch), retrieve from HDFS
    Apache Spark for stream processing
    Batch- suited for analytical/non-interactive
    Volume : CEP streaming data
    Typical choices – CEP products (e.g. Infostreams, Apama, MarkLogic etc)
    Less production ready – Storm/S4
    NoSQL Databases – (columnar and key-value): Best suited as analytical adjunct to data warehouse/database
    NoSQL solutions
  • KV Store - Keyspace, Flare, SchemaFree, RAMCloud, Oracle NoSQL Database (OnDB)
    KV Store - Dynamo, Voldemort, Dynomite, SubRecord, Mo8onDb, DovetailDB
    KV Store (Hierarchical) - GT.m, Cache
    KV Store (Ordered) - TokyoTyrant, Lightcloud, NMDB, Luxio, MemcacheDB, Actord
    KV Cache - Memcached, Repcached, Coherence, Infinispan, EXtremeScale, JBossCache, Velocity, Terracoqua
    Tuple Store - Gigaspaces, Coord, Apache River
    Object Database - ZopeDB, DB40, Shoal
    Document Store - CouchDB, Cloudant, Couchbase, MongoDB, Jackrabbit, XML-Databases, ThruDB, CloudKit, Prsevere, Riak-Basho, Scalaris
    Wide Columnar Store - BigTable, HBase, Apache Cassandra, Hypertable, KAI, OpenNeptune, Qbase, KDI
    Varieties of Data: Introduction to Data Cleaning issues in Big Data
  • RDBMS – static structure/schema, does not promote agile, exploratory environment.
    NoSQL – semi structured, enough structure to store data without exact schema before storing data
    Data cleaning issues
    Hadoop
  • When to select Hadoop?
    STRUCTURED - Enterprise data warehouses/databases can store massive data (at a cost) but impose structure (not good for active exploration)
    SEMI STRUCTURED data – difficult to carry out using traditional solutions (DW/DB)
    Warehousing data = HUGE effort and static even after implementation
    For variety & volume of data, crunched on commodity hardware – HADOOP
    Commodity H/W needed to create a Hadoop Cluster
    Introduction to Map Reduce /HDFS
  • MapReduce – distribute computing over multiple servers
    HDFS – make data available locally for the computing process (with redundancy)
    Data – can be unstructured/schema-less (unlike RDBMS)
    Developer responsibility to make sense of data
    Programming MapReduce = working with Java (pros/cons), manually loading data into HDFS
    =====
    Day 02
    =====
    Big Data Ecosystem -- Building Big Data ETL (Extract, Transform, Load) -- Which Big Data Tools to use and when?
  • Hadoop vs. Other NoSQL solutions
    For interactive, random access to data
    Hbase (column oriented database) on top of Hadoop
    Random access to data but restrictions imposed (max 1 PB)
    Not good for ad-hoc analytics, good for logging, counting, time-series
    Sqoop - Import from databases to Hive or HDFS (JDBC/ODBC access)
    Flume – Stream data (e.g. log data) into HDFS
    Big Data Management System
  • Moving parts, compute nodes start/fail :ZooKeeper - For configuration/coordination/naming services
    Complex pipeline/workflow: Oozie – manage workflow, dependencies, daisy chain
    Deploy, configure, cluster management, upgrade etc (sys admin) :Ambari
    In Cloud : Whirr
    Predictive Analytics -- Fundamental Techniques and Machine Learning based Business Intelligence
  • Introduction to Machine Learning
    Learning classification techniques
    Bayesian Prediction -- preparing a training file
    Support Vector Machine
    KNN p-Tree Algebra & vertical mining
    Neural Networks
    Big Data large variable problem -- Random forest (RF)
    Big Data Automation problem – Multi-model ensemble RF
    Automation through Soft10-M
    Text analytic tool-Treeminer
    Agile learning
    Agent based learning
    Distributed learning
    Introduction to Open source Tools for predictive analytics : R, Python, Rapidminer, Mahut
    Predictive Analytics Ecosystem and its application in Criminal Intelligence Analysis
  • Technology and the investigative process
    Insight analytic
    Visualization analytics
    Structured predictive analytics
    Unstructured predictive analytics
    Threat/fraudstar/vendor profiling
    Recommendation Engine
    Pattern detection
    Rule/Scenario discovery – failure, fraud, optimization
    Root cause discovery
    Sentiment analysis
    CRM analytics
    Network analytics
    Text analytics for obtaining insights from transcripts, witness statements, internet chatter, etc.
    Technology assisted review
    Fraud analytics
    Real Time Analytic
    =====
    Day 03
    =====
    Real Time and Scalable Analytics Over Hadoop
  • Why common analytic algorithms fail in Hadoop/HDFS
    Apache Hama- for Bulk Synchronous distributed computing
    Apache SPARK- for cluster computing and real time analytic
    CMU Graphics Lab2- Graph based asynchronous approach to distributed computing
    KNN p -- Algebra based approach from Treeminer for reduced hardware cost of operation
    Tools for eDiscovery and Forensics
  • eDiscovery over Big Data vs. Legacy data – a comparison of cost and performance
    Predictive coding and Technology Assisted Review (TAR)
    Live demo of vMiner for understanding how TAR enables faster discovery
    Faster indexing through HDFS – Velocity of data
    NLP (Natural Language processing) – open source products and techniques
    eDiscovery in foreign languages -- technology for foreign language processing
    Big Data BI for Cyber Security – Getting a 360-degree view, speedy data collection and threat identification
  • Understanding the basics of security analytics -- attack surface, security misconfiguration, host defenses
    Network infrastructure / Large datapipe / Response ETL for real time analytic
    Prescriptive vs predictive – Fixed rule based vs auto-discovery of threat rules from Meta data
    Gathering disparate data for Criminal Intelligence Analysis
  • Using IoT (Internet of Things) as sensors for capturing data
    Using Satellite Imagery for Domestic Surveillance
    Using surveillance and image data for criminal identification
    Other data gathering technologies -- drones, body cameras, GPS tagging systems and thermal imaging technology
    Combining automated data retrieval with data obtained from informants, interrogation, and research
    Forecasting criminal activity
    =====
    Day 04
    =====
    Fraud prevention BI from Big Data in Fraud Analytics
  • Basic classification of Fraud Analytics -- rules-based vs predictive analytics
    Supervised vs unsupervised Machine learning for Fraud pattern detection
    Business to business fraud, medical claims fraud, insurance fraud, tax evasion and money laundering
    Social Media Analytics -- Intelligence gathering and analysis
  • How Social Media is used by criminals to organize, recruit and plan
    Big Data ETL API for extracting social media data
    Text, image, meta data and video
    Sentiment analysis from social media feed
    Contextual and non-contextual filtering of social media feed
    Social Media Dashboard to integrate diverse social media
    Automated profiling of social media profile
    Live demo of each analytic will be given through Treeminer Tool
    Big Data Analytics in image processing and video feeds
  • Image Storage techniques in Big Data -- Storage solution for data exceeding petabytes
    LTFS (Linear Tape File System) and LTO (Linear Tape Open)
    GPFS-LTFS (General Parallel File System - Linear Tape File System) -- layered storage solution for Big image data
    Fundamentals of image analytics
    Object recognition
    Image segmentation
    Motion tracking
    3-D image reconstruction
    Biometrics, DNA and Next Generation Identification Programs
  • Beyond fingerprinting and facial recognition
    Speech recognition, keystroke (analyzing a users typing pattern) and CODIS (combined DNA Index System)
    Beyond DNA matching: using forensic DNA phenotyping to construct a face from DNA samples
    Big Data Dashboard for quick accessibility of diverse data and display :
  • Integration of existing application platform with Big Data Dashboard
    Big Data management
    Case Study of Big Data Dashboard: Tableau and Pentaho
    Use Big Data app to push location based services in Govt.
    Tracking system and management
    =====
    Day 05
    =====
    How to justify Big Data BI implementation within an organization:
  • Defining the ROI (Return on Investment) for implementing Big Data
    Case studies for saving Analyst Time in collection and preparation of Data – increasing productivity
    Revenue gain from lower database licensing cost
    Revenue gain from location based services
    Cost savings from fraud prevention
    An integrated spreadsheet approach for calculating approximate expenses vs. Revenue gain/savings from Big Data implementation.
    Step by Step procedure for replacing a legacy data system with a Big Data System
  • Big Data Migration Roadmap
    What critical information is needed before architecting a Big Data system?
    What are the different ways for calculating Volume, Velocity, Variety and Veracity of data
    How to estimate data growth
    Case studies
    Review of Big Data Vendors and review of their products.
  • Accenture
    APTEAN (Formerly CDC Software)
    Cisco Systems
    Cloudera
    Dell
    EMC
    GoodData Corporation
    Guavus
    Hitachi Data Systems
    Hortonworks
    HP
    IBM
    Informatica
    Intel
    Jaspersoft
    Microsoft
    MongoDB (Formerly 10Gen)
    MU Sigma
    Netapp
    Opera Solutions
    Oracle
    Pentaho
    Platfora
    Qliktech
    Quantum
    Rackspace
    Revolution Analytics
    Salesforce
    SAP
    SAS Institute
    Sisense
    Software AG/Terracotta
    Soft10 Automation
    Splunk
    Sqrrl
    Supermicro
    Tableau Software
    Teradata
    Think Big Analytics
    Tidemark Systems
    Treeminer
    VMware (Part of EMC)
    Q/A session
端海教育實驗設備
android開發板
linux_android開發板
fpga圖像處理
fpga培訓班*
 
本部份程部分實驗室實景
端海實驗室
實驗室
端海培訓優勢
 
  合作伙伴與授權機構



Altera全球合作培訓機構



諾基亞Symbian公司授權培訓中心


Atmel公司全球戰略合作伙伴


微軟全球嵌入式培訓合作伙伴


英國ARM公司授權培訓中心


ARM工具關鍵合作單位
  我們培訓過的企業客戶評價:
    端海的andriod系統與應用培訓完全符合了我公司的要求,達到了我公司培訓的目的。特別值得一提的是授部份講師針對我們公司的開發的項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目要求。
——上海貝爾,李工
    端海培訓DSP2000的老師,上部份思路清晰,口齒清楚,由淺入深,重點突出,培訓效果是不錯的,
達到了我們想要的效果,希望繼續合作下去。
——中國電子科技集團技術部主任馬工
    端海的FPGA培訓很好地填補了高校FPGA培訓空白,不錯。總之,有利于學生的發展,有利于教師的發展,有利于部份程的發展,有利于社會的發展。
——上海電子學院,馮老師
    端海給我們公司提供的Dsp6000培訓,符合我們項目的開發要求,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,項目部負責人李先生
    MTK培訓-我在網上找了很久,就是找不到。在端海居然有MTK驅動的培訓,老師經驗很豐富,知識面很廣。下一個還想培訓IPHONE蘋果手機。跟他們合作很愉快,老師很有人情味,態度很和藹。
——臺灣雙揚科技,研發處經理,楊先生
    端海對我們公司的iPhone培訓,實驗項目很多,確實學到了東西。受益無窮啊!特別是對于那種正在開發項目的,確實是物超所值。
——臺灣歐澤科技,張工
    通過參加Symbian培訓,再做Symbian相關的項目感覺更加得心應手了,理論加實踐的授部份方式,很有針對性,非常的適合我們。學完之后,很輕松的就完成了我們的項目。
——IBM公司,沈經理
    有端海這樣的DSP開發培訓單位,是教育行業的財富,聽了他們的部份,茅塞頓開。
——上海醫療器械高等學校,羅老師
  我們最新培訓過的企業客戶以及培訓的主要內容:
 

一汽海馬汽車DSP培訓
蘇州金屬研究院DSP培訓
南京南瑞集團技術FPGA培訓
西安愛生技術集團FPGA培訓,DSP培訓
成都熊谷加世電氣DSP培訓
福斯賽諾分析儀器(蘇州)FPGA培訓
南京國電工程FPGA培訓
北京環境特性研究所達芬奇培訓
中國科學院微系統與信息技術研究所FPGA高級培訓
重慶網視只能流技術開發達芬奇培訓
無錫力芯微電子股份IC電磁兼容
河北科學院研究所FPGA培訓
上海微小衛星工程中心DSP培訓
廣州航天航空POWERPC培訓
桂林航天工學院DSP培訓
江蘇五維電子科技達芬奇培訓
無錫步進電機自動控制技術DSP培訓
江門市安利電源工程DSP培訓
長江力偉股份CADENCE培訓
愛普生科技(無錫)數字模擬電路
河南平高電氣DSP培訓
中國航天員科研訓練中心A/D仿真
常州易控汽車電子WINDOWS驅動培訓
南通大學DSP培訓
上海集成電路研發中心達芬奇培訓
北京瑞志合眾科技WINDOWS驅動培訓
江蘇金智科技股份FPGA高級培訓
中國重工第710研究所FPGA高級培訓
蕪湖伯特利汽車安全系統DSP培訓
廈門中智能軟件技術Android培訓
上海科慢車輛部件系統EMC培訓
中國電子科技集團第五十研究所,軟件無線電培訓
蘇州浩克系統科技FPGA培訓
上海申達自動防范系統FPGA培訓
四川長虹佳華信息MTK培訓
公安部第三研究所--FPGA初中高技術開發培訓以及DSP達芬奇芯片視頻、圖像處理技術培訓
上海電子信息職業技術學院--FPGA高級開發技術培訓
上海點逸網絡科技有限公司--3G手機ANDROID應用和系統開發技術培訓
格科微電子有限公司--MTK應用(MMI)和驅動開發技術培訓
南昌航空大學--fpga高級開發技術培訓
IBM公司--3G手機ANDROID系統和應用技術開發培訓
上海貝爾--3G手機ANDROID系統和應用技術開發培訓
中國雙飛--Vxworks應用和BSP開發技術培訓

 

上海水務建設工程有限公司--Alter/XilinxFPGA應用開發技術培訓
恩法半導體科技--AllegroCandencePCB仿真和信號完整性技術培訓
中國計量學院--3G手機ANDROID應用和系統開發技術培訓
冠捷科技--FPGA芯片設計技術培訓
芬尼克茲節能設備--FPGA高級技術開發培訓
川奇光電--3G手機ANDROID系統和應用技術開發培訓
東華大學--Dsp6000系統開發技術培訓
上海理工大學--FPGA高級開發技術培訓
同濟大學--Dsp6000圖像/視頻處理技術培訓
上海醫療器械高等專科學校--Dsp6000圖像/視頻處理技術培訓
中航工業無線電電子研究所--Vxworks應用和BSP開發技術培訓
北京交通大學--Powerpc開發技術培訓
浙江理工大學--Dsp6000圖像/視頻處理技術培訓
臺灣雙陽科技股份有限公司--MTK應用(MMI)和驅動開發技術培訓
滾石移動--MTK應用(MMI)和驅動開發技術培訓
冠捷半導體--Linux系統開發技術培訓
奧波--CortexM3+uC/OS開發技術培訓
迅時通信--WinCE應用與驅動開發技術培訓
海鷹醫療電子系統--DSP6000圖像處理技術培訓
博耀科技--Linux系統開發技術培訓
華路時代信息技術--VxWorksBSP開發技術培訓
臺灣歐澤科技--iPhone開發技術培訓
寶康電子--AllegroCandencePCB仿真和信號完整性技術培訓
上海天能電子有限公司--AllegroCandencePCB仿真和信號完整性技術培訓
上海亨通光電科技有限公司--andriod應用和系統移植技術培訓
上海智搜文化傳播有限公司--Symbian開發培訓
先先信息科技有限公司--brew手機開發技術培訓
鼎捷集團--MTK應用(MMI)和驅動開發技術培訓
傲然科技--MTK應用(MMI)和驅動開發技術培訓
中軟國際--Linux系統開發技術培訓
龍旗控股集團--MTK應用(MMI)和驅動開發技術培訓
研祥智能股份有限公司--MTK應用(MMI)和驅動開發技術培訓
羅氏診斷--Linux應用開發技術培訓
西東控制集團--DSP2000應用技術及DSP2000在光伏并網發電中的應用與開發
科大訊飛--MTK應用(MMI)和驅動開發技術培訓
東北農業大學--IPHONE蘋果應用開發技術培訓
中國電子科技集團--Dsp2000系統和應用開發技術培訓
中國船舶重工集團--Dsp2000系統開發技術培訓
晶方半導體--FPGA初中高技術培訓
肯特智能儀器有限公司--FPGA初中高技術培訓
哈爾濱大學--IPHONE蘋果應用開發技術培訓
昆明電器科學研究所--Dsp2000系統開發技術
奇瑞汽車股份--單片機應用開發技術培訓


 

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  端海企業學院  
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