主講老師: | 韓迎娣 | ![]() |
課時安排: | 1天 | |
學習費用: | 面議 | |
課程預約: | 隋老師 ![]() |
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課程簡介: | 課程將以大數據為切入點,幫助學員認知大數據、工業大數據是什么?大數據核心價值與作用是什么?大數據在電力系統的應用場景是什么?如何提升學員大數據的應用能力?使學員學之解惑,學之能用,讓每個學員通過學習,實現企業新的經營價值突破。 | |
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 12:11 |
【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、大數據、數字分析相結合,形成萬物智聯。在大數據、云計算及數據算法的結合下,逐步形成智能制造,智能商業等各類工業化及商業化應用。大數據并不在“大”,而在于“有用”,對于工業互聯網創新發展來說,如何利用這些大規模數據是提升質量與效率關鍵,面對這些痛點則是“有數據不會用,無法產生實際商業應用價值。
課程將以大數據為切入點,幫助學員認知大數據、工業大數據是什么?大數據核心價值與作用是什么?大數據在電力系統的應用場景是什么?如何提升學員大數據的應用能力?使學員學之解惑,學之能用,讓每個學員通過學習,實現企業新的經營價值突破。
【課程收益】
? 思維創新,大數據思維,大數據、工業大數據作用、價值與特點
? 大數據建模、分析、標簽化管理與數據安全
? 大數據應用場景、場景邏輯,大數據在電力典型應用場景
? 大數據驅動企業經營決策體系
? 大數據賦能電力智能解決方案及未來趨勢
【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】電力企業全體員工
【課程時間】3小時
【課程大綱】
一、大數據、工業大數據
1、 思維創新技術路徑
2、 大數據應用困擾、現狀與問題
3、 大數據能做什么?
4、 大數據特征與特點
5、 大數據的技術邏輯
6、 大數據思維
? 全樣
? 容錯
? 相關
? 智能
7、 大數據創新
? 連接
? 賦能
? 破界
8、 大數據與工業大數據
? 大數據與工業大數據特質
? 大數據與工業大數據的區別
? 工業大數據的數據采集、挖掘與建模
案例:
二、大數據分析建模
1、大數據技術圖譜
? 大數據技術基礎
? 大數據的數據源特點
? 大數據技術邏輯
? 大數據全域識別
? 大數據數據展現
2、大數據分析與建模
? 建模
? 訓練模型
? 應用模型
? 優化模型
3、大數據標簽化管理
? 數據標簽
? 標簽
? 多樣化標簽與場景化應用
4、數據安全
三、大數據應用場景與電力典型應用
1、什么是應用場景?
2、大數據應用場景
? 大數據場景
? 場景模型分析
3、大數據在電力典型應用
? 簡化與創新的引擎
? 核心業務
? 客戶體驗
? 組織管理
? 商業網絡與供應商協作,采購,交易
? 利用傳感器數據,提高資產維護水平
? 跨業務整合,利用大數據,提供新服務
? 泛在電力物聯網連接與管理
4、大數據與區塊鏈賦能電力智能解決方案
5、無數據 不AI
6、大數據驅動智能決策
7、云是智能經濟的基礎設施
8、企業在經營各個環節實現智能決策
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