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北京大数据技术培训

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授课学校: 北京学堂在线

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课程介绍 发布日期:2019-08-21 09:17:40
大数据技术培训

北京学堂在线为报名计算机考研的学员设置大数据技术培训班,以一系列大数据讲座为主线,突出实战性,激发学生学习兴趣和动力,促进学生理论与实践相结合,启发学生技术创新。

课程简介:
本课程以一系列大数据讲座为主线,突出实战性,激发学生学习兴趣和动力,促进学生理论与实践相结合,启发学生技术创新。注重结合应用实例融会贯通大数据中的理论方法和系统知识(平台、模块、工具),体会运用大数据技术解决实际问题的思路和效果,培养尊重实践的学风、树立服务社会的理念。本课程兼顾信息类和非信息类学生。
课程章节:
李国杰:面向大数据的数据科学

完整讲座;课后习题

吴甘沙:大数据分析师的卓越之道

数据思维方式的改变;数据的假设与采集;数据的准备;数据的分析;数据的解释与验证;课后习题

吴甘沙:大数据的十个技术前沿

大数据的特点与十个技术前沿;膨胀宇宙;巴别之难;数据有价;软硬兼施;多快好省;天下三分与分久必合;精益求精与人机消长;智能之争;课后习题

董飞:硅谷公司的大数据实战分析

个人介绍;硅谷热门公司;大数据简介;大数据平台系统;工业实践;结尾;课后习题

王栋:美团外卖的大数据应用

外卖行业及场景简介;餐饮及外卖行业大数据应用框架

案例分析:智能营销场景的用户画像

案例分析:智能助手场景的菜品画像

课后习题

郝井华:即时配送中的人工智能

即时配送业务的背景及挑战

案例1:订单分配策略

案例2:供需平衡策略

未来展望;课后习题

赵楠:商业思维与大数据技术在美团旅行业务中的结合

旅行业务的特点;美团旅行业务的用户画像构建;用户画像的应用案例;住宿需求预测问题;营销补贴策略建模;课后习题

陈彧:美团点评金融服务的大数据与人工智能

互联网金融背景介绍;互联网金融科技;数据智能的三个案例;技术展望;课后习题

毛波:阿里全息大数据构建与应用

数据的进化历程;阿里DMP平台介绍;核心技术及案例;数据应用;课后习题

韩定一:在线营销中的竞价机制与数据价值

在线营销;竞价机制;数据价值;课后习题

陈辉:数据驱动营销

什么是数据驱动营销;LTV留存分析;RFM会员体系;消费者微群画像;渠道倾向性分析及行业竞争分析;机器学习潜客挖掘模型;课后习题

龚笔宏:大数据在工业界中的经典案例分享

竞价排名搜索;主要技术问题;点击率预测概述;点击率预测实践;课后习题

艾小缤:大数据评价体系在金融、征信领域的创新

金融大数据时代;大数据客观信用;我国的金融环境;客观信用的实践;应用案例与成果;课后习题

刘鹏:互联网变现与计算广告

互联网与商业化;大数据与计算广告;计算广告介绍;数据交易;课后习题

[补充]王迪:数字融合下的美国视频广告生态和产品应用创新

传统电视传播的价值链;新技术背景下的视频价值链;新价值链带来的挑战;数字视频广告产品创新;数字视频广告基本能力演示;视频广告的行业标准;创新的视频广告形式;影响行业未来发展的重要变量;讲座问答环节

秦伟俊:基于百度时空大数据的城市计算

百度时空大数据及其特征;经济预测实例;鬼城发现实例;踩踏事件预警实例;课后习题

[补充]Yu Zheng:Urban Computing:Building Intelligent Cities Using Big Data and AI

外部链接

[补充]郑宇:大数据驱动智能城市

外部链接

田春华:工业大数据分析的机会与挑战

大数据在工业中的应用场景;九个工业大数据应用案例;工业大数据在实践中的思考与探索;课后习题

杨保华:区块链与数据科学

从记账技术到区块链;区块链确保数据真实性;区块链确保数据安全性;区块链衡量数据价值;区块链的应用和总结;课后习题

钟义信:“人工智能与大数据”的创新研究

人工智能系统的本质功能模型;隐性智慧,显性智慧

人工智能:能与不能

人工智能的技术现状;机制主义人工智能模型;信息转换和智能创生定律;人工智能与大数据;课后习题

吴军:数据为王和机器智能的时代

什么是机器智能;大数据的重要性及特点;大数据中的因果关系与关键技术;大数据与机器智能;大数据思维;讲座问答环节;课后习题

苏中:从大数据到认知计算

大数据概述;大数据相关新趋势;大数据技术创新1;大数据技术创新2;大数据技术创新3;大数据商业价值和前景;大数据机遇和挑战;课后习题

[补充]Qiang Yang:GDPR,Data Shortage and AI

外部链接

刘晨:数据治理为数据资产保驾护航

上篇;下篇;课后习题

杨光信:数据系统架构

数据系统架构历史;从sql到nosql;数据库系统实现变革;负载融合;数据系统架构成本;课后习题

时磊:大数据网络可视化

什么是可视化;网络可视化;大数据带来的新挑战;大数据网络可视化的若干案例;课后习题

彭元:网络安全与大数据

网络安全概述;大数据安全分析平台;大数据安全应用;大数据平台安全;课后习题

[补充]Jason Dai:Building Deep Learning Applications on Big Data Platform

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