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2018年北京兄弟連短期大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班■學(xué)習(xí)內(nèi)容：數(shù)據(jù)可視化概論2018年北京兄弟連短期大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班　　另一方面，長期以來由于企業(yè)內(nèi)部職能分工、組織架構(gòu)等原因，導(dǎo)致存在數(shù)據(jù)孤島，這導(dǎo)致數(shù)據(jù)不夠全面、精確、營銷策略定制失敗。第一階段　　這些人才會(huì)在第二重階段時(shí)產(chǎn)生巨大的價(jià)值。　　大數(shù)據(jù)部門在大部分公司遍地開花，　　進(jìn)入到第二重時(shí)，會(huì)有明顯的四個(gè)特征：　　第6個(gè)主題：徹底掌握MapReduce(具備掌握Hadoop如何把HDFS文件轉(zhuǎn)化為Key-Value讓供Map調(diào)用的能力)　　現(xiàn)在，很多企業(yè)都構(gòu)建了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的大數(shù)據(jù)營銷平 臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了海量、不同類型的數(shù)據(jù)的收集，并跨越多種不同的 系統(tǒng)，比如，不同的渠道平臺(tái)(網(wǎng)絡(luò)銷售平臺(tái)，以及實(shí)體批發(fā)、 零售平臺(tái));不同的客戶需求;不同的細(xì)分市場(chǎng);以及不同的 但可以區(qū)隔的市場(chǎng)區(qū)域。這樣就可以幫助企業(yè)迅速搜集消費(fèi)者 的海量行數(shù)據(jù)，分析洞察和預(yù)測(cè)消費(fèi)者的偏好，消費(fèi)者價(jià)格接 受度;分析各種渠道形式的測(cè)試銷售數(shù)據(jù);以及消費(fèi)者對(duì)企業(yè)所規(guī)劃的各種產(chǎn)品組合的價(jià)格段的反應(yīng)。使之能夠利用大數(shù)據(jù) 技術(shù)以了解客戶行為和反饋，深刻理解客戶的需求、關(guān)注客戶 行為，進(jìn)而高效分析信息并做出預(yù)測(cè)，不斷調(diào)整產(chǎn)品的功能方 向，驗(yàn)證產(chǎn)品的商業(yè)價(jià)值，制定科學(xué)的價(jià)格策略�！　�4海量數(shù)據(jù)引發(fā)的企業(yè)市場(chǎng)營銷變革：　 云計(jì)算培訓(xùn)會(huì)做出上面的結(jié)論?我先說個(gè)例子吧，光是搭建一個(gè)像樣子的數(shù)據(jù)平臺(tái)，就需要5-6個(gè)熟練的大數(shù)據(jù)工程師折騰大半年，還不包括真正基于之上的多維分析，機(jī)器學(xué)習(xí)(預(yù)測(cè))等產(chǎn)品，而這些產(chǎn)品的難度也是很大的，需要大量的人力，關(guān)鍵是還不一定能做好。要達(dá)到高效的計(jì)算，以及系統(tǒng)的穩(wěn)定，機(jī)器的數(shù)量也有不少要求，因?yàn)榇蟛糠执髷?shù)據(jù)組件都是分布式的。2018年北京兄弟連短期大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班　　第8個(gè)主題：某知名電商公司Hadoop實(shí)施全程揭秘(具備掌握商業(yè)級(jí)別Hadoop的分析、開發(fā)、部署的全過程的能力)　　區(qū)域人口、消費(fèi)者水平、消費(fèi)者習(xí)慣和愛好、產(chǎn)品的認(rèn)知程度　　與此同時(shí)，很多人已經(jīng)意識(shí)到了大數(shù)據(jù)的實(shí)施難度，一些專門服務(wù)于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的公司也開始慢慢誕生成長，這些公司覆蓋了從大數(shù)據(jù)組件開發(fā)，到大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建，再到基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的上層解決方案，并且在各個(gè)行業(yè)慢慢伸出了自己的觸角。學(xué)習(xí)內(nèi)容：HTML5、CSS3核心與PS、AI

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