致力于提升研发企业的持续创新能力
结盟众多企业“教练”， 共同设计、开发及提供人才培养解决方案，通过新颖多样的学习方式，针对性的定制化内容，助力企业全面提升竞争优势。
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本次课程面向有一定的数据分析挖掘算法基础的工程师，带大家实践大数据分析挖掘平台的项目训练，系统地讲解数据准备、数据建模、挖掘模型建立、大数据分析与挖掘算法应用在业务模型中，结合主流的Hadoop与Spark大数据分析平台架构，实现项目训练。 结合业界使用最广泛的主流大数据平台技术，重点剖析基于大数据分析算法与BI技术应用，包括分类算法、聚类算法、预测分析算法、推荐分析模型等在业务中的实践应用，并根据讲师给定的数据集，实现两个基本的日志数据分析挖掘系统，以及电商（或内容）推荐系统引擎。
大数据技术对互联网广告带来了颠覆性的变革。本课程主要介绍互联网精准营销中大数据的技术与应用，具体内容包括：大数据概念与技术简介、精准营销简介与生态、大数据营销平台的技术架构及广告算法技术、如何利用大数据进行精准投放全方案策划与执行，如何基于用户画像分析找到目标受众群进行投放等等。
随着第三方支付的迅猛发展，PayPal的风险控制也面临着日新月异的挑战。PayPal风险管理部门一直致力于利用基于大数据的机器学习的模型和灵活的规则检测欺诈交易和欺诈用户
相对于其它专注于培训大数据技术的课程，本课程有如下特点：一是除了对各种大数据技术本身的原理、设计与使用方法进行全面深入的讲解以外，更重要的是对各种技术的本质与特点进行了深入的分析、比较与讨论，从而使学员对各种技术的真正适用场景能客观准确的判断；二是结合企业实际对大数据的概念进行了明确的澄清；三是结合企业应用实际，介绍了各种大数据技术具体定位与应用规划与方法。
主要讲解大数据存储的技术架构原理和实践：聚焦业界，并重点剖析分布式缓存、分布式文件存储、k/v存储，一般互联网企业的分布式存储系统都是个大平台，系统复杂、代码庞大，而且只适合公司的业务，工程师很难下载安装到自己的电脑里学习和吃透。本课程从作者多年实战经验出发，对分布式存储技术进行了大量归纳和总结，并动手搭建分布式存储环境，用最基本的程序实现分布式存储功能，你会感慨原来分布式存储可以如此简单的实现，如此轻松的上手。
数据挖掘和机器学习是属于大数据的核心技术之一，以科学严谨的数据依据帮助企业做分析决策，同时其高深的理论门槛也阻挡了广大工程师的学习上手，在大数据时代，如何进行基于海量数据在成百上千的机器进行分布式数据挖掘更是需要解决的难题，本课程从实战角度出发，基于企业实际需求，深入浅出的讲解数据挖掘最常用的算法和企业场景，让工程师通俗易懂的掌握，并且进行编程落地实践培训，让抽象的算法公式完全落地为工程化的程序为企业所用,特别是当前最火热的神经网络深度学习算法，落地到一个单机程序是如何的过程。
