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收益目標(biāo)：了解大數(shù)據(jù)平臺(tái)的技術(shù)背景、基本知識(shí)、常識(shí)及術(shù)語。 學(xué)員通過學(xué)習(xí)本課程，能夠熟悉大數(shù)據(jù)行業(yè)和分布式系統(tǒng)的技術(shù)核心知識(shí)點(diǎn)； 通過Hadoop、Hive、Spark、HBase知識(shí)的學(xué)習(xí)，能夠掌握大數(shù)據(jù)應(yīng)用的開發(fā)和運(yùn)維能力， 并能夠掌握海量數(shù)據(jù)處 理的編碼和性能調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)。 熟悉中國互聯(lián)網(wǎng)公司（如阿里巴巴、騰訊）的大數(shù)據(jù)平臺(tái)中各組件的技術(shù)應(yīng)用和最佳實(shí)踐。 了解大數(shù)據(jù)平臺(tái)在互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)及地理信息系統(tǒng)的應(yīng)用。
適應(yīng)人群：擁有一定研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，希望行業(yè)前研經(jīng)驗(yàn)和應(yīng)用有所了解的學(xué)員。 所有對(duì)《大數(shù)據(jù)平臺(tái)及地理信息應(yīng)用》感興趣的學(xué)員。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，電商，大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)平臺(tái)，大數(shù)據(jù)、架構(gòu)、Hadoop、飛天、數(shù)據(jù)中臺(tái)、地理信息
收益目標(biāo)：課程中的內(nèi)容涵蓋理論和經(jīng)驗(yàn)，是作者們?cè)诖髷?shù)據(jù)行業(yè)長年摸爬滾打出來的最佳實(shí)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(shí)，了解從平臺(tái)搭建、到數(shù)據(jù)分析再到數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘各個(gè)方面的實(shí)用知識(shí)，可以即刻在實(shí)際工作中學(xué)以致用，運(yùn)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(duì)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)，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘
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(huì)應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)、算法、模型解決現(xiàn)實(shí)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(jí)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(dòng)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
收益目標(biāo)：暫無
適應(yīng)人群：暫無
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(tái)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(tái)在實(shí)戰(zhàn)過程的碰到的問題 3. 目前的工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)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(jì)算，機(jī)器學(xué)習(xí)，SaaS，大數(shù)據(jù)平臺(tái)
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(diǎn) 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(tái)實(shí)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(tái)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖的落地案例和經(jīng)驗(yàn)分享 6. 關(guān)系模型和維度模型的應(yīng)用場(chǎng)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(tái)，企業(yè)級(jí)
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，電商，支付平臺(tái)，傳統(tǒng)金融，互聯(lián)網(wǎng)金融，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)，數(shù)據(jù)庫，SQL
收益目標(biāo)：1.本課程讓學(xué)員充分掌握大數(shù)據(jù)平臺(tái)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(shí)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(tái)的實(shí)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(tái)架構(gòu)和實(shí)際應(yīng)用，并用結(jié)合實(shí)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(tái)的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫分布式系統(tǒng)平臺(tái)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(tái)形成大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的應(yīng)用剖析。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，電商，支付平臺(tái)，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)
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(yùn)營負(fù)責(zé)人、項(xiàng)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(jì)，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)：對(duì)于在大數(shù)據(jù)處理方面的技巧和變現(xiàn)能力會(huì)有很大的提升。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘
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