課程

• NoSQL數(shù)據(jù)庫解析及案例分析

  NoSQL數(shù)據(jù)庫解析及案例分析

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  架構(gòu)師

• 大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應(yīng)用實戰(zhàn)

  大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘技術(shù)已經(jīng)逐步地應(yīng)用到新興互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)（如電子商務(wù)網(wǎng)站、搜索引擎、社交網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)廣告服務(wù)提供商等）、銀行金融證券企業(yè)、電信運營等行業(yè)，給這些行業(yè)帶來了一定的數(shù)據(jù)價值增值作用。

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  架構(gòu)師

• Spark開發(fā)實戰(zhàn)

  當下是大數(shù)據(jù)時代，為構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺，技術(shù)人員需要對分布式計算平臺有一定深入的理解和應(yīng)用。

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  架構(gòu)師

• 大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)治理

  大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)治理

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  架構(gòu)師

• Python、Spark和TensorFlow人工智能培訓

  Python、Spark和TensorFlow人工智能培訓

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  架構(gòu)師

• 基于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計與應(yīng)用

  隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的使用越來越廣泛，企業(yè)面臨數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分層、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)使用、數(shù)據(jù)湖等問題尤為的重要。使得基于大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖建設(shè)非常的必要。本次大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫的培訓理論和實踐相結(jié)合，通過一些企業(yè)級的真實案例實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)平臺數(shù)倉、數(shù)據(jù)湖的建設(shè)。
  本次課程包含3NF模型和維度模型的使用經(jīng)驗分享，金融行業(yè)的10大主題域模型等。

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  架構(gòu)師

• Hadoop、spark和NoSQL大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)

  當下是大數(shù)據(jù)時代，為構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺，技術(shù)人員需要對分布式計算平臺有一定深入的理解和應(yīng)用。

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  架構(gòu)師

• 數(shù)據(jù)中臺和數(shù)據(jù)治理

  數(shù)據(jù)中臺火爆全網(wǎng)！隨之而來出現(xiàn)了一些問題，既然我們已經(jīng)擁有了數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)湖這一系列概念和技術(shù)，為什么仍然需要關(guān)注數(shù)據(jù)中臺？數(shù)據(jù)中臺涉及到哪些具體內(nèi)容？數(shù)據(jù)中臺包括哪些方法論？數(shù)據(jù)中臺是如何幫助阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭取得今日的成功？數(shù)據(jù)中臺如何與行業(yè)、業(yè)務(wù)相結(jié)合？傳統(tǒng)企業(yè)如何構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺？本課程將幫助您回答這一系列問題。
  ? 隨著業(yè)務(wù)、技術(shù)的快速更新迭代，近幾年來，數(shù)據(jù)中臺成為了數(shù)據(jù)領(lǐng)域最為熱門的話題之一。由數(shù)據(jù)中臺所引發(fā)的一系列業(yè)務(wù)創(chuàng)新、技術(shù)更新，以及應(yīng)用模式、服務(wù)模式的變化是信息產(chǎn)業(yè)長期發(fā)展的一個必然結(jié)果。所以，充分認識、了解和掌握數(shù)據(jù)中臺當前發(fā)展現(xiàn)狀，熟悉當前行業(yè)應(yīng)用特點，理解相關(guān)技術(shù)已成必不可少的知識和技能。
  本課程通過教師講解、案例分析結(jié)合實際操作的授課方式，給學員帶來新的認知和思考，使數(shù)據(jù)中臺的學習過程充滿樂趣。

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  開發(fā)經(jīng)理

• 數(shù)據(jù)分析技能培訓

  數(shù)據(jù)分析技能培訓的培訓時長為2天，培訓內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)思維的概念、特點、方法論和應(yīng)用價值，以及基于大數(shù)據(jù)平臺落地數(shù)據(jù)思維的案例分享。此外，還介紹了數(shù)據(jù)分析和挖掘流程，包括數(shù)據(jù)取樣、探索、預(yù)處理和特征工程構(gòu)建等。在Python和Spark編程方面，學員將學習Python數(shù)據(jù)挖掘常用模塊、Numpy、pandas和Matplotlib等庫，以及Spark編程模型、RDD操作和Spark SQL原理和實踐等內(nèi)容。這些內(nèi)容將幫助學員掌握數(shù)據(jù)分析技能，提高數(shù)據(jù)處理和分析能力，為大數(shù)據(jù)時代的業(yè)務(wù)發(fā)展打下堅實基礎(chǔ)

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  工程師

• 核心大數(shù)據(jù)組件原理和開發(fā)實戰(zhàn)

  Flink SQL 是基于流處理和批處理的強大工具，通過多表關(guān)聯(lián)、自定義 TableSource 和 Table Sink 等實戰(zhàn)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。同時，結(jié)合 Watermark 和窗口函數(shù)處理時間序列數(shù)據(jù)。此外，F(xiàn)link 還與 Hive、RDBMS、Kafka、CDC、ES 等集成，滿足各種數(shù)據(jù)源需求。項目實戰(zhàn)涵蓋了流批一體、Kafka、Elasticsearch、Docker 演示等環(huán)境，提供完整的解決方案。

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  工程師

• 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表培訓實戰(zhàn)

  學員能夠了解數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表核心內(nèi)容

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  工程師

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