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收益目标:1.学员能够深刻了解大数据是什么,以及大数据的意义和关联性,培养对于大数据的敏感性; 2.学员学习算法如何才能创造价值: 1)对于待解决问题的全面评估,包括ROI分析等; 2)在有提升空间的基础之上,算法如何“接地气”和数据融合,并最终产出; 3)了解如何通过流程来控制和保证算法产出的过程。
适应人群:暂无
关键词:互联网,电商,其他,大数据,机器学习,数据挖掘
收益目标:本课程将围绕大数据最本质的特点—智能化为主线,从大数据的产品思维、数据分析重要工具、数据挖掘核心技术等层面深入讲述 数据挖掘的高阶话题,包括有偏数据挖掘、数据流挖掘、在线学习、高级数据预处理技术等。同时课程案例丰富,重点从社交网络图谱挖掘、推荐引擎等做实站案例讲解。该课程使学员: 理解大数据基本概率、理解大数据产品设计思维、理解大数据基础技术架构 掌握社交图谱挖掘的一到两个经典数据挖掘案例的解决方案 掌握社交好友推荐中一到两个经典案例的解决方案 掌握如何搭建一个实用的推荐引擎的方法; 掌握数据挖掘的经典方法论:数据挖掘过程、模型评估标准等 侧重掌握最普遍使用的分类预测技术的方法,
适应人群:重点面向产品和技术人员,包括数据挖掘工程师、数据分析师、大数据工程师、算法专家、项目经理、技术经理、数据产品经理以及其他具有一定数据挖掘经验的人员。
关键词:互联网,产品设计,用户体验,大数据,数据挖掘
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
收益目标:这个Topic对希望向互联网转型的传统企业、或是互联网创业型公司都有着重要的参考意义
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:暂无
关键词:互联网,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
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
关键词:其他,大数据
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;
收益目标:Kafka是流式处理系统如Spark streaming,Strom及Flink事实上的标准数据入口,本课程将从架构、生产消费示例、性能、运维等全方位深入分析这一大数据利器。
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