想要的认知大数据，必须要而细致的分解它，着手从三个层面来展开：层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个。第三层面是实践，实践是大数据的终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

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　　意义现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。 [10] 创办人来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于集团来说举足轻重。

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　　培训内容：一、大数据分析现状及趋势1* 国内外大数据分析行业现状2* 数据分析简述二、大数据分析和大数据可视化1* 大数据分析思维简述2* 大数据处理与存储3* 大数据可视化分析介绍三、数据建模与分析1* 数据采集与处理简述2* 数据建模分析阐述3* 数据挖掘基础理论4* 数据库理论及工具介绍5* Spark工具及实战6* Hadoop基础理论7* 大数据分析项目介绍四、数据安全风险与防御1* 数据安全概述2* 数据安全风险与问题分析3* 数据分析的风险应对策略五、大数据应用与合规1* 大数据行业中的法律问题2* 数据安全等保3* 大数据安全及其数据保护4* 数据安全解决方案简述六、Python课程1* Python语言基础2* Python数据分析库简述3* Python科学计算库基础4* 中级Python可视化数据分析七、AI学习1* 计算机科学技术简述2* 大数据处理与架构设计3* 机器学习与深度学习介绍4* 项目简述

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