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    AIOps智能运维实战-

    共65节64人学习任大勇 课程详情 领证书

    • AIOps 介绍

      • 为什么要做智能运维
      • 海量事件的存储、分析和处理
      • 多维度、多数据源
      • 信息过载
      • 业务模型与故障定位
      • AIOps 平台逻辑架构与整体架构
      • 新的运维开发模式

    • 分布式日志采集

      • ELK是什么？
      • ELK的优点和工作原理
      • Beats介绍
      • 操作索引和文档
      • 实战

    • 时序数据库

      • 时序数据库的定义与发展现状
      • InfluxDB介绍
      • InfluxDB设计理念
      • InfluxDB 2.0介绍
      • InfluxDB 2.0数据元素
      • 为什么架构很重要
      • 使用Flux窗口和聚合数据
      • 实战

    • 大数据平台

      • 大数据平台架构与处理
      • HDFS
      • Hive与Impala
      • 实战

    • 时序预测

      • 时间序列介绍
      • 时间序列的分类
      • ARIMA介绍
      • ARIMA模型-1
      • ARIMA模型-2
      • Python ARIMA实现 实战-1
      • Python ARIMA实现 实战-2
      • 为什么需要RNN
      • LSTM的产生原因
      • LSTM核心思想
      • LSTM实现 实战

    • 数据异常检测

      • 数据异常检测概述
      • 基于统计模型的异常点检测
      • 基于统计模型的异常点检测实现代码
      • 基于邻近度的异常点检测
      • 基于密度的异常点检测
      • 独立森林-1
      • 独立森林-2
      • 独立森林算法实现

    • 故障诊断和分析策略

      • 基本概念与数据要求
      • 传统故障定位方法
      • 人工智能在故障定位领域的应用
      • 关联规则挖掘与Apriori算法的应用
      • 基于决策树的故障诊断与优势
      • 决策树的构建算法（ID3、C4.5和CART）
      • 决策树构建与剪枝
      • 报警风暴
      • 简单的报警合并策略
      • 实战

    • 根因分析

      • 根因分析背景
      • 技术选择及GBDT介绍
      • XGBoost的原理及定义树的复杂度
      • XGBoost的模型及目标函数的改写
      • 数结构的打分函数
      • XGBoost示例与调参
      • LightGBM对比XGBoost优势
      • LightGBM的特点和原理
      • GOSS及泛化性
      • EFB
      • LightGBM示例与调参
      • 实战
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