随着互联网的快速发展，每天产生海量的数据，即大数据，企业面对大数据原有的软件系统已经无法满足数据处理的需求，针对这种情况本课程通过介绍如何从Oracle数据库迁移至MySQL数据库，帮助企业优化企业数据库。 本课程内容涵盖了从Oracle数据库迁移至MySQL数据库等相关内容与经验。本课程是尹老师多年工作经验的总结和归纳，使学员深入理解数据迁移的方法、工具。通过本课程的学习，学员掌握数据迁移方法。

随着大数据时代的快速到来，以及大数据在生产生活中迅速应用，数据的重要性突现，数据分析与数据挖掘等技术已经被越来越多的企业所重视和应用。数据分析与数据挖掘技术涵盖了数据采集、数据处理、统计分析、数据挖掘、机器学习、人工智能、大数据等各种不同技术与内容，涉及内容广泛，应用价值高，前景非常广阔。本课程是尹老师多年数据分析、数据挖掘工作经验的总结和归纳，从实际业务案例为入口，使学员从理论层到实操层面系统的学习数据分析技术，使学员深入理解数据分析。通过本课程的学习，学员即可以正确的分析企业的数据，为管理者、决策层提供数据支撑。 本课程重点讲解的数据分析方法、数据挖掘基础知识、数据建模方法和应用、机器学习算法、数据可视化方法、数据分析工具，并通过Python数据分析工具完成数据分析，理念与动手实践相结合，让学员通过实践深入理解数据分析与数据挖掘。

随着互联网的快速普及与带宽提高，互联网的应用与服务层出不穷，用户对互联网的应用与服务要求越来越高，科学优化应用与服务是应用与服务厂商无法逃避的挑战，否则会因应用与服务卡顿导致用户流失，及至失败；另外，随着用户的增加应用与服务厂商会提供针对用户的个性化服务，因此需要收集用户数据，深入理解与洞察用户偏好，为用户提供更为精准的服务，因此数据收集与采集则成为个性服务、精准营销的基石，其中埋点技术就是一种数据采集的常用方法。 本课程详细剖析埋点技术相关内容。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 随着大数据时代的快速到来，以及大数据在生产生活中迅速应用，数据分析、数据建模、数据挖掘、人工智能等重要性越发突出，本课程是针对大数据时代的特点，尹老师总结多年产品经理的经验，结合人工智能特点，为大家呈现了人工智能产品设计、运营方面的精彩课程。

Python基础知识 3天 Python语言基础知识 Python语言数据类型 Python语言列表 Python语言元组 Python语言集合 Python条件分支语句 Python循环语句 Python函数 Python类（class） Python异常处理(Exceptions) Python模块 (Modules) Python文件读写 Python多线程编程 Python语言测试 Python正则表达式

随着互联网的快速普及与快速发展，以及智能机的普及，每天用户可以产生大量的数据和图片，这些海量的数据和图片构成了大数据。随之而来的是海量的数据和海量的图片，如何存储？如何快速访问？都成为了挑战。本课程是基于尹老师多年大数据工作经验的总结和归纳，从实际业务案例为入口，使学员从理论层到实操层面系统的学习图片数据处理技术，使学员深入理解图片数据的方法。通过本课程的学习，学员即可以高效处理图片数据，为企业的应用提供高性能支撑。 本课程重点讲解海量图片数据处理技术，为企业的应用软件提供高性能。