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如何实现数据赋能和数据挖掘

随着“大数据”概念的普及应用，企业从“自动化”向“智能化”方向转变，可“如何实现数据驱动”、“如何做好精细化管理”仍是很多企业的难题。 “数据化运营和精益数据分析”核心不在于是否有足够多的数据，而是面对海量数据时如何更加系统、高效地运用，从而指导实际业务工作，实现业务增长。

数据挖掘数据赋能

徐尧

企业数字化转型&数据运营专家
如何用Tableau实现数据可视化

大数据时代，看到数据和使用数据已逐渐成为人们的日常，数据的价值在于：通过科学的方法对其进行分析，可以探究和洞察背后的真相，让数据说话，并最终影响人的后续行动及管理决策。使用和看懂数据掌握一定的方法即可，但是“如何用数据说话”，甚至如何让数据“主动”说话，如何让数据为你的分析结果增加亮点，一直是职场人的困扰。

数据可视化 Tableau

徐尧

企业数字化转型&数据运营专家
Hadoop、Spark和NoSQL大数据实战课程——初中级

大数据在国内的运用大数据的整体技术架构 Hadoop平台优化点 Hadoop核心组件的运维和配置 Yarn实战 NoSQL和Hbase使用 Spark Streaming原理和实践 Spark SQL原理和实践 Spark优化互联网大数案例分享

Hadoop Spark NoSQL

刘刚

软件设计师大数据架构师《Hadoop应用开发技术详解》作者
Flink+Hudi流批一体大数据技术实战

数据仓库建设原理、架构和实践案例数据湖架构、案例和常用框架实时计算框架Flink基本原理和应用案例 Flink CDC介绍项目实战RDBMS+Kafka+Flink CDC+FlinkSQL+ES+Kibana项目实战

Flink Hudi 数据

刘刚

软件设计师大数据架构师《Hadoop应用开发技术详解》作者
数据管理与数据分析大纲

数据管理，数据分析

数据管理数据分析

戴子良

微软MCDBA、MCT（微软认证讲师，数据库方向），BI专家，在数据库、数据仓库、数据挖掘等方面有很深的造诣，负责企业级数据库架构，ETL，数据仓库设计，海量数据的优化处理以及数据分析与数据挖掘等项目实施与实现。负责和参与开发的主要项目有：微软总部MSN数据挖掘项目；微软总部Microsoft Marketing数据分析项目等。对数据库及数据仓库的架构和海量数据的优化处理有丰富的项目经验和处理方法，授课中结合丰富的实际项目案例，使学员轻松掌握数据库、数据仓库、商业智能和数据挖掘等相关技术。
自动&智能的SQL质控

本课程是基于互联网和金融行业技术实践和业务应用场景，结合当前企业级应用场景进行综合性课程设计。从专业知识，专业技能，通用技能多维度全面培养数据库优化人才的的综合能力。

SQL质控

胡国青

DBAplus社群群副 Oracle OCM10G