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什么是大數據平臺？
大數據平臺是為了計算，現今社會所產生的越來越大的數據量，以存儲、運算、展現作為目的，集數據接入、數據處理、數據存儲、查詢檢索、分析挖掘、應用接口等為一體的平臺。大數據平臺搭建是為了實現數據價值化。
遇到以下情況 該應用大數據平臺提升效率了！
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產品市場需求大 銷路遲遲打不開
生產銷售數據很多 沒有歸類整理
企業數據資源 沒有產生效益
不能準確聚焦客戶群體
現有客戶二次開發能力弱
獲客渠道少獲客成本高
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缺乏對于行業趨勢判斷能力
客戶沒有科學整理歸類
缺少對客戶購買動機分析
沒有精準客戶畫像
產品研發缺乏針對性
企業庫存高 資金壓力大
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大數據平臺出現以下問題應該考慮調整優化
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大數據平臺擴張緩慢復雜
大數據服務器運行不穩定
企業沒有統一的數據標準
企業沒有統一數據管理流程
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企業沒有可靠數據管理工具
沒有建立數據回溯機制
一份數據資料存在多個部門
公司內部數據格式不統一
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各部門系統獨立設計開發 互相兼容性差
“臟”數據沉積無法清理
數據披露沒有監管
為什么選擇中培？
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精品小班課 講的透
1V1輔導機會多 學的牢 -
課程設置側重應用
保證學習成果 -
所有實戰環節均使用熱門及主流案例
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講師均在項目中 實戰經驗豐富
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金融 電商 汽車 教育 醫療等行業
積累大量項目培訓經驗
課程大綱
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一
大數據技術基礎
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二
業界主流的大數據技術方案
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三
大數據計算模型（一）——批處理MapReduce
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四
大數據存儲系統與應用實踐
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五
大數據實戰練習一
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六
Hadoop框架與生態發展，以及應用實踐操作
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七
大數據計算模型（二）——實時處理/內存計算 Spark
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八
大數據倉庫查詢技術Hive、SparkSQL、Impala，以及應用實踐
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九
Hadoop集群運維監控工具
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十
大數據實戰練習二
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十一
大數據計算模型（三）——流處理Storm, SparkStreaming
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十二
大數據與機器學習技術
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十三
大數據ETL操作工具，與大數據分布式采集系統
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十四
面向OLTP型應用的NoSQL數據庫及應用實踐
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十五
大數據實戰練習三
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十六
大數據項目選型、實施、優化等問題交流討論
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