大数据时代的数据中台

中阶系统讲解数据中台体系,理念、落地方法、建模方法:DataVault、多维建模、画像建模、搜索建模等多

4.9分 课程受欢迎榜    第3 严选课 更新: 2021/01/05

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6928 学习人数 5小时27分钟 21课时
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学完本课程,您将掌握:

  • 系统掌握大数据体系规划职业发展

适合人群:

数据产品经理、与数据中台相关研发、与大数据应用相关咨询人员、架构师

学习计划:

课程采用循序渐进的模式,每天拿出2个小时,预计一周可学习完本套课程。

课程目标:

系统讲解数据中台体系,理念、落地方法、建模方法:DataVault、多维建模、画像建模、搜索建模等多

课程简介:

51CTO严选精品课程,质量有保证!

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DataSir老师来自一线大厂大数据部门数据产品总监,带领团队完整经历了TOC、TOB数据中台建设。

火热的数据中台时代,很多人停留在概念阶段,本课程由一线大厂数据中台团队总结,涉及到数据中台由来、落地方法、落地分析、发挥数据价值的各种建模方法!

系统讲解数据中台最为核心的内容数据资产:系统讲解主流场景下的建模体系

1、行为数据之DataVault模型:数据埋点背后的大脑

2、维度建模落地方法:大数据下业务数据仓库

3、知识图谱建模:风控、推荐常见的知识大脑

4、智能搜索建模:智能搜索下的索引建模

5、标签画像建模:涉及画像、推荐、挖掘、数据报告

当然不止这些,这是一套指导个人在数据领域成长的价值体系课程!

跟着我,让你更快成为数据圈的大牛!

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课程大纲-大数据时代的数据中台

资料下载
  • 第1章 火热的数据中台

    50分钟3节

  • 1-1

    数据中台课程大纲 系统讲解本套课程定位与课程大纲

    [20:51] 开始学习
  • 1-2

    数据中台为什么火了 微服务与价值体系驱动企业数据中台,实现商业创新

    [15:41] 开始学习
  • 1-3

    数据中台能力范式 数据中台都需要建设什么样的内容呢?数据中台能力体系全面剖析

    [14:11] 开始学习
  • 第2章 打造企业数智化

    54分钟3节

  • 2-1

    阿里巴巴为什么构建数据中台 数据洞察助力商业创新:更实时的数据分析,更多的数据维度,更多得数据处理自动化、更加弹性的架构、拥抱机器学习,拥抱产品创新

    [24:52] 开始学习
  • 2-2

    数据中台与数据仓库的区别 数据中台的发展也离不开数据仓库的支持,数据仓库是数据中台的很重要的一个环节。

    [13:25] 开始学习
  • 2-3

    离线与实时数据仓库发展 数据仓库的趋势:实时数据仓库以满足实时化&自动化决策需求;大数据&数据湖以支持大量&复杂数据类型(文本、图像、视频、音频);

    [16:09] 开始学习
  • 第3章 数据中台落地方法论

    53分钟4节

  • 3-1

    业务数据化 数据中台最标准的方法理论:就是业务数据化、数据资产化、应用场景化、流程自动化,接下来我们挨个过程看一下,首先是业务数据化。

    [14:38] 开始学习
  • 3-2

    业务数据化六大现状 本节课呢我们将讲解到6类问题及其解法 1、对于完全没有数据 2、没有可用数据 3、数据分散 4、数据难联通 5、数据联通效率低 6、时时数据的存储

    [08:07] 开始学习
  • 3-3

    数据资产化 数据资产分类: 数据模型:数据仓库主题数据、主数据、数据目录 标签模型构建的标签 搜索模型构建的索引 日志模型:DataVault模型下的 知识图谱模型构建的知识库

    [19:01] 开始学习
  • 3-4

    资产服务化 API服务,直接调用数据模型,SDK等服务方式

    [11:25] 开始学习
  • 第4章 数据中台落地分析

    38分钟2节

  • 4-1

    企业数据应用能力成熟度分析 在落地数据中台之前,需要针对企业数据应用现状做分析:统计分析、决策支持、数据驱动、运营优化

    [16:24] 开始学习
  • 4-2

    数据中台建设之存通用 中台建设思想:满足One Data、oneEntity、OneService;构建数据的存、通、用能力;完成业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化的数据运营闭环

    [21:39] 开始学习
  • 第5章 数据采集、同步、建模

    1小时44分钟6节

  • 5-1

    数据采集 主流的数据采集方法,主要讲解数据埋点。

    [18:32] 开始学习
  • 5-2

    数据同步 ETL与ELT架构如何选择?

    [08:17] 开始学习
  • 5-3

    维度建模 大数据时代的数据仓库快速落地、标准化之道。

    [25:45] 开始学习
  • 5-4

    DataVault与BitMap技术 移动用户行为分析埋点数据是如何存储的呢?

    [24:06] 开始学习
  • 5-5

    知识图谱建模 获得知识图谱是如何建模?需要遵循业务原则、分析原则、冗余原则、效率原则

    [15:37] 开始学习
  • 5-6

    智能搜索建模 ElasticSearch索引建模

    [12:00] 开始学习
  • 第6章 中台赋能场景创新智能

    26分钟3节

  • 6-1

    业务与AI、BI应用 构建数据中台后数据服务于BI与AI应用分析

    [09:57] 开始学习
  • 6-2

    画像建模与应用 画像建模的4中方法:SQL模式、用户行为(事件)、通过基础标签加工、机器学习

    [16:48] 开始学习
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学员评分

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