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本课程属于：085-工业数据平台与时序数据工程 智能机器人、自动化与智能装备工程 · 共 8 门相关课程，组合学习更完整。
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工业数据湖与设备数据治理

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=工业数据湖与设备数据治理的学习… · 核心概念 · 整体框架与课程路线图
课程导入目标=工业数据湖
02
工业数据基础
目标=工业数据分类 · 来源 · 特征
工业数据基础目标=工业数据分…
03
数据湖核心概念
目标=数据湖定义 · 演进 · 与数据仓库/数据中台的区别
数据湖核心概念目标=数据湖定义
04
设备数据采集
目标=传感器 · PLC · SCADA
设备数据采集目标=传感器
05
工业数据湖存储
目标=对象存储 · HDFS · 时序数据库
工业数据湖存储目标=对象存储
06
数据湖元数据管理
目标=元数据分类 · 数据目录 · 数据血缘
数据湖元数据管理目标=元数据分类
07
设备数据建模
目标=设备模型 · 测点模型 · 资产层次
设备数据建模目标=设备模型
08
数据治理框架
目标=DAMA · DCMM 等治理框架 · 工业数据治理的组织
数据治理框架DAMA
09
数据质量管理
目标=数据质量维度 · 设备数据常见质量问题 · 质量规则
数据质量管理目标=数据质量维…
10
数据标准管理
目标=主数据 · 参考数据 · 设备编码
数据标准管理目标=主数据
11
数据安全与合规
目标=工业数据分级分类 · 访问控制 · 脱敏
数据安全合规
12
数据集成与互操作
目标=ETL/ELT · 数据管道 · API 集成
数据集成互操作
13
实时数据处理
目标=流计算 · 复杂事件处理 · 边缘流处理与设备实时监控场景实战
实时数据处理目标=流计算
14
批处理与离线分析
目标=Spark · Hive · 数据分层加工
批处理离线分析
15
数据湖表格式
目标=Delta Lake · Iceberg · Hudi 等表格式在工业数据湖中的选…
数据湖表格式Delta
16
设备数据治理流程
目标=从数据接入 · 建模 · 标准
设备数据治理流程目标=从数据接入
17
数据生命周期管理
目标=采集 · 存储 · 使用
数据生命周期管理目标=采集
18
数据服务化
目标=数据 API · 指标服务 · 设备画像
数据服务化API
19
案例实战一
目标=离散制造设备数据湖建设 · 涵盖需求分析 · 架构设计与治理方案
案例实战一目标=离散制造设…
20
案例实战二
目标=流程工业时序数据治理 · 涵盖数据采集 · 质量提升与实时监控
案例实战二目标=流程工业时…
21
案例实战三
目标=设备预测性维护数据治理 · 涵盖特征工程 · 数据标签与模型数据供给
案例实战三目标=设备预测性…
22
案例实战四
目标=多工厂数据湖联邦治理 · 涵盖跨地域 · 跨组织与跨系统数据协同
案例实战四目标=多工厂数据…
23
常见问题与排错
目标=数据孤岛 · 数据不一致 · 采集丢点
常见问题排错
24
工具与平台选型
目标=开源与商业数据湖 · 治理工具 · 时序数据库
工具平台选型
25
治理成熟度评估
目标=评估模型 · 指标体系 · 成熟度等级与持续改进路线图
治理成熟度评估目标=评估模型
26
组织与文化建设
目标=数据 owner · 数据 steward · 跨部门协作
组织文化建设
27
成本与性能优化
目标=存储成本 · 计算成本 · 查询性能
成本性能优化
28
AI 与工业数据治理
目标=机器学习数据准备 · 特征平台 · 模型治理与数据伦理
AI工业数据治理
29
综合项目实战
目标=设计一个完整的工业数据湖与设备…
综合项目实战目标=设计一个完…
30
课程总结与提升
目标=知识体系回顾 · 最佳实践 · 未来趋势与持续学习路径
课程总结提升