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展开简介
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
适应人群：暂无
关键词：互联网，大数据，变革
收益目标：暂无
关键词：互联网，大数据，Spark
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
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：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
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：
收益目标：1. 深入大数据最新技术 2. 攻克数据中台的难点 3. 用数据驱动业务价值
适应人群：1.希望掌握Flink为核心技术的流式计算的知识点、希望掌握海量数据处理的大数据工程师和架构师； 2.希望了解数据中台建设全貌和具体实现细节，希望开启数据中台建设的中台负责人； 3.希望利用数据湖等新理念，打破数据孤岛、构建现代数据仓库的数据治理负责人； 4.在利用以上技术构建好数据基础设施后，希望建立用户画像、开启精准营销等工作，切实发挥数据价值的数据科学家和产品负责人；
关键词：互联网，大数据
关键词：其他，大数据，数据分析
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