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收益目标：1. Flink核心技术的深入理解。 2. 流式和离线海量数据计算平台的设计的抽象与分层能力 3. 用Flink实现一个通用数据计算产品的方法。 4. 领域驱动设计(DDD)的核心知识和它在大数据领域的应用。
适应人群：暂无
关键词：互联网，大数据，API
收益目标：通过本课程的学习，可以帮助学员找到如下问题的答案： 1.什么是数字化转型？分哪几个阶段？如何提供价值？传统企业如何进行数字化转型？ 2.如何根据业务目标建立精确不冗余的指标体系，并通过指标体系驱动业务目标达成？ 3.数据驱动业务增长有哪几种的底层机制？该如何建立机制和获得机制的赋能？ 4.数据有哪些不同的收集方法？如何建立有效的数据收集机制？如何获取竞品和行业数据？ 5.有哪些重要的数据分析方法？如何通过数据分析获得重要的业务洞察，并制定相应的业务策略？应该在什么时候，如何使用哪一种数据方法？ 6.立项和做决策时，往往需要对候选项目进行价值分析，但价值要项目落地后才能实际产生和测量，如何进行客观准确而不是“拍脑袋”的项目/产品价值预测？
适应人群：正在进行数字化转型的企业的业务、产品、运营、研发、数据分析人员。 希望学习世界顶尖大数据企业如何使用数据、获得洞察、指导决策、建立数据文化的前沿企业的业务、产品、运营、研发、数据分析人员。 所有希望提升数据意识与思维、数据应用能力和数据洞察能力的相关岗位。 需要理解数据如何赋能业务，并建立数据驱动机制提升经营效率的企业领导。
关键词：互联网，人工智能，大数据，Python，数据分析，转型，产品管理，数字化转型，B端产品
收益目标：暂无
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
收益目标：1、 理解真正的大数据概念，从技术上来说大数据的框架是什么； 2、 讲述案例和架构，听众可以参与到一个大数据的架构设计中来； 3、 具备业务观点，指导听众设计一个企业的数据监控体系；
关键词：互联网，大数据
关键词：互联网，传统金融，互联网金融，大数据，机器学习
收益目标：对于已经开始做线上监控的团队，可以参考抖音和TikTok上监控体系相互印证，提升监控效果。 对于尚未开始做线上监控的团队，抖音从10wDau到3亿DAU的线上监控经验可以帮助您的团队快速搭建一套完整的监控体系
收益目标：- 了解一个真实的MongoDB的应用场景，及Change Stream 功能的高级用法 - 了解流处理引擎工作机制 - 学习一个技术型数据中台落地方案
关键词：互联网，大数据，数据库，MongoDB，MySQL，SQL，创新，Hadoop，分布式
收益目标：1.学习和了解金融企业流式数据架构设计与应用，了解实时数据处理过程中的数据管理体系，数据处理技术，数据质量管控以及数据安全等； 2.掌握流计算常用技术与架构，包括不限于Apache Storm，Apache Flink，Spark Streaming等； 3.掌握流数据架构的特点以及建设方法论； 4.了解业界主流企业如何构建流数据架构体系，以及如何在现有大数据平台架构下，构建流数据处理平台，有效管理流数据；
适应人群：1.大数据从业人员 2.企业IT开发人员 3.企业数据部门人员
关键词：互联网，架构设计，大数据，数据架构，金融
收益目标：本课程将为大家全面而又深入的介绍Spark平台的构建流程，涉及Spark系统基础知识，概念及架构， Spark实战技巧，Spark经典案例等。 通过本课程实践，帮助学员对Spark生态系统有一个清晰明了的认识；理解Spark系统适用的场景；掌握Spark初中级应用开发技能；搭建稳定可靠的Spark集群，满足生产环境的标准；了解和清楚大数据应用的几个行业中的经典案例，包括阿里巴巴，华为等。
适应人群：各类 IT/软件企业和研发机构的软件架构师、软件设计师、程序员。对于怀有设计疑问和问题，需要梳理解答的团队和个人，效果最佳。
关键词：互联网，电商，支付平台，传统金融，互联网金融，可穿戴设备，医疗，智能家居，车联网，安全，制造，电信，政府机构，税务，快消品，其他，大数据
关键词：其他，大数据
收益目标：课程大数据技术面的难度值：中； 产品和案例面的丰富度：中； 商业模式创新和组织架构面详尽度：中。
适应人群： 具有一定信息化程度的传统企业和 TMT 企业；企业业务决策 者、产品负责人、项目负责人、技术负责人、数据挖掘工程师、数据分析 师、大数据工程师、算法专家以及其他对数据挖掘经验有兴趣的的人员
关键词：互联网，产品设计，商业模式，大数据，数据挖掘，互联网金融，数据分析
收益目标：通过本课程的学习，学员可以掌握LLM时代测试架构师必须掌握的软件架构知识，包括各种使用场景和技术演进，以及GUI自动化和智能化测试技术、API自动化和智能化测试技术、人工智能和大数据技术在测试领域的应用等。此外，学员还可以了解自动化测试中测试数据难题的解决思路以及测试执行环境的设计与最佳实践等内容，提高测试质量和效率。
适应人群：本课程适合软件测试工程师、测试架构师、测试经理等相关人员学习，可以帮助他们掌握LLM时代测试架构师必须掌握的软件架构知识，提高测试质量和效率。同时，对于想要了解GUI自动化和智能化测试技术、API自动化和智能化测试技术、人工智能和大数据技术在测试领域的应用等内容的学员来说，本课程也是一个很好的选择。
关键词：互联网，人工智能，架构师，软件架构，架构设计，大数据，微服务，软件测试，自动化测试，API，分布式
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