大数据分析和挖掘在互联网公司中已经得到实质性的推进和应用，典型的应用场景包括： 搜索引擎的搜索结果和搜索广告排序； 电商网站的商品推荐和虚假信息检测； 电子邮件服务中垃圾邮件检测； 互联网安全公司的病毒和木马检测； 视频和新闻分享网站中视频和新闻推荐； 互联网金融服务中的用户信誉评估等。 课程情况： 大数据技术面的难度值：中； 产品和案例面的丰富度：中； 商业模式创新和组织架构面详尽度：中。 我是大数据挖掘海归博士，拥有超过11年推荐引擎、社交图谱及兴趣图谱挖掘、计算广告、企业商业智能、用户行为分析等方面深入研发工作经验，是大数据挖掘和智能系统的资深专家。 曾开创并全面负责了58同城大数据智能分析和挖掘，曾担任人人网应用研究中心负责人，兼任人人网清华联合实验室负责人，总体负责人人网社交网络中社交关系链挖掘、好友推荐、兴趣偏好及热点趋势挖掘、图像处理和识别的研发工作。曾是百度商务搜索部凤巢广告系统核心研发成员。 我擅长产品、技术创新，目前拥有10多个相关专利。同时担任中科院大学工程与信息技术学院大数据方向专家委员会特聘委员。 我愿意与你分享的内容包括： 理解大数据基本概念、理解大数据帮助企业进行商业模式创新的方法和思维、理解大数据团队构成和组织架构、理解大数据产品设计思维、理解大数据基础技术架构 理解大数据行业发展的现状：大数据在传统行业和TMT企业中的应用情况、经典真实案例、对业务提升的影响结果。 掌握大数据在浏览型应用（例如：优酷土豆、58同城等）中的智能化产品和技术解决方案。 掌握大数据在社交型应用中的智能化的产品和技术解决方案。 掌握大数据在互联网金融、支付、保险类型应用中的智能化产品和技术解决方案。 掌握如何搭建一个实用的推荐引擎的方法； 掌握数据挖掘的经典方法论：数据挖掘过程、模型评估标准等 侧重掌握最普遍使用的分类预测技术的方法，轻松理解分类预测技术的重难点主题及一 些新技术：模型优化的原理、Overfitting 和 Underfitting、Variance/Bias 和多模型方法等。 PS.在选择与我见面前，请把你的问题更具体化。毕竟一小时的谈话只能解决一个小问题。请把你的问题提前发给我，方便我做更精确的准备，提升见面效率。期待与你的见面。

话题对象： 具有一定信息化程度的传统企业和TMT企业；业务决策者、产品负责人、项目负责人、技术负责人、以及其他对互联网新技术有兴趣的人员。 话题特点： 为传统产业的数字化转型和互联网公司的业务创新的提供实战经验参考和理论指向。突出商业模式及业务模式与新技术新产品发展的关联分析。对互联网发展的过去20年做模式产品技术深刻剖析、以此为借鉴映射分析互联网当下及未来5-10年的发展趋势。为传统产业的业务转型和线上互联网公司的业务创新的提供实战经验参考和理论指向。亮点企业案例讲解，亮点互联网落地产品技术案例讲解。 话题大纲： 1. 大语言模型（LLM）趋势下的数字化转型范式升级 2. 大模型驱动的数字化转型框架及方法论 3. 大模型产品模式和技术现状 4. 新机遇下的人才画像 5. 企业新范式下的治理体系变革

话题对象：传统企业为主；企业高管、企业管理层决策层、企业分支业务负责人、企业中高级产品负责人、中高级项目负责人、中高企技术负责人、中高级运营和营销负责人以及其他对数据挖掘经验有兴趣的的人员。 话题特点： 大量大数据真实实践案例，重点传统企业如何借鉴互联网大数据商业模式发展方法来取得自身企业发展进行探讨。最后强调：大数据不仅是一种技术和工具，更是企业治理和企业发现蓝海商业模式的重要发方法轮。 话题大纲： 1.引言：大数据概述 1.1奥斯卡6项大奖电影“点球成金”揭示了什么？ 1.2 全球著名的咨询服务公司Gartner怎么看大数据？ 1.3 大数据本质特征概述 1.4 大数据能解决什么问题？ 2 大数据的技术面 3 大数据驱动商业模式创新 3.1 “互联网+”驱动新的商业模式创新 3.2 “大数据+”驱动新的商业模式创新 3.3 成功“大数据+”企业战略实施案例 3.4 大数据企业战略和项目实施方法总结和禁忌点 4 大数据团队建设 4.1大数据公司（部门）的都在做什么？ 4.2 大数据团队组成 5 “大数据+”行业应用案例分享 5.1 大数据在企业生产、物流、营销、销售、售后、企业外部环境分析等环节的作用 5.2 互联网案例分享（浏览型应用、社交类型应用） 5.3 传统企业案例分享（传统金融行业应用） 6 总结

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