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數(shù)據(jù)中臺(tái)與大數(shù)據(jù)建設(shè)案例分析培訓(xùn)

1 數(shù)據(jù)中臺(tái)的概念

1.1 IT向DT的轉(zhuǎn)型

1.2 數(shù)據(jù)中臺(tái)的概念

1.3 準(zhǔn)確理解數(shù)據(jù)中臺(tái)

2 數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)

2.1 數(shù)據(jù)應(yīng)用的成熟度

2.2 數(shù)據(jù)中臺(tái)的基本特征

2.3 數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)思路

2.4 數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的內(nèi)容

2.5 數(shù)據(jù)中臺(tái)的價(jià)值變現(xiàn)

2.6 數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)步驟

3 數(shù)據(jù)中臺(tái)落地是大數(shù)據(jù)

3.1 數(shù)據(jù)中臺(tái)落地為何采用大數(shù)據(jù)技術(shù)

3.2 分布式大數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)理念

3.3 大數(shù)據(jù)的生態(tài)圈

4 大數(shù)據(jù)核心組件

4.1 Hadoop的工作原理

4.2 Spark的工作原理

5 數(shù)據(jù)中臺(tái)之?dāng)?shù)據(jù)采集

5.1 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集

5.2 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集

6 數(shù)據(jù)中臺(tái)之?dāng)?shù)據(jù)治理

6.1 ETL過(guò)程

6.2 數(shù)據(jù)體系建設(shè)

6.3 數(shù)據(jù)集市與數(shù)據(jù)分析

7 數(shù)據(jù)中臺(tái)之?dāng)?shù)據(jù)服務(wù)

7.1 大數(shù)據(jù)查詢

7.2 數(shù)據(jù)索引

7.3 大數(shù)據(jù)分析

8 數(shù)據(jù)中臺(tái)之價(jià)值變現(xiàn)

8.1 數(shù)據(jù)可視化

8.2 數(shù)據(jù)風(fēng)控

8.3 數(shù)字化運(yùn)營(yíng)

8.4 數(shù)據(jù)挖掘與人工智能