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收益目標(biāo)：暫無
適應(yīng)人群：暫無
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)
關(guān)鍵詞：其他，大數(shù)據(jù)
收益目標(biāo)：1. 聽眾可以了解工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺的架構(gòu)演進(jìn) 2. 聽眾可以了解真正用于工業(yè)領(lǐng)域的平臺在實戰(zhàn)過程的碰到的問題 3. 目前的工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺的先進(jìn)技術(shù)。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，大數(shù)據(jù)，云計算，機(jī)器學(xué)習(xí)，SaaS，大數(shù)據(jù)平臺
收益目標(biāo)：1. 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的概念和架構(gòu) 2. 數(shù)據(jù)建模的技術(shù)、流程和注意點 3. 數(shù)據(jù)整合、處理和展示的流程 4. 基于大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖的技術(shù)和案例分享 5. 電信和銀行等傳統(tǒng)行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖的落地案例和經(jīng)驗分享 6. 關(guān)系模型和維度模型的應(yīng)用場景
適應(yīng)人群：數(shù)據(jù)架構(gòu)師、數(shù)據(jù)分析和挖掘人員、模型師、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師、ETL 開發(fā)工程師、業(yè)務(wù)人員
關(guān)鍵詞：其他，大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)平臺，企業(yè)級
收益目標(biāo)：通過本課程的教學(xué)，使學(xué)員充分了解和認(rèn)識大數(shù)據(jù)的相關(guān)知識（大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍及相關(guān)技術(shù)思想），同時學(xué)會用主流的數(shù)據(jù)挖掘軟件完成數(shù)據(jù)挖掘建模任務(wù)，使學(xué)員掌握數(shù)據(jù)挖掘方法論CRISP-DM的本質(zhì)。通過幾個具體的、典型的數(shù)據(jù)挖掘案例，使學(xué)員在掌握這些案例所用的技巧的同時，充分理解數(shù)據(jù)挖掘的方法論，實現(xiàn)舉一反三的效果，提高學(xué)員分析問題解決問題的實際能力。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)金融
收益目標(biāo)： 通過本課程的學(xué)習(xí)，希望學(xué)員能夠在了解和掌握數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，學(xué)會應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)、算法、模型解決現(xiàn)實數(shù)據(jù)處理、分析、挖掘和應(yīng)用落地等問題。
適應(yīng)人群：數(shù)據(jù)分析、挖掘、開發(fā)等相關(guān)崗位從業(yè)者、初級入門者、欲轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)工作者、欲了解大數(shù)據(jù)在行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀和動態(tài)的管理者等等。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘
關(guān)鍵詞：其他，人工智能，大數(shù)據(jù)
適應(yīng)人群：企業(yè)高管、產(chǎn)品及運營負(fù)責(zé)人、項目負(fù)責(zé)人、技術(shù)負(fù)責(zé)人、數(shù) 據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘工程師
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，產(chǎn)品設(shè)計，商業(yè)模式，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘，互聯(lián)網(wǎng)金融，數(shù)據(jù)分析
關(guān)鍵詞：其他，SQL，Docker
收益目標(biāo)：課程中的內(nèi)容涵蓋理論和經(jīng)驗，是作者們在大數(shù)據(jù)行業(yè)長年摸爬滾打出來的最佳實踐的總結(jié)。經(jīng)過這些課程培訓(xùn)，可以使學(xué)員能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)體系有全面而又清晰的認(rèn)識，了解從平臺搭建、到數(shù)據(jù)分析再到數(shù)據(jù)價值的挖掘各個方面的實用知識，可以即刻在實際工作中學(xué)以致用，運用大數(shù)據(jù)理論、方法來提升部門或公司的業(yè)績。
適應(yīng)人群：1． 小型企業(yè)的技術(shù)負(fù)責(zé)人； 2. 大中型企業(yè)的數(shù)據(jù)部門相關(guān)人員、或是對數(shù)據(jù)感興趣的其他部門的研發(fā)總監(jiān)、部門經(jīng)理、一線研發(fā)工程師等人員均可；
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，電信，其他，大數(shù)據(jù)
收益目標(biāo)：1.本課程讓學(xué)員充分掌握大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)分析的基本理論、大數(shù)據(jù)分析挖掘應(yīng)用實戰(zhàn)技能、國內(nèi)外主流的大數(shù)據(jù)分析與BI商業(yè)智能分析解決方案、以及大數(shù)據(jù)分析在搜索引擎、廣告服務(wù)推薦、電商數(shù)據(jù)分析、金融客戶分析方面的應(yīng)用案例。 2.本課程強(qiáng)調(diào)主流的大數(shù)據(jù)分析挖掘算法技術(shù)的應(yīng)用和分析平臺的實施，讓學(xué)員掌握主流的基于大數(shù)據(jù)Hadoop和Spark、R的大數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu)和實際應(yīng)用，并用結(jié)合實際的生產(chǎn)系統(tǒng)案例進(jìn)行教學(xué)，掌握基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫分布式系統(tǒng)平臺應(yīng)用，以及商業(yè)和開源的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品加上Hadoop平臺形成大數(shù)據(jù)分析平臺的應(yīng)用剖析。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，電商，支付平臺，傳統(tǒng)金融，互聯(lián)網(wǎng)金融，可穿戴設(shè)備，醫(yī)療，智能家居，物聯(lián)網(wǎng)，車聯(lián)網(wǎng)，安全，制造，電信，政府機(jī)構(gòu)，稅務(wù)，快消品，其他，大數(shù)據(jù)
收益目標(biāo)：通過本課程實踐，幫助學(xué)員對Hadoop、spark和NoSQL生態(tài)系統(tǒng)有一個清晰明了的認(rèn)識；理解Hadoop、spark和NoSQL系統(tǒng)適用的場景；掌握Hadoop、spark和NoSQL等初中級應(yīng)用開發(fā)技能；搭建穩(wěn)定可靠的Hadoop、spark和NoSQL集群，滿足生產(chǎn)環(huán)境的標(biāo)準(zhǔn)；了解和清楚大數(shù)據(jù)應(yīng)用的幾個行業(yè)中的經(jīng)典案例，包括阿里巴巴，華為等。
適應(yīng)人群：各類 IT/軟件企業(yè)和研發(fā)機(jī)構(gòu)的軟件架構(gòu)師、軟件設(shè)計師、程序員。對于懷有設(shè)計疑問和問題，需要梳理解答的團(tuán)隊和個人，效果最佳。
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