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收益目标:暂无
适应人群:暂无
关键词:其他,架构师,架构设计,大数据,数据架构,工程师
收益目标:意识到企业所面临的外部威胁,了解到各种威胁解决思路
关键词:互联网,大数据,机器学习,SQL
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:通过本课程的学习,可以帮助学员找到如下问题的答案: 1.什么是数字化转型?分哪几个阶段?如何提供价值?传统企业如何进行数字化转型? 2.如何根据业务目标建立精确不冗余的指标体系,并通过指标体系驱动业务目标达成? 3.数据驱动业务增长有哪几种的底层机制?该如何建立机制和获得机制的赋能? 4.数据有哪些不同的收集方法?如何建立有效的数据收集机制?如何获取竞品和行业数据? 5.有哪些重要的数据分析方法?如何通过数据分析获得重要的业务洞察,并制定相应的业务策略?应该在什么时候,如何使用哪一种数据方法? 6.立项和做决策时,往往需要对候选项目进行价值分析,但价值要项目落地后才能实际产生和测量,如何进行客观准确而不是“拍脑袋”的项目/产品价值预测?
适应人群:正在进行数字化转型的企业的业务、产品、运营、研发、数据分析人员。 希望学习世界顶尖大数据企业如何使用数据、获得洞察、指导决策、建立数据文化的前沿企业的业务、产品、运营、研发、数据分析人员。 所有希望提升数据意识与思维、数据应用能力和数据洞察能力的相关岗位。 需要理解数据如何赋能业务,并建立数据驱动机制提升经营效率的企业领导。
关键词:互联网,人工智能,大数据,Python,数据分析,转型,产品管理,数字化转型,B端产品
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:帮助科技企业进行产品升级与创新过程中,更体系化的完成商业分析与战略解构的工作
适应人群:科技企业的市场人员,销售人员,产品经理,技术骨干等角色,总监或高级专家职级
关键词:互联网,人工智能,大数据,创新,智能制造,元宇宙,产品战略,AIGC
收益目标:如何科学、准确把握新质生产力的科学内涵和战略意义?如果抓住机遇迎接挑战?本课程旨在帮助学员全面理解新质生产力产生的背景、概念、特点和发展趋势,把握新时代背景下的产业变革方向,为企业和个人的发展提供有力支撑。 1、深化理解:帮助学员系统掌握新质生产力的基本概念、理论基础和前沿动态,提升对新时代生产力发展趋势的敏锐洞察力。 2、拓展视野:通过分析国内外典型案例,展示新质生产力在不同行业的应用实践,拓宽学员的视野和思路。 3、把握机遇:引导学员识别新质生产力带来的发展机遇,掌握创新创业的方法论,为企业和个人发展提供新动力。 4、提升能力:通过课程学习和实践练习,提升学员在新技术应用、产业分析、创新策略制定等方面的能力。
适应人群:本课程适用于对企业战略制定、企业创新、产业升级、经济发展、科技发展等领域感兴趣的各类人员,包括企业家、管理者、研究人员、政策制定者、科技工作者、项目经理以及希望了解新质生产力发展趋势的广大公众。
关键词:互联网,人工智能,大数据,云计算,变革
收益目标:1、具备优化业务流程,用智能体部分替代常规日常工作的能力; 2、具备分析、设计、参与开发和校验企业内部AI产品研发的能力; 3、具备使用大模型微调(LLM FT)、知识库(RAG)和智能体(AI Agent)工具链的能力。
适应人群:业务数字化转型骨干、AI产品经理、IT工程师等。
关键词:其他,大数据,BI,流程管理,工程师,大数据平台
收益目标:a) 掌握Kafka的Producer/Consumer的用法及与其它系统集成的方案 b) 初步掌握如何使用Kafka Stream开发流式处理应用 c) 掌握Kafka的复制和领导选举策略,并了解分布式系统一致性解决方案 d) 能够理解并掌握分布式产品选型方法
适应人群:a) 大数据产品开发工程师 b) 大数据运维工程师 c) 大数据架构师
关键词:互联网,大数据,分布式系统,配置管理
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
关键词:互联网,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.建立批流一体处理技术知识体系,明确批处理与流处理的融合逻辑及应用场景。 2.掌握特征平台架构设计方法,了解其演进趋势与关键组件功能。 3.学会制定批流一体化特征平台建设方案,熟悉实施步骤与核心技巧。 4.熟悉 Flink、Hudi 等主流工具在批流一体场景中的应用,借鉴业界成功经验。
适应人群:大数据从业人员 企业IT开发人员 企业数据部门人员
关键词:其他,大数据
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