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      首頁(yè) > 商務(wù)會(huì)議 > IT互聯(lián)網(wǎng)會(huì)議 > 大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用實(shí)踐培訓(xùn) 更新時(shí)間:2015-05-11 17:59:03

      大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用實(shí)踐培訓(xùn)
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      大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用實(shí)踐培訓(xùn) 已截止報(bào)名

      會(huì)議時(shí)間: 2015-08-01 08:00至 2015-08-02 18:00結(jié)束

      會(huì)議地點(diǎn): 北京  詳細(xì)地址會(huì)前通知   周邊酒店預(yù)訂

      主辦單位:

      行業(yè)熱銷熱門關(guān)注看了又看 換一換

            會(huì)議通知


            市場(chǎng)上充斥著價(jià)格低廉的大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn),可想而知,培訓(xùn)效果也相當(dāng)“低廉”作為權(quán)威首選機(jī)構(gòu),大數(shù)據(jù)學(xué)院一直堅(jiān)持面對(duì)面的精品授課形式,提供物超所值的培訓(xùn)效果參加往屆大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的學(xué)員大多已擔(dān)任著名公司精英職務(wù),或在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈扮演重要角色大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)精英,下一個(gè)就是你!

            (大數(shù)據(jù)時(shí)代)


            █?各行各業(yè)都迫切需要大數(shù)據(jù)人才?權(quán)威市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner的最新報(bào)告顯示,大數(shù)據(jù)帶動(dòng)全球IT支出340億美元。對(duì)大數(shù)據(jù)的要求在逐漸由差異化發(fā)展為信息管理實(shí)踐和技術(shù)的“最低門坎”。每個(gè)行業(yè)都必定用到大數(shù)據(jù)技術(shù),而那些非“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型”的企業(yè)將面臨被產(chǎn)業(yè)和市場(chǎng)淘汰的命運(yùn);相應(yīng)地,每個(gè)行業(yè)都需要大數(shù)據(jù)人才,不懂大數(shù)據(jù)技術(shù)未來(lái)將很難立足。

            █?大數(shù)據(jù)需求旺盛與人才短缺并存?全球領(lǐng)先的咨詢公司麥肯錫發(fā)布的調(diào)查報(bào)告指出,對(duì)大數(shù)據(jù)人才的需求正在世界范圍內(nèi)升溫。僅在美國(guó),在“深度分析人才”方面將面臨14萬(wàn)至19萬(wàn)的人才缺口;在“能夠分析數(shù)據(jù)幫助公司做出商業(yè)決策”方面的人才需求超過(guò)150萬(wàn)。由于人才缺口大,各企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)人才無(wú)論是招聘的還是再培訓(xùn)的都需要,同時(shí)大數(shù)據(jù)人才的薪酬也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出其他同類技術(shù)人才的水平。

            █?大數(shù)據(jù)人才薪酬及職業(yè)與事業(yè)發(fā)展回報(bào)前景看好?在中國(guó),大數(shù)據(jù)也正迅速成為行業(yè)和市場(chǎng)的熱點(diǎn)。專注與亞太及中國(guó)市場(chǎng)的市場(chǎng)調(diào)查機(jī)構(gòu)泛亞咨詢發(fā)布的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,目前出現(xiàn)在各類招聘平臺(tái)上與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的招聘需求比去年同期相比,增長(zhǎng)率高達(dá)67%;大數(shù)據(jù)相關(guān)高級(jí)職位的薪酬與其他同類技術(shù)職位相比平均高出43%以上。

            無(wú)論是世界范圍內(nèi)還是在中國(guó),大數(shù)據(jù)浪潮正在深刻改變著各行各業(yè),而各行各業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)人才的需求,以及技術(shù)從業(yè)者希望躋身大數(shù)據(jù)高級(jí)人才的需求也變得越來(lái)越強(qiáng)烈。再此背景下,“2015大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用實(shí)踐培訓(xùn)”應(yīng)用而生,運(yùn)用與世界同步的培訓(xùn)理念、培訓(xùn)方法與培訓(xùn)內(nèi)容,全方位,系統(tǒng)性進(jìn)行大數(shù)據(jù)專業(yè)培訓(xùn),幫助你在未來(lái)的事業(yè)和職業(yè)發(fā)展中贏得先機(jī)。


            大數(shù)據(jù)正在改變IT行業(yè)的行業(yè)和市場(chǎng)格局,并深刻影響著傳統(tǒng)行業(yè),同時(shí)大數(shù)據(jù)也正在催生出新的職業(yè)需求。各行各業(yè)的高層管理者越來(lái)越重視數(shù)據(jù)對(duì)決策的決定性因素,數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、數(shù)據(jù)可視化專家、數(shù)據(jù)工程師等新興高級(jí)職位不斷涌現(xiàn)。無(wú)論你是希望通過(guò)大數(shù)據(jù)支持決策的高層管理者,還是希望在事業(yè)和職業(yè)更進(jìn)一步的專業(yè)人才,包括對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)有濃厚興趣的技術(shù)從業(yè)者,都可以從“2015大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用實(shí)踐培訓(xùn)”中獲益。?

            █?希望事業(yè)和職務(wù)發(fā)展中更進(jìn)一步的高級(jí)技術(shù)人才:通過(guò)培訓(xùn)補(bǔ)充大數(shù)據(jù)專業(yè)技能,豐富自身的知識(shí)結(jié)構(gòu)和技術(shù)儲(chǔ)備,為日后的事業(yè)發(fā)展和職業(yè)晉升贏得核心競(jìng)爭(zhēng)力。

            █?正在選擇和尋找新的職業(yè)機(jī)會(huì)的技術(shù)從業(yè)者:通過(guò)培訓(xùn)獲得有關(guān)大數(shù)據(jù)分析的專業(yè)技能,也有助于希望更換公司和職務(wù)的技術(shù)從業(yè)者獲得新的發(fā)展機(jī)會(huì)與職業(yè)回報(bào),同時(shí)也有助于新入行的技術(shù)從業(yè)者獲得更高的職業(yè)起點(diǎn)。

            █?企業(yè)高層管理者及IT決策者:通過(guò)培訓(xùn)了解大數(shù)據(jù)對(duì)管理決策的重要意義及實(shí)現(xiàn)方式,培養(yǎng)數(shù)據(jù)知道決策的意識(shí),助力構(gòu)建“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型”企業(yè)。

            █?對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)有濃厚興趣的研發(fā)人員及相關(guān)人員:通過(guò)培訓(xùn)全面地進(jìn)行大數(shù)據(jù)方面的技術(shù)積累,構(gòu)建系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)知識(shí)結(jié)構(gòu),有效推進(jìn)大數(shù)據(jù)相關(guān)研發(fā)及相關(guān)項(xiàng)目的進(jìn)展并實(shí)現(xiàn)既定目標(biāo)。

            █?未來(lái)希望以大數(shù)據(jù)技術(shù)、營(yíng)銷、市場(chǎng)、管理、研究等為事業(yè)和職業(yè)目標(biāo)為相關(guān)人員:通過(guò)培訓(xùn)深入了解大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)和行業(yè)應(yīng)用,為未來(lái)的事業(yè)和職業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

            會(huì)議名稱:大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用實(shí)踐培訓(xùn)

            會(huì)議時(shí)間:2015年8月1-2日

            會(huì)議地點(diǎn):北京


            與國(guó)際同步的“2015大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用實(shí)踐培訓(xùn)”從市場(chǎng)需求出發(fā),緊密結(jié)合行業(yè)及企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)的需求實(shí)際,針對(duì)目前最熱門的大數(shù)據(jù)技能提供專業(yè)培訓(xùn)?!?015大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用實(shí)踐培訓(xùn)”擁有全面、系統(tǒng)的體系與內(nèi)容結(jié)構(gòu),參考如下:

            概述
            State of the practice in analytics
            數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)狀與趨勢(shì)
            Big Data Overview
            深入認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)
            The role of the Data Scientist
            數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色與任務(wù)
            Big Data Analytics in industry verticals
            大數(shù)據(jù)分析的行業(yè)應(yīng)用
            Introduction to Big Data Analytics?
            大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與應(yīng)用概況
            過(guò)程與周期
            Key roles for a successful analytics project
            數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目成功的關(guān)鍵因素
            Main phases of the lifecycle
            數(shù)據(jù)分析過(guò)程與周期中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
            Developing core deliverables for stakeholders
            完成向涉眾交付的開發(fā)核心
            End-to-end data analytics lifecycle?
            端到端的數(shù)據(jù)分析過(guò)程與周期
            基礎(chǔ)方法
            Introduction to R?
            R語(yǔ)言介紹
            Analyzing and exploring data with R
            使用R語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
            Statistics for model building and evaluation
            數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模型構(gòu)建和評(píng)估
            Using R to execute basic analytics methods?
            使用R語(yǔ)言進(jìn)行基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析
            高級(jí)方法
            K-Means Clustering
            K-Means算法
            Association Rules
            關(guān)聯(lián)規(guī)則
            Linear and Logistic Regression
            線性回歸和邏輯回歸
            Naive Bayesian Classifier
            樸素貝葉斯分類器
            Decision Trees
            決策樹
            Time Series Analysis
            時(shí)序分析
            Text Analysis
            文本分析
            Advanced analytics and statistical modeling for Big Data – Theory and Methods?
            大數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)建模 - 理論與方法
            工具
            Using MapReduce/Hadoop for analyzing unstructured data
            使用MapReduce/Hadoop分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
            Hadoop ecosystem of tools
            圍繞Hadoop的工具
            In-database Analytics
            數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)分析
            Big Data Analytics in industry verticals
            大數(shù)據(jù)分析的行業(yè)應(yīng)用
            Advanced analytics and statistical modeling – Technology and Tools?
            大數(shù)據(jù)高級(jí)分析與統(tǒng)計(jì)建模 - 技術(shù)與工具
            實(shí)踐
            Hands-on Application of Analytics Lifecycle to a Big Data Analytics Problem
            基于分析過(guò)程與周期應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)
            How to operationalize an analytics project
            如何實(shí)施分析項(xiàng)目
            Data Visualization Techniques
            數(shù)據(jù)可視化技術(shù)
            Creating the Final Deliverables
            創(chuàng)建可交付的最終成果
            Endgame, or Putting it all together?
            將技術(shù)、方法及工具應(yīng)用于實(shí)踐

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            6月30日前
            3200元/人
            2900元/人
            2700元/人
            6月30日后
            3500元/人
            3200元/人
            3000元/人

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