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展開簡介
收益目標：1. 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的概念和架構(gòu) 2. 數(shù)據(jù)建模的技術(shù)、流程和注意點 3. 數(shù)據(jù)整合、處理和展示的流程 4. 基于大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖的技術(shù)和案例分享 5. 電信和銀行等傳統(tǒng)行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖的落地案例和經(jīng)驗分享 6. 關(guān)系模型和維度模型的應(yīng)用場景
適應(yīng)人群：1. 數(shù)據(jù)架構(gòu)師 2. 數(shù)據(jù)分析和挖掘人員 3. 模型師 4. 大數(shù)據(jù)架構(gòu)師 5. ETL開發(fā)工程師 6. 業(yè)務(wù)人員 學(xué)員基礎(chǔ)： 1. 對大數(shù)據(jù)技術(shù)了解 2. 對業(yè)務(wù)了解
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)
收益目標：暫無
適應(yīng)人群：系統(tǒng)架構(gòu)師，業(yè)務(wù)架構(gòu)師，云原生架構(gòu)師，大數(shù)據(jù)架構(gòu)師，運維架構(gòu)師，DBA架構(gòu)師，解決方案架構(gòu)師。對分布式數(shù)據(jù)庫知識和應(yīng)用感興趣的IT工作者。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，傳統(tǒng)金融，其他，架構(gòu)師，架構(gòu)設(shè)計，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)架構(gòu)，數(shù)據(jù)庫，轉(zhuǎn)型，分布式
收益目標：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)負責人； 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；
收益目標：通過介紹大數(shù)據(jù)的核心計算和存儲組件，以及整個完整的大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)，結(jié)合具體的數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)案例分析，讓大家了解和掌握大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)相關(guān)知識、最新的發(fā)展趨勢，以及如何應(yīng)用到實際項目實踐中。
適應(yīng)人群：暫無
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)分析
關(guān)鍵詞：其他，大數(shù)據(jù)
收益目標：1. 了解大數(shù)據(jù)的基本架構(gòu)和組件 2. 了解各組件的架構(gòu)、功能和使用場景 3. 了解數(shù)據(jù)中臺的需求和解決的問題 4. 了解數(shù)據(jù)中臺適用的場景和誤區(qū) 5. 對大數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)中臺有一個全面的認識
適應(yīng)人群：所有對數(shù)據(jù)中臺感興趣的學(xué)員 有一定數(shù)據(jù)開發(fā)經(jīng)驗的數(shù)據(jù)架構(gòu)師、部門主管 公司架構(gòu)及商業(yè)決策者
關(guān)鍵詞：其他，大數(shù)據(jù)，Hadoop，大數(shù)據(jù)平臺
收益目標：通過本課程的學(xué)習(xí)，您將對大數(shù)據(jù)測試有個整體的認識，擺脫聞“大”而恐的情況。將有能力規(guī)劃自己公司的大數(shù)據(jù)測試，對于可能遇到的風險和依賴有充足的預(yù)判和分析。能夠建立大數(shù)據(jù)測試相關(guān)配套服務(wù)，例如數(shù)據(jù)生成，狀態(tài)監(jiān)控以及自動化測試等。
適應(yīng)人群：各級別軟件測試工程師，全棧工程師，軟件測試經(jīng)理
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，軟件測試，工程師
收益目標：1、為銀行的業(yè)務(wù)人員開拓業(yè)務(wù)洞察視野和提供標準化的建模路線圖。 2、為算法工程師提供算法與業(yè)務(wù)的結(jié)合點。 3、為數(shù)據(jù)工程師提供系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計思路。 4、為有志于從事金融大數(shù)據(jù)的人員提供定位指導(dǎo)和學(xué)習(xí)路線圖。
適應(yīng)人群：銀行的業(yè)務(wù)人員 算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家 市場、渠道高級經(jīng)理及以上級別
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘
收益目標：1、大數(shù)據(jù)在行業(yè)、領(lǐng)域中的應(yīng)用案例及實踐；案例涉及到Hadoop、Hbase、Spark、Flink、kafka、es、redis等開發(fā)組件的應(yīng)用案例及實踐； 2、應(yīng)用案例及實踐是如何搭建的、相關(guān)技術(shù)組件在實際使用過程中的注意事項及關(guān)鍵點；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、風控方面，這四個方面的應(yīng)用案例及實踐，重點講反欺詐方面（羊毛黨）； 4、從思想到技術(shù)再到實操，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)實踐，使學(xué)員全面的、正確的認識大數(shù)據(jù)，并通過動手實踐編寫大數(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)，能夠達到大數(shù)據(jù)挖掘的目的； 7、從代碼實踐的角度剖析大數(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)站等運維人員； 5、云計算、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)中心運行、規(guī)劃、設(shè)計負責人； 9、政府機關(guān)，金融保險、移動互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)單位的負責人； 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：我是運維經(jīng)理，互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，大數(shù)據(jù)，機器學(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：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+實時)的架構(gòu)設(shè)計
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 計算機相關(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
關(guān)鍵詞：其他，數(shù)據(jù)庫，金融，企業(yè)級
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