课程介绍

本课程的授课特点是注重实战，通过讲师丰富经验收集的大量真实案例，与学员共同探讨数据中台的技术架构，以及如何简化技术开发成本，开展更多的数据挖掘、人工智能业务的思路与模式。通过总结以往项目过程中技术人员常犯的错误，分析和探讨正确的方法论，使相关企业少走弯路，高效构建属于自己的数据中台。

培训对象

学员须具备：linux操作基础，机器学习，深度学习基础，了解大数据相关理论和基本原理，会写sql；
开发工程师、运维工程师、测试工程师等。

课程收益

准确理解数据中台，数据驱动，以及数据价值变现；
在数据中台中实践“尽可能采集数据、更好地整理数据、有效地挖掘数据价值；
将“自顶向下”与“自下而上”相结合，制订切实可行的数据中台建设路线图；
数据中台的技术架构最终落地到分布式大数据技术上；
了解大数据技术的运行原理，理解大数据为什么能够高效处理海量数据；
掌握大数据有哪些丰富的技术，如何支撑数据中台的各个层次的应用；
掌握大数据技术中台的建设思路，如何封装技术框架、支撑业务应用；
掌握大数据技术结构化与非结构化的数据采集；
掌握数据中台的ETL过程与数据仓库建设实践；
如何运用大数据技术进行ETL过程与数据仓库建设；
掌握数据价值变现的常见方法(可视化、风控、推荐、人工智能等)；
掌握基于数据集市的数据建模过程(经验模型、数据模型)；
掌握如何将数据应用落地到大数据技术中台建设；
掌握在海量数据中离线分析、在线分析与近线分析的设计思路；
掌握在海量数据中秒级查询的设计思路(数据索引)与实践；
理解打造支持快速数据分析展现的大数据技术中台建设思路。

知识概要

-- 数据中台的概念；
-- 数据中台的建设；
-- 数据中台落地是大数据；
-- 大数据核心组件；
-- 数据中台之数据采集；
-- 数据中台之数据治理；
-- 数据中台之数据服务；
-- 数据中台之价值变现；
-- 基于数据中台挖掘商业价值。

课程大纲

认证过程

无认证考试

开班信息

暂无开班信息