段方老师的内训课程
《中台实践》 ——段方大数据总设计师教授 北京大学博士后1 概述1.1 中台概念的引出1.1.1 企业数字化转型的大背景1.1.2 从美军说起海湾战争的理念创新从呼叫炮火到呼叫支援强大的资源整合、支援能力1.1.3 数据中台的定义定义数据业务化1.1.4 中台的延伸业务中台 智慧中台 技术中台1.2 为什么是“ 中台 ”1.2.1 从 IT 到 DT 的大背景1.2.2 大中台、小前台1.2.3 前提：大数据后台1.3 数据中台建设现状1.3.1 阿里巴巴为何引出 “数据中台”1.3.2 中国移动的数据中台背景1.3.3 理念从模糊到逐渐清晰1.4 大数据的资产如何盘活？1.4.1 大数据成
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《自然语言处理实战》——段方大数据（分析） 总设计师教授 北京大学博士后1 自然语言处理概述1.1 什么是自然语言处理（NLP）1.2 NLP 的发展历史1.2.1 1956 年以前的萌芽期1.2.2 19571970 年的快速发展期1.2.3 19711993 年的低谷期1.2.4 1994 年至今的复苏其1.3 NLP 发展的原因1.3.1 互联网提供了大量的语料库1.3.2 深度学习算法提升了精度1.3.3 场景更加丰富1.4 NLP 的价值1.4.1 语言是信息的载体1.4.2 构建人机自然交互接口1.4.3 语言翻译、信息检索等价值凸显1.4.4 市场规模巨大1.5 自然语言处理
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《5G+智能制造》提纲段方中国移动资深专家教授 北京邮电大学博士 北京大学博士后1 概述1.1 从工业 4.0 说起1.1.1 美国工业互联网计划1.1.2 德国工业 4.01.1.3 制造业的数据赋能1.1.4 美军带来的反思——拼数量or 拼智能1.2 如何从制造大国到制造强国的迈进1.2.1 中国制造业现状概览1.2.2 美国、德国制造业对比1.2.3 如何锻造“制造强国 ”1.2.4 制造业皇冠——飞机发动机的故事1.3 中国制造 2025 的技术基础1.3.1 美国在贸易战中的“按图索骥 ”1.3.2 制造业升级的必然性！1.3.3 制造业升级的途径1.
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《深度学习算法原理及应用》——段方大数据（AI）总设计师教授 北京大学博士后1 背景1.1 从 AlphaGo 说起1.1.1 AlphaGo 的效果1.1.2 AlphaGo 的原理1.2 机器学习基础1.2.1 机器学习的历史1.2.2 机器学习概念1.2.3 机器学习与数据挖掘1.3 深度学习基础1.3.1 深度学习的概念和特点1.3.2 深度学习的意义1.3.3 深度学习的应用领域1.4 应用与技术的平衡1.4.1 数据驱动还是应用驱动 ？1.4.2 应用价值的显现化1.4.3 对内服务和对外服务1.5 GPU 的引出1.5.1 计算的硬件基础1.5.2 与 CPU 的对比1.
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《数据分析及其在制造业应用》——段方教授 北京大学博士后某世界 500 强企业大数据总设计师1 概述1.1 从泰勒经济学说起1.1.1 科学管理之父1.1.2 量化管理的发端1.1.3 量化管理的价值和意义1.2 数据分析基础——统计学1.2.1 统计学的历史1.2.2 统计学的价值1.2.3 聚焦统计学1.3 统计学的价值1.3.1 收集数据1.3.2 找出数理规律1.3.3 从“拍脑袋 “到 ”拍数据“1.3.4 奠定数据分析的基础技术1.4 制造业的统计学应用1.4.1 数据渗透到企业的每个“ 毛孔”1.4.2 大数据改变的思维模式大数据的基本概念用数据去“洞察”企业的每寸肌肤
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