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收益目标:1、使学员深入理解机器学习、深度学习的基础概念、技术、思维模式; 2、使学员深入理解机器学习、深度学习算法原理、具备机器学习算法的使用能力; 3、使学员深入理解数据收集、数据挖掘、信息提取的能力; 4、使学员深入理解绘制数据可视化图形的能力; 5、深入剖析主流的机器学习、深度学习算法; 6、介绍统计学基础知识; 7、深入剖析模型的构建、特征提取、指标体系; 8、通过案例故事,深入剖析机器学习、深度学习的应用,交流数据挖掘的经验; 9、浅显易懂的方式介绍人工智能、深度学习、人工神经网络等知识点;
适应人群:1、本课程适合于机器学习和统计学的初级学习者; 2、对机器学习、数据分析、统计学感兴趣的人士;
关键词:我是运维经理,互联网,人工智能,大数据,机器学习,数据挖掘,深度学习
收益目标:•了解宜信四大开源项目的设计思想、定位和能力; •了解宜信敏捷数据中台的建设思路、定位和价值; •了解宜信敏捷数据中台技术架构和设计思路; •了解宜信敏捷数据中台支持的典型数据应用场景;
适应人群:暂无
关键词:互联网,大数据,数据架构
收益目标:1、云计算核心概念和使用经验 2、如何设计良好的云上系统架构 3、如何迁移到公有云 4、公有云的安全如何设计 5、如何在云上进行自动化运维 6、如何设计现代大数据架构
适应人群:适用于企业IT技术经理,系统架构师,IT运维工程师,大数据工程师等。 该课程为中高级课程,对于进行基于公有云的系统部署运维、产品开发设计特别有帮助 1、对公有云尚没有实际使用经验IT人员团队 2、对公有云成本无评估经验的项目管理团队 3、想要借公有云快速验证产品原型的创新团队
关键词:互联网,大数据,云计算,数据架构,敏捷开发,DevOps,运维,敏捷,转型
收益目标:1、 理解真正的大数据概念,从技术上来说大数据的框架是什么; 2、 讲述案例和架构,听众可以参与到一个大数据的架构设计中来; 3、 具备业务观点,指导听众设计一个企业的数据监控体系;
关键词:互联网,大数据
收益目标:暂无
关键词:互联网,传统金融,互联网金融,大数据,机器学习
收益目标:1. Flink核心技术的深入理解。 2. 流式和离线海量数据计算平台的设计的抽象与分层能力 3. 用Flink实现一个通用数据计算产品的方法。 4. 领域驱动设计(DDD)的核心知识和它在大数据领域的应用。
关键词:互联网,大数据,API
收益目标:1、数据分析的概念、表现形式与方法 2、数据分析的常用工具与应用 3、运用数据分析促进管理和运营的方法和路线图 4、通过现场模拟实战案例,全面掌握运用数据分析的实战技巧 5、中美知名企业用数据提升竞争力的经验和失败教训分享
适应人群:企业的商务分析师、数据分析师、业务部门经理、管理决策人士等。一切对运用数据分析做商业创新感兴趣的技术与管理人士。
关键词:互联网,大数据,数据分析,统计学常见方法,数据分析与商业应用,大数据分析,数据建模,数据算法及应用,数据分析生命周期,数据分析方法全景图
收益目标:本课程将为大家全面而又深入的介绍Spark平台的构建流程,涉及Spark系统基础知识,概念及架构, Spark实战技巧,Spark经典案例等。 通过本课程实践,帮助学员对Spark生态系统有一个清晰明了的认识;理解Spark系统适用的场景;掌握Spark初中级应用开发技能;搭建稳定可靠的Spark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,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,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:对于已经开始做线上监控的团队,可以参考抖音和TikTok上监控体系相互印证,提升监控效果。 对于尚未开始做线上监控的团队,抖音从10wDau到3亿DAU的线上监控经验可以帮助您的团队快速搭建一套完整的监控体系
收益目标:1.对腾讯游戏的运营实践经验有一定了解; 2.介绍平台在架构上设计及历史演进; 3.介绍机器学习流水线的建设及优化实践;
关键词:互联网,大数据,机器学习
收益目标:1.了解VR/IOT设计实操案例 2.了解科技趋势下设计面临的变革和应做的准备 3.了解数字孪生概念在产业互联网行业的落地和应用
关键词:互联网,人工智能,大数据,云计算
关键词:其他,大数据
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