大数据

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檀林

檀林北京大数据研究院首席生态官前微软加速器北京CEO 北大校友创业联合会理事美国CA公司大中国区总经理触景无限科技（北京）有限公司联合创始人拿云时代（北京）科技有限公司联合创始人檀林先生曾任美国CA公司大中国区总经理，曾担任美国甲骨文（Oracle）公司大中国区渠道销售总监负责甲骨文年商业智能和企业绩效管理产品线在大中国区的渠道发展、战略联盟和营销管

营销管理 2024年09月27日 546 浏览

施渊钟

施渊钟老师（上海）——企业数字化系统构建专家原ATOS源讯（世界500强）总监甲骨文(Oracle)首席顾问原IBM联盟总凯捷（世界500强）快速交付中心创始人CHICONY群光（鼠标，键盘代工全球第一）总监原安东石油（港股03337）副总经理（CIO）原普华永道（国际四大）助理合伙人加州大学洛杉矶分校（UCLA）计算机科学硕士南京321科技领军人才、“中国CIO协会”会员【个人简介】

数字化转型 2024年09月26日 543 浏览

邢春晓

邢春晓老师简介清华大学信息技术研究院副院长、清华大学互联网产业研究院副院长、清华大学信息技术研究院 WEB 与软件技术研究中心主任、清华大学智慧城市大数据研究中心主任、清华大学电子政务研究中心主任、中关村区块链产业联盟副秘书长、清华倍肯智慧健康大数据联合中心主任、清华心神信息化系统工程联合中心主任、清华金电金融大数据联合中心管委会副主任，中国计算机学会信息系统专委会副主任、数据库、大数据、软件工程

互联网 2024年09月06日 538 浏览

叶梓

叶梓老师简介上海交通大学计算机专业博士毕业 ，高级工程师，高级程序员国内知名上市 IT 企业的 AI 技术总监、资深技术专家 一线人工智能经验(12 年)，大数据经验(8 年)， 深度学习经验(5 年)在国内外期刊、会议中发表论文 27 篇， 其中被SCI/EI 收录 4 篇

大数据 2024年10月29日 534 浏览

工业互联网思维与大数据应用

课程背景： 现在工业互联网、物联网迅速发展，用户规模和数据规模均大幅增加，而各种新业务及创新应用也层出不穷；商务化程度逐步攀高、“娱乐化精神”和“碎片时间的利用”优势得以保持，沟通和信息工具的价值不断深化，数据的价值已越来越多地被关注。那么这些大数据和工业互联网在工业尤其是在冶金行业为什么成为业内焦点、难点，成为未来收入的增长点、竞争的制

战略管理 2024年10月15日 532 浏览

大数据分析与在企业内的应用

课程背景： 现在移动互联网、物联网迅速发展，用户规模和数据规模均大幅增加，而各种新业务及创新应用也层出不穷；商务化程度逐步攀高、“娱乐化精神”和“碎片时间的利用”优势得以保持，沟通和信息工具的价值不断深化、应用商店和SAAS/PAAS商业模式开始风靡，数据的价值已越来越多地被关注，那么这些数据如何被有效的存储？与移动互联网/云计算关联的“智能管道”又

战略管理 2024年10月15日 511 浏览

数据分析驾驶舱

【培训目标】了解数据处理是什么? 了解数据系统是什么?理解数据采集的方法。理解数据存储的方式。理解探索性数据分析与目的性数据性分析了解数据可视化的图表类型及应用场景。理解数据建模。数据应用实施商务智能（BI）数据分析驾驶舱的方法论如何调研不同管理层级的业务数据需求；如何调研不同管理层级的数据分析驾驶舱

战略管理 2024年09月26日 508 浏览

黄辰《大数据中台实践：数字化转型的基石与商业应用支撑方法》

【课程收益】对于构建大数据思维，提升数据化思考能力，找到解决问题的新方法，带来深刻的启发对数据中台的实操与落地提出了系列方法论，助力企业快速、健康地完成数据中台的规划和建设理论和实践相结合，系统性地阐述了数据中台建设的路径高效地呈现海量数据资源并规范管理由应用场景驱动，对企业管理效率提升、数据决策具有很强的建设意义和指导意义指导企业通过数据建模，即时优化业务，让数据使用更便捷、更有价值

战略管理 2024年09月09日 506 浏览

曾剑韬

曾剑韬老师简介——数字化转型与易精大数据实战专家•北京大学光华管理学院工商管理硕士•清华大学电机及应用电子技术系学士 教育•曾任某金融科技国企首席数据官•前和君恒成咨询业务合伙人•前国家电网特邀大数据专家•前清华大数据产业联合会理事•前新浪研发中心总监，邮箱事业部总经理•百人易为智能科技有限公司副总裁兼首席数据官【实战经验】曾老师拥有二十五年技术研发、产品运营、数据挖掘从业经验，作为资深互联网产品

数字化转型 2024年09月23日 498 浏览

大数据精准营销与具体落地场景

课程收获：本课程将帮助学员理解并解决以下切实落地问题：1. 什么是数据思维？大数据决策的底层逻辑以及决策依据是什么？2. 大数据实现精准营销的整个过程是什么？要经历哪些步骤？如何构建精准营销的数据支撑框架？需要采集哪些数据？3. 数据分析方法的种类？分析方法的不同应用场景？4. 如何才能全面/系统地分析而不遗漏？如何分解和细化业务问题？

营销管理 2024年11月05日 495 浏览