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收益目標(biāo)：1、大數(shù)據(jù)在行業(yè)、領(lǐng)域中的應(yīng)用案例及實(shí)踐；案例涉及到Hadoop、Hbase、Spark、Flink、kafka、es、redis等開發(fā)組件的應(yīng)用案例及實(shí)踐； 2、應(yīng)用案例及實(shí)踐是如何搭建的、相關(guān)技術(shù)組件在實(shí)際使用過程中的注意事項(xiàng)及關(guān)鍵點(diǎn)；搭建就是指基礎(chǔ)組件如何搭建應(yīng)用； 3、在反欺詐方面（羊毛黨）、安全方面、金融方面、風(fēng)控方面，這四個方面的應(yīng)用案例及實(shí)踐，重點(diǎn)講反欺詐方面（羊毛黨）； 4、從思想到技術(shù)再到實(shí)操，深入系統(tǒng)的剖析大數(shù)據(jù)思想、大數(shù)據(jù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)實(shí)踐，使學(xué)員全面的、正確的認(rèn)識大數(shù)據(jù)，并通過動手實(shí)踐編寫大數(shù)據(jù)挖掘程序，使學(xué)員深入理解大數(shù)據(jù)； 5、使學(xué)員深入理解Hadoop、Hbase、Spark、Flink、kafka、es、redis為代表的大數(shù)據(jù)分布式技術(shù)框架； 6、使學(xué)員掌握Hadoop、Hbase、Spark、Flink、kafka、es、redis大數(shù)據(jù)編程技術(shù)，能夠達(dá)到大數(shù)據(jù)挖掘的目的； 7、從代碼實(shí)踐的角度剖析大數(shù)據(jù)分布式技術(shù)執(zhí)行的具體過程并具備大數(shù)據(jù)開發(fā)能力； 通過分享大數(shù)據(jù)在金融結(jié)算方面的應(yīng)用案例，如反欺詐、金融風(fēng)險防范、金融數(shù)據(jù)分析可利用的價值方向等，加深對大數(shù)據(jù)的理解。
適應(yīng)人群：1、對大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘感興趣的企業(yè)或者個人； 2、適合于想通過數(shù)據(jù)化決策防范風(fēng)險等相關(guān)的企業(yè)或者個人； 3、對大數(shù)據(jù)、分布式存儲、分析等感興趣的人員； 4、大型網(wǎng)站、電商網(wǎng)站等運(yùn)維人員； 5、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)從業(yè)者； 6、熟悉Hadoop生態(tài)體系，想了解和學(xué)習(xí)Hadoop與Spark整合在企業(yè)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)案例的朋友； 7、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； 8、牽涉到大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)中心運(yùn)行、規(guī)劃、設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人； 9、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； 10、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； 11、數(shù)據(jù)倉
關(guān)鍵詞：我是運(yùn)維經(jīng)理，互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，大數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)分析，創(chuàng)新，Hadoop，Spark，分布式，大數(shù)據(jù)分析，AR
收益目標(biāo)：了解大數(shù)據(jù)生態(tài)圈核心技術(shù) 掌握Hadoop的原理及使用 掌握分布式計(jì)算引擎(Spark+Flink)的原理及使用 掌握OLAP分析引擎的原理及使用(Hive+ClickHouse) 了解數(shù)據(jù)倉庫(離線+實(shí)時)的架構(gòu)設(shè)計(jì)
適應(yīng)人群：有一定編程基礎(chǔ),想學(xué)習(xí)和了解大數(shù)據(jù)的學(xué)員 計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè),未來向大數(shù)據(jù)領(lǐng)域方向發(fā)展的學(xué)員
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，其他，大數(shù)據(jù)，SQL，數(shù)據(jù)分析，Hadoop，Spark，分布式
收益目標(biāo)：縱觀IT運(yùn)維的演進(jìn)，我們可以看到，智能運(yùn)維已經(jīng)成為新運(yùn)維演化的一個開端；運(yùn)維智能化演進(jìn)的基礎(chǔ)是運(yùn)維自動化、運(yùn)維數(shù)據(jù)化，如何從場景化的自動化運(yùn)維常態(tài)，通過數(shù)據(jù)積累、大數(shù)據(jù)分析、模型構(gòu)建、機(jī)器學(xué)習(xí)等來逐步落地智能化運(yùn)維。
適應(yīng)人群：暫無
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，運(yùn)維，自動化運(yùn)維
收益目標(biāo)：1、云計(jì)算核心概念和使用經(jīng)驗(yàn) 2、如何設(shè)計(jì)良好的云上系統(tǒng)架構(gòu) 3、如何遷移到公有云 4、公有云的安全如何設(shè)計(jì) 5、如何在云上進(jìn)行自動化運(yùn)維 6、如何設(shè)計(jì)現(xiàn)代大數(shù)據(jù)架構(gòu)
適應(yīng)人群：適用于企業(yè)IT技術(shù)經(jīng)理，系統(tǒng)架構(gòu)師，IT運(yùn)維工程師，大數(shù)據(jù)工程師等。 該課程為中高級課程，對于進(jìn)行基于公有云的系統(tǒng)部署運(yùn)維、產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計(jì)特別有幫助 1、對公有云尚沒有實(shí)際使用經(jīng)驗(yàn)IT人員團(tuán)隊(duì) 2、對公有云成本無評估經(jīng)驗(yàn)的項(xiàng)目管理團(tuán)隊(duì) 3、想要借公有云快速驗(yàn)證產(chǎn)品原型的創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，云計(jì)算，數(shù)據(jù)架構(gòu)，敏捷開發(fā)，DevOps，運(yùn)維，敏捷，轉(zhuǎn)型
收益目標(biāo)：1.理解云原生架構(gòu)下Java應(yīng)用的挑戰(zhàn)與機(jī)遇； 2.掌握J(rèn)ava性能優(yōu)化的關(guān)鍵工具和策略； 3.學(xué)習(xí)提升研發(fā)流程效率的現(xiàn)代方法和工具； 4.了解AI將如何促進(jìn)研發(fā)效能的提升； 5.了解Java在人工智能、向量數(shù)據(jù)庫等新興領(lǐng)域的應(yīng)用案例； 6.洞察Java技術(shù)的未來發(fā)展，把握技術(shù)趨勢；
關(guān)鍵詞：其他，人工智能，大數(shù)據(jù)，Java，轉(zhuǎn)型，企業(yè)級，數(shù)字化轉(zhuǎn)型
收益目標(biāo)：了解將數(shù)據(jù)落地為真實(shí)的業(yè)務(wù)價值，了解數(shù)據(jù)如何驅(qū)動業(yè)務(wù)。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)
收益目標(biāo)：暫無
關(guān)鍵詞：其他，大數(shù)據(jù)，運(yùn)維，數(shù)據(jù)庫，MongoDB
收益目標(biāo)：1、數(shù)據(jù)分析的概念、表現(xiàn)形式與方法 2、數(shù)據(jù)分析的常用工具與應(yīng)用 3、運(yùn)用數(shù)據(jù)分析促進(jìn)管理和運(yùn)營的方法和路線圖 4、通過現(xiàn)場模擬實(shí)戰(zhàn)案例,全面掌握運(yùn)用數(shù)據(jù)分析的實(shí)戰(zhàn)技巧 5、中美知名企業(yè)用數(shù)據(jù)提升競爭力的經(jīng)驗(yàn)和失敗教訓(xùn)分享
適應(yīng)人群：企業(yè)的商務(wù)分析師、數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)部門經(jīng)理、管理決策人士等。一切對運(yùn)用數(shù)據(jù)分析做商業(yè)創(chuàng)新感興趣的技術(shù)與管理人士。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計(jì)學(xué)常見方法，數(shù)據(jù)分析與商業(yè)應(yīng)用，大數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)算法及應(yīng)用，數(shù)據(jù)分析生命周期，數(shù)據(jù)分析方法全景圖
收益目標(biāo)：1.對騰訊游戲的運(yùn)營實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)有一定了解； 2.介紹平臺在架構(gòu)上設(shè)計(jì)及歷史演進(jìn)； 3.介紹機(jī)器學(xué)習(xí)流水線的建設(shè)及優(yōu)化實(shí)踐；
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)
關(guān)鍵詞：其他，架構(gòu)師，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)架構(gòu)，SQL，大數(shù)據(jù)平臺
收益目標(biāo)：意識到企業(yè)所面臨的外部威脅，了解到各種威脅解決思路
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，SQL
收益目標(biāo)：?了解宜信四大開源項(xiàng)目的設(shè)計(jì)思想、定位和能力； ?了解宜信敏捷數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)思路、定位和價值； ?了解宜信敏捷數(shù)據(jù)中臺技術(shù)架構(gòu)和設(shè)計(jì)思路； ?了解宜信敏捷數(shù)據(jù)中臺支持的典型數(shù)據(jù)應(yīng)用場景；
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)架構(gòu)
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