分享一些学习过程中的想法和笔记
高手如何做数据分析？这11招是你应该具备的技能
用Python来玩转数据分析实在是太爽了，因为有强大的Pandas来处理数据非常方便，我个人对数据分析情有独钟，探索数据的秘密非常好玩！前段时间写过一篇小白学数据分析入门招式，但是进阶的部分上次没有来得及整理，今天分享给大家。
我们依然用比较有名的泰坦尼克数据集来做示例，通过对这个数据集的处理，来快速上手数据分析的常见招式和基本手法，让初学者可以快速上手数据分析！
高手如何做数据分析？这11招是你应该具备的技能
数据的字符处理
数据的过滤
数据的分组
数据的透视表
1.数据集的字符处理
第一招：对列的处理
我们看一下这个数据集里面的列都是英文的，不是很爽，我们把列的名字变成中文，这样看的舒服。
高手如何做数据分析？这11招是你应该具备的技能
df.rename(columns={‘Survived’:’是否获救’,
‘Name’:’姓名’,
‘Pclass’:’船舱等级’,’Sex’:’性别’,
‘Age’:’年龄’,’SibSp’:’兄弟姐妹数’,
‘Parch’:’父母小孩数’,’Ticket’:’船票’,
‘Fare’:’船票费’})
这样处理完之后看一下是不是舒服很多：
高手如何做数据分析？这11招是你应该具备的技能
第二招：对数据集里面的特定字符串进行替换
我们把性别里面的male替换为男，female替换为女
df[‘性别’].map({‘female’:’女’,’male’:’男’})
高手如何做数据分析？这11招是你应该具备的技能
第三招：对列的字符进行替换
我们看到船票比如A/5 21171 有两部分组成，一部分是英文字符，一部分是纯数字，如果我们只想保留数字部分，我们直接用str字符串进行处理
df[‘船票’]=df[‘船票’].str.replace(r’[^d+]’,”)
df.head(3)
高手如何做数据分析？这11招是你应该具备的技能
pandas里面的字符串功能非常强大，除了replace之外，
还有contains,split,match,findall,endswith等等,这招在清洗数据的非常有用。
2.数据集的过滤
我们在分析数据的时候经常要对数据内容进行过滤，或者是部分提取。
第四招：用逻辑表达式组合过滤
提取性别是女孩并且年龄在10岁以下的
df[(df[‘性别’]==’女’)&(df[‘年龄’]&=10)]
df.head(3)
高手如何做数据分析？这11招是你应该具备的技能
第五招：巧用不等于
提取非3等舱，并且获救乘客信息
df[(df[‘是否获救’]==1)&(df[‘船舱等级’]!=3)]
高手如何做数据分析？这11招是你应该具备的技能
第六招：也可以用query函数
df.query(‘船舱等级==[1,2]’)
高手如何做数据分析？这11招是你应该具备的技能
3.数据的分类
我们有的时候需要对数据进行多维度的细分和统计，有下面几招:
第七招：用where函数
第一种比较简单,用where
比如我们认为比如我们认为 年龄在18以下都是未成年，18岁以上成年的
df[‘是否成年’]=np.where(df[‘年龄’]&=18,’成年’,’未成年’)
df.sample(3)
高手如何做数据分析？这11招是你应该具备的技能
第八招：用万能的apply函数
apply可以处理比较复杂的逻辑，比如我们把年龄划分为几个阶段，小孩，青年，成人，老人。
高手如何做数据分析？这11招是你应该具备的技能
看一下新增的列”年龄分类”是不是层次分类更精准！
高手如何做数据分析？这11招是你应该具备的技能
4.数据的切片和透视表
第九招：神奇的groupby函数
我们喜欢对数据按照某种类别分组统计：
1).从性别的维度来对是否获救的人数进行统计
df.groupby(‘性别’)[‘是否获救’].count()
Name: 是否获救, dtype: int64
2).从船舱的等级来看是非获救
df.groupby(‘船舱等级’)[‘是否获救’].count()
Name: 是否获救, dtype: int64
第十招：对数据进行轴切片分析
比如我们希望对是非获救和船舱等级这个两个轴进行深入切片分析，这样的伎俩在R语言里面也经常用到，这里pandas给我们提供了非常方便的agg函数
df.groupby([‘是否获救’,’船舱等级’])[‘年龄’].agg([‘size’,’max’,’min’,’mean’])
高手如何做数据分析？这11招是你应该具备的技能
这样就很容易发现，获救里面的头等舱的人比较多，平均年龄相对未获救的要年轻不少.
第十一招：数据透视表
透视表在很多数据分析里面都有，比如常见的excel里面，pandas也提供了类似的功能.
根据一个或者多个键对数据进行聚合,我们用透视表也能做出类似上面的功能,比groupby还要强大.
df.pivot_table(columns=[‘性别’],
index=[‘是否获救’,’船舱等级’],
values=’年龄’,
aggfunc={‘年龄’:[np.mean,min,max]})
高手如何做数据分析？这11招是你应该具备的技能
看完上面的11招，加上前面的(18招，小白必看的数据分析招式|精选上篇)，学会这些招数基本上可以算是入门数据分析了。
当然如果需要对数据分析进行系统的学习，还需要掌握很多其他的知识，如有不同见解，我在评论去等着你。
没有更多推荐了，
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里提到了：NagiosPuppetZabbixCactiSaltStack....可以选择性的折腾下，因为这个涉及到业务，没有实际环境，很难去理解他们的功能和特点。5. 脚本:必备：Shell额外：Python，Perl... 6. 底层:Linux C，内核7. 网络:网络是非常重要的一块把《TCP/IP协议详解》多看几遍，理解。熟练使用tcpdump等抓包工具8. 安全:防火墙配置，如 iptables, ipset9. 硬件：接口类型查看硬件信息知道各类型服务器，如塔式、机架式、刀片式10. 其它：了解更多特定技能要求的方式：Google搜"Linux运维工程师 招聘"，看看他们的需求。最后推荐一本书：Unix/Linux系统管理技术手册 后续想到再做补充素养/处理方式：除了技能，我觉得素养(态度)也可以谈谈这个正好看到右边相关问题：1. 安全运维人员的权限很大，所以一定要保证帐号/私钥的安全。最好使用加密工具存储。比如truecrypt，1password基于本地存储。切勿用网盘，也不建议用lastpass等ssh私钥添加密码以上任何一点都很重要，否则弄丢了，风险会非常大。2. 责任心如上面那个帖子里
提到的 Owner 意识遇到报警，第一时间处理，而不要等着他人去处理如果无法处理，应该第一时间让同事协助帮忙，而不要禁止报警，让问题掩盖3. 细心你的任何一个操作，都可能造成系统的损坏、业务出问题。所以敲命令时一定要细心、再三确认。你敲的再快，也就节省那么一点时间，出了问题才是大事。4. 推进/改善如果代码有问题，导致系统开销很大，比如负载，io等。应该第一时间和开发部门确认，要求优化代码。5. 进取心/不断学习运维的知识范围很广，要不断学习。遇到问题，做好分析记录，事后还可以在部门内分享交流。这也是我为什么热衷于写技术博客和维基的原因，好记性不如烂笔头。记录整理的过程也是一个思考升华的过程。再给一个干货，我们公司（知道创宇）的技能表：，里面的技能点非常全面，也包含了运维相关欢迎评论补充其它的一些回答都非常棒，强烈建议也看看！1.6K75 条评论分享收藏感谢收起数据分析师和数据挖掘工程师的区别_百度知道
数据分析师和数据挖掘工程师的区别
我有更好的答案
数据分析师岗位重在“分析”，数据挖掘工程师岗位重点是要“挖掘”。1、【数据分析师】:基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。一般招聘这类岗位的公司规模都不会太小，人数可能不是一个唯一的衡量指标，但是业务规模肯定比较大,反而言之，业务规模太小的公司就没什么可分析的了。2、此岗位重在“分析”，首先要有一定的数据灵敏度和数学底子，知道在什么样的数据规模下，需要看什么样的数据指标。了解常规的数据挖掘算法，可以使用一些工具得到预期的结果。当然用工具的话是需要公司系统支持一些数据分析软件的，SPSS啊，Clementine什么的，如果没有，说句难听的，弄个Excel表格在有些公司也叫数据分析师。当然有些数据分析师Excel玩儿的可以很溜，可以用Excel模拟一个CTR预估算法的迭代过程。3、【数据挖掘工程师】：偏技术，通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。岗位重点是要“挖掘”，所以对于人的要求就是要熟悉挖掘的方法，挖掘的工具，或者至少知道在什么平台应该用什么工具，面对什么样的需求应该怎么解。4、简单来说就是负责接收需求然后产出结果，大部分公司的数据挖掘工程师都比较被动，比如BI找你说“我要100年内的明星数据，而且要知道他们每个人在什么年代拍过什么类型的片子”，这时候你就需要做数据采集，加工整理，结果产出。中间可能会加一些数据可视化或者算法工作，但都要求不高。5、编程底子不错的，适宜做数据挖掘工程师。数学不错有商业头脑的，适宜做数据分析师。
采纳率：98%
1.数据分析和数据挖掘联系和区别联系：都是搞数据的区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多。2.用什么语言数据分析：excel是必须，R是基本，python是进阶。SAS和Matlab给土豪去玩吧。数据挖掘：python是必须，java/c/c++是基础，hadoop/mapreduce/spark先掌握一点，因为并不是所有公司都有这么大的数据量。3.需要学数学吗数据分析：统计学，概率论，数据挖掘：高数/数学分析，数值分析，线性代数，凸优化，运筹学(这些是基本)数字信号处理，模式识别，矩阵论(进阶)4.要不要读研究生一般来说，只有应届生去找工作会比较看重学历，因为你没有其他可以展示你能力的。但是随着工作时间久了(两年+),你的能力远超于你所在的学校，学历就不重要了。如果要读，建议读计算数学/概率论/模式识别/计算机 方面的研究生，争取发论文(高质量)，否则应聘的时候并没有什么影响，当然，有些公司可能会在初筛的时候根据学历筛选人，正常，真想进就多工作几年再社招进去呗，学历不好也不能怪别人对不对。工作几年后，如果觉得到瓶颈了，可以再去读书，没什么，这个时候可能你更清楚自己需要的是什么。5.选择去哪个公司大公司核心职位优先&&中型公司核心职位&大公司边缘职位&优秀的创业小公司核心职位&中型公司边缘职位&坑人的创业小公司边缘职位原因：1.大公司数据量多，人才多。能接触到核心项目核心职位是最佳选择。(BAT，网易有道，微软等)2.中型公司发展快，机会多，压力大，成长快。(美团滴滴58)3.创业公司慎选，如果有创业公司的offer，一看他们差不差钱，而看他们项目赢不赢利，三看团队技术氛围浓不浓。不差钱+盈利但技术氛围不浓，可以去，但不适合对技术追求高的人;不差钱+技术氛围浓但暂时不盈利，可以考虑，但要搞清楚盈利模式。盈利+技术氛围浓但现在差钱，可以考虑，争取成为核心成员，一旦融资不得了。如果差钱又不盈利技术氛围还差，算了吧，耗不起。实在不知道怎么选，就看两点：1.数据量大小 2.技术氛围。钱少可以以后赚，技术氛围浓最重要。6.没有项目经验怎么办应届生要啥项目经验，本科生就说说自己的毕业论文，数模/ACM/阿里的参赛经历或获奖经历，以及可能会有的实习经历。研究生就说实验室的项目，负责的工作，完成的成果和发表的论文。不要夸大，如实说。7.到底该选数据分析还是数据挖掘代码能力强直接搞算法，弱就先做数据分析，慢慢来，不着急。想我毕业的时候只会Matlab，后来被领导逼着两星期学了R，一个月学了python，自己在业余学了java,hadoop和spark等，也是一步步来的，不要想一口吃成个大胖子。
在回答题主问题之前，还是让我们先看一段PPV课社区上的一段真实对话：小袁：我是一只苦逼的程序猿，俗称技术屌丝男，还属于码农阶段，起早贪黑不分时间，没房没车没对象，每天除了代码，就是BUG，觉得暗无天日，没有钱途，现在想换相关的职业，不知道DOCTOR V有什么可以介绍的？Doctor V：云计算的实现，咱们迎来了大数据时代，而基于数据处理和开发，有几个职位想必你会感兴趣，且也是现在大数据时代 背景下所需求的。插一句，且这个行业工资还很高，绝对让你以后在技术行业有傲娇的资本…….^_^&小袁：那大数据行业职位都跟我说说呗？Doctor V：大数据行业最主要的是数据分析师和大数据工程师，下面是它的职位体系架构小袁：数据分析师和大数据工程师主要是做什么？DoctorV：大数据工程师主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。小袁：学习这个需要什么基础吗？Doctor V：java你肯定要很熟练， linux 这个也需要了解一些，当然hadoop本身入门不难，但是你想看懂源代码，想深入的理解，你要对多线程，并行化等概念都要了解，本身hadoop是一个框架，你把他了解透彻了也等于你对java技术已经有了一个系统的掌握了。小袁：能简单跟我说说hadoop的学习路径吗？DoctorV：简单来说就是，首先了解Hadoop原理和用途，了解什么是hdfs和mapreduce；其次，开始搭个环境跑一个wordcount；再次，跑完wordcount，你就可以改代码了；最后测试独立完成一个业务场景…..小袁：嗯，了解，更多的还是偏技术，写代码。那你还是跟我说说数据分析师这个职位吧，貌似跟数据打交道，挺有挑战性的！？Doctor V：数据分析师是指基于大数据进行数据处理分析的人员，能熟练的用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总、理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。小袁：这个听起来跟数据打交道，需要做决策分析的啊，好像挺有发展前途啊，有技术基础的能学吗，薪资怎么样啊？Doctor V：数据分析师在企业中发挥的价值在于能够利用已有的数据资料（一手或二手的）进行观测，实验，研究分析出背后的一套规律为企业进行优化决策。业务层面的员工需要写出数据报告给老板看，如果你的分析结果对企业决策（如营销计划）有改善从而提高了业绩，那么待遇肯定是意想不到的。数据分析师这个行业入门要求比较低，需要懂一些数据统计、ETL等知识，这些对于学技术的你来说，应该是小菜一碟。小袁：这个职位，以后的职业路线是怎样的啊？Doctor V：在职业发展方面，最初可能会是数据分析员从基层开始做起，有团队有人带，到后面逐渐上升为分析师，资深分析师、数据分析专家，数据架构师；其中数据架构师 要求比较高，既要精通数据分析师的业务决策层面，也要会使用Hadoop开发和使用运算模型，我觉得这个可以作为你未来的发展方向，因为你比纯粹的数据分析师有技术基础。&小袁：那么数据分析师和数据挖掘(算法）工程师又有什么区别呢？Doctor V：数据挖掘(算法)工程师需要较强的编程能力，需要通过语言进行模型算法优化和相关数据产品的开发，而数据分析师需要更多的是业务理解和数据分析能力，一般是业务背景，对编程能力也没有严格的要求。小袁：OK，got it！数据分析师和数据挖掘工程师的区别：1）处理的对象不同：数据挖掘一般是处理大数据，需要分布式计算和编程，数据分析师一般处理的小数据和抽样数据；2）使用的工具不同：数据挖掘师一般是通过计算机工程和算法解决问题，需要写代码，而数据分析师是通过数据分析软件解决问题，使用的是软件工具和脚本语言；3）三观不同：数据分析多依赖统计分析，一般需要因果分析和逻辑合理性，数据挖掘多依赖计算机技术，属于利用算力暴力破解，更专注相关性而非因果逻辑。更多内容请搜索“AI时代就业指南”
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云计算Linux工程师班 - 课程详情
该课程以学生为主体，以就业为导向，结合国家最新政策和互联网发展趋势应运而生，一直以来，杭州兄弟连教育始终保持本心，在课程研发方面花费了很长的时间和精力，为的就是及时更新体系，不至于给学生带来已经老旧的、过时的知识。老师对待学生认真负责，在平时的时候，开玩笑之类无伤大雅，但是一到学习上，老师会用严格的标准来要求学生，名师出高徒，我们不希望学生因为一时的松懈和懒惰白费了人财物的支出。
适合对象：将来想从事Linux工程师工作的人
使用教材：杭州兄弟连教育内部编写Linux教材
教学师资：杭州兄弟连教育Linux教研团队
教学目的：掌握Linux初高级技能，成为Linux全能人才
课程详情：&
很多人都知道“云计算”这个词，但也仅限于此，具体的云计算是什么、怎么用、对我们的生活和工作有什么帮助这些问题却一概不知。现实是，很多人一听说计算机语言就头晕，但也有这样一批人，他们愿做时代和科技的先锋，想办法学习云计算Linux技术，希望自己未来从事相关工作。，杭州兄弟连教育为后者研发了云计算Linux工程师课程。
该课程分为四个学习阶段，每个阶段的特点不同，学习的内容也不同，但有一个很显著的共同点，那就是实战项目所占比重很大，这是兄弟连的特色之一，也是学生需要重点关注的地方，把实战学好、弄明白，慢慢积累经验，无疑是很好的。
·前沿技术领路
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·兄弟连教育变态严管，拒绝懒惰和拖延
·时刻追踪学生的学习动态
课程学时：180课时精讲正课、180课时巩固提升、32课时素质培养
授课类型：全日制
授课内容：
详细课程内容
第1阶段 Linux系统管理实战
1、零基础入门无忧
本模块是零基础入门课程，主要为了使零基础学员快速入门。全面分析了行业现状，未来的发展方向；讲解了计算机基础，Windows
Server基础，把复杂的服务在图形化的Windows中预先快速讲解，为以后的学习打下良好的基础
计算机行业从业方向、Linux的前景、课程体系
就业方向、就业优势、毕业学员实际薪资
集群与架构介绍、云计算介绍、学习方法与要求
冯诺依曼结构、计算机硬件参数、Bios设置、分区技术
操作系统分类、安装步骤、个人操作系统安装
服务器操作系统安装、虚拟机结构
Windows Server版本分类与安装、Windows服务器优化策略
用户与权限管理、动态磁盘与磁盘阵列管理
DHCP服务器原理与配置、DNS服务器原理与配置
IIS服务器有配置、Windows安全管理策略
互联网概述、互联网发展、互联网主流接入方法
互联网协议与标准、拓扑结构、网络设备、数制转换
ISO/OSI七层模型、TCP/IP模型、对等与非对等网络通信原理
分层协议、IP分类、私有IP、网络地址与主机地址
默认子网掩码、子网掩码划分、可变长子网掩码划分
传输层网络协议、网络传输介质、局域网传输技术
2、Linux基本管理实战
本模块是Linux的基本操作课程，必须熟练掌握与记忆。从Linux安装开始，全面深入讲解了Linux运维工程师必备的基础知识，Linux分区、安装、必备基础命令，文本编辑器等
Unix和Linux的历史、Linux的应用领域、GNU/GPL协议规则
Linux版本分类、Linux分区、Linux的安装方法、远程连接管理
运维心得分享、服务器管理和维护建议
目录管理命令、文件管理命令、权限管理详解
帮助命令、搜索命令、压缩与解压缩命令
常用网络命令、关机与重启命令、挂载命令详解
文本编辑器分类、VI的模式、VI基本操作，VI操作技巧
3、Linux软件与文件系统实战
本模块全面学习如何在Linux中部署安装软件、分区、磁盘配额、逻辑卷管理、磁盘阵列管理等级技术，快速过渡为Linux专业技术人员
Linux中软件包分类、软件包特点、RPM包命名规则
RPM包手工命令管理、RPM包YUM在线管理
cpio命令、RPM包提取文件、RPM包验证
源码包管理、RPM包和源码包区别、脚本安装包管理
Linux文件系统详解、磁盘命令
fdisk磁盘管理命令、parted分区管理
分区调整、磁盘配额、LVM分区详解
Raid详解、硬件Raid卡设置、Raid高级设置
4、Linux用户与权限管理
本模块讲解了Linux用户管理，与Linux6大常规权限的使用。服务器上数据约重要，用户分级与权限分级就要越严格，这是保证服务器数据安全的基础
用户管理的必要性、用户管理相关文件
手工建立完整用户、用户管理命令详解
文件基本权限详解、ACL权限详解
umask默认权限详解、sudo授权权限详解
SetUID、SetGID、SetBIT文件特殊权限详解
chattr不可改变位权限详解
5、shell编程实战
本模块系统学习了Shell的基本功能、特殊符号、变量定义、正则表达式、字符处理命令、正则表达式、流程控制语句等技术
shell概述与脚本执行方式、Bash基本功能
Bash特殊符号、环境变量配置文件
环境变量详细加载过程、Bash的变量
Bash的运算符、正则表达式详解
字符截取与处理命令、awk编程、sed命令
单分支流程控制语句、多分支流程控制语句
大量的实际实例来讲解各种语法的用途。Shell是运维工程师最主流的自动化运维的语言，是运维工程师的有力帮手
条件判断、for循环、while循环、until循环
shell函数、exit语句、break语句、continue语句
shell编程实例、文字计算器、统计分区使用率
备份数据库、监控Apache运行
判断用户输入、Apache启动脚本分析
人机交互批量重启服务器
6、Linux系统管理实战
本模块详细讲解了Linux的启动管理、服务管理、进程管理、工作管理、定时任务、日志管理、数据备份与还原等技术。这些技术都是运维工程师日常工作最主要的技术
Linux启动流程详解、grub启动引导工具详解
内核模块管理、Linux修复模式、Linux服务分类
启动与自启动、服务管理命令、Linux常规服务的作用
定时任务、进程管理、工作管理
系统资源查看与统计、日志的重要性
rsyslogd日志服务、日志轮替
logrotate日志轮替详解、日志分析工具
数据备份的重要性、不同备份的区别
常见备份与恢复工具详解
第二阶段：Linux网络服务和数据库实战
7、Python自动化运维实战
本模块详细讲解了Python语言基础、面向对象编程概念、Python常用函数、Python主要系统监控模块、Ansible自动化运维平台等技术。Python语言是运维工程师自动化运维进阶语言，可以有效提供工作效率
Python基础、系统模块、文件操作、网络模块
面向对象编程、系统性能信息模块psutil、
ip地址处理模块IPy、文件差异对比
自动监控电子邮件自动发送
集中化管理平台Ansible简介、常用模块API
playbook介绍、saltstack系统管理
集中化管理平台saltstack简介、常用模块API组件
playbook介绍
8、Linux服务管理实战
本模块学习了Linux所有的基础服务，学习完成之后即可搭建DHCP服务、DNS服务、邮件服务等常规服务器，详细讲解服务器部署、实施、调优的全面技术
DHCP原理与概念、DHCP配置文件解析、DHCP服务器端配置
DHCP原理与概念、DHCP配置文件解析、DHCP服务器端配置
DHCP中继、DHCP超级作用域
非对称钥匙对加密原理、SSH配置文件解析
SSH公钥登陆、SCP远程传输、SSH隧道
图形化远程管理简介、VNC服务器端配置、VNS客户端配置
域名系统、DNS原理与概念
DNS配置文件、DNS实现域名解析
主从DNS服务器、基于视图的DNS解析、bind+MySQL
邮件服务器概念与原理、Postfix相关文件
Postfix服务器端配置、邮件客户端使用
垃圾邮件过滤、postfix的发信认证和加密认证、邮件自动回复
Extmail综合邮件管理平台
9、Linux文件服务器实战
本模块主要学习各种Linux文件服务器，如VSFTP、Samba、NFS等服务，本模块学习完成之后，可以在服务器上实现文件传输，并可以分配权限、加密、调优等
FTP概念与协议、FTP相关文件、FTP配置文件解析
FTP服务器端配置、虚拟用户使用、FTP加密
Samba服务器概念与原理、Samba配置文件
Samba共享权限设置
NFS的作用、NFS服务器端配置、NFS访问控制
配置文件、服务器端配置、客户端配置
10、web集群架构实战
Web服务器是最常见的服务器，本模块全面学习了Linux主流LAMP环境与LNMP环境的部署、配置、加密、缓存、架构等技术。本模块完成之后可以独立部署web服务器，并具备一定的架构构建能力
LAMP架构解析、LAMP搭建思路与软件选择
LAMP架构部署、PHPCMS系统部署
Web技术原理、常见Web服务器分析
Apache配置文件详解、虚拟主机
web缓存技术varnish详解、web优化及计算
基于openssl的HTPS服务器配置、web集群架构技术
LNMP架构分析与优势、LNMP部署
一键安装部署LNMP架构、Nginx配置文件
Nginx服务器端配置、Nginx性能调优
虚拟主机、重写功能
nginx的反向代理和负载均衡、Nginx集群架构技术
11、数据库集群架构实战
本模块将学习主流的MySQL数据库，与主流的NoSQL数据库的Redis数据库技术，并讲解数据库主从架构、读写分离技术、备份与恢复、高可用性架构等技术。本模块也是构建Web集群架构的必备技术，完成之后进一步提升大访问量架构的构建能力
MySQL数据库概述、SQL语句、用户权限管理
数据导入与导出、数据库备份与恢复
MySQL主从架构、Amoeba读写分离
实务和隔离级别、通过LVM快照进行数据库备份
通过XTRABACKUP进行数据库备份、数据库索引
MHA高可用性架构、NoSQL数据库
Redis部署与管理、Redis大数据存储
主从复制架构、Redis企业解决方案
第三阶段：集群与虚拟化云计算技术实战
12、负载均衡集群与高可用集群实战
本模块主要学习服务器集群架构构建技术，重点讲解负载均衡技术、代理技术、网络存储技术、高可用集群技术等。本模块为运维工程师核心技术，我们会参考各知名网站架构的分析，帮助学员更好的理解与学习
集群概念、KickStart无人值守安装
负载均衡性集群详解、LVS虚拟服务
LVS-NAT集群、LSV-DR集群
squid概述、squid透明代理
squid反向代理、访问控制列表
RHCS集群原理、RHCS集群部署实战
网络存储详解、SAN和NAS网络存储
ISCSI概述、构建ISCSI集群
网络存储服务器
高可用集群详解、Keepalived工作方式
keepalived配置文件详解、keepalived集群详述
heartbeat部署与工作方式、heartbeat配置文件详解
基于drbd+corosync的高可用配置、clvmd和gfs2配置
13、监控集群实战
本模块主要学习zabbix监控集群、cacti监控集群的部署、实施、调优技术。监控是运维工程师的常规工作，这是工作的常用技术
监控集群详解、cacti监控
cacti配置文件详解、插件与自动报警
zabbix简介与部署、zabbix配置文件详解
zabbix监控自动发现
zabbix自动报警
14、虚拟化技术和云计算集群实战
本模块中依然会详细讲解Openstack云计算集群的各种核心模块，掌握云计算的主流技术。也新加入了KVM、Xen、VMware
vSphere等虚拟化基础，docker虚拟化容器技术等主流技术，为云计算时代做好准备
虚拟化与云计算、KVM虚拟化技术、Xen虚拟化技术
VMware vSphere集成容器介绍、VMware vSphere集成容器部署
Vmware EXSI操作系统部署与实战、虚拟化容器概念
docker容器部署、docker常用命令
docker容器与仓库管理、docker虚拟化及应用
docker容器实战
Openstack集群概述、Openstack集群架构
Openstack的IdentityService、ImageService、ComputeService模块部署与实战
Openstack的ComputeService、NetworkingComponent、Dashboard模块部署与实战
Openstack的BlockStorageService、ObjectStorage、Orchestration模块部署与实战
Openstack的TelemetryModule、LaunchAnInstance模块部署与实战
15、大数据实战与Linux安全防护
大数据课程全面讲解Hadoop部署、分布式文件系统、分布式数据、数据仓库、大数据集群架构等技术。Linux安全课程是Linux安全的屏障，主要学习各种攻击原理，并全面讲解主流防护技术，让你的服务器更加安全
Hadoop的架构原理和使用场景、企业级Hadoop集群的部署
HDFS分布式文件系统、HBase分布式数据库
Hive数据仓库、大数据集群架构
安全概述和安全原则、病毒原理与防范
木马原理与防范、抓包工具、强大的扫描工具Nmap
非对称加密概述、PGP非对称加密软件详解
SELinux安全策略、防火墙概述
TCP_wrappers防护机制、iptables防火墙语法
常用防火墙脚本、iptbales应用层过滤
第四阶段：毕业项目实战
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