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收益目标：暂无
适应人群：暂无
关键词：其他，大数据
收益目标：1. 听众可以了解工业大数据平台的架构演进 2. 听众可以了解真正用于工业领域的平台在实战过程的碰到的问题 3. 目前的工业大数据平台的先进技术。
关键词：互联网，人工智能，大数据，云计算，机器学习，SaaS，大数据平台
关键词：其他，SQL，Docker
收益目标：1. 数据仓库和数据湖的概念和架构 2. 数据建模的技术、流程和注意点 3. 数据整合、处理和展示的流程 4. 基于大数据平台实现数据仓库、数据湖的技术和案例分享 5. 电信和银行等传统行业大数据平台数据仓库、数据湖的落地案例和经验分享 6. 关系模型和维度模型的应用场景
适应人群：数据架构师、数据分析和挖掘人员、模型师、大数据架构师、ETL 开发工程师、业务人员
关键词：其他，大数据，大数据平台，企业级
收益目标：通过本课程的教学，使学员充分了解和认识大数据的相关知识（大数据的应用范围及相关技术思想），同时学会用主流的数据挖掘软件完成数据挖掘建模任务，使学员掌握数据挖掘方法论CRISP-DM的本质。通过几个具体的、典型的数据挖掘案例，使学员在掌握这些案例所用的技巧的同时，充分理解数据挖掘的方法论，实现举一反三的效果，提高学员分析问题解决问题的实际能力。
关键词：互联网金融
收益目标： 通过本课程的学习，希望学员能够在了解和掌握数据科学相关理论的基础上，学会应用数据科学技术、算法、模型解决现实数据处理、分析、挖掘和应用落地等问题。
适应人群：数据分析、挖掘、开发等相关岗位从业者、初级入门者、欲转型数据工作者、欲了解大数据在行业中的应用现状和动态的管理者等等。
关键词：互联网，大数据，数据挖掘
关键词：其他，人工智能，大数据
适应人群：企业高管、产品及运营负责人、项目负责人、技术负责人、数 据分析师、数据挖掘工程师
关键词：互联网，产品设计，商业模式，大数据，数据挖掘，互联网金融，数据分析
收益目标：课程中的内容涵盖理论和经验，是作者们在大数据行业长年摸爬滚打出来的最佳实践的总结。经过这些课程培训，可以使学员能够对大数据体系有全面而又清晰的认识，了解从平台搭建、到数据分析再到数据价值的挖掘各个方面的实用知识，可以即刻在实际工作中学以致用，运用大数据理论、方法来提升部门或公司的业绩。
适应人群：1． 小型企业的技术负责人； 2. 大中型企业的数据部门相关人员、或是对数据感兴趣的其他部门的研发总监、部门经理、一线研发工程师等人员均可；
关键词：互联网，电信，其他，大数据
收益目标：1.本课程让学员充分掌握大数据平台技术架构、大数据分析的基本理论、大数据分析挖掘应用实战技能、国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案、以及大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用案例。 2.本课程强调主流的大数据分析挖掘算法技术的应用和分析平台的实施，让学员掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark、R的大数据分析平台架构和实际应用，并用结合实际的生产系统案例进行教学，掌握基于Hadoop大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布式系统平台应用，以及商业和开源的数据分析产品加上Hadoop平台形成大数据分析平台的应用剖析。
关键词：互联网，电商，支付平台，传统金融，互联网金融，可穿戴设备，医疗，智能家居，物联网，车联网，安全，制造，电信，政府机构，税务，快消品，其他，大数据
收益目标：通过本课程实践，帮助学员对Hadoop、spark和NoSQL生态系统有一个清晰明了的认识；理解Hadoop、spark和NoSQL系统适用的场景；掌握Hadoop、spark和NoSQL等初中级应用开发技能；搭建稳定可靠的Hadoop、spark和NoSQL集群，满足生产环境的标准；了解和清楚大数据应用的几个行业中的经典案例，包括阿里巴巴，华为等。
适应人群：各类 IT/软件企业和研发机构的软件架构师、软件设计师、程序员。对于怀有设计疑问和问题，需要梳理解答的团队和个人，效果最佳。
关键词：互联网，大数据
收益目标：了解大数据中MapReduce的核心原理 掌握MapReduce核心编程 了解Spark性能优化 掌握Spark中的离线计算和实时计算 掌握Spark SQL的使用 掌握HBase的高级特性
关键词：我是运维经理，互联网，大数据，SQL，Spark，HBase，大数据平台
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