过去的一年PPV课累计举办公开课10场以上，内训参与人次超过200，再次感谢大家的支持和信任！
为方便大家向公司预申请、预报名；同时也为了方便企业的HR部门、培训部门在做2018年培训计划时有个参考，现通过本篇文章公布PPV课2018年的培训计划。
可能有些新朋友对我们还不太了解，我先简单介绍下PPV课：
深圳市飞博远创科技有限公司位于深圳市南山科技园，是国内领先的数据科学与大数据技术职业培训提供商。公司目前主营业务：大数据和人工智能培训，其他业务：企业内训、企业咨询、委托培养、人才推荐。公司旗下PPV课是国内是国内领先的数据科学社区，覆盖近20万专业用户。
我们服务过的客户包括招中国移动(深圳)公司、招商银行深圳分行、上海晟碟(Sandisk）、广州流行美、深圳前海达飞金融、就医160、贵州中移通信技术工程有限公司、广东省省情调研中心、深圳大学、太原科技大学等知名企业和学校。
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2013年6月成立，目前已累计发布网络课程2000课时，覆盖所有大数据相关技能知识；
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2014年6月成立数据分析师广东培训中心，累计培养学员数百人，整体满意度超过85%；
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2015年6月成立广东大数据青年人才培养基地，华南区第一家提供R语言数据挖掘系统培训的企业；
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2015年9月进入《深圳市2015年科技创新券服务机构入库名单》；
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2015年10月联合深圳多家单位联合成立“数据创客实验室”，打造“大数据+创客”服务平台；
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2017年被首席数据管联盟、DT大数据创新研究院(DTiii)评为国内大数据教育机构10强
内训案例：
往期活动：
内训计划
内训，即内部培训，指企业邀请我到内部对员工、客户进行授课。这种内训的形式，对企业有诸多好处：内容可定制，针对性强；更多员工可以参加，无需差旅费，人均培训成本低；员工免去旅途劳累，在熟悉的环境集中精力学习……
【内训的大培训主题】：
1、 金融大数据
大数据项目落地的方法论；商业银行大数据平台的解决方案；商业数据产品解决方案；商业银行大数据前沿应用的分析与探讨。
2、 工业大数据
工业企业实施大数据并创造价值的方法和案例； 工业企业实际业务场景下的大数据平台选型；工业企业数据采集的案例； 工业企业流式数据的应用方案； 工业企业大数据团队的构建和赋能案例。
3、 大数据应用和规划
了解大数据特征、挑战与应用关键，掌握大数据支撑产品精细化运营，大数据在电信、交通、医疗等行业的应用等知识
4、 大数据平台
“大数据平台”架构包括内容管理、Hadoop系统、流计算、数据仓库和信息整合与治理四大核心技术能力。
5、 客户数据分析
掌握客户数据的相关模型与分析方法，理解客户数据指标，掌握收集客户数据的渠道和方式，学习全面管理和维护客户关系，掌握客户留存、赢回，新客户获取方面的策略。
6、 呼叫中心方案
掌握基本的业务理解、数据理解、分析思路、数据建模以及用数据进行运营决策驱动等数据化运营分析的基本技能。
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课程 |
简介 |
讲师 |
课时 |
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《工业大数据》 |
随着智能工厂的推进，大数据平台对接的主要数据来源：工厂端的传感器设备数据和监控视频数据、已建成的信息化系统的结构化数据、物流过程的地理位置数据、行业发展数据等。本次培训重点聚焦于方法和案例。1. 工业企业实施大数据并创造价值的方法和案例； 2. 工业企业实际业务场景下的大数据平台选型；3. 工业企业数据采集的案例；4. 工业企业流式数据的应用方案；5. 工业企业大数据团队的构建和赋能案例 |
杜老师 |
2天 |
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《推荐系统与数据分析》 |
在学员掌握基本的数据分析与机器学习知识的情况下，课程将进一步介绍推荐系统的相关理论、方法与工具。并通过分析YouTube近十年的推荐架构与算法的演进，来实际了解一个推荐系统的成长道路。最后，通过一个案例演练来巩固所学知识，从案例来实践推荐系统的算法设计。 |
汤老师 |
3天 |
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《人工智能与大数据》 |
本课程的目的是使培训人员通过本课程的学习，初步掌握人工智能与大数据的基本思想、基本原理和基本技术，理解机器学习中“数据驱动”的思维模式，并进而对人工智能与大数据的各个主要应用领域如智能交通、医疗健康等有更深入的了解。 |
冯老师 |
1天 |
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《云计算》 |
本课程的目的是使培训人员通过本课程的学习，从云计算的基本概念入手，由浅入深学习云计算的各种相关知识，学会云计算的相关关键技术和云部署模式，以及云计算机制，同时通过实践的操作与应用，以梳理知识脉络和要点的方式，让培训人员掌握云计算的相关思想。 |
杨老师 |
1天 |
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《云存储》 |
本课程的任务是使培训人员通过本课程的学习，理解云储存的基本概念，了解分布式存储方式和云存储的运行机制，并通过在HDFS上的实践，使培训人员熟悉分布式存储原理，具备进行分布式开发的基础。 |
杨老师 |
1天 |
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《基于R的营销预测模型建立实战》 |
本课程包含了R语言基础和预测模型及模型评估两部分内容，学生可以在掌握R语言基本操作的基础上掌握常见数据分析模型，同时通过案例学习掌握营销预测的基本方法和模型。 |
谢老师 |
2天 |
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《企业敏捷BI与数据化管理》 |
数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性，以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、公示及存储的过程，是现代企业管理方法之一。数据化管理的目标在于为管理者提供真实有效的科学决策依据，宣导与时俱进的充分利用信息技术资源，促进企业管理可持续发展。 |
宗老师 |
2天 |
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《大数据应用》 |
主要介绍了大数据在互联网领域的应用，数据可视化技巧和大数据传播等相关知识 |
傅老师 |
1天 |
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《大数据城市：数据之巅的新型智慧城市》 |
本次课程包括三个部分：第一部分主要介绍大数据的基本知识，包括大数据认识、大数据发展的历史及大数据六大规律；第二部分主要介绍大数据城市发展的三重境界，分别是数联城市、数据资源富集城市、大数据生态城市；第三部分主要介绍智慧城市建设过程中大数据的应用，分别介绍在民生服务、产业发展、政府治理领域的典型应用。 |
何老师 |
1天 |
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《大数据战略规划》 |
云计算和大数据在商业银行的应用将使得商业银行在及时感知和洞察客户需求、精准实时的营销、个性化的客户体验、信贷风险控制等方面使得银行更加智能，使得未来的银行更加智慧。 |
张老师 |
1天 |
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《银行大数据应用实践高级培训》 |
本课程共分为5大部分，理论与实践相结合。其中基础理论篇讲述大数据技术的历史变革和生态图谱、大数据核心技术框架、数据挖掘与机器学习常用算法和典型应用场景；战略规划篇讲述企业大数据运营的方法体系和行业最佳实践；战术执行篇从大数据落地实施的典型场景入手，分别从构建数据存储体系，数据产品体系和数据营销体系三个方面介绍知识体系和实施要点；案例实践篇通过国内金融行业典型案例，介绍大数据技术在银行业的典型应用。 |
张老师 |
7天 |
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《用户画像和标签体系》 |
无论是提供商品还是服务，用户画像都是数据挖掘工作的重要一环。本课程通过工具和案例学习，教你如何处理海量数据、给数据打标签、用户分组管理和进行精准推荐。 |
李老师 |
1天 |
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《大数据挖掘技术及在税务行业的应用》 |
1）大数据挖掘基本理论：数据挖掘基本原理；数据挖掘建模过程；数据探索:数据质量探索与数据特征分析；数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约；数据挖掘应用分类：分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、离群点检测、智能推荐。2）案例分析一：税源分析预测：全面掌握经济税源变动情况，并通过数据模型预测税收收入发展趋势，为市局、各县区局准备预测收入情况提供支持。3）案例分析二：纳税人偷漏税评估：对纳税人的纳税申报情况之真实性和准确性做出的定性和定量判断，为纳税补查和更正补税提供依据。 |
张老师 |
1天 |
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《大数据驱动的呼叫中心服务营销一体化》 |
系统了解大数据在行业发展及具体运营中的应用前景；通过一系列数据化运营分析与挖掘的相关实操与演练，使学员能够掌握基本的业务理解、数据理解、分析思路、数据建模以及用数据进行运营决策驱动等数据化运营分析的基本技能 |
王老师 |
2天 |
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《数据分析助力精益化现场管理》 |
掌握基本Excel操作及数据分析方法论，理解呼叫中心现场运营体系，厘清指标间逻辑促动关系，通过数据分析案例实战掌握运用数据进行运营决策、问题解决和绩效提升的基本技能，多项基于Excel的报表及分析模板 |
王老师 |
2天 |
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《呼叫中心数据分析与应用——技能篇》 |
通过对Excel高效操作技巧、图表呈现、数据分析方法及扩展功能的学习与演练，使学员能够掌握高效的Excel操作技巧以提升工作效率，善于运用图表实现报表数据的可视化，熟悉运用数据分析方法洞察运营及员工管理契机，并为将来深入学习Excel商业智能及数据挖掘打下坚实基础。 |
王老师 |
2天 |
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《呼叫中心运营管理与数据分析》 |
掌握呼叫中心基本运营原理与流程体系 全面理解呼叫中心绩效指标及其关联关系 通过数据分析案例实战掌握以数据驱动运营提升与改进的思路与方法 |
王老师 |
2天 |
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《数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训》 |
本课程从实际的商业问题出发，对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍，通过从大量的企业经营数据中分析潜在的客户特征，挖掘客户行为特点，实现精准营销，帮助运营团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及运营决策。 |
傅老师 |
5天 |
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《数据分析与数据挖掘之SPSS工具入门与提高》 |
本课程主要面向数据分析与数据挖掘的工具培训，帮助学员了解相应的统计、概率知识。掌握数据分析的基本方法和步骤，掌握数据分析的思路，框架。熟练掌握SPSS基本操作，能利用SPSS解决实际的商业问题。 |
傅老师 |
4天 |
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《大数据产业现状及应用创新》 |
通过本课程的学习，达到如下目的： 1)了解大数据的基本面，以及大数据在各领域中的应用价值。 2)了解大数据的产业发展现状，产业布局以及大数据的商业模式。 3)了解大数据的发展趋势和市场规模，以及探讨大数据发展策略。 4)了解大数据战略和大数据思维，并用于指导开展企业大数据相关工作。 |
傅老师 |
2天 |
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《大数据营销策略》 |
本课程先是介绍了大数据的基本情况，让学员了解大数据的价值、大数据战略以及大数据思维；并且介绍了大数据营销的相关理论，及大数据营销特点；并且重点讲解了大数据在精准营销中的应用；最后，探讨如何构建大数据营销体系。 |
傅老师 |
2天 |
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《Matlab数据挖掘》 |
课程定位为实战操作型培训，基于代码和案例，边讲解边实践。通过本课程的学习，能够使零基础学员熟练掌握Matlab基本知识，具备使用Matlab软件解决数据分析和数据挖掘问题的能力。 |
李老师 |
2天 |
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课程名称 |
课程内容 |
预期效果 |
课时 |
讲师 |
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《大数据战略规划高级培训》 |
本课程是大数据高级培训课程，主要面向企业中层及以上管理人员，IT战略规划部门。理论联系实际，就大数据的应用方向，演进路线和企业大数据战略规划进行探讨，结合完整的大数据项目实施案例，进行讲解。 |
旨在帮助企业IT战略决策部门解决大数据时代，企业大数据战略面临的各种问题：是否需要大数据？为何要上大数据？大数据能够给企业带来什么样的价值和意义？大数据平台如何和企业现有业务系统进行整合？ |
3天 |
张老师 |
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《银行大数据应用实践高级培训》 |
本课程共分为5大部分，理论与实践相结合。其中基础理论篇讲述大数据技术的历史变革和生态图谱、大数据核心技术框架、数据挖掘与机器学习常用算法和典型应用场景；战略规划篇讲述企业大数据运营的方法体系和行业最佳实践；战术执行篇从大数据落地实施的典型场景入手，分别从构建数据存储体系，数据产品体系和数据营销体系三个方面介绍知识体系和实施要点；案例实践篇通过国内金融行业典型案例，介绍大数据技术在银行业的典型应用。 |
形成大数据项目落地的方法论；形成商业银行大数据平台的解决方案；形成商业数据产品解决方案；对商业银行大数据前沿应用的分析与探讨。业务咨询篇是本次培训的最大特色，有专家老师现场与学员互动，提供该企业当前面临问题的咨询服务。 |
5天 |
张老师 |
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《SAS信用评分建模》 |
本课程为银行和P2P量化分析人员和任何与预测类模型为伍的工程师量身打造的SAS实务课程；突出全方位数据处理和分类模型建模流程；以构建信用评分模型为主题，内容涉及SAS初高级编程和商业分析建模。 |
掌握分类数据挖掘方法在信用风险建模方面的实现方法，为进入银行、互联网金融行业的核心数据分析部门作准备。 |
3天 |
常老师 |
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《量化投资：思想、策略与R语言》 |
第一天基础班讲授R语言基础与金融统计分析基础及案例，为量化实战做好基础准备。后三天实战班帮助学员深入理解量化投资思想，建立量化投资的理论直觉；培养强烈市场投资直觉，构建量化投资策略。 |
深入理解量化投资的思想；建立起量化投资的理论直觉；能藉助R语言工具高效迅速构建量化投资策略；构建量化投资策略敏锐捕捉市场盈利。 |
4天 |
常老师 |
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《银行与P2P风险管理》 |
风险控管入门；让信用卡业务壮大银行的实力与未来发展；使用R语言构造信用评分卡；让大数据成为您的经营利器。 |
专为高阶主管设计的研讨会 |
4天 |
蔡老师 |
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《数据化运营实践高级培训》 |
本章内容主要讲授集团企业数据化运营的方法体系和实践方法。整个课程围绕什么是数据化运营？为什么需要数据化运营？数据化运营的目标和收益是什么？数据化运营如何做？数据化运营谁来做？数据化运营从什么地方切入等问题展开，理论联系实践，直指企业数据化运营的痛点和难点。 |
通过本门课程的学习，使学员清楚地认识到数据化运营的方法和流程，同时给学员构建了一个完整的数据化运营理论框架，使他们能够在方法体系的指导下，按图索骥进行自身企业的数据化运营实践。 |
1天 |
张老师 |
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《分布式数据仓库最佳实践高级培训》 |
本章内容主要讲授分布式数据仓库的方法体系和实践指南，分为理论篇、实践篇、工具篇和提高篇，理论结合实践，全面介绍分布式数据仓库的最佳实践。 |
通过本门课程的学习，使学员清楚地认识到数据仓库的构建方法和流程，同时给学员构建了一个完整的数据仓库构建理论框架，使他们能够在方法体系的指导下，按图索骥进行自身企业数据仓库的实践。 |
6天 |
张老师 |
公开课计划
公开课，即公开培训课，指的是面对各行业｜企业均开放报名的课程，大家自由报名参加，然后开班授课。（若5人以上报名的公司，建议可以选择【内训】形式）
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课程名字 |
课时 |
形式 |
时间 |
地点 |
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从0到1数据分析师 |
16 |
直播+视频 |
不定期 |
全国 |
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数据分析&数据挖掘脱产就业班 |
3个月 |
平日面授 |
3月 8月 10月 |
深圳 |
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数据分析师中级班：Python数据挖掘项目实战 |
180 |
视频+面授 |
1月 3月 6月 9月 |
深圳 |
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数据分析师初级班：金融数据分析师 |
99 |
周末面授 |
1月 3月 6月 9月 |
上海深圳 |
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cloudera hadoop认证培训 |
32 |
面授 |
13月 |
北上广深 |
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自然语言处理与知识图谱实战 |
16 |
面授 |
1-2月 |
北上广深 |
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计算机视觉实战特训营 |
16 |
面授 |
1-2月 |
北上广深 |
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PPV课2018年课程计划表下载网盘https://pan.baidu.com/s/1mhAwch6
原文始发于微信公众号（PPV课数据科学社区）：PPV课2018年度大数据人工智能培训计划
原创文章，作者：ppvke，如若转载，请注明出处：http://www.ppvke.com/archives/8530
