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收益目标：1、本课程将为大家全面而又深入的介绍Hadoop的常用组件，涉及分布式数据收集，大数据存储，资源管理及分布式计算框架等。 2、深度掌握基于HDFS、Mapreduce、Yarn、Spark、Hbase、Hive、Sqoop、Flume和Kafka的使用 3、掌握Scala开发语言
适应人群：大数据开发人员
关键词：其他，数据库，Hadoop
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，机器学习，数据挖掘
收益目标：暂无
适应人群：暂无
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
收益目标：通过此次课程培训，可使学习者获得如下收益： 1. 了解数据治理的体系架构 2. 理解数据架构设计与数据治理的基本知识； 2. 掌握数据建模方法，范式建模和维度建模 3. 理解数据标准化、数据质量和元数据等如何建设，和建设中注意的问题 4. 数据治理落地的难点和经验分享 5. XXX银行数据治理真实案例深度分享
适应人群： 1、数据开发工程师 2、业务人员 3、架构师 4、项目经理 5、对数据治理赶兴趣的同学
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：构建大数据生态立体化的知识体系 掌握大数据核心应用技术 从大数据开发者成为具备大数据思维的技术专家
关键词：互联网，大数据，变革
关键词：互联网，大数据，Spark
收益目标：对于在大数据处理方面的技巧和变现能力会有很大的提升。
关键词：互联网，大数据，机器学习，数据挖掘
关键词：其他，大数据
收益目标：① 盘点大数据生态圈技术的的旧爱新宠，优劣势对比及选型； ② 数据安全技术框架构建，信息安全； ③ 数据中台建设的几个点阶段，每个阶段的重点和难点； ④ 大数据平台架构体系构建演进路径及全景图。
关键词：互联网，大数据，数据架构，变革，大数据平台
收益目标：1、了解数据建模的标准过程 2、明白时序预测的基本思想，熟悉常用的时序预测模型 3、掌握常用的分类预测模型，理解模型基本原理 4、学会解读分类预测模型的含义 5、理解并掌握定性预测模型的质量评估指标 6、了解分类预测模型的集成优化思想
适应人群：产品销量部、业务支撑部、运营分析部、数据分析部、大数据系统开发部等对业务数据分析有较高要求的相关人员。
关键词：互联网，数据建模
收益目标：1. 了解PB级别大数据底层技术架构以及美图如何优化大数据架构以适应业务发展 2. 了解大数据基础架构常见的几个痛点 3. 了解相关热门大数据技术框架的适用场景和各自的优缺点 4. 了解大数据底层架构的一些优化方向
关键词：
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