大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)之所以把個人基礎(chǔ)因素擺在第一位，很簡單，最重要。如果你個人技術(shù)背景比較好，自學(xué)能力強(qiáng)，時間上也不急（有半年的時間），而且個人毅力也不錯的話，那么我覺得你完全沒必要花那錢去培訓(xùn)。自己找些視頻結(jié)合看書來學(xué)學(xué)理論，再花個幾百塊錢買個有價值的大數(shù)據(jù)項目實際操練一下，學(xué)會學(xué)透，就可以踏踏實實去找作了，在工作中提升進(jìn)步。這種選擇，唯一風(fēng)險就是像我個人早期一樣，花了一兩個月時間，學(xué)不會而且打擊了自己學(xué)習(xí)的激情。畢竟大數(shù)據(jù)這塊還是有些復(fù)雜度的，坑比較多，資料相對java 或者其它方向來說也少很多。 大數(shù)據(jù)這塊主要有hadoop和spark兩門技術(shù)比較重要，建議還是從hadoop入手，畢竟spa...

工業(yè)大數(shù)據(jù)是未來工業(yè)在全球市場競爭中發(fā)揮優(yōu)勢的關(guān)鍵。無論是德國工業(yè)4.0、美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還是《中國制造2025》，各國制造業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略的實施基礎(chǔ)都是工業(yè)大數(shù)據(jù)的搜集和特征分析，及以此為未來制造系統(tǒng)搭建的無憂環(huán)境。本書基于工業(yè)4.0的時代背景，通過深入剖析未來工業(yè)的商業(yè)模式和智能服務(wù)體系的創(chuàng)新技術(shù)變革，論述如何通過工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用去預(yù)測需求、預(yù)測制造，整合產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈，發(fā)現(xiàn)用戶的價值缺口，發(fā)現(xiàn)和管理不可見的問題，實現(xiàn)為用戶提供定制化的產(chǎn)品和服務(wù)。 如何以較低成本滿足用戶定制化的需求？ 如何使制造過程的信息透明化、更加高效、提升質(zhì)量、降低成本和資源消耗和更有效的管理？ 如何提供設(shè)備...

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