会议详情 |
发票类型:增值税普通发票 增值税专用发票
市场上充斥着价格低廉的大数据网络培训,可想而知,培训效果也相当“低廉”作为权威首选机构,大数据学院一直坚持面对面的精品授课形式,提供物超所值的培训效果参加往届大数据培训的学员大多已担任著名公司精英职务,或在大数据产业链扮演重要角色大数据时代的大数据精英,下一个就是你!
(大数据时代)
█ 各行各业都迫切需要大数据人才 权威市场调研机构Gartner的最新报告显示,大数据带动全球IT支出340亿美元。对大数据的要求在逐渐由差异化发展为信息管理实践和技术的“最低门坎”。每个行业都必定用到大数据技术,而那些非“数据驱动型”的企业将面临被产业和市场淘汰的命运;相应地,每个行业都需要大数据人才,不懂大数据技术未来将很难立足。
█ 大数据需求旺盛与人才短缺并存 全球领先的咨询公司麦肯锡发布的调查报告指出,对大数据人才的需求正在世界范围内升温。仅在美国,在“深度分析人才”方面将面临14万至19万的人才缺口;在“能够分析数据帮助公司做出商业决策”方面的人才需求超过150万。由于人才缺口大,各企业对大数据人才无论是招聘的还是再培训的都需要,同时大数据人才的薪酬也远远超出其他同类技术人才的水平。
█ 大数据人才薪酬及职业与事业发展回报前景看好 在中国,大数据也正迅速成为行业和市场的热点。专注与亚太及中国市场的市场调查机构泛亚咨询发布的调研数据显示,目前出现在各类招聘平台上与数据分析相关的招聘需求比去年同期相比,增长率高达67%;大数据相关高级职位的薪酬与其他同类技术职位相比平均高出43%以上。
无论是世界范围内还是在中国,大数据浪潮正在深刻改变着各行各业,而各行各业对大数据人才的需求,以及技术从业者希望跻身大数据高级人才的需求也变得越来越强烈。再此背景下,“2015大数据技术开发与应用实践培训”应用而生,运用与世界同步的培训理念、培训方法与培训内容,全方位,系统性进行大数据专业培训,帮助你在未来的事业和职业发展中赢得先机。
大数据正在改变IT行业的行业和市场格局,并深刻影响着传统行业,同时大数据也正在催生出新的职业需求。各行各业的高层管理者越来越重视数据对决策的决定性因素,数据科学家、数据架构师、数据可视化专家、数据工程师等新兴高级职位不断涌现。无论你是希望通过大数据支持决策的高层管理者,还是希望在事业和职业更进一步的专业人才,包括对大数据技术有浓厚兴趣的技术从业者,都可以从“2015大数据技术开发与应用实践培训”中获益。
█ 希望事业和职务发展中更进一步的高级技术人才:通过培训补充大数据专业技能,丰富自身的知识结构和技术储备,为日后的事业发展和职业晋升赢得核心竞争力。
█ 正在选择和寻找新的职业机会的技术从业者:通过培训获得有关大数据分析的专业技能,也有助于希望更换公司和职务的技术从业者获得新的发展机会与职业回报,同时也有助于新入行的技术从业者获得更高的职业起点。
█ 企业高层管理者及IT决策者:通过培训了解大数据对管理决策的重要意义及实现方式,培养数据知道决策的意识,助力构建“数据驱动型”企业。
█ 对大数据技术有浓厚兴趣的研发人员及相关人员:通过培训全面地进行大数据方面的技术积累,构建系统的大数据知识结构,有效推进大数据相关研发及相关项目的进展并实现既定目标。
█ 未来希望以大数据技术、营销、市场、管理、研究等为事业和职业目标为相关人员:通过培训深入了解大数据相关技术和行业应用,为未来的事业和职业发展打下坚实基础。
会议名称:大数据技术开发与应用实践培训
会议时间:2015年8月1-2日
会议地点:北京
与国际同步的“2015大数据技术开发与应用实践培训”从市场需求出发,紧密结合行业及企业对数据分析技术的需求实际,针对目前最热门的大数据技能提供专业培训。“2015大数据技术开发与应用实践培训”拥有全面、系统的体系与内容结构,参考如下:
概述 | State of the practice in analytics 数据分析的现状与趋势 | Big Data Overview 深入认识大数据 | The role of the Data Scientist 数据科学家的角色与任务 | Big Data Analytics in industry verticals 大数据分析的行业应用 | |||
Introduction to Big Data Analytics 大数据分析技术与应用概况 | |||||||
过程与周期 | Key roles for a successful analytics project 数据分析项目成功的关键因素 | Main phases of the lifecycle 数据分析过程与周期中的关键节点 | Developing core deliverables for stakeholders 完成向涉众交付的开发核心 | ||||
End-to-end data analytics lifecycle 端到端的数据分析过程与周期 | |||||||
基础方法 | Introduction to R R语言介绍 | Analyzing and exploring data with R 使用R语言进行数据分析 | Statistics for model building and evaluation 数据统计模型构建和评估 | ||||
Using R to execute basic analytics methods 使用R语言进行基础的数据分析 | |||||||
高级方法 | K-Means Clustering K-Means算法 | Association Rules 关联规则 | Linear and Logistic Regression 线性回归和逻辑回归 | Naive Bayesian Classifier 朴素贝叶斯分类器 | Decision Trees 决策树 | Time Series Analysis 时序分析 | Text Analysis 文本分析 |
Advanced analytics and statistical modeling for Big Data – Theory and Methods 大数据分析与统计建模 - 理论与方法 | |||||||
工具 | Using MapReduce/Hadoop for analyzing unstructured data 使用MapReduce/Hadoop分析非结构化数据 | Hadoop ecosystem of tools 围绕Hadoop的工具 | In-database Analytics 数据库内分析 | Big Data Analytics in industry verticals 大数据分析的行业应用 | |||
Advanced analytics and statistical modeling – Technology and Tools 大数据高级分析与统计建模 - 技术与工具 | |||||||
实践 | Hands-on Application of Analytics Lifecycle to a Big Data Analytics Problem 基于分析过程与周期应对大数据挑战 | How to operationalize an analytics project 如何实施分析项目 | Data Visualization Techniques 数据可视化技术 | Creating the Final Deliverables 创建可交付的最终成果 | |||
Endgame, or Putting it all together 将技术、方法及工具应用于实践 |
会议费用:
优惠期 | 单人 | 同一单位3人以上 | 同一单位5人以上 |
5月30日前 | 3000元/人 | 2750元/人 | 2500元/人 |
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 |
相关会议
2024-11-29上海
2024-12-27上海