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展开简介
收益目标：1. 理解数据科学在大数据领域的作用价值 2, 理解数据科学与传统BI的区别 3. 理解数据科学、人工智能如何解决企业客户的需求 4．理解机器学习构建的基本流程方法
适应人群：暂无
关键词：电信，大数据，数据挖掘，BI
收益目标：1、大数据革命对销售服务带来的挑战和机遇 2、中美知名企业用大数据提升营销的成功经验和失败教训分享 3、运用大数据促进营销管理和运营的方法和路线图 4、通过现场模拟实战案例, 全面掌握运用大数据创新销售服务的实战技巧
适应人群：传统企业的营销高管和资深区域经理。一切对运用大数据做销售服务创新感兴趣的中高层管理人士。
关键词：互联网，人工智能，大数据
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：a) 熟悉HDFS与Yarn实现原理及最佳实践 b) 掌握Spark核心原理，包括但不限于Spark Job的执行过程，Shuffle机制 c) 了解如何对Spark Job进行性能优化，包括但不限于参数调优，数据倾斜优化，代码调优 d) 掌握Spark Streaming的原理及使用方式，并掌握如何结合Spark Streaming和Kafka实现正好一次处理语义 e) 掌握Spark SQL的使用和优化方式，了解SQL引擎的原理 f) 掌握使用Spark MLlib解决机器学习问题的一般方法
适应人群：a) 大数据产品开发工程师 b) 大数据运维工程师 c) 大数据架构师
关键词：互联网，Spark，分布式，大数据，机器学习，SQL
收益目标：风控可以怎么做才能有效控制风险，本次分享将抛砖引玉，探讨如何深刻理解业务，如何将算法顺利地落地于风控中，又有哪些技术手段对抗不断升级的欺诈手段，这些技术手段又有哪些瓶颈等。
关键词：互联网，机器学习
收益目标：1. 了解大数据的基本架构和组件 2. 了解各组件的架构、功能和使用场景 3. 了解数据中台的需求和解决的问题 4. 了解数据中台适用的场景和误区 5. 对大数据平台和数据中台有一个全面的认识
适应人群：所有对数据中台感兴趣的学员 有一定数据开发经验的数据架构师、部门主管 公司架构及商业决策者
关键词：其他，大数据，Hadoop，大数据平台
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：暂无
关键词：互联网，大数据
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，机器学习，数据挖掘
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，大数据
关键词：互联网，电商，支付平台，传统金融，互联网金融，医疗，智能家居，物联网，车联网，安全，制造，电信，政府机构，税务，数据库，SQL
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