大数据课程体系
网络营销与大数据互联网趋势与大数据时代：互联网的前世今生互联网的三种商业模式深度解读互联网发展社会化时代的来临大数据时代的到来赢在互联网思维用户思维/简约思维/极致思维/流量思维社会化思维/大数据思维/平台思维/跨界思维大数据时代的到来：大数据的商业案例大数据的本质及特征：4V1O“更多”，不是随机样本，而是全体数据“更杂”，不是精确性，而是混杂性“更好”，
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|数字经济：大数据＋物联网＋人工智能||课程重点：互联网趋势及大数据时代||互联网的前世今生||互联网的三种商业模式||网络营销对传统行业的影响的深度解析||深度解读电商发||大数据时代的来临||课程重点：数字经济是新经济、新动能||数字经济的内涵与特征||什么是数字经济||数字经济的历史演进||数字经济的特征||信息技术进步是数字经济发展的不竭动力||数字
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社会化整合营销传播与大数据一、如何整合营销传播；整合营销传播的定义与特性整合营销传播的七个层次整合营销传播的六种方法新媒体时代的整合营销传播SIVA理论美国IMC的新趋势解决方案（SOLUTION）获取信息（INFORMATION）实现价值（VALUE）实现购买（ACCESS）CCM（创意传播管理）理论中国对IMC的替代CCM理论的精神创意传播传播管理数字时
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|互联网及大数据思维革命||课程重点：互联网时代下的机会与挑战||社会经济的的发展与阶段||互联网的三种商业模式||互联网对传统行业的影响的深度解析||深度解读电商发展||社会化时代的来临||大数据时代的来临||课程重点：大数据思维的本质||赢在互联网思维||用户思维/简约思维/极致思维/流量思维||社会化思维/大数据思维/平台思维/跨界思维||大数据的本质
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|互联网+大数据精准营销||课程重点：互联网时代下的机会与挑战||社会经济的的发展与阶段||互联网的三种商业模式||互联网对传统行业的影响的深度解析||深度解读电商发展||社会化时代的来临||大数据时代的来临||课程重点：互联网+管理模式创新||用互联网思维改造企业管理模式||组织变革：组织结构、考核方式、激励措施||产品研发：快速找到并集结你的客户||产品
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|大数据时代下营销模式创新||互联网趋势及商业机会||互联网的前世今生||互联网的三种商业模式||网络营销对传统行业的影响的深度解析||深度解读电商发||社会化电商时代的来临||大数据时代的来临||赢在互联网思维||用户思维/简约思维/极致思维/流量思维||社会化思维/大数据思维/平台思维/跨界思维||大数据的本质及特征||大数据特征：4V1O||“更多”—
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|大数据时代传统企业的转型升级||课程重点：互联网趋势及大数据时代||互联网的前世今生||互联网的三种商业模式||网络营销对传统行业的影响的深度解析||深度解读电商发||大数据时代的来临||课程重点：大数据的思维及特征||大数据特征：4V1O||“更多”——不是随机样本，而是全体数据||“更杂”——不是精确性，而是混杂性||“更好”——不是因果关系，而是相关
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|大数据时代下小微金融创新及营销创新||课程重点：互联网趋势及红利||社会经济的的发展与阶段||互联网的三种商业模式||互联网对传统行业的影响的深度解析||深度解读电商发展||大数据时代的机会与商机||课程重点：互联网+思维创新||用户思维/极致思维/微创新思维/流量思维||社会化思维/大数据思维/平台思维/跨界思维||课程重点：互联网金融本质及内涵||互联
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大数据平台运维管理 课时：24H
大数据平台运维管理1.运维监控系统的设计1.1基于ISO/IEC20000和ITILv3理论1.2遵循ITSS、GB/T28827-2012系列运行维护服务国家标准2.建立集成化的资源运行状态监控管理系统2.1平台运行状态和信息化资源的统一化、可视化、可控化管理2.2基于资源的统一化管理2.3面向基础资源和面向业务应用两个层面的监控3.服务运行监控管理3.1
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智能制造工业智能大数据【课程目标】大数据时代已经来临，大数据战略已经上升到国家意志，拥有大数据的规模和利用大数据的能力已经成为国家竞争力的一种体现，大数据的重要性已经毋庸置疑。本课程围绕大数据产业，从大数据的基本面出发，到大数据应用价值；从大数据的发展现状，到行业发展趋势及大数据市场预测；从大数据的商业模式，再到大数据的战略和大数据思维。并重点探讨了智能制造
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智能时代：运营商大数据之路运营商数据概述运营商与传统互联网数据比较移动大数据运营商大数据优势运营商开放的数据产品征信产品行业洞察和指数类产品APP指数旅游指数沃信指数互联网广告与精准营销运营商客户分群客户标签体系行业标签产品运营商目标营销与电子推荐运营商大数据产品解析数据源大数据基础平台架构大数据应用实时用户行为分析运营商大数据可视化运营商大数据安全管理运营
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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：数据特点与组成数量不够大；维度不够多核心数据、外围数据、常规渠道的数据、社会化的数据等技术不足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.银行大数据组成系统日志数据GIS地理
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银行大数据应用实践 １．金融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：数据特点与组成数量不够大；维度不够多核心数据、外围数据、常规渠道的数据、社会化的数据等技术不足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.金融大数据组成系统日志数据GIS地理信息数据
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大数据挖掘与分析培训纲要内容概要1.介绍SPSSModeler数据挖掘软件的功能和基本操作；2.学习如何使用SPSSModeler完成数据挖掘过程；3.学习机器学习的常见技术，例如神经网络、决策树、聚类、关联分析、回归分析和社会网络用户情感分析等，并学习如何将它们应用到业务数据。4.结合实际案例以及上机操作讲解培训内容数据挖掘简介数据挖掘的概念CRISP-D
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大数据在人力资源中的应用 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.大数据与人才发现 3.猎头公司是怎么找人的？ 4.大数据与人才管理
