班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
每個班級的人數限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。 |
上間和地點 |
上部份地點:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領館區1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 最近開間(周末班/連續班/晚班):2019年1月26日 |
實驗設備 |
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質量保障 |
1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽; 2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。 3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會?!詈细駥W員免費頒發相關工程師等資格證書,提升職業資質。專注高端技術培訓15年,端海學員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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- 課程信息
大數據短短數年之間,就從概念的萌芽,到現在的蓬勃發展,再到最近被納入十三五國家戰略,僅僅花費了數年的時間。那大數據到底有何魔力?又能改變什么?在這個大數據時代,借力大數據技術,快速發現問題,解決問題,發掘需求,創造需求,是互聯網+成功企業中的重要一環。如何讓公司插上大數據的翅膀,借助大數據從用戶反饋、產品改進、高層決策、精準營銷、生態建設等方方面面來大幅提升企業的競爭力?
- 培訓特色
本課程將從零開始一步一步引導你,如何搭建一個功能完善的大數據平臺,如何做好數據分析工作,以及如何進一步挖掘出數據的價值。本課程的每一部分都注重理論的引導與實際經驗的結合,深入淺出,涵蓋技術的原理,歷史起源、后續發展,并注重與實例的結合,具有很強的實用性。
- 目標收益
課程中的內容涵蓋理論和經驗,是作者們在大數據行業長年摸爬滾打出來的最佳實踐的總結。經過這些課程培訓,可以使學員能夠對大數據體系有全面而又清晰的認識,了解從平臺搭建、到數據分析再到數據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以致用,運用大數據理論、方法來提升部門或公司的業績。
- 培訓對象
- 1. 小型企業的技術負責人;
2. 大中型企業的數據部門相關人員、或是對數據感興趣的其他部門的研發總監、部門經理、一線研發工程師等人員均可;
- 學員基礎
- 技術出身,了解基本的研發思想即可。
- 主題 內容
第一單元:數據平臺
- 1. 引言:大數據的基本概念、歷史和發展
從傳統數據倉庫概念,如何演進到大數據的概念,以及大數據的4V等特性;傳統數據倉庫技術體系和大數據之間有什么區別?現在大數據帶來了哪些改變,以及今后大數據會如何發展,如何改變我們的生活?
2. 大數據平臺整體組成
要想玩轉大數據,平臺至關重要。如何從零開始一步一步搭建一個大數據平臺?它由哪些部分組成?每個部分的功能定義是什么、為什么這么設計?
3. 大數據平臺的核心“三大件”原理和架構
大數據平臺最核心的三個組件當屬數據計算和存儲系統、數據任務調度系統、數據交換和傳輸系統了。這三個系統的工作原理和詳細架構是怎樣?在實踐中會遇到哪些問題?如何提高他們的性能?
4. 大數據平臺組件的延伸以及拓展
要想真正發揮大數據平臺的威力,除了大數據平臺核心“三大件”以外,其他組件也必不可少,比如元數據管理系統、集成開發平臺、報表組件、數據質量管理系統、權限系統、數據安全管理、統一監控和告警系統等等。這些系統該按照什么樣的順序搭建?如何決定這些系統的技術路線?如何打通這么多子系統,讓大數據平臺成為一個整體?
5. 大數據實時處理系統的案例實踐
隨著數據業務的發展,傳統T+1延遲的離線數據倉庫已經不能滿足業務的需求,數據系統的實時性問題越來越被人們所關注。不過,提高數據的實時性勢必帶來很多新的挑戰,比如如何簡化實時系統的復雜度、如何保證其可靠性、如何降低實時數據開發難度、如何平衡成本和性能等等。本小節將以一個實際的案例為基礎,講授如何打造一個高效、可靠的大數據實時處理系統。
1. 引言:大數據分析方法論以及幾個案例
本章將通過幾個數據分析的實際案例/故事,來講述數據分析過程中可能會遇到的困難、怎樣去解決這些困難、并由此總結出幾種實用的數據分析解決方案。
2. 如何讓數據價值在企業落地
很多企業都有大數據落地難的問題。明明投入了這么多,但很少發現有價值的產出。是什么原因造成了這樣的困境?如何擺脫這樣的困境,行之有效的實現數據價值的最大化?
3. 數據價值的不同場景和不同維度,以及案例分析
數據價值在不同場景下有不同的表現,同時也有不同的維度去度量它。本小節將帶來數個案例,分別講述在不同場景、不同維度下如何讓數據產生價值。讓聽課者能夠場景化的體會數據價值的落地過程。
4. 大數據建模
如何從一個實際的業務問題出發,完成從領域模型到數據模型的轉換:需要收集哪些數據,定義哪些關鍵指標,以及如何組織和存儲這些數據。
5. 如何打造數據團隊
數據團隊在發展過程中,不同時期的人員構成比例是怎樣的;和一般的團隊相比,數據團隊有哪些特點;如何樹立團隊的影響力、以及和其他團隊/部門的溝通技巧等。
6. 數據思維
數據思維是什么?如何讓大家都會用數據、懂數據?如何去培養全員的數據思維?有了數據思維有什么好處?
- 第二單元:數據分析與數據價值
- 1. 引言:大數據分析方法論以及幾個案例
本章將通過幾個數據分析的實際案例/故事,來講述數據分析過程中可能會遇到的困難、怎樣去解決這些困難、并由此總結出幾種實用的數據分析解決方案。
2. 如何讓數據價值在企業落地
很多企業都有大數據落地難的問題。明明投入了這么多,但很少發現有價值的產出。是什么原因造成了這樣的困境?如何擺脫這樣的困境,行之有效的實現數據價值的最大化?
3. 數據價值的不同場景和不同維度,以及案例分析
數據價值在不同場景下有不同的表現,同時也有不同的維度去度量它。本小節將帶來數個案例,分別講述在不同場景、不同維度下如何讓數據產生價值。讓聽課者能夠場景化的體會數據價值的落地過程。
4. 大數據建模
如何從一個實際的業務問題出發,完成從領域模型到數據模型的轉換:需要收集哪些數據,定義哪些關鍵指標,以及如何組織和存儲這些數據。
5. 如何打造數據團隊
數據團隊在發展過程中,不同時期的人員構成比例是怎樣的;和一般的團隊相比,數據團隊有哪些特點;如何樹立團隊的影響力、以及和其他團隊/部門的溝通技巧等。
6. 數據思維
數據思維是什么?如何讓大家都會用數據、懂數據?如何去培養全員的數據思維?有了數據思維有什么好處?
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