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1章 基于AWS的移動應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析

Camera360在移動應(yīng)用的大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用,包括Camera360在大規(guī)模物理機房上云, 基于AWS的大規(guī)模數(shù)據(jù)ETL, 存儲, 準實時計算與分析, 以及機器學(xué)習(xí)的相關(guān)經(jīng)驗.

2章 數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)商業(yè)價值增長

數(shù)據(jù)分析的核心是為業(yè)務(wù)服務(wù)，如何去整合線上線下的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)，去挖掘出它背后的商業(yè)價值？首先要找到數(shù)據(jù)源的共性，以用戶為中心，將跨用戶的數(shù)據(jù)打通。諸葛io將數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)加載、建模分析及可視化的全過程一站式的交付。結(jié)合用戶和事件的交叉分析，能夠把企業(yè)全年的數(shù)據(jù)動態(tài)化起來，讓業(yè)務(wù)更懂數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)體現(xiàn)價值。

3章 基于AWS云服務(wù)構(gòu)建超快速和低成本的基因大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

隨著基因測序技術(shù)在臨床和健康領(lǐng)域里的應(yīng)用越來越廣泛深入，世界迎來了基因的大數(shù)據(jù)時代。與其他大數(shù)據(jù)不同，基因大數(shù)據(jù)分析往往即是計算密集型又是IO密集型。人和未來（Genetalks）利用BT+IT的交叉背景優(yōu)勢，創(chuàng)造性的運用AWS云服務(wù)，結(jié)合獨到的流程和算法優(yōu)化，克服I/O墻，構(gòu)建了超快速和低成本的基因大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)GT-WG；用創(chuàng)紀錄的18分鐘和$16實現(xiàn)了在單臺高端服務(wù)器上要跑36小時的55x人全基因組（400G）數(shù)據(jù)分析，為業(yè)界展示了利用云資源做高性能基因大數(shù)據(jù)計算的巨大潛力。

4章 經(jīng)營數(shù)據(jù)的智能

TalkingData本次在AWS技術(shù)峰會上的演講主題是《經(jīng)營數(shù)據(jù)的智能》，即通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、業(yè)務(wù)比特化和應(yīng)用場景化這三方面來詮釋TalkingData如何幫助企業(yè)智能數(shù)據(jù)化。經(jīng)過五年多來的高速發(fā)展，TalkingData已在移動互聯(lián)網(wǎng)、金融、地產(chǎn)、零售、航旅等方面取得了不俗的成績，通過連接貫穿業(yè)務(wù)流程的所有數(shù)據(jù)，最大化地挖掘數(shù)據(jù)分析與決策的價值，為企業(yè)服務(wù)提供更優(yōu)質(zhì)的參考與建議，推動整個數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展。

5章 基于AWS的實時數(shù)據(jù)洞察系統(tǒng)與遷移案例

通過處理整合、統(tǒng)計分析、機器學(xué)習(xí)和自然語言處理的方式，我們嘗試從巨大的數(shù)據(jù)中尋找規(guī)則和趨勢，實現(xiàn)行業(yè)洞察和動態(tài)監(jiān)控。本次分享會首先介紹公司先前基于本地數(shù)據(jù)中心的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)架構(gòu)，以及隨著業(yè)務(wù)逐漸發(fā)展所面臨的挑戰(zhàn)。同時我們會分享遷移到AWS云上新的技術(shù)架構(gòu)以及新方案對公司產(chǎn)生的益處。最后分享遷移的過程、學(xué)習(xí)到的經(jīng)驗與最佳實踐、并針對一面網(wǎng)絡(luò)下一步技術(shù)架構(gòu)如何在AWS云上的演進進行展望。

 

??????? Troubleshooting Java Applications
? ? ? ? ? ? ? ? Classpath Errors
? ? ? ? ? ? ? ? Class Loaders
? ? ? ? ? ? ? ? Common Java Errors
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? ? ? ? ? ? ? ? Native Libraries
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