课程介绍：
近些年，随着数据中台、大数据、机器学习、人工智能等高科技技术的不断发展，越来越多的企业开始着眼于整理自己的数据资产、挖掘自身的数据业务、开拓自己的数据产品。然而，由于各个企业自身的起点不同，有的是从开展简单的分析任务开始，有的是如何建设自己的数据中台。同时，这个过程中也遇到了诸多的难题与困惑，不知道如何更加有效地开展工作，未来的发展方向又在哪里。
本课程从实战的角度，讲解了不同阶段数据应用的建设思路，规划未来发展的路线图。最初，如何开展简单的数据分析任务，确定问题→数据清洗→数据建模→数据验证的设计套路，以及由粗到细挖掘有价值的数据的分析思路。然后，为了长期持久地分析应用数据，如何开展数据资产治理的工作，包括数据采集、ETL过程、建立数据仓库、形成数据集市、建设应用系统。并且，在这个过程中如何开展数据质量管理、数据血缘管理，等等。接着，如何在这样的基础上如何数据驱动、价值变现、形成数据产品，如数据风控、数字化运营、推荐系统、精准营销，这些系统的建设思路。更进一步，如何运用数据挖掘算法，开展数据预测、用户画像、机器学习等任务。最后，运用实际案例讲解，人工智能的系统建设，建设套路以及关键点与难点。
培训对象：
1、系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
2、牵涉数据分析处理的运营、规划、设计负责人。
课程特色：
本课程注重实战，老师在数据分析与建设相关领域从业多年，收集了大量的真实案例，会针对项目过程中常见的问题进行汇总、研讨，并最终形成培训教程。通过大量的真实案例，详细地介绍了数据分析与建设过程中需要注意的要点以及难点，这些知识都是讲师十几年经验的总结。
研修内容：
第一章 数据分析
1、数据分析：挖掘数据潜在的价值
2、数据分析角色：数据经理、业务专家、数据分析师
3、数据分析套路：
确定问题→数据采集→数据清洗→数据建模→数据分析→模型验证
案例分析：某省宏观经济数据分析过程
3.1 数据采集与清洗及其遇到的难题
3.2 逐步细分的数据分析过程及其验证
3.3 数据分析结果应当具有指导与决策意义
第二章 数据治理
1、数据治理的意义
1.1 原始数据的质量极大影响分析结果的准确
1.2 原始数据需要不断地采集与整合才能长期用于分析利用
1.3 原始数据的升级变更大大加剧了数据分析的维护成本
2、数据治理的过程
数据采集→ETL过程→数据仓库→数据集市→数据应用
案例分析：增值税发票分析系统的数据治理过程
2.1 增值税发票数据的采集与ETL过程
2.2 增值税发票的数据仓库建设过程
多维数据模型：雪花模式 vs. 星形模型
数据仓库的分层：原始数据层、明细数据层、轻度综合层、数据集市层
面向主题的数据建模过程
2.3 数据仓库的质量管理与血缘管理
2.4 数据中台的概念与建设思路：自顶而下 vs. 自下而上
第三章 数据应用
1、数据中台的核心是价值变现
数据中台的核心：数据价值变现
2、数据应用
2.1 数据可视化
案例：网络运营商大数据监控系统建设过程
2.2 数据风控
案例：税务系统虚开发票风险监控系统建设过程
1）风控指标的设计过程
2）风控系统的架构设计
2.3 数字化运营
案例：用户行为分析与数字化运营的建设过程
1）采集用户行为数据
2）分析与展示用户行为数据
3）用户行为数据指导系统运营与决策
2.4 推荐系统
案例：某互联网的推荐系统建设
1）数据推荐算法：基于用户的推荐算法、基于商品的推荐算法
2）推荐系统建设思路与精准营销
第四章 数据挖掘
1、数据挖掘的原理
2、数据挖掘过程
1）经验模型 vs. 数据模型
2）逻辑回归与数据预测
案例：企业成长性预测模型的数据挖掘过程
3）分类算法与深度神经网络
案例：根据商品名称进行分类的建模过程
3、企业画像与数据标签
案例：企业征信的企业画像分析设计过程
1）数据标签的分类：属性标签、统计标签、算法标签
2）数据标签的设计：横向与纵向的数据融合表
3）算法标签的设计与数据挖掘过程
第五章 人工智能
1、人工智能的发展趋势
1.1 人工智能的设计套路：形成人工智能算法闭环
1.2 人工智能的设计困境：需要有数据中台支撑
1.3 人工智能的未来趋势：与5G和物联网相结合
2、人工智能的系统建设
案例分析：远程智慧诊疗大数据平台的人工智能建设
2.1 项目背景与系统规划
2.2 经验模式+数据模型的建设思路
2.3 形成人工智能算法闭环的系统规划
主讲专家：
范老师，航天信息前首席架构师，规模化敏捷SPC，哈工大软件工程硕士，软件架构及重构的客座讲师，独立咨询顾问。从需求分析、软件研发到项目管理、架构设计都有丰富的从业经验。先后参与了数十个国内大型软件项目，涉及国家财政、军工、税务、医疗等领域的大数据建设、风险防控与人工智能研究。互联网及大数据转型的实践者与倡导者。从事架构设计、软件重构、微服务、大数据方面的培训与咨询多年，包括中国银行、贝尔、西门子，Top100、Tid、SDCC、DDD、DevOps等业界顶级技术峰会的技术分享者。