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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；
适应人群：暂无
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：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：深入了解数据挖掘与分析方法、准确洞察业务状态和其中蕴含的问题，并学会深入分析数据波动背后的真正原因； 学会搭建精准匹配业务目标的分级数据指标体系，深入掌握基于大数据的产品、运营、市场行为和项目价值估算方法，建立大数据精准决策思维。
适应人群：B端与C端企业的数据部门、产品、运营、市场、技术部门人员。 IT企业及传统企业数据分析部门，业务部门需要进行项目价值评估及量化管理的人员。 企业战略决策层人员。
关键词：互联网，大数据，数据分析，创新，增长黑客
收益目标：学习完本课程后，学员的主要收获有： (1) 从企业级应用的角度对推荐系统有一个全面的认知，知道推荐系统的技能要求、价值、应用场景； (2) 了解最主流的推荐算法基本原理； (3) 熟悉推荐系统的产品形态，针对不同的产品怎么更好地整合推荐系统以发挥业务价值； (4) 了解在真实业务场景中怎么做好推荐系统，让推荐系统真正产生商业价值； (5)获得讲师十多年实践推荐系统的经典案例和经验；
适应人群：本课程适合对推荐系统感兴趣的或者自身工作与推荐系统相关的算法工程师
关键词：互联网，人工智能，大数据，推荐系统，视频推荐，音乐推荐，内容推荐
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
关键词：其他，大数据
收益目标：- 了解一个真实的MongoDB的应用场景，及Change Stream 功能的高级用法 - 了解流处理引擎工作机制 - 学习一个技术型数据中台落地方案
关键词：互联网，大数据，数据库，MongoDB，MySQL，SQL，创新，Hadoop，分布式
收益目标：1.学习和了解金融企业流式数据架构设计与应用，了解实时数据处理过程中的数据管理体系，数据处理技术，数据质量管控以及数据安全等； 2.掌握流计算常用技术与架构，包括不限于Apache Storm，Apache Flink，Spark Streaming等； 3.掌握流数据架构的特点以及建设方法论； 4.了解业界主流企业如何构建流数据架构体系，以及如何在现有大数据平台架构下，构建流数据处理平台，有效管理流数据；
适应人群：1.大数据从业人员 2.企业IT开发人员 3.企业数据部门人员
关键词：互联网，架构设计，大数据，数据架构，金融
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
收益目标：系统全面地了解和学习微服务架构的设计、云计算与大数据基础平台及原生云应用开发方法等 •深入理解微服务架构概念、本质以及使用场景 •使用 Spring Boot / Spring Cloud 搭建微服务应用 •掌握一线互联网企业微服务实践经验
关键词：互联网，大数据，云计算，微服务，Java
关键词：其他，人工智能，大数据，变革
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