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收益目标：通过本课程实践，帮助学员对Hadoop、spark和NoSQL生态系统有一个清晰明了的认识；理解Hadoop、spark和NoSQL系统适用的场景；掌握Hadoop、spark和NoSQL等初中级应用开发技能；搭建稳定可靠的Hadoop、spark和NoSQL集群，满足生产环境的标准；了解和清楚大数据应用的几个行业中的经典案例，包括阿里巴巴，华为等。
适应人群：各类 IT/软件企业和研发机构的软件架构师、软件设计师、程序员。对于怀有设计疑问和问题，需要梳理解答的团队和个人，效果最佳。
关键词：互联网，大数据
收益目标：1、本课程将为大家全面而又深入的介绍Hadoop的常用组件，涉及分布式数据收集，大数据存储，资源管理及分布式计算框架等。 2、深度掌握基于HDFS、Mapreduce、Yarn、Spark、Hbase、Hive、Sqoop、Flume和Kafka的使用 3、掌握Scala开发语言
适应人群：大数据开发人员
关键词：其他，数据库，Hadoop
收益目标：通过此次课程培训，可使学习者获得如下收益： 1. 了解数据治理的体系架构 2. 理解数据架构设计与数据治理的基本知识； 2. 掌握数据建模方法，范式建模和维度建模 3. 理解数据标准化、数据质量和元数据等如何建设，和建设中注意的问题 4. 数据治理落地的难点和经验分享 5. XXX银行数据治理真实案例深度分享
适应人群： 1、数据开发工程师 2、业务人员 3、架构师 4、项目经理 5、对数据治理赶兴趣的同学
关键词：互联网，电商，支付平台，传统金融，互联网金融，可穿戴设备，医疗，智能家居，物联网，车联网，安全，制造，电信，政府机构，税务，快消品，其他，大数据
收益目标：了解大数据中MapReduce的核心原理 掌握MapReduce核心编程 了解Spark性能优化 掌握Spark中的离线计算和实时计算 掌握Spark SQL的使用 掌握HBase的高级特性
适应人群：暂无
关键词：我是运维经理，互联网，大数据，SQL，Spark，HBase，大数据平台
收益目标：1.学员能够深刻了解大数据是什么，以及大数据的意义和关联性，培养对于大数据的敏感性； 2.学员学习算法如何才能创造价值： 1）对于待解决问题的全面评估，包括ROI分析等； 2）在有提升空间的基础之上，算法如何“接地气”和数据融合，并最终产出； 3）了解如何通过流程来控制和保证算法产出的过程。
关键词：互联网，电商，其他，大数据，机器学习，数据挖掘
收益目标：本课程将围绕大数据最本质的特点—智能化为主线，从大数据的产品思维、数据分析重要工具、数据挖掘核心技术等层面深入讲述 数据挖掘的高阶话题，包括有偏数据挖掘、数据流挖掘、在线学习、高级数据预处理技术等。同时课程案例丰富，重点从社交网络图谱挖掘、推荐引擎等做实站案例讲解。该课程使学员： 理解大数据基本概率、理解大数据产品设计思维、理解大数据基础技术架构 掌握社交图谱挖掘的一到两个经典数据挖掘案例的解决方案 掌握社交好友推荐中一到两个经典案例的解决方案 掌握如何搭建一个实用的推荐引擎的方法； 掌握数据挖掘的经典方法论：数据挖掘过程、模型评估标准等 侧重掌握最普遍使用的分类预测技术的方法，
适应人群：重点面向产品和技术人员，包括数据挖掘工程师、数据分析师、大数据工程师、算法专家、项目经理、技术经理、数据产品经理以及其他具有一定数据挖掘经验的人员。
关键词：互联网，产品设计，用户体验，大数据，数据挖掘
收益目标：构建大数据生态立体化的知识体系 掌握大数据核心应用技术 从大数据开发者成为具备大数据思维的技术专家
关键词：互联网，大数据，变革
收益目标：这个Topic对希望向互联网转型的传统企业、或是互联网创业型公司都有着重要的参考意义
收益目标：暂无
关键词：其他，大数据
收益目标：① 盘点大数据生态圈技术的的旧爱新宠，优劣势对比及选型； ② 数据安全技术框架构建，信息安全； ③ 数据中台建设的几个点阶段，每个阶段的重点和难点； ④ 大数据平台架构体系构建演进路径及全景图。
关键词：互联网，大数据，数据架构，变革，大数据平台
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