阿里云大数据院长来校考察

01 来校考察

阿里云大数据院长讲话

阿里云大数据宁院长来访表示,光环是阿里云在成千上万的企业中挑选出来的,阿里云之所以与光环合作,就是看中了光环课程、师资及项目的专业性。光环大数据多年来培养了很多大数据及人工智能人才,并且专业就业率行业遥遥领先。宁院长深切地说,在大数据人工智能人才培养方面,光环大数据是专业的;在大数据技术产品方面,阿里云是专业的,非常期待阿里云与光环大数据的强强合作,为社会与企业培养更多更专业的人才,创造更大更高的价值。

阿里生态企业定向班

02 深度合作

阿里云与光环深度合作

光环国际作为阿里云大学培训和认证的核心合作伙伴之一,是我们阿里云从众多伙伴中千挑万选出来的。目前光环国际为国内很多TOP级的企业都提供了人工智能和大数据的培训,其中包括阿里云、国企以及很多大型的传统企业。光环国际凭借其在课程设计、教学环节、人才质量把控考核的严谨态度,目前已成为阿里云非常信赖的合作伙伴。今年,阿里云希望依托光环国际的影响力为广大的开发者提供阿里云大数据应用性技术,希望双方建立更加融合的教学模式和培训模式、探索出更多的交互内容,更希望阿里云借助光环国际的平台,可以影响到更多高端的企业级的大数据和人工智能的开发者。

阿里云体系融入光环课程

03 课程融入

融入课程体系

26个阿里云实战项目完全融入光环大数据课程体系,所有项目皆由阿里云引进数据、环境实施、云计算平台运行,每一个项目解决一个场景化需求,旨在提高学生的项目实操能力和项目实战经验。完善的教学体系和强悍的项目经验让学员脱颖而出,轻松就业。

阿里云为光环学员提供26个项目

04 阿里项目

阿里云项目:《企业数据质量核查》

基于阿里云MaxCompute计算服务,针对销售行业特定业务模型,分析各类影响数据质量的原因,及各自数据质量的特点和影响,对各类交易数据进行有效监控,并输出数据质量监控报告

项目实战体系

  • 1. 数据质量基本介绍
  • 2. 数据质量影响因素
  • 3. 数据质量问题类型
  • 4. 阿里云相关产品套件开发
  • 5. 阿里云产品操作演示
  • 6. 电商分析平台数据核查
  • 7. MaxCompute数据核查

阿里云项目:《基于机器学习精细化营销》

基于阿里云分布式计算引擎的机器学习PAI算法平台,利用非结构化处理场景和各种预测场景,以及文本分析与关系挖掘场景,对企业综合数据深度挖掘,全方位精细化为企业提供更准确的营销判断。

项目实战体系

  • 1. 精细化营销方法和流程
  • 2. 精细化营销案例
  • 3. 精细化营销算法实现
  • 4. 机器学习平台PAI算法
  • 5. 机器学习平台PAI分析
  • 6. 使用PAI实现精细化营销
  • 7. 机器学习实现精细化营销

阿里云项目:《制作实时大数据可视化大屏》

基于阿里云DataV,通过图形化的界面轻松搭建天猫双十一专业水准的可视化大屏,可实时监控当日交易支付金额,成交会员分析、热销商品排行等品牌全域核心数据,实现精细化运营。项目四:制作企业级数据分析报表

项目实战体系

  • 1. 数据可视化分析及案例
  • 2. Data V功能及特性
  • 3. Data V模板及数据添加
  • 4. 可视化大屏设计方法
  • 5. 销售数据可视化实战项目
  • 6. 制作销售数据可视化大屏

阿里云项目:《使用时间序列分解模型预测商品销售》

使用时间序列分析模型,结合DataIDE和机器学习PAI,利用弹性时间序列分解法,根据企业业务数据及企业历史日常交易数据来预测企业后续销售,并根据结果分析来指导企业运营策略。

项目实战体系

  • 1. 内容和学习目标
  • 2. 商品销量预测特点及流程
  • 3. 商品销量预测方法
  • 4. 时间序列分解
  • 5. 阿里云产品介绍及操作
  • 6. 阿里云在线项目讲解
  • 7. 价格弹性时间序列分解

阿里云项目:《构建企业级数据分析平台》

基于阿里云DataIDE数据管理控制台,将企业各类场景及数据进行同步和开发,能迅速将公司重要业务数据集成展现在公司的管理系统中,为各业务线/各区域的人员提供数据支持。

项目实战体系

  • 1. 学习内容和学习目标
  • 2. 数据分析步骤及平台搭建
  • 3. 阿里云数加里介绍
  • 4. 常用的数加产品功能
  • 5. 熟悉数加管理控制台
  • 6. DataIDE数据管理平台
  • 7. QuickBI数据管理平台

阿里云项目:《搭建个性化推荐系统》

基于阿里云RecEng系统,对于企业所有用户日志数据,包括离线数据及在线数据,建立基本业务数据模型,根据企业业务特点及用户精准行为分析搭建企业个性化的业务及需求推荐系统。

项目实战体系

  • 1. 推荐系统概念和应用场景
  • 2. 推荐引擎的算法原理
  • 3. 推荐引擎产品RecEng
  • 4. 推荐引擎RecEng操作
  • 5. 搭建电商推荐系统平台
  • 6. 搭建推荐系统上线测试

阿里云项目:《制作企业级数据分析报表》

基于阿里云Quick BI 实战平台,搭建专业级业务数据化运营报表,对用户留存率、活跃率等进行数据报表分析,数据展现丰富,操作便捷,满足企业决策层全程数据的即时分析与即时决策快节奏。

项目实战体系

  • 1. 内容和学习目标介绍
  • 2. 数据可视化与图形报表
  • 3. 智能BI服务平台Quick BI
  • 4. Quick BI管理控制台操作
  • 5. 常见图表-柱图、饼图等
  • 6. 制作企业数据分析报表

阿里云项目:《MOOC网站日志分析》

使用服务器容器收集用户访问日志,利用MaxComputer将收集到的海量用户访问日志进行处理分析,使用BI编辑数据并展现分析,根据分析后的结果提出解决方案,为企业提供高价值的策略参考。

项目实战体系

  • 1.用户访问日志收集
  • 2.网站常见的分析指标
  • 3.阿里云产品介绍
  • 4.数据预处理和上传
  • 5.数据处理
  • 6.Data IDE实验操作演示
  • 7.MOOC网站访问日志分析
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05 出席大会

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06 Clouder Lab机器智能专场

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