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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
适应人群:暂无
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
收益目标:暂无
关键词:其他,人工智能,大数据,变革
收益目标:1.理解什么是精细化运营 ,以及它与集中式运营的思路和方法区别。 2.理解精细化的两大基础能力:数据分析和用户洞察的主要方法和思路。 3.掌握面向增长的精细化运营:面向渠道、获客和留存的精细化运营方法。 4.掌握面向顾客生命周期的深度运营方法,包括私域运营、DMP精准广告、DTC工程。 5.掌握商品精细化运营和活动精细化运营的思路和方法。 6.建立企业的精细化运营体系,最大化运营的LTV(生命周期价值)和ROI。
适应人群:B端与C端企业运营、市场、营销岗人员。 与运营紧密配合的产品、增长、数据等岗位人员。 希望对企业运营进行大幅效率提升,有数字化转型需求的企业管理层。 对精细化运营方法与实践感兴趣的学员。
关键词:互联网,产品经理,大数据,数据分析,组织,电商
收益目标:从实战角度解密流行的数据湖技术及构建方案,使企业快速构建数据湖能力,降低试错的成本。帮助企业厘清数据湖概念,解决大数据应用实战中的问题。
关键词:电商,大数据,云计算,变革
收益目标:1. 理解大数据思维和数据驱动; 2. 掌握数据分析处理的流程; 3. 学习如何做数据分析。
适应人群:产品、市场、运营等非技术岗位、数据分析师,及其他对数据分析感兴趣的同学。
关键词:互联网,大数据
关键词:其他,人工智能,大数据,云计算,变革
收益目标:通过培训,可以让学员对实时数据处理有更深入和全面的理解,掌握实时数据平台建设思路,了解实时数据处理技术,并能够在实际应用中解决实时计算预到的工程问题。 熟悉互联网公司(如阿里巴巴、Uber、华为)的所面临的问题和工程实践经验。
适应人群:了解大数据的软件架构师。 中级和高级软件工程师。
关键词:其他,大数据,大数据平台,大数据、实时计算、Flink、Spark
适应人群:初中级基础的工程师,数据分析/挖掘/大数据技术人员,企业数据建模/决策人员等等
关键词:互联网,大数据,机器学习,数据挖掘,工程师
适应人群:各类企业中高层管理决策人,日常与各类业务数据打交道的相关主管部门等。一切对运用大数据AI做业务创新、有意愿推动企业数字化转型的相关负责人士。
关键词:互联网金融,大数据,转型
收益目标:1、理解多数据体系融合背景下的数据治理方案 2、如何在应对复杂业务需求的同时,通过优化治理方案,提高数据治理效率
适应人群:数仓开发,数据工具开发,数据架构师,数据治理人员
收益目标:1.了解互联网产品数据的基本组成和获取途径 2.通过提升产品数据分析能力,更精确的挖掘产品需求 3.形成较为严密的数据推测能力和问题分析能力 4.提升利用数据分析产品商业价值的能力 5.帮助产品经理形成系统的数据观,使其形更为严密的产品观
适应人群:建议产品经理相对中高阶。
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