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收益目標(biāo)：通過該課程學(xué)習(xí)，洞悉Hadoop，NoSQL與Spark等技術(shù)的原理、架構(gòu)與技術(shù)手段；結(jié)合豐富實例掌握其設(shè)計與開發(fā)方法，以及掌握如軟件架構(gòu)、性能調(diào)優(yōu)等使用過程中的實用技巧；深入了解Hadoop，NoSQL，Spark體系中各成員，理解Hadoop，NoSQL，Spark成員各自的優(yōu)、缺點與正確適用場景，了解技術(shù)最新發(fā)展動向，能對Hadoop，NoSQL與Spark體系在學(xué)員企業(yè)、學(xué)員項目、學(xué)員研發(fā)中是否可用、如何定位以及如何使用做出正確判斷與學(xué)習(xí)，并且對如何結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)規(guī)劃企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)得到相當(dāng)?shù)膯l(fā)與收獲。
適應(yīng)人群：企業(yè)中高層技術(shù)管理人員、企業(yè)技術(shù)戰(zhàn)略決策者、軟件架構(gòu)師、軟件研發(fā)人員與大數(shù)據(jù)技術(shù)愛好者，有大數(shù)據(jù)及海量數(shù)據(jù)管理與處理需求的企業(yè)優(yōu)先。
關(guān)鍵詞：傳統(tǒng)金融，互聯(lián)網(wǎng)金融
收益目標(biāo)：1. 理解數(shù)據(jù)科學(xué)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的作用價值 2, 理解數(shù)據(jù)科學(xué)與傳統(tǒng)BI的區(qū)別 3. 理解數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能如何解決企業(yè)客戶的需求 4．理解機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建的基本流程方法
適應(yīng)人群：暫無
關(guān)鍵詞：電信，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘，BI
收益目標(biāo)：風(fēng)控可以怎么做才能有效控制風(fēng)險，本次分享將拋磚引玉，探討如何深刻理解業(yè)務(wù)，如何將算法順利地落地于風(fēng)控中，又有哪些技術(shù)手段對抗不斷升級的欺詐手段，這些技術(shù)手段又有哪些瓶頸等。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，機(jī)器學(xué)習(xí)
收益目標(biāo)：1.了解大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的常用數(shù)據(jù)處理流程。 2.對iData在游戲場景下的自助、高效、在線分析路徑的思路有所了解。 2.能了解iData游戲大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的雙引擎的技術(shù)實現(xiàn)原理。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，BI，數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)分析，分布式，大數(shù)據(jù)分析
收益目標(biāo)：暫無
適應(yīng)人群：1、對大數(shù)據(jù)、分布式技術(shù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等感興趣的人員； 2、云計算、大數(shù)據(jù)、AI相關(guān)從業(yè)者； 3、系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員； 4、牽涉到大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)中心運行、規(guī)劃、設(shè)計負(fù)責(zé)人； 5、政府機(jī)關(guān)，金融保險、移動互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)單位的負(fù)責(zé)人； 6、高校、科研院所大數(shù)據(jù)研究人員，涉及到大數(shù)據(jù)與分布式數(shù)據(jù)處理的人員； 7、數(shù)據(jù)倉庫管理人員、建模人員，分析和開發(fā)人員、系統(tǒng)管理人員、數(shù)據(jù)庫管理人員以及對數(shù)據(jù)倉庫感興趣的其他人員；
關(guān)鍵詞：我是運維經(jīng)理，互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，大數(shù)據(jù)，云計算，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，虛擬化，運維，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)建模，深度學(xué)習(xí)
收益目標(biāo)：通過本課程的教學(xué)，使學(xué)員充分了解和認(rèn)識大數(shù)據(jù)的相關(guān)知識（大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍及相關(guān)技術(shù)思想），同時學(xué)會用主流的數(shù)據(jù)挖掘軟件完成數(shù)據(jù)挖掘建模任務(wù)，使學(xué)員掌握數(shù)據(jù)挖掘方法論CRISP-DM的本質(zhì)。通過幾個具體的、典型的數(shù)據(jù)挖掘案例，使學(xué)員在掌握這些案例所用的技巧的同時，充分理解數(shù)據(jù)挖掘的方法論，實現(xiàn)舉一反三的效果，提高學(xué)員分析問題解決問題的實際能力。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)金融
收益目標(biāo)：a) 熟悉HDFS與Yarn實現(xiàn)原理及最佳實踐 b) 掌握Spark核心原理，包括但不限于Spark Job的執(zhí)行過程，Shuffle機(jī)制 c) 了解如何對Spark Job進(jìn)行性能優(yōu)化，包括但不限于參數(shù)調(diào)優(yōu)，數(shù)據(jù)傾斜優(yōu)化，代碼調(diào)優(yōu) d) 掌握Spark Streaming的原理及使用方式，并掌握如何結(jié)合Spark Streaming和Kafka實現(xiàn)正好一次處理語義 e) 掌握Spark SQL的使用和優(yōu)化方式，了解SQL引擎的原理 f) 掌握使用Spark MLlib解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題的一般方法
適應(yīng)人群：a) 大數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)工程師 b) 大數(shù)據(jù)運維工程師 c) 大數(shù)據(jù)架構(gòu)師
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，Spark，分布式，大數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，SQL
收益目標(biāo)：課程中的內(nèi)容涵蓋理論和經(jīng)驗，是作者們在大數(shù)據(jù)行業(yè)長年摸爬滾打出來的最佳實踐的總結(jié)。經(jīng)過這些課程培訓(xùn)，可以使學(xué)員能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)體系有全面而又清晰的認(rèn)識，了解從平臺搭建、到數(shù)據(jù)分析再到數(shù)據(jù)價值的挖掘各個方面的實用知識，可以即刻在實際工作中學(xué)以致用，運用大數(shù)據(jù)理論、方法來提升部門或公司的業(yè)績。
適應(yīng)人群：1． 小型企業(yè)的技術(shù)負(fù)責(zé)人； 2. 大中型企業(yè)的數(shù)據(jù)部門相關(guān)人員、或是對數(shù)據(jù)感興趣的其他部門的研發(fā)總監(jiān)、部門經(jīng)理、一線研發(fā)工程師等人員均可；
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，電信，其他，大數(shù)據(jù)
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)
關(guān)鍵詞：其他，大數(shù)據(jù)
收益目標(biāo)：了解大數(shù)據(jù)平臺的技術(shù)背景、基本知識、常識及術(shù)語。 學(xué)員通過學(xué)習(xí)本課程，能夠熟悉大數(shù)據(jù)行業(yè)和分布式系統(tǒng)的技術(shù)核心知識點； 通過Hadoop、Hive、Spark、HBase知識的學(xué)習(xí)，能夠掌握大數(shù)據(jù)應(yīng)用的開發(fā)和運維能力， 并能夠掌握海量數(shù)據(jù)處 理的編碼和性能調(diào)優(yōu)經(jīng)驗。 熟悉中國互聯(lián)網(wǎng)公司（如阿里巴巴、騰訊）的大數(shù)據(jù)平臺中各組件的技術(shù)應(yīng)用和最佳實踐。 了解大數(shù)據(jù)平臺在互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)及地理信息系統(tǒng)的應(yīng)用。
適應(yīng)人群：擁有一定研發(fā)經(jīng)驗，希望行業(yè)前研經(jīng)驗和應(yīng)用有所了解的學(xué)員。 所有對《大數(shù)據(jù)平臺及地理信息應(yīng)用》感興趣的學(xué)員。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，電商，大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)平臺，大數(shù)據(jù)、架構(gòu)、Hadoop、飛天、數(shù)據(jù)中臺、地理信息
適應(yīng)人群：1. 小型企業(yè)的技術(shù)負(fù)責(zé)人； 2. 大中型企業(yè)的數(shù)據(jù)部門相關(guān)人員、或是對數(shù)據(jù)感興趣的其他部門的研發(fā)總監(jiān)、部門經(jīng)理、一線研發(fā)工程師等人員均可。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，電信，其他，大數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘
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