银行大数据应用实践课程大纲 １．银行大数据应用的问题 • 互联网金融尤其依赖数据 • 金融业本身就是基于数据与信息的产业 • 目前的问题： ü 数据特点与组成 n 数量不够大；维度不够多 n 核心数据、外围数据、常规渠道的数据、社会化的数据等 ü 技术不足 n 互联网的流行使得非结构化数据的数量和维度都远远超过传统结构化数据；传统IT公司的产品和服务已经不能胜任 2. 银行大数据组成
【课纲】 一、大数据及其特点 二、大数据的本质是洞察 1. 洞察未来趋势 2. 洞察管理规律 3. 洞察客户需求 4. 洞察员工表现 5. 洞察客户诚信 6. 洞察合适人选 三、大数据与人力资源管理 1. 大数据预测人员升迁与离职 2. 大数据与人才发展 3. 猎头公司是怎么找人的？ 4. 大数据与人才管理 5. 大数据能够翻转考核 6. 大数据帮助招聘经理筛选简历 7. 大数据与人才
【课程背景】 随着产品经理这个岗位的越来越完善，对产品经理的能力要求也越来越高。作为产品经理不懂点数据分析和最新行业发展，怎么说服开发做功能？怎么说服老板给资源？ 1. 数据为王，业务是核心 • 数据分析的概念 。了解整个产业链的结构 • 制定好业务的发展规划 • 衡量的核心指标有哪些 2. 思考指标现状，发现多维规律 • 熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状 • 对比同行业指标，挖掘隐
智能时代：运营商大数据之路 1. 运营商数据概述 2. 运营商与传统互联网数据比较 3. 移动大数据 4. 运营商大数据优势 5. 运营商开放的数据产品 5.1 征信产品 5.2 行业洞察和指数类产品 5.3 APP指数 5.4 旅游指数 5.5 沃信指数 5.6 互联网广告与精准营销 6. 运营商客户分群 6.1 客户标签体系 6.2 行业标签产品 6.3 运营商目标营销与电子推荐 6.4 运
智慧营销 1.智慧商务的发展 -智能技术前沿 -认知计算 2.新时代的客户管理2.0 -客户的个性化需求 -客户智能 -工业4.0与C2B商业模式 3.商务智能与营销智慧 -业务分析与优化 -营销智能 -数字营销 4.智慧营销的挑战 -客户洞察 -精准营销 -一对一营销 5.智慧营销中的数据分析技术 -电子推荐技术 -大数据技术 -文本挖掘技术（社会关系网络营销） -数据驱动的电商客户分析 -I
智能机器人培训大纲 此部分内容从人工智能的起源和发展谈起，分析人工智能技术在智能机器的典型应用，并结合很多具体的应用案例，说明智能机器的核心技术及其应用。 1. 人工智能和智能机器 1.1 人工智能的起源与发展 1.2 人工智能/机器学习/深度学习 1.3 认知科学的发展 1.4 人工智能的广泛应用 Ø 无人驾车 Ø 棋类竞技 Ø 推荐系统 Ø 自然语言处理 Ø 图像识别 Ø 文本语
一、Hadoop关键技术 学习如何安装运行各种大数据软件以及如何进行初级编程实践，包括Hadoop、HDFS、MapReduce等安装、操作和编程。其中会介绍一些Hadoop的应用案例，并通过一些实验初步了解Hadoop的操作。 第1章 Hadoop概论 1.1 缘于搜索的Hadoop 1.1.1 Hadoop简介 1.1.2 Hadoop发展 1.2 大数据、Hadoop的关系 1.3 Had
浙公网安备 33010802003509号