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收益目標(biāo)：通過(guò)本課程實(shí)踐，幫助學(xué)員對(duì)Hadoop、spark和NoSQL生態(tài)系統(tǒng)有一個(gè)清晰明了的認(rèn)識(shí)；理解Hadoop、spark和NoSQL系統(tǒng)適用的場(chǎng)景；掌握Hadoop、spark和NoSQL等初中級(jí)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(gè)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(jì)師、程序員。對(duì)于懷有設(shè)計(jì)疑問(wèn)和問(wèn)題，需要梳理解答的團(tuán)隊(duì)和個(gè)人，效果最佳。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)
收益目標(biāo)：1、本課程將為大家全面而又深入的介紹Hadoop的常用組件，涉及分布式數(shù)據(jù)收集，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，資源管理及分布式計(jì)算框架等。 2、深度掌握基于HDFS、Mapreduce、Yarn、Spark、Hbase、Hive、Sqoop、Flume和Kafka的使用 3、掌握Scala開發(fā)語(yǔ)言
適應(yīng)人群：大數(shù)據(jù)開發(fā)人員
關(guān)鍵詞：其他，數(shù)據(jù)庫(kù)，Hadoop
收益目標(biāo)：通過(guò)此次課程培訓(xùn)，可使學(xué)習(xí)者獲得如下收益： 1. 了解數(shù)據(jù)治理的體系架構(gòu) 2. 理解數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)治理的基本知識(shí)； 2. 掌握數(shù)據(jù)建模方法，范式建模和維度建模 3. 理解數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)質(zhì)量和元數(shù)據(jù)等如何建設(shè)，和建設(shè)中注意的問(wèn)題 4. 數(shù)據(jù)治理落地的難點(diǎn)和經(jīng)驗(yàn)分享 5. XXX銀行數(shù)據(jù)治理真實(shí)案例深度分享
適應(yīng)人群： 1、數(shù)據(jù)開發(fā)工程師 2、業(yè)務(wù)人員 3、架構(gòu)師 4、項(xiàng)目經(jīng)理 5、對(duì)數(shù)據(jù)治理趕興趣的同學(xué)
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)
收益目標(biāo)：?了解大數(shù)據(jù)中MapReduce的核心原理 ?掌握MapReduce核心編程 ?了解Spark性能優(yōu)化 ?掌握Spark中的離線計(jì)算和實(shí)時(shí)計(jì)算 ?掌握Spark SQL的使用 ?掌握HBase的高級(jí)特性
適應(yīng)人群：暫無(wú)
關(guān)鍵詞：我是運(yùn)維經(jīng)理，互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，SQL，Spark，HBase，大數(shù)據(jù)平臺(tái)
收益目標(biāo)：1.學(xué)員能夠深刻了解大數(shù)據(jù)是什么，以及大數(shù)據(jù)的意義和關(guān)聯(lián)性，培養(yǎng)對(duì)于大數(shù)據(jù)的敏感性； 2.學(xué)員學(xué)習(xí)算法如何才能創(chuàng)造價(jià)值： 1）對(duì)于待解決問(wèn)題的全面評(píng)估，包括ROI分析等； 2）在有提升空間的基礎(chǔ)之上，算法如何“接地氣”和數(shù)據(jù)融合，并最終產(chǎn)出； 3）了解如何通過(guò)流程來(lái)控制和保證算法產(chǎn)出的過(guò)程。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，電商，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)：本課程將圍繞大數(shù)據(jù)最本質(zhì)的特點(diǎn)—智能化為主線，從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品思維、數(shù)據(jù)分析重要工具、數(shù)據(jù)挖掘核心技術(shù)等層面深入講述 數(shù)據(jù)挖掘的高階話題，包括有偏數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)流挖掘、在線學(xué)習(xí)、高級(jí)數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)等。同時(shí)課程案例豐富，重點(diǎn)從社交網(wǎng)絡(luò)圖譜挖掘、推薦引擎等做實(shí)站案例講解。該課程使學(xué)員： 理解大數(shù)據(jù)基本概率、理解大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)思維、理解大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu) 掌握社交圖譜挖掘的一到兩個(gè)經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘案例的解決方案 掌握社交好友推薦中一到兩個(gè)經(jīng)典案例的解決方案 掌握如何搭建一個(gè)實(shí)用的推薦引擎的方法； 掌握數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典方法論：數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程、模型評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)等 側(cè)重掌握最普遍使用的分類預(yù)測(cè)技術(shù)的方法，
適應(yīng)人群：重點(diǎn)面向產(chǎn)品和技術(shù)人員，包括數(shù)據(jù)挖掘工程師、數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)工程師、算法專家、項(xiàng)目經(jīng)理、技術(shù)經(jīng)理、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理以及其他具有一定數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)的人員。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)，用戶體驗(yàn)，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘
收益目標(biāo)：構(gòu)建大數(shù)據(jù)生態(tài)立體化的知識(shí)體系 掌握大數(shù)據(jù)核心應(yīng)用技術(shù) 從大數(shù)據(jù)開發(fā)者成為具備大數(shù)據(jù)思維的技術(shù)專家
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，變革
收益目標(biāo)：這個(gè)Topic對(duì)希望向互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)、或是互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)型公司都有著重要的參考意義
收益目標(biāo)：暫無(wú)
關(guān)鍵詞：其他，大數(shù)據(jù)
收益目標(biāo)：① 盤點(diǎn)大數(shù)據(jù)生態(tài)圈技術(shù)的的舊愛(ài)新寵，優(yōu)劣勢(shì)對(duì)比及選型； ② 數(shù)據(jù)安全技術(shù)框架構(gòu)建，信息安全； ③ 數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的幾個(gè)點(diǎn)階段，每個(gè)階段的重點(diǎn)和難點(diǎn)； ④ 大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)體系構(gòu)建演進(jìn)路徑及全景圖。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)架構(gòu)，變革，大數(shù)據(jù)平臺(tái)
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