赵卫东老师的内训课程
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地理信息数据在线交易数据客户提供的信息（申请、表格等）社交网络、公共网页得到客户的信用记录以及信用历史和目标客户有类似行为模式的客户数据金融以及经济数据社交网络的数据（个人、家庭计划等）3. 银行客户全生命周期管理客户身份识别方法——个体精准
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大数据技术架构培训与实践（1天）介绍目前主流的开源大数据技术架构以及应用实例，并以实践操作的方式辅助理解如何使用Hadoop、Spark对实际应用的大数据进行存储和分析。1大数据核心技术概述 1.1大数据技术概述1. 1 大数据技术发展1. 2深入认识大数据技术架构1. 3 典型的大数据技术架构2 Hadoop技术基础 2.1 Hadoop核心技术2.1.1 Hadoop概述2.1.2 HDFS文件系统
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大数据建模（大数据技术架构）培训与实践（1天）介绍目前主流的开源大数据技术架构以及应用实例，并以实践操作的方式辅助理解如何使用Hadoop、Spark对实际应用的大数据进行存储和分析。1大数据核心技术概述 1.1大数据技术概述1. 1大数据技术发展1. 2深入认识大数据技术架构1. 3典型的大数据技术架构2 Hadoop技术基础 2.1 Hadoop核心技术2.1.1 Hadoop概述2.1.2 HDFS文件系统2.1.3 MapReduce计算模型2.2
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大数据挖掘与分析培训纲要内容概要1.介绍SPSS Modeler数据挖掘软件的功能和基本操作；2.学习如何使用SPSS Modeler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CRISPDM方法论SPSS Modeler 18简介数据理解数据理解缺失值定义数据审核节点介绍分布图节点初步理解字符型字段的分直方图/统计节点初步理解数值型字段的分布常用数据分析图画法SPSS Modeler分类技术决策树技术Logistics回归
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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 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. 大数据与人才评价 8. 大数据促进人员学习培训 四、大数据与
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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地理信息数据在线交易数据客户提供的信息（申请、表格等）社交网络、公共网页得到客户的信用记录以及信用历史和目标客户有类似行为模式的客户数据金融以及经济数据社交网络的数据（个人、家庭计划等）3. 金融客户全生命周期管理客户身份识别方法——个体精准定向姓名