【課程收益】

?  數據平臺與數字中臺，企業數字能力的沉淀與共享，是平臺的平臺

?  數據平臺的發展路徑、“平臺+服務”模式為企業數據應用帶來價值

?  企業數據發展方向：智能化與智能商業，平臺的商業邏輯，從平臺到中臺的構建

?  數據平臺的價值、數據平臺解決的問題，Data  API是數據平臺核心

?  數據平臺建立模式，數據管控平臺，數據湖，數據湖組件與應用場景

?  數據平臺的應用體系，如何從0到1搭建推薦平臺，推薦平臺系列技術邏輯

【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】數據平臺管理、數據產品經理、數據平臺技術應用、數據運營等人員

【課程時間】6小時

【課程大綱】

一、數據平臺與數字中臺

1、 企業數字能力的沉淀與共享，是平臺的平臺

2、 數字中臺與技術平臺

3、 企業對數據、系統敏捷化的訴求成了剛需

4、作為數據支撐業務的紐帶，需要微服務能力

5、數據平臺的發展路徑

6、“平臺+服務”模式為企業數據應用帶來價值

案例：

二、數據平臺與數據湖

1、企業數據發展方向：智能化與智能商業

2、平臺的商業邏輯

?   平臺的商業數字化場景

?   平臺的商業架構

?   平臺的用戶角色管理

3、從平臺到中臺的構建

4、數據平臺價值

?  數據平臺

?  數據平臺的價值

?  數據平臺解決的問題

?  Data  API是數據平臺核心

5、數據平臺，讓數據流通無阻

6、數據平臺建立模式

?   大平臺

?   深平臺，數據河

?   數據平臺對企業經營的核心價值

7、數據管控平臺

?  數據湖

?  數據湖的組件與應用場景 – 數據質量管理

?  數據湖的組件與應用場景 – 數據標準管理

?  數據湖的組件與應用場景 – 元數據管理

?  數據湖的組件與應用場景 – 智能大數據處理

?  數據湖的組件與應用場景 – 數據洞察

?  數據湖平臺整體輸出

案例：

三、數據平臺應用，如何從0到1搭建推薦平臺

1、什么是推薦系統

2、隱性數據與顯性數據

3、推薦系統架構

4、推薦系統功能架構

?  召回

?  過濾

?  排序

5、推薦系統技術架構

?  數據源在哪里？

?  實時層、離線層的計算任務

?  推薦結果整合

6、推薦系統的實施流程

?  面向業務需求

?  特定任務模型

7、經典推薦算法

?  用戶協同過濾算法

?  物品協同過濾算法

8、推薦系統的測評指標

?  曝光次數

?  召回率

?  覆蓋率

9、從0到1打造一個離線推薦系統

?  離線推薦系統的設計思路

?  離線推薦系統的算法選型

?  離線推薦系統的測試