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第四階段　　大量的大數據服務公司開始已經做好原始積累。在技術和行業經驗上得到充分的發展，并且在行業形成較好的口碑，其行業觸角也已經覆蓋大部分產業。　　o 具備掌握MapReduce內部運行和實現細節并改造MapReduce的能力;　　第1個主題：Hadoop三問(徹底理解Hadoop)　　對海量數據進行存儲成為企業面臨的難題，是基于自身購置的硬件設備開發軟件來支持還是借助外力?這就涉及到數據的安全性問題。　　傳統市場營銷產品策略主要是，同樣包裝同等質量的產品 賣給所有的該企業客戶，或同一個品牌，若干不同包裝不同質 量層次的產品賣給若干相對大群客戶，這使得很多企業的很多 產品越來越失去對消費者的吸引力，越來越不能滿足消費者的 個性化需求。 近年來，隨著科技和互聯網的發展，社會的生產制造向生 產“智”造轉變，同時大數據通過相關性分析，將客戶和產品 進行有機串聯，對用戶的產品偏好，客戶的關系偏好進行個性 化定位，進而反饋給企業的品牌、產品研發部門，并推出與消 費者個性相匹配的產品。■學習目標：能夠獨立編寫自適應性網頁，H5游戲、廣 告等多媒體數據可視化；　　通過積累和挖掘行業用戶檔案數據、分析消費者行為和價值取 向，便于更好地為用戶服務和發展忠誠度。　　預測與優化圖形基本使用及屬性設置；第四階段　　大數據部門在大部分公司遍地開花，　 云計算培訓會做出上面的結論?我先說個例子吧，光是搭建一個像樣子的數據平臺，就需要5-6個熟練的大數據工程師折騰大半年，還不包括真正基于之上的多維分析，機器學習(預測)等產品，而這些產品的難度也是很大的，需要大量的人力，關鍵是還不一定能做好。要達到高效的計算，以及系統的穩定，機器的數量也有不少要求，因為大部分大數據組件都是分布式的。　　譬如：當前比較火熱的互聯網金融，其實就是依托于大數據，做各種原先金融行業很看重的信征，欺詐檢測，自動放貸等。這些基于大數據而帶來的技術變革大大提高了金融行業的效率，為資金更快的流轉提供了基礎，從而對所有行業都會產生深遠影響。　　與此同時，很多人已經意識到了大數據的實施難度，一些專門服務于大數據產業的公司也開始慢慢誕生成長，這些公司覆蓋了從大數據組件開發，到大數據平臺構建，再到基于大數據平臺的上層解決方案，并且在各個行業慢慢伸出了自己的觸角。蘭州紅古區大數據培訓機構■完成目標：論壇管理系統數據庫設計，Java讀取接口數據并保存到數據庫。

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