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        大數據技術基礎與水利應用場景解析

        主講老師: 韓迎娣 韓迎娣

        主講師資:韓迎娣

        課時安排: 1天
        學習費用: 面議
        課程預約: 隋老師 (微信同號)
        課程簡介: 在信息技術高速發展的今天,一個開放、全球化的網絡,將人、數據和機器連接起來,成為一個龐大的物理世界,這些由機器、設備、集群和網絡組成的環境,能夠在更深的層面和連接能力,產生海量大數據,對于水利行業,大數據與創新應用的企業來說,如何利用這些大規模數據是提升經營效率與贏得競爭的關鍵,企業面對這些痛點則是“有數據用不好,無法產生實際應用價值”,大數據的到來,有效的推動了水利數據管理與應用創新,充分利用大數據技術的構建來推動水利發展,具有非常重要的實際意義與作用。
        內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
        更新時間: 2022-11-18 12:09

        【課程背景】

               在信息技術高速發展的今天,一個開放、全球化的網絡,將人、數據和機器連接起來,成為一個龐大的物理世界,這些由機器、設備、集群和網絡組成的環境,能夠在更深的層面和連接能力,產生海量大數據,對于水利行業,大數據與創新應用的企業來說,如何利用這些大規模數據是提升經營效率與贏得競爭的關鍵,企業面對這些痛點則是有數據用不好,無法產生實際應用價值,大數據的到來,有效的推動了水利數據管理與應用創新,充分利用大數據技術的構建來推動水利發展,具有非常重要的實際意義與作用。

              課程將以大數據技術基礎為切入點,還原水利環境中的實際案例,幫助學員認知大數據是什么?大數據的應用場景是什么?水利應用場景與大數據平臺如何構建?如何驅動企業智能決策?學員如何根據所學來用大數據,釋放數據價值能效?使學員學之解惑,學之能用,幫助企業實現數據價值突破能力。

         

        【課程收益】

        互聯網、產業互聯網發展趨勢、大數據、水利大數據的特性

        水利大數據面臨的挑戰,5G對水利應用的影響與變革

        大數據的技術圖譜、數據處理、分析、建模、標簽化應用

        大數據平臺技術、數據中臺、水利大數據的關鍵技術

        大數據的安全管理、數據決策體系

        大數據的應用場景、場景邏輯,水利應用場景解析

        如何讓數據驅動經營分析及智能決策

        基于大數據的智能創新、智能商業

         

        【課程特色】干貨,沒有廢話;科學,邏輯清晰;實戰,學之能用;投入,案例精彩

        【課程對象】董事長、總裁、總經理、常務副總經理、總裁助理、人力副總等高管人員

        【課程時間】6小時

         

        【課程大綱】

        一、信息革命、大數據與物聯網

        1、思維創新技術路徑

        2、互聯網與產業互聯網發展態勢

        3、大數據應用困擾、現狀與問題

        大數據應用誤區

        大數據應用困擾

        4、識別大數據

        什么是大數據

        大數據特點與特征

        大數據能做什么?

        水利大數據特性

        5、水利大數據面臨的挑戰

        水利大數據

        水利大數據外延

        水利大數據的挑戰

        6、初識物聯網

        什么是物聯網

        物聯網起源與特征

        物聯網的架構

        物聯網與5G的協同應用

        75G對水利應用的影響與變革

        案例:


        二、大數據技術基礎

        1、大數據技術圖譜

        大數據技術基礎

        大數據數據源特點

        大數據技術邏輯

        大數據全域識別

        2、大數據處理

        數據源結構

        數據清洗

        數據標準化

        數據展現

        3、大數據分析與建模

        建模

        訓練模型

        應用模型

        優化模型

        4、大數據標簽化管理

        數據標簽

        標簽自動化生產

        多樣化標簽與場景化應用

        5、大數據平臺技術

        數據采集

        數據開發計算

        智能算法

        數據資產管理

        6、數據中臺

        7、大數據環境下的數據安全

        數據安全管理組織結構

        數據安全管理策略

        數據生命周期與防護措施

        8、水利大數據的關鍵技術

        水利大數據分布式存儲與處理技術

        實時數據處理技術

        元數據

        基于大數據的水利數據中心

        9、大數據決策系統

        案例:


        三、大數據應用場景與水利應用場景

        1、應用場景與場景邏輯

        2、應用場景引領數字化方向

        3、大數據應用場景及場景解析

        大數據場景

         場景模型分析

        4、水利大數據基礎平臺

        5、水利業務應用場景

         水工程

         水資源

         水安全

         水監測

         省、市、縣多級管理

        6、水利事務應用場景

        7、基于水利大數據的多災害信息與風險預警

        8、海量數據的挑戰

        案例:

        四、大數據驅動智能+創新

        1、數據分析驅動企業決策

        2、大數據、云計算與數據算法關系

        3、無數據,不AI

        4、大數據驅動智能+創新

        5、云是智能+創新的基礎設施

        6、智能商業,未來以來

        互動與答疑


         
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