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80%大数据从业者都参加过的培训/会议

Posted on 2019年9月18日 By 会议指南服务

大数据一直是最近这几年的热门话题,在近期热度依然不减,是不是也有参会的想法?最近也同样有几场热门大数据领域的会议,小编将其整理了出来,一起来看看有没有你感兴趣的会议吧

2019中国企业数字化转型峰会暨首席信息官峰会深圳站


1

召开时间:2019-09-19

召开地点:会前通知

       新技术层出不穷下的数字化趋势成为热议,随着“中国特色”的移动化,智能化,消费需求结构的变化,以技术驱动,赋能商业新模式,变革企业的数字化转型如火如荼。企业CXO如何利用好技术优势,学习业务思维,分析新技术对经营管理与竞争战略的影响,并快速提升业务思维和管理能力,为企业发展做全局规划提供决策支持。本论坛将共同探讨数字化趋势及创新,学习新技术及行业应用案例,开拓业务和管理新维,提高技术能力与软实力,创造并抓住新机遇,破局数字时代挑战,继续保持高速增长。

主要参会人群:

技术领袖:

CTO,CIO,IT Director,IT Leader

高层管理决策者及业务负责人: 

CEO,CGO,CDO,CHRO, CFO,CMO,Supply Chain Leader

​

…

详情及报名:https://www.huodongjia.com/event-93356502.html

人工智能­­—知识图谱核心技术实践高级培训班2019(10月上海班)


1

召开时间:2019-10-25

召开地点:碧悦城市酒店

一、课程对象

大数据分析、人工智能、https://www.huodongjia.com/event-214118822.html

2019大数据分析及可视化技术(11月贵阳班)


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召开时间:2019-11-15

召开地点:会前通知

课程简介:

“数据为王”的时代,大数据将带来一次全新的革命,将改变众多企业的命运。在大数据时代的背景下,R语言作为一种迅速兴起的数据挖掘和可视化工具软件,由于其功能强大、简洁易用,正越来越多的成为数据挖掘项目的实施基础。在数据挖掘和可视化的教学中,如果缺少相应的实际训练,是很难掌握好工具和理论的。本课程理论联系实际,通过具体案例贯穿所有的理论知识。针对游戏、医疗、汽车行业等不同领域应用问题,介绍数据挖掘及可视化的各个技术细节,通过实际的案例演练,让学员真正体验数据挖掘及可视化的强大魅力。中国信息化培训中心大数据研究院专注于大数据应用开发,特推出了大数据分析及可视化技术应用实战课程培训班,旨在培养大数据技术和应用创新型人才,促进大数据技术在各行业内部及跨行业进行实施应用,以及企业大数据分析及可视化项目开发和落地,并利用大数据打造企业核心竞争力优势。


详情及报名:https://www.huodongjia.com/event-339805627.html

AICon 全球人工智能与机器学习技术大会2019(北京)


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召开时间:2019-11-21

召开地点:北京国际会议中心

AICon全球人工智能与机器学习技术大会是由极客邦科技旗下 InfoQ 中国主办的技术盛会,大会为期2天,主要面向各行业对AI技术感兴趣的中高端技术人员。大会聚焦AI最前沿技术、产业化和商业化的动态,将重点关注人工智能的落地实践,关注人工智能技术领域的行业变革与技术创新,与企业一起探寻AI的边界。在AICon上,你会看到国内外知名企业的最新AI技术落地案例,也能与国内外顶尖的人工智能专家探讨相关的技术实践,使企业可以根据最佳实践确定自己的选型方案,并提前预估相关的风险和收益,实现技术落地。

时间:2019年11月21日-22日

地点:北京

从行业角度出发

…

详情及报名:https://www.huodongjia.com/event-1546574068.html

2019大数据建模与分析挖掘应用实战培训班(12月北京班)


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召开时间:2019-12-23

召开地点:会前通知

一、课程简介

    大数据建模与分析挖掘技术已经逐步地应用到新兴互联网企业(如电子商务网站、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等)、银行金融证券企业、电信运营等行业,给这些行业带来了一定的数据价值增值作用。

    本次课程面向有一定的数据分析挖掘算法基础的工程师,带大家实践大数…

详情及报名:
https://www.huodongjia.com/event-1702898725.html

以上就是活动家小编整理的最近热门的IT互联网行业会议,如各位想要参加,请根据每场会议的优 惠期报名,以便享受到更好的座位,并避免会议提前关闭报名通道。如对以上会议不感兴趣, 可以在这里看到更多IT互联网相关会议:https://www.huodongjia.com/tag/969/

IT互联网 Tags:互联网, 人工智能, 机器学习, 知识挖掘, 知识表示

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