【名额扩充】关于“2020全国高校大数据师资免费在线培训”学员扩充到1000名的通知...

本文主要是介绍【名额扩充】关于“2020全国高校大数据师资免费在线培训”学员扩充到1000名的通知...,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

近日,“2020全国高校大数据师资免费在线培训”报名消息一经公布,短短十几个小时,600名额就被抢占一空!为满足各位老师对大数据的学习要求,给更多老师提供深造学习机会,云创大数据将原定于600名的学员人数扩充到1000名,欢迎报名参加!

战“疫”不停学,修炼好“内功”也是目前的当务之急。特别是对于大数据等新兴复合型学科,知识更新迭代快,实战要求高,稍不留神就被人赶超,对于相关专业老师们而言,更应时时为自己“充电”,了解目前行业前沿应用,不断为学生们带去新知识。

云创大数据过去4年间已经举办了几十场高校大数据人工智能师资免费培训班,全国2600多所高校中,超过2000所高校的老师参加了培训。原计划2月11号开始举办2期集中免费培训,但是由于疫情取消。现在,为了实现学习“不打烊”,南京云创大数据科技股份有限公司(工信部教育与考试中心认证的“工业和信息化人才培养工程培训基地”)将原计划于今年开展的师资培训传统项目搬到了线上,即将举办“2020全国高校大数据师资免费在线培训”,具体事宜如下:

时间与方式

时间:2020年3月18-20日(14:00-17:00)

报名成功的学员将通过云创大学平台进行学习与实验,该平台链接与帐号我们将通过手机短信的形式发给每一位学员。未报名成功的老师们可以通过直播地址:https://live.bilibili.com/21887789观看培训实况,但是不能参与实验。

培训对象

本次培训主要针对全国各大高校老师,通过理论学习与在线实验的方式,帮助老师们学有所获。由于资源限制,本次培训报满1000名即止,感兴趣的朋友千万不要犹豫了!

1、推荐教材:

刘鹏教授联合大数据、人工智能专家编著了“高级大数据人才培养丛书”、“大数据应用人才培养系列教材”、“人工智能系列教材”。三套教材以产业需求和学生就业、创业为导向,切实贴合教学一线工作,被全国高校和技师类院校普遍采用。

(高级大数据人才培养丛书)

(大数据应用人才培养系列教材)

(人工智能系列教材)

2、往期培训回顾:

2016年12月-2017年1月,多次举办的高校(高职)大数据师资免费培训班

2017年1月,百所高校老师齐聚第二期高校(高职)大数据师资免费培训班  

2017年4月,全国千所高校大数据师资免费讲习班在南京举行 

2018年5月,2018信息技术新工科产学研联盟大数据技术师资培训班举行 

2018年9-10月,第二届全国高校大数据人工智能师资实战免费培训班举办3期

2019年1月,2019全国高校大数据人工智能师资实战免费培训班连续举办2期

2019年3月,2019大数据人工智能师资实战培训班在南京举办

2019年6月,2019云计算免费实训班在南京盛大召开

2019年7月,2019全国高校大数据/人工智能实战免费培训班好评如潮

培训日程

讲师团队

培训将由清华大学博士、第45届世界技能大赛云计算中国技术指导专家组组长、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任、2002年全球数据处理比赛PennySort世界冠军与2003年全国挑战杯比赛总冠军获得者刘鹏教授带领具有丰富实战经验的研发团队,以实战求真知,帮助高校老师们切实提高动手能力与实战技能。

培训须知

1. 本次培训无任何费用,通过线上直播教学。

2.请使用装有Win7、Win10的64位操作系统的电脑参加培训。

3.请已经提交报名信息的学员通过以下联系人二维码加入培训群,提前获取安装环境资源。添加微信群时须备注单位名+姓名,如“南京大学+张潇潇”,以便验证通过。请添加以下微信,以便把您拉进群。

对于培训,大家可以通过直播链接观看实况:https://live.bilibili.com/21887789。

报名方式

请确认参加的学员点击下面小程序卡片进入报名入口,并准确填写个人信息完成报名。

注:报名时请务必准确填写报名手机号,培训平台链接与帐号我们将通过手机短信的形式发给每一位学员,该短信同时作为报名成功凭证,不再另行电话通知确认。

会务咨询

联系人:张燕

邮箱:zhangyan@cstor.cn

手机:15365130685(同微信)

联系人:梁南

邮箱:liangnan@cstor.cn

手机:17705175069(同微信)

云创大数据官网:www.cstor.cn

微信公众号:cStor_cn

如有需要,报名学员可通过以下网盘链接下载本次培训的通知文件:

http://pan.cstor.cn/index.php/s/embo5edm

点击下方【阅读原文】,进入2020全国高校大数据师资免费在线培训直播:https://live.bilibili.com/21887789

这篇关于【名额扩充】关于“2020全国高校大数据师资免费在线培训”学员扩充到1000名的通知...的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/897986

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

电力系统中的A类在线监测装置—APView400

随着电力系统的日益复杂和人们对电能质量要求的提高,电能质量在线监测装置在电力系统中得到广泛应用。目前,市场上的在线监测装置主要分为A类和B类两种类型,A类和B类在线监测装置主要区别在于应用场景、技术参数、通讯协议和扩展性。选择时应根据实际需求和应用场景综合考虑,并定期维护和校准。电能质量在线监测装置是用于实时监测电力系统中的电能质量参数的设备。 APView400电能质量A类在线监测装置以其多核

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

usaco 1.3 Mixing Milk (结构体排序 qsort) and hdu 2020(sort)

到了这题学会了结构体排序 于是回去修改了 1.2 milking cows 的算法~ 结构体排序核心: 1.结构体定义 struct Milk{int price;int milks;}milk[5000]; 2.自定义的比较函数,若返回值为正,qsort 函数判定a>b ;为负,a<b;为0,a==b; int milkcmp(const void *va,c