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收益目標(biāo)：深度了解主流大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)，組件交互，及其內(nèi)核工作與運行機制； 了解大數(shù)據(jù)平臺常用的以希望數(shù)據(jù)分析和挖掘的技術(shù)，如：Hadoop、Hive、Spark等 深度了解機器學(xué)習(xí)算法，及其Spark MLlib基本算法原理，以及機器學(xué)習(xí)算法實踐與優(yōu)化。 了解目前主流的數(shù)據(jù)分析和挖掘平臺 了解基于Python數(shù)據(jù)分析和挖掘的技術(shù)棧 能夠使用Python基于Spark額mllib上面進行數(shù)據(jù)分析和挖掘。
適應(yīng)人群：具有1年及以上工作經(jīng)驗，并期望掌握大數(shù)據(jù)系統(tǒng)與機器學(xué)習(xí)算法，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)，機器學(xué)習(xí)算法運行機制的研發(fā)工程師，算法工程師，及其架構(gòu)師。 利用大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)分析挖掘的同學(xué) 了解基于大數(shù)據(jù)平臺常用數(shù)據(jù)分析和挖掘的流程和方法
關(guān)鍵詞：其他，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)平臺
收益目標(biāo)：幫助科技企業(yè)進行產(chǎn)品升級與創(chuàng)新過程中，更體系化的完成商業(yè)分析與戰(zhàn)略解構(gòu)的工作
適應(yīng)人群：科技企業(yè)的市場人員，銷售人員，產(chǎn)品經(jīng)理，技術(shù)骨干等角色，總監(jiān)或高級專家職級
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，大數(shù)據(jù)，創(chuàng)新，智能制造，元宇宙，產(chǎn)品戰(zhàn)略，AIGC
收益目標(biāo)：暫無
適應(yīng)人群：暫無
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，電信，架構(gòu)設(shè)計，大數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)，虛擬化，微服務(wù)
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，傳統(tǒng)金融，互聯(lián)網(wǎng)金融，大數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)
關(guān)鍵詞：其他，大數(shù)據(jù)
收益目標(biāo)：課程大數(shù)據(jù)技術(shù)面的難度值：中； 產(chǎn)品和案例面的豐富度：中； 商業(yè)模式創(chuàng)新和組織架構(gòu)面詳盡度：中。
適應(yīng)人群： 具有一定信息化程度的傳統(tǒng)企業(yè)和 TMT 企業(yè)；企業(yè)業(yè)務(wù)決策 者、產(chǎn)品負責(zé)人、項目負責(zé)人、技術(shù)負責(zé)人、數(shù)據(jù)挖掘工程師、數(shù)據(jù)分析 師、大數(shù)據(jù)工程師、算法專家以及其他對數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗有興趣的的人員
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，產(chǎn)品設(shè)計，商業(yè)模式，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘，互聯(lián)網(wǎng)金融，數(shù)據(jù)分析
收益目標(biāo)：通過本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)員可以掌握LLM時代測試架構(gòu)師必須掌握的軟件架構(gòu)知識，包括各種使用場景和技術(shù)演進，以及GUI自動化和智能化測試技術(shù)、API自動化和智能化測試技術(shù)、人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)在測試領(lǐng)域的應(yīng)用等。此外，學(xué)員還可以了解自動化測試中測試數(shù)據(jù)難題的解決思路以及測試執(zhí)行環(huán)境的設(shè)計與最佳實踐等內(nèi)容，提高測試質(zhì)量和效率。
適應(yīng)人群：本課程適合軟件測試工程師、測試架構(gòu)師、測試經(jīng)理等相關(guān)人員學(xué)習(xí)，可以幫助他們掌握LLM時代測試架構(gòu)師必須掌握的軟件架構(gòu)知識，提高測試質(zhì)量和效率。同時，對于想要了解GUI自動化和智能化測試技術(shù)、API自動化和智能化測試技術(shù)、人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)在測試領(lǐng)域的應(yīng)用等內(nèi)容的學(xué)員來說，本課程也是一個很好的選擇。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，架構(gòu)師，軟件架構(gòu)，架構(gòu)設(shè)計，大數(shù)據(jù)，微服務(wù)，軟件測試，自動化測試，API，分布式
收益目標(biāo)：本課程將為大家全面而又深入的介紹Spark平臺的構(gòu)建流程，涉及Spark系統(tǒng)基礎(chǔ)知識，概念及架構(gòu)， Spark實戰(zhàn)技巧，Spark經(jīng)典案例等。 通過本課程實踐，幫助學(xué)員對Spark生態(tài)系統(tǒng)有一個清晰明了的認識；理解Spark系統(tǒng)適用的場景；掌握Spark初中級應(yīng)用開發(fā)技能；搭建穩(wěn)定可靠的Spark集群，滿足生產(chǎn)環(huán)境的標(biāo)準(zhǔn)；了解和清楚大數(shù)據(jù)應(yīng)用的幾個行業(yè)中的經(jīng)典案例，包括阿里巴巴，華為等。
適應(yīng)人群：各類 IT/軟件企業(yè)和研發(fā)機構(gòu)的軟件架構(gòu)師、軟件設(shè)計師、程序員。對于懷有設(shè)計疑問和問題，需要梳理解答的團隊和個人，效果最佳。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，電商，支付平臺，傳統(tǒng)金融，互聯(lián)網(wǎng)金融，可穿戴設(shè)備，醫(yī)療，智能家居，車聯(lián)網(wǎng)，安全，制造，電信，政府機構(gòu)，稅務(wù)，快消品，其他，大數(shù)據(jù)
收益目標(biāo)：系統(tǒng)全面地了解和學(xué)習(xí)微服務(wù)架構(gòu)的設(shè)計、云計算與大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺及原生云應(yīng)用開發(fā)方法等 ?深入理解微服務(wù)架構(gòu)概念、本質(zhì)以及使用場景 ?使用 Spring Boot / Spring Cloud 搭建微服務(wù)應(yīng)用 ?掌握一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)微服務(wù)實踐經(jīng)驗
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，云計算，微服務(wù)，Java
關(guān)鍵詞：其他，人工智能，大數(shù)據(jù)，變革
收益目標(biāo)：1.理解什么是精細化運營 ，以及它與集中式運營的思路和方法區(qū)別。 2.理解精細化的兩大基礎(chǔ)能力：數(shù)據(jù)分析和用戶洞察的主要方法和思路。 3.掌握面向增長的精細化運營：面向渠道、獲客和留存的精細化運營方法。 4.掌握面向顧客生命周期的深度運營方法，包括私域運營、DMP精準(zhǔn)廣告、DTC工程。 5.掌握商品精細化運營和活動精細化運營的思路和方法。 6.建立企業(yè)的精細化運營體系，最大化運營的LTV（生命周期價值）和ROI。
適應(yīng)人群：B端與C端企業(yè)運營、市場、營銷崗人員。 與運營緊密配合的產(chǎn)品、增長、數(shù)據(jù)等崗位人員。 希望對企業(yè)運營進行大幅效率提升，有數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求的企業(yè)管理層。 對精細化運營方法與實踐感興趣的學(xué)員。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，產(chǎn)品經(jīng)理，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析，組織，電商
收益目標(biāo)：從實戰(zhàn)角度解密流行的數(shù)據(jù)湖技術(shù)及構(gòu)建方案，使企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)湖能力，降低試錯的成本。幫助企業(yè)厘清數(shù)據(jù)湖概念，解決大數(shù)據(jù)應(yīng)用實戰(zhàn)中的問題。
關(guān)鍵詞：電商，大數(shù)據(jù)，云計算，變革
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