为您找到262个相关课程
展开简介
收益目标：1.建立批流一体处理技术知识体系，明确批处理与流处理的融合逻辑及应用场景。 2.掌握特征平台架构设计方法，了解其演进趋势与关键组件功能。 3.学会制定批流一体化特征平台建设方案，熟悉实施步骤与核心技巧。 4.熟悉 Flink、Hudi 等主流工具在批流一体场景中的应用，借鉴业界成功经验。
适应人群：大数据从业人员 企业IT开发人员 企业数据部门人员
关键词：其他，大数据
收益目标：1.理解云原生架构下Java应用的挑战与机遇； 2.掌握Java性能优化的关键工具和策略； 3.学习提升研发流程效率的现代方法和工具； 4.了解AI将如何促进研发效能的提升； 5.了解Java在人工智能、向量数据库等新兴领域的应用案例； 6.洞察Java技术的未来发展，把握技术趋势；
适应人群：暂无
关键词：其他，人工智能，大数据，Java，转型，企业级，数字化转型
收益目标：深度了解主流大数据系统的系统架构，组件交互，及其内核工作与运行机制； 了解大数据平台常用的以希望数据分析和挖掘的技术，如：Hadoop、Hive、Spark等 深度了解机器学习算法，及其Spark MLlib基本算法原理，以及机器学习算法实践与优化。 了解目前主流的数据分析和挖掘平台 了解基于Python数据分析和挖掘的技术栈 能够使用Python基于Spark额mllib上面进行数据分析和挖掘。
适应人群：具有1年及以上工作经验，并期望掌握大数据系统与机器学习算法，大数据系统架构，机器学习算法运行机制的研发工程师，算法工程师，及其架构师。 利用大数据平台数据分析挖掘的同学 了解基于大数据平台常用数据分析和挖掘的流程和方法
关键词：其他，大数据，数据分析，大数据平台
收益目标：帮助科技企业进行产品升级与创新过程中，更体系化的完成商业分析与战略解构的工作
适应人群：科技企业的市场人员，销售人员，产品经理，技术骨干等角色，总监或高级专家职级
关键词：互联网，人工智能，大数据，创新，智能制造，元宇宙，产品战略，AIGC
收益目标：暂无
关键词：互联网，电信，架构设计，大数据，机器学习，虚拟化，微服务
关键词：互联网，传统金融，互联网金融，大数据，机器学习
收益目标：课程大数据技术面的难度值：中； 产品和案例面的丰富度：中； 商业模式创新和组织架构面详尽度：中。
适应人群： 具有一定信息化程度的传统企业和 TMT 企业；企业业务决策 者、产品负责人、项目负责人、技术负责人、数据挖掘工程师、数据分析 师、大数据工程师、算法专家以及其他对数据挖掘经验有兴趣的的人员
关键词：互联网，产品设计，商业模式，大数据，数据挖掘，互联网金融，数据分析
收益目标：通过本课程的学习，学员可以掌握LLM时代测试架构师必须掌握的软件架构知识，包括各种使用场景和技术演进，以及GUI自动化和智能化测试技术、API自动化和智能化测试技术、人工智能和大数据技术在测试领域的应用等。此外，学员还可以了解自动化测试中测试数据难题的解决思路以及测试执行环境的设计与最佳实践等内容，提高测试质量和效率。
适应人群：本课程适合软件测试工程师、测试架构师、测试经理等相关人员学习，可以帮助他们掌握LLM时代测试架构师必须掌握的软件架构知识，提高测试质量和效率。同时，对于想要了解GUI自动化和智能化测试技术、API自动化和智能化测试技术、人工智能和大数据技术在测试领域的应用等内容的学员来说，本课程也是一个很好的选择。
关键词：互联网，人工智能，架构师，软件架构，架构设计，大数据，微服务，软件测试，自动化测试，API，分布式
收益目标：如何科学、准确把握新质生产力的科学内涵和战略意义？如果抓住机遇迎接挑战？本课程旨在帮助学员全面理解新质生产力产生的背景、概念、特点和发展趋势，把握新时代背景下的产业变革方向，为企业和个人的发展提供有力支撑。 1、深化理解：帮助学员系统掌握新质生产力的基本概念、理论基础和前沿动态，提升对新时代生产力发展趋势的敏锐洞察力。 2、拓展视野：通过分析国内外典型案例，展示新质生产力在不同行业的应用实践，拓宽学员的视野和思路。 3、把握机遇：引导学员识别新质生产力带来的发展机遇，掌握创新创业的方法论，为企业和个人发展提供新动力。 4、提升能力：通过课程学习和实践练习，提升学员在新技术应用、产业分析、创新策略制定等方面的能力。
适应人群：本课程适用于对企业战略制定、企业创新、产业升级、经济发展、科技发展等领域感兴趣的各类人员，包括企业家、管理者、研究人员、政策制定者、科技工作者、项目经理以及希望了解新质生产力发展趋势的广大公众。
关键词：互联网，人工智能，大数据，云计算，变革
收益目标：本课程将为大家全面而又深入的介绍Spark平台的构建流程，涉及Spark系统基础知识，概念及架构， Spark实战技巧，Spark经典案例等。 通过本课程实践，帮助学员对Spark生态系统有一个清晰明了的认识；理解Spark系统适用的场景；掌握Spark初中级应用开发技能；搭建稳定可靠的Spark集群，满足生产环境的标准；了解和清楚大数据应用的几个行业中的经典案例，包括阿里巴巴，华为等。
适应人群：各类 IT/软件企业和研发机构的软件架构师、软件设计师、程序员。对于怀有设计疑问和问题，需要梳理解答的团队和个人，效果最佳。
关键词：互联网，电商，支付平台，传统金融，互联网金融，可穿戴设备，医疗，智能家居，车联网，安全，制造，电信，政府机构，税务，快消品，其他，大数据
收益目标：系统全面地了解和学习微服务架构的设计、云计算与大数据基础平台及原生云应用开发方法等 •深入理解微服务架构概念、本质以及使用场景 •使用 Spring Boot / Spring Cloud 搭建微服务应用 •掌握一线互联网企业微服务实践经验
关键词：互联网，大数据，云计算，微服务，Java
活动详情
To Be Better
注册或 找回密码?
