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什么是大數(shù)據(jù)平臺(tái)?
大數(shù)據(jù)平臺(tái)是為了計(jì)算,現(xiàn)今社會(huì)所產(chǎn)生的越來(lái)越大的數(shù)據(jù)量,以存儲(chǔ)、運(yùn)算、展現(xiàn)作為目的,集數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢檢索、分析挖掘、應(yīng)用接口等為一體的平臺(tái)。大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建是為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值化。
產(chǎn)品市場(chǎng)需求大 銷路遲遲打不開(kāi)
生產(chǎn)銷售數(shù)據(jù)很多 沒(méi)有歸類整理
企業(yè)數(shù)據(jù)資源 沒(méi)有產(chǎn)生效益
不能準(zhǔn)確聚焦客戶群體
現(xiàn)有客戶二次開(kāi)發(fā)能力弱
獲客渠道少獲客成本高
缺乏對(duì)于行業(yè)趨勢(shì)判斷能力
客戶沒(méi)有科學(xué)整理歸類
缺少對(duì)客戶購(gòu)買(mǎi)動(dòng)機(jī)分析
沒(méi)有精準(zhǔn)客戶畫(huà)像
產(chǎn)品研發(fā)缺乏針對(duì)性
企業(yè)庫(kù)存高 資金壓力大
大數(shù)據(jù)平臺(tái)出現(xiàn)以下問(wèn)題應(yīng)該考慮調(diào)整優(yōu)化
大數(shù)據(jù)平臺(tái)擴(kuò)張緩慢復(fù)雜
大數(shù)據(jù)服務(wù)器運(yùn)行不穩(wěn)定
企業(yè)沒(méi)有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)
企業(yè)沒(méi)有統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理流程
企業(yè)沒(méi)有可靠數(shù)據(jù)管理工具
沒(méi)有建立數(shù)據(jù)回溯機(jī)制
一份數(shù)據(jù)資料存在多個(gè)部門(mén)
公司內(nèi)部數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一
各部門(mén)系統(tǒng)獨(dú)立設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā) 互相兼容性差
“臟”數(shù)據(jù)沉積無(wú)法清理
數(shù)據(jù)披露沒(méi)有監(jiān)管
精品小班課 講的透
1V1輔導(dǎo)機(jī)會(huì)多 學(xué)的牢
課程設(shè)置側(cè)重應(yīng)用
保證學(xué)習(xí)成果
所有實(shí)戰(zhàn)環(huán)節(jié)均使用熱門(mén)及主流案例
講師均在項(xiàng)目中 實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)豐富
金融 電商 汽車 教育 醫(yī)療等行業(yè)
積累大量項(xiàng)目培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)
一
大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)
二
業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)方案
三
大數(shù)據(jù)計(jì)算模型(一)——批處理MapReduce
四
大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)與應(yīng)用實(shí)踐
五
大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)練習(xí)一
六
Hadoop框架與生態(tài)發(fā)展,以及應(yīng)用實(shí)踐操作
七
大數(shù)據(jù)計(jì)算模型(二)——實(shí)時(shí)處理/內(nèi)存計(jì)算 Spark
八
大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢技術(shù)Hive、SparkSQL、Impala,以及應(yīng)用實(shí)踐
九
Hadoop集群運(yùn)維監(jiān)控工具
十
大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)練習(xí)二
十一
大數(shù)據(jù)計(jì)算模型(三)——流處理Storm, SparkStreaming
十二
大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)
十三
大數(shù)據(jù)ETL操作工具,與大數(shù)據(jù)分布式采集系統(tǒng)
十四
面向OLTP型應(yīng)用的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)及應(yīng)用實(shí)踐
十五
大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)練習(xí)三
十六
大數(shù)據(jù)項(xiàng)目選型、實(shí)施、優(yōu)化等問(wèn)題交流討論