学完此阶段可解决的现实问题：能够使用KVM实现虚拟化；能够熟练使用Docker容器；能够熟练使用Kubernates容器编排工具；能够掌握公有云与私有云服务器架构实战；能够独立构建Hadoop大数据服务器 。四、Python运维开发技术要点：HTML简介、HTML标签详解、字符编码的奥秘、HTML5新特性与常用标签CSS简介、CSS的引入方式、CSS基本选择器、CSS属性、盒子模型、CSS浮动、CSS3新特性与常用属性、CSS应用案例JavaScript概述、Javascript注意点、直接量、数据类型、流程控制、数组、函数、字符串、BOM模型、DOM模型、jQuery框架实战Python Django开发企业自动化运维平台学完此阶段可掌握的核心能力：掌握Web前端开发相关技术如HTML5/CSS3/JavaScript；掌握Python运维相关模块；掌握Python Django框架；具备一定的Python运维开发能力 。
想往云计算/大数据方向发展 ， 学习路线是什么？
先搞清云和大数据的概念和关系 ， 就自然知道如何学习路径了；AI、大数据与云计算的关系 说到AI ， 总是不可避免的联想到大数据与云计算 ， 这三者可谓相辅相成 ， 只有三者结合起来 ， 才有可能成为真正的人工智能 。只有我们搞清楚三者之间的关系应用起来就得心应手 ， 而不是盲目冒进 。AI、大数据与云计算的概念 简单来说 ， AI是基于计算机软硬件 ， 通过模拟人类思考和智能行为的一种理论方法和技术 。
而云计算则是将服务器、存储器、存储设备以及网络等资源整合起来封装成一种IT服务的模式 ， 为客户提供相关的按需一站式服务 。大数据则是将结构化数据和非结构化数据形成的所有数据整合起来 ， 也就是企业内部管理、业务运作数据和外部互联网上的相关数据整合起来用以分析发现数据背后相关关系的信息资产 ， 来优化业务和管理 。从上述三者的简单概念我们不难就发现三者之间都有着一定的关联 。
云计算是一切新it的基础 ， 企业部署了云计算 ， 通过云把内外资源集中、整合起来 ， 才可能有大数据的分析 ， 所以云是大数据和AI的基础 。然后由大数据便自然进化到AI层面 。所以大数据又是AI智能化程度升级和进化的基础 ， 拥有大数据 ， AI才能够不断的进行模拟演练 ， 不断向着真正的人工智能靠拢 。三者存在紧密相关的联系 谷歌的AlphaGo就是这么一个典型的例子 ， 通过大数据中的无数棋谱加以学习 ， 才能够在后面进化到打败人类围棋高手的程度 。
只有通过云计算来采集相关的数据而形成大数据 ， 而只有在云上形成的数据才可能称之为大数据 ， 通过云计算则可以对这些数据进行分析 ， 变成有用的信息 。AI与云计算就是一体双生 ， 两者都可以进行计算 ， AI可以进行学习 ， 而云计算则可以进行分析 ， 甚至可以说 ， 两者的未来都是相同的 。三者之间的关系 ， 在目前来看已经越来越模糊 ， 他们的边界已经无法再进行清晰的定义 。
人工智能之所以大火 ， 就是因为基于其关键的技术——深度学习 ， 而这项技能 ， 只有在在云计算与大数据日趋成熟之后才得到实质性进展的 。企业数字化转型从向云演进开始 传统企业在新时代的数字化转型的第一要务是向云演进 ， 只有通过云把企业的内外部资源整合起来逐步积累成大数据 ， 基于大数据的分析来优化企业管理和业务以及市场上细分客户 ， 为客户提供好的体验和一站式服务 ， 从而提升企业竞争力 ， 打造智慧企业并逐步具有一定的AI能力 ， 向工业4.0演进 ， 最终实现企业的数字化转型 ， 形成C2B的业务模式！ 大数据和AI的深入理解 大数据 ， 或者称之为巨量资料 ， 指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产 。
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