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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。
适应人群:暂无
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。
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
收益目标:互联网金融健康发展的核心是风险控制,其依托互联网获取用户的网上消费行为数据、通讯数据、信用卡数据、第三方征信数据等丰富而全面的数据,可以借助机器学习的手段搭建大数据风控系统。本课程将介绍使用机器学习构建金融大数据风控的最佳实践。
关键词:互联网,传统金融,互联网金融,大数据
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