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收益目标：风控可以怎么做才能有效控制风险，本次分享将抛砖引玉，探讨如何深刻理解业务，如何将算法顺利地落地于风控中，又有哪些技术手段对抗不断升级的欺诈手段，这些技术手段又有哪些瓶颈等。
适应人群：暂无
关键词：互联网，机器学习
收益目标：1.了解大数据分析系统的常用数据处理流程。 2.对iData在游戏场景下的自助、高效、在线分析路径的思路有所了解。 2.能了解iData游戏大数据分析系统的双引擎的技术实现原理。
关键词：互联网，大数据，BI，数据库，数据分析，分布式，大数据分析
收益目标：暂无
适应人群：1.大数据开发工程师 2.大数据架构师 3.大数据运维工程师 4.对大数据开发感兴趣的一线开发人员
关键词：其他，大数据，运维，Spark，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
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。
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、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
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：•了解宜信四大开源项目的设计思想、定位和能力； •了解宜信敏捷数据中台的建设思路、定位和价值； •了解宜信敏捷数据中台技术架构和设计思路； •了解宜信敏捷数据中台支持的典型数据应用场景；
关键词：互联网，大数据，数据架构
关键词：互联网，其他，大数据，数据挖掘，Python，SQL，数据分析，Spark，大数据平台
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