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收益目標(biāo)：暫無(wú)
適應(yīng)人群：暫無(wú)
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，Spark
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)
收益目標(biāo)：1. 了解PB級(jí)別大數(shù)據(jù)底層技術(shù)架構(gòu)以及美圖如何優(yōu)化大數(shù)據(jù)架構(gòu)以適應(yīng)業(yè)務(wù)發(fā)展 2. 了解大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)常見(jiàn)的幾個(gè)痛點(diǎn) 3. 了解相關(guān)熱門大數(shù)據(jù)技術(shù)框架的適用場(chǎng)景和各自的優(yōu)缺點(diǎn) 4. 了解大數(shù)據(jù)底層架構(gòu)的一些優(yōu)化方向
關(guān)鍵詞：
收益目標(biāo)：1. 深入大數(shù)據(jù)最新技術(shù) 2. 攻克數(shù)據(jù)中臺(tái)的難點(diǎn) 3. 用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值
適應(yīng)人群：1.希望掌握Flink為核心技術(shù)的流式計(jì)算的知識(shí)點(diǎn)、希望掌握海量數(shù)據(jù)處理的大數(shù)據(jù)工程師和架構(gòu)師； 2.希望了解數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)全貌和具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，希望開啟數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的中臺(tái)負(fù)責(zé)人； 3.希望利用數(shù)據(jù)湖等新理念，打破數(shù)據(jù)孤島、構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)治理負(fù)責(zé)人； 4.在利用以上技術(shù)構(gòu)建好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施后，希望建立用戶畫像、開啟精準(zhǔn)營(yíng)銷等工作，切實(shí)發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值的數(shù)據(jù)科學(xué)家和產(chǎn)品負(fù)責(zé)人；
收益目標(biāo)：1、了解數(shù)據(jù)建模的標(biāo)準(zhǔn)過(guò)程 2、明白時(shí)序預(yù)測(cè)的基本思想，熟悉常用的時(shí)序預(yù)測(cè)模型 3、掌握常用的分類預(yù)測(cè)模型，理解模型基本原理 4、學(xué)會(huì)解讀分類預(yù)測(cè)模型的含義 5、理解并掌握定性預(yù)測(cè)模型的質(zhì)量評(píng)估指標(biāo) 6、了解分類預(yù)測(cè)模型的集成優(yōu)化思想
適應(yīng)人群：產(chǎn)品銷量部、業(yè)務(wù)支撐部、運(yùn)營(yíng)分析部、數(shù)據(jù)分析部、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)部等對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析有較高要求的相關(guān)人員。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，數(shù)據(jù)建模
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(zhǎng)年摸爬滾打出來(lái)的最佳實(shí)踐的總結(jié)。經(jīng)過(guò)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(lái)提升部門或公司的業(yè)績(jī)。
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；
收益目標(biāo)：Kafka是流式處理系統(tǒng)如Spark streaming，Strom及Flink事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)入口，本課程將從架構(gòu)、生產(chǎn)消費(fèi)示例、性能、運(yùn)維等全方位深入分析這一大數(shù)據(jù)利器。
關(guān)鍵詞：其他，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析
收益目標(biāo)：1、獲知互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)大數(shù)據(jù)體系建設(shè)的完整形態(tài)，和技術(shù)選型標(biāo)準(zhǔn)，加深對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)化變革的認(rèn)知 2、了解數(shù)據(jù)中臺(tái)工具的功能架構(gòu)，數(shù)據(jù)中臺(tái)賦能的思路方法論及其技術(shù)架構(gòu) 3、用戶行為分析平臺(tái)的埋點(diǎn)上報(bào)，傳輸，管理，驗(yàn)證，基礎(chǔ)數(shù)倉(cāng)建設(shè)的功能技術(shù)架構(gòu) 4、掌握爆炸式數(shù)據(jù)增長(zhǎng)下的數(shù)據(jù)管理，治理體系，了解科學(xué)的數(shù)據(jù)建設(shè)管理方法論，在實(shí)際生產(chǎn)中有序落地，避免數(shù)據(jù)重復(fù)建設(shè)，避免數(shù)據(jù)安全隱患 5、在數(shù)據(jù)生產(chǎn)建設(shè)過(guò)程中，通過(guò)事前生產(chǎn)規(guī)范管理，事中值班響應(yīng)，事后巡檢監(jiān)控，全方位保障數(shù)據(jù)質(zhì)量 6、掌握ABTest實(shí)驗(yàn)的原理，重疊實(shí)驗(yàn)框架的架構(gòu)以及實(shí)驗(yàn)決策的方法論案例，學(xué)會(huì)如何科學(xué)的使用AB測(cè)試做數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策
適應(yīng)人群：適用于大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)，大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)開發(fā)，數(shù)據(jù)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的軟件架構(gòu)師、軟件設(shè)計(jì)師、程序員、數(shù)據(jù)產(chǎn)品 要求：至少要有1-2年工作經(jīng)驗(yàn)，學(xué)習(xí)過(guò)Hadoop，Hive以及Java語(yǔ)言
關(guān)鍵詞：其他，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)架構(gòu)，數(shù)據(jù)分析，變革，組織
收益目標(biāo)：互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的核心是風(fēng)險(xiǎn)控制，其依托互聯(lián)網(wǎng)獲取用戶的網(wǎng)上消費(fèi)行為數(shù)據(jù)、通訊數(shù)據(jù)、信用卡數(shù)據(jù)、第三方征信數(shù)據(jù)等豐富而全面的數(shù)據(jù)，可以借助機(jī)器學(xué)習(xí)的手段搭建大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)。本課程將介紹使用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控的最佳實(shí)踐。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，傳統(tǒng)金融，互聯(lián)網(wǎng)金融，大數(shù)據(jù)
適應(yīng)人群：1、系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級(jí)程序員、資深開發(fā)人員。 2、牽涉到海量數(shù)據(jù)處理的機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)中心運(yùn)行、規(guī)劃、設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人。 3、云服務(wù)運(yùn)營(yíng)服務(wù)提供商規(guī)劃負(fù)責(zé)人。 4、高校、科研院所牽涉到大數(shù)據(jù)與分布式數(shù)據(jù)處理的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。
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：1. 有一定編程基礎(chǔ),想學(xué)習(xí)和了解大數(shù)據(jù)的學(xué)員 2. 計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè),未來(lái)向大數(shù)據(jù)領(lǐng)域方向發(fā)展的學(xué)員
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，SQL，Spark，大數(shù)據(jù)平臺(tái)
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