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收益目标：1、大数据革命对销售服务带来的挑战和机遇 2、中美知名企业用大数据提升营销的成功经验和失败教训分享 3、运用大数据促进营销管理和运营的方法和路线图 4、通过现场模拟实战案例, 全面掌握运用大数据创新销售服务的实战技巧
适应人群：传统企业的营销高管和资深区域经理。一切对运用大数据做销售服务创新感兴趣的中高层管理人士。
关键词：互联网，人工智能，大数据
收益目标：暂无
适应人群：1、对大数据、分布式技术、数据分析、数据挖掘等感兴趣的人员； 2、云计算、大数据、AI相关从业者； 3、系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员； 4、牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人； 5、政府机关，金融保险、移动互联网等大数据单位的负责人； 6、高校、科研院所大数据研究人员，涉及到大数据与分布式数据处理的人员； 7、数据仓库管理人员、建模人员，分析和开发人员、系统管理人员、数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员；
关键词：我是运维经理，互联网，人工智能，大数据，云计算，机器学习，数据挖掘，虚拟化，运维，数据分析，数据建模，深度学习
收益目标：纵观IT运维的演进，我们可以看到，智能运维已经成为新运维演化的一个开端；运维智能化演进的基础是运维自动化、运维数据化，如何从场景化的自动化运维常态，通过数据积累、大数据分析、模型构建、机器学习等来逐步落地智能化运维。
适应人群：暂无
关键词：互联网，大数据，机器学习，运维，自动化运维
收益目标：1、云计算核心概念和使用经验 2、如何设计良好的云上系统架构 3、如何迁移到公有云 4、公有云的安全如何设计 5、如何在云上进行自动化运维 6、如何设计现代大数据架构
适应人群：适用于企业IT技术经理，系统架构师，IT运维工程师，大数据工程师等。 该课程为中高级课程，对于进行基于公有云的系统部署运维、产品开发设计特别有帮助 1、对公有云尚没有实际使用经验IT人员团队 2、对公有云成本无评估经验的项目管理团队 3、想要借公有云快速验证产品原型的创新团队
关键词：互联网，大数据，云计算，数据架构，敏捷开发，DevOps，运维，敏捷，转型
收益目标：1.对腾讯游戏的运营实践经验有一定了解； 2.介绍平台在架构上设计及历史演进； 3.介绍机器学习流水线的建设及优化实践；
关键词：互联网，大数据，机器学习
收益目标：1.理解云原生架构下Java应用的挑战与机遇； 2.掌握Java性能优化的关键工具和策略； 3.学习提升研发流程效率的现代方法和工具； 4.了解AI将如何促进研发效能的提升； 5.了解Java在人工智能、向量数据库等新兴领域的应用案例； 6.洞察Java技术的未来发展，把握技术趋势；
关键词：其他，人工智能，大数据，Java，转型，企业级，数字化转型
收益目标：了解将数据落地为真实的业务价值，了解数据如何驱动业务。
关键词：互联网，大数据
关键词：其他，大数据，运维，数据库，MongoDB
收益目标：1、数据分析的概念、表现形式与方法 2、数据分析的常用工具与应用 3、运用数据分析促进管理和运营的方法和路线图 4、通过现场模拟实战案例,全面掌握运用数据分析的实战技巧 5、中美知名企业用数据提升竞争力的经验和失败教训分享
适应人群：企业的商务分析师、数据分析师、业务部门经理、管理决策人士等。一切对运用数据分析做商业创新感兴趣的技术与管理人士。
关键词：互联网，大数据，数据分析，统计学常见方法，数据分析与商业应用，大数据分析，数据建模，数据算法及应用，数据分析生命周期，数据分析方法全景图
收益目标：学习完本课程后，学员的主要收获有： (1) 从企业级应用的角度对推荐系统有一个全面的认知，知道推荐系统的技能要求、价值、应用场景； (2) 了解最主流的推荐算法基本原理； (3) 熟悉推荐系统的产品形态，针对不同的产品怎么更好地整合推荐系统以发挥业务价值； (4) 了解在真实业务场景中怎么做好推荐系统，让推荐系统真正产生商业价值； (5)获得讲师十多年实践推荐系统的经典案例和经验；
适应人群：本课程适合对推荐系统感兴趣的或者自身工作与推荐系统相关的算法工程师
关键词：互联网，人工智能，大数据，推荐系统，视频推荐，音乐推荐，内容推荐
关键词：其他，架构师，大数据，数据架构，SQL，大数据平台
关键词：其他，人工智能，架构设计，大数据，数据架构，数据分析，转型
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