工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺：實時數(shù)據(jù)存儲與分析培訓(xùn)課程
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培訓(xùn)對象： 工業(yè)大數(shù)據(jù)工程師、智能制造數(shù)據(jù)架構(gòu)師、時序數(shù)據(jù)庫管理員、工業(yè)數(shù)據(jù)分析師。
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培訓(xùn)目標：
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理解工業(yè)大數(shù)據(jù)的特性（高頻、時序、多源）和存儲需求。
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掌握時序數(shù)據(jù)庫（InfluxDB、TimescaleDB）的部署和使用。
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能夠進行工業(yè)實時數(shù)據(jù)的接入和存儲。
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具備工業(yè)數(shù)據(jù)分析（趨勢分析、相關(guān)性分析）能力。
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培訓(xùn)內(nèi)容介紹：
一、工業(yè)大數(shù)據(jù)特點： 了解工業(yè)數(shù)據(jù)的特點（高頻采集、時序特性、多源異構(gòu)、數(shù)據(jù)量大），對比與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的差異。
二、工業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)： 掌握工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺的典型架構(gòu)（數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化）。
三、時序數(shù)據(jù)庫概述： 了解時序數(shù)據(jù)庫的特點（高寫入吞吐、數(shù)據(jù)壓縮、時間窗口聚合），對比InfluxDB、TimescaleDB、TDengine。
四、InfluxDB部署： 安裝和配置InfluxDB，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫和保留策略，理解數(shù)據(jù)模型（measurement、tag、field、timestamp）。
五、數(shù)據(jù)接入（Telegraf）： 使用Telegraf采集工業(yè)數(shù)據(jù)（MQTT、Modbus、OPC UA），配置輸入插件和輸出插件，寫入InfluxDB。
六、數(shù)據(jù)接入（API）： 通過REST API將自定義采集程序的數(shù)據(jù)寫入時序數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)批量插入。
七、數(shù)據(jù)查詢（InfluxQL）： 使用InfluxQL查詢數(shù)據(jù)，進行時間窗口聚合（mean、max、min、count），處理多個tag組合。
八、TimescaleDB部署： 了解TimescaleDB作為PostgreSQL擴展的特點，安裝TimescaleDB，創(chuàng)建超表（hypertable）。
九、數(shù)據(jù)接入與查詢： 使用SQL向超表插入數(shù)據(jù)，進行時間維度分區(qū)查詢，利用連續(xù)聚合視圖預(yù)計算統(tǒng)計值。
十、工業(yè)數(shù)據(jù)分析： 分析設(shè)備運行趨勢（溫度趨勢、振動趨勢），計算設(shè)備OEE（時間開動率、性能開動率、合格品率）。
十一、相關(guān)性分析： 分析多變量之間的相關(guān)性（溫度與功耗、振動與轉(zhuǎn)速），發(fā)現(xiàn)參數(shù)間的關(guān)聯(lián)規(guī)律。
十二、實戰(zhàn)項目：設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測平臺： 完成從數(shù)據(jù)采集、時序數(shù)據(jù)庫存儲、趨勢分析到可視化展示的全流程。
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中國科學(xué)院相關(guān)研究所高級研究人員
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多年實際項目實踐，大型復(fù)雜項目實戰(zhàn)案例分享，熱情，樂于技術(shù)分享
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