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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：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
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
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
关键词：互联网，大数据，Spark
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；
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