课程包括如下几个部分：
一、大数据及其深度挖掘思考
二、ArcGIS空间大数据产品架构
三、ArcGIS矢量大数据分析及应用（案例实操讲解），又具体包括

1. 产品介绍及架构

针对大规模的具有空间位置信息、时间属性信息的矢量数据，以及表格数据进行分布式计算和处理的平台级产品。
• 分布式计算能力
• 数据处理能力
• 洞察挖掘能力
• 机器学习能力

2. 产品能力

数据处理.叠加分析.事件检测.机器学习.洞察预测.分布式计算矢量大数据分析工具方面如下，并进行案例实操详解。
数据汇总
• 点聚合
• 要素连接
• 轨迹追踪
• 属性汇总
• 范围内汇总
• 构建多变量格网
描述数据集
空间赋能
• 从多变量网格丰富数据
位置查找
• 查找相似位置
• 事件检测
• 地理编码
模式分析
• 密度计算
• 热点分析
• 空间聚类
• 基于森林的分类回归
• 广义线性回归
邻近分析
• 创建缓冲区
数据管理
• 拷贝数据
• 字段计算
• 追加数据
• 空间叠加（相交、擦除、联合、标识、交集取反）
• 裁剪数据
• 边界融合
• 数据合并
ArcGIS大数据具备多种api（REST API、Python API、Run pythonScript、NoTebook Server）的开发扩展能力。
基础工具+串联+二次开发的全套服务。