大数据智能分析的未来发展趋势_光环大数据培训
全球大数据的发展趋势_光环大数据培训
全球大数据的发展趋势_光环大数据培训1. 支持区块链的智能合约：区块链2.02016年，在许多媒体的关注下，区块链在分布式技术领域快速发展，这能在很大程度上改变组织和社会。
许多组织正在探索区块链解决方案。
包括70多家世界上最大的银行的R3联盟关系，力图在其各自的区块链平台发展方面投资近6,000万美元。
虽然四家知名银行离开了这个联盟，但这依然表明银行在进一步探索这项技术方面是认真的。
然而，交易结算不是区块链技术的最大机会，其真正的可能性是在区块链上记录智能合约。
智能合约仍是传统合约，但是是以代码形式记录的。
它和IFTTT 描述的形式类似，只是要比后者复杂得多。
当区块链联系在一起时，能够产生新形式的组织，如分散式的自治组织。
最知名的智能合约平台是以太坊。
以太坊是一个分散的应用平台(DApps)，完全按照程序运行，没有任何欺诈、审查或第三方干扰的可能。
虽然以太坊仍然是一个非常年轻的平台，并且在应对不随意的复杂交叉函数中面临一些挑战，但是在像以太坊这样的平台上连接在一起不可逆转的智能合约的机遇是巨大的。
多个创业公司正在开发类似的平台，如Synereo，Maidsafe或最新的Ardor平台。
他们都在尝试建立分散的互联网。
2017年，我们将会看到这些平台的成长，当然我们也可能会看到与这些平台有关的一些问题。
然而，分散式互联网技术正在缓慢发展，智能合约将成为区块链2.0的重要组成部分。
2. 深度学习变得更加智能，使我们更接近通用人工智能算法业务有改变社会的潜力，2016年算法技术的发展显著加快。
计算机算法赢得了围棋比赛，能够翻译它不了解的语言，甚至可以通过查看脸部图像从而识别罪犯。
人工智能不会就此止步，在未来的几年中，我们将越来越多地走向一种通用人工智能形式，比如Siri也可以开车。
由于深度学习，通用人工智能逐渐成为可能。
深度学习是机器学习的一个子领域，灵感来自人类大脑神经网络，其目的是创建可以在大量数据中寻找规律的人造神经网络。
大数据与数据可视化发展趋势_光环大数据培训
大数据与数据可视化发展趋势_光环大数据培训光环大数据培训是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据、人工智能人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。
2016年，各行各业的大数据应用都渐渐从空洞的理论落地，被专家们称为“大数据元年”。
无论如何，大数据已经成为IT领域的流行趋势，那么，2017年对大多数企业具有战略意义的大数据趋势有哪些?Infogix首席执行官兼总裁表示，2017年的大数据趋势主要集中在企业如何通过大数据实现更好的商业价值，以及如何通过改善商业智能来帮助企业改变组织流程和客户体验。
企业业务主管要求要有更好的数据管理来满足合规性，更快速地采用大数据和创新变革的数据分析技术来引导业务。
以下分享2017年大数据领域的十大趋势预测：1.大数据的扩散大数据的扩散使得快速分析数据获得有价值的洞察变得至关重要，企业必须将未使用的大数据(也称为黑暗数据)转换为可用的数据。
目前大数据还没有产生实质性或决定性的价值和产品，所以企业想要通过新的产品或思想在竞争中获得优势还是大有可为的。
2.使用大数据改善客户体验使用大数据通过从传统系统转移到供应商系统、并购和核心系统升级来改进客户体验。
通过自助服务灵活性分析数据，快速了解领先趋势，同时了解新客户收购增长机会。
使用大数据来更好地了解客户，以便通过交叉销售或加售来提高收入，以及通过减少客户流失来消除收入损失的风险。
3.更广泛地采用HadoopHadoop绝对是大数据领域的一匹黑马，现在越来越多的企业采用Hadoop做大数据存储，逆向思维，创新的Hadoop解决方案会不会是未来企业的刚需呢?利用Hadoop企业能够使用高级分析来查找大量数据，通过查找有价值信息的数据从而得出更多有利可图的决策。
大数据发展趋势简要分析_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据发展趋势简要分析_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金经过多年来的高速发展，大数据相关的数据采集、存储、分析、可视化等多个基础性技术领域已经取得较大的突破。
深圳光环大数据data培训(光环大数据)专家针对未来大数据技术的发展方向做一个简要分析。
当前，大数据已成为继物联网、云计算之后的信息技术产业中最受关注的热点领域之一。
随着大数据从概念渗透转向应用发展，大数据产业正处在蓬勃发展的孕育期与机遇期。
大数据技术将在开源环境下不断提升，大数据产业将依赖快速聚集的社会资源，在数据和应用驱动的创新下，不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，大数据产业生态也将得到不断完善。
大数据产业将成为引领信息技术产业发展的核心引擎，推动社会进步的重要力量。
开源成为技术创新主要模式经过多年来的高速发展，大数据相关的数据采集、存储、分析、可视化等多个基础性技术领域已经取得较大的突破，形成了实用性强、稳定度高的技术能力，大数据整体技术体系已初步构建完成，未来大数据技术的发展方向将主要集中在非结构化数据的价值提取方面。
从大数据技术的发展历程上可以看出，大数据核心技术如分布式存储、云端分布式及网格计算均是依赖于开源模式，即通过开放式的平台，吸引全球开发者通过开源社区来进行代码的开发、维护和完善，从而集全球智慧推动大数据技术的不断进步，当前全球各大企业加大了对开源社区的赞助和智力投入，开源社区在大数据技术进步中将占据核心地位，开源模式将成为大数据技术创新的主要途径。
同时，大数据的技术发展与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的联系将更加紧密，物联网的发展将极大提高数据的获取能力，云计算与人工智能将深刻地融入数据分析体系，开源模式在新技术的发展中举足轻重。
大数据聚集资源能力更加明显大数据技术已经在商贸、交通、城市管理等多个领域中得到了应用，各产业领域未来的发展方向几乎都能和大数据挂钩，社会各界对大数据的未来充满信心，大数据产业正成为社会各类资源的聚集地。
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。
人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，人工智能的发展会越来越好，因此参加人工智能培训课程进而转行人工智能行业是非常好的时机。
光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX 技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。
课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。
完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。
课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。
课程四阶段Python基础学习内容：Python基础实战开发学习目标：熟练掌握Python基础开发，掌握函数与控制、Python数据库开发。
完成项目：设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。
课程五阶段Python进阶开发学习内容：Python进阶实战开发学习目标：熟练使用经典开发与爬虫设计，熟练掌握买面向对性开发及并发原理。
完成项目：智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。
课程六阶段Django编程开发学习内容：Django编程实战开发学习目标：熟练掌握Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Django框架。
未来5年深度学习发展趋势_光环大数据培训机构
未来5年深度学习发展趋势_光环大数据培训机构Ilya Sutskever，OpenAI研究总监：我们应该会看到更为深层的模型，与如今的模型相比，这些模型可以从更少的训练样例中学习，在非监督学习方面也会取得实质性进展。
我们应该会看到更精准有用的语音和视觉识别系统。
Sven Behnke，波恩大学全职教授、自主智能系统小组负责人：我期望深度学习能够越来越多地被用于多模（multi-modal）问题上，在数据上更结构化。
这将为深度学习开创新的应用领域，比如机器人技术，数据挖掘和知识发现。
Christian Szegedy，谷歌高级研究员：目前深度学习算法和神经网络的性能与理论性能相去甚远。
如今，我们可以用五到十分之一的成本，以及十五分之一的参数来设计视觉网络，而性能比一年前花费昂贵成本设计出的网络更优，这完全凭借改善的网络架构和更好的训练方法。
我坚信，这仅仅只是个开始：深度学习算法将会更高效，能够在廉价的移动设备上运行，即使没有额外的硬件支持或是过高的内存开销。
Andrej Karpathy，斯坦福大学在读计算机科学博士、OpenAI研究科学家：我不打算从高层面描述几个即将到来的有趣发展，我将会集中于一个方面作具体描述。
我看到的一个趋势是，架构正在迅速地变得更大、更复杂。
我们正在朝着建设大型神经网络系统方面发展，交换神经组件的输入输出，不同数据集上预训练的网络部分，添加新模块，同时微调一切等等。
比如，卷积网络曾是最大/最深的神经网络架构之一，但如今，它被抽象成了大多数新架构中的一小部分。
反过来，许多这些架构也会成为将来创新架构中的一小部分。
我们正在学习如何堆“乐高积木”，以及如何有效地将它们连线嵌套建造大型“城堡”。
了解更多Andrej 的想法，点击这里。
Pieter Abbeel，加州大学伯克利分校计算机科学副教授、Gradescope联合创始人：有很多技术都基于深度监督式学习技术，视频技术也是一样，搞清楚如何让深度学习在自然语言处理方面超越现在的方法，在深度无监督学习和深度强化学习方面也会取得显著进步。
未来人工智能发展的八大新趋势_光环大数据人工智能培训
未来人工智能发展的八大新趋势_光环大数据人工智能培训光环大数据人工智能培训机构了解到，人工智能是物联网及工业4.0发展的核心。
尤其，当特斯拉(Tesla)推出电动车及苹果(Apple)发表新机iPhoneX推出FaceID之后，让市场体验到AI芯片的无限商机。
同时，AI应用接受度越高的国家，将对其GDP产生贡献愈大。
AI芯片包含三大类市场，分别是数据中心(云端)、通信终端产品(手机)、特定应用产品(自驾车、头戴式AR/VR、无人机、机器人...)。
当前机器学习多采用GPU图像处理，尤以Nvidia是此一领域龙头，但是，有些业者认为GPU处理效率不够快，而且因应众多特定新产品的不同需求，于是，推出NPU、VPU、TPU、NVPU...等等。
目前还不清楚哪种架构的芯片会在AI大战获胜。
但(手机)终端市场对于AI芯片的功耗、尺寸、价格都有极为严格的要求，难度上比云端数据芯片更高。
为抢未来AI应用市场商机，科技巨头如Google、微软、苹果企图建构AI平台生态模式吃下整个产业链。
目前来看，未来AI发展有八大新趋势1趋势一：AI于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。
而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。
当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。
其中，以自然语言处理(NLP)应用市场占AI市场很大部分。
随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长，还有：汽车信息通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智能手机等领域。
2趋势二：AI导入医疗保健行业维持高速成长由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智能，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。
此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。
大数据时代的信息安全和未来展望_光环大数据培训
大数据时代的信息安全和未来展望_光环大数据培训随着高级可持续性攻击的出现以及恶意软件的复杂性与日俱增，企业急需一种突破传统信息安全保障模式的、灵活的技术和方案来应对未来不断变化的安全威胁。
大数据彻底的改变了信息安全行业，基于大数据分析的智能驱动型安全战略将帮助信息安全从业人员重获警惕性和时间的优势，以使他们更好地检测和防御高级网络威胁。
大数据时代信息安全面临挑战在大数据时代，无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络使得互联网时时刻刻都在产生着海量的数据。
随着产生、存储、分析的数据量越来越大，在这些海量数据背后隐藏着大量的经济与政治利益。
大数据如同一把双刃剑，在我们享受大数据分析带来的精准信息的同时，其所带来的安全问题也开始成为企业的隐患。
1、黑客更显著的攻击目标：在网络空间里，大数据是更容易被“发现”的大目标。
一方面，大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。
另一方面，数据的大量汇集，使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的攻击成本，增加了其“收益率”。
2、隐私泄露风险增加：大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。
一方面，数据集中存储增加了泄露风险，而这些数据不被滥用，也成为人身安全的一部分。
另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。
3、威胁现有的存储和防护措施：大数据存储带来新的安全问题。
数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，致使企业安全管理不合规。
大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。
安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。
4、大数据技术成为黑客的攻击手段：在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。
大数据的十大趋势 未来25年最重要的产品尚未出现_光环大数据培训
大数据的十大趋势未来25年最重要的产品尚未出现_光环大数据培训我真的相信我们所处的时代是有史以来最好的时代，是创客最好的时代，有那么多的机会，不计其数的机会，有那么多的科技的涌现。
我希望跟大家一起来探索其中的趋势。
我今天想跟大家讲十大趋势、十大机会。
第一个趋势：从固定产品变为流动业态“从有形的变成无形的，从固定的变成流动的，从名词变成动词，从产品变成服务。
无论我们现在在做什么东西，都很有可能我们是在经历这样的一个变化过程。
即便现在从事硬件的工作人员，也有可能从原来单纯做产品变成增加更多的做硬件服务，有可能是从固定的产品变成更多的是一个流动的流程。
所以技术让我们能够有这样的流动业态存在于社会中，这也是整个世界关键的一点。
这样的一种业态，让我们能够去中心化，让我们能够不断升级，而且能保证一切都是流动的、波动的，这是我们现在所处的环境，也是最明显的特征。
第二个趋势：流动的数据将催生技术超体所以第二个趋势是我刚刚提到的流动，最流动的是什么东西呢?就是数据。
无论身处哪个行业，即使是房地产、农业、酒店、时尚、金融，一切行业都是需要数据的，数据和客户本身一样重要。
这有一个对比，这两家都是美国的车企，福特和特斯拉。
福特生产1亿辆车，市值是440亿。
特斯拉产了多少车呢?不多，但是特斯拉的市值甚至比福特还高，为什么?这就是数据。
福特作为百年老企业生产了这么多辆车，其实福特并没有什么数据渠道了解车主是怎么开车的，他们都没有办法直接接触这些车主。
但是特斯拉这样一个新公司，它已经累积了13亿公里的数据，所以他实际上是一个数据企业，而它的数据是有价值的。
大家现在所在的世界是数据世界，而数据本身是没价值的，数据要怎么样才能有价值呢?是数据和数据连在一起，和业务连在一起才会有价值。
所以让这个数据可以流动，可以连接在一起，这才是我们未来的趋势。
这也是为什么现在越来越多的平台，现在我们有更大的平台，我们的平台都在不断扩大。
大家都用手机和电脑，实际上我们的手机、电脑都是互联的，全部连在一起以后就形成一个巨大的平台、巨大的机器。
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大数据智能分析的未来发展趋势_光环大数据培训
大数据无疑会在数字化社会中发挥极大的作用，尤其是，数据挖掘和分析的能力更为关键。
因此，行业中的玩家们谁能透过大数据智能分析，预先把控行业发展的脉搏，谁就将掌握市场和竞争的主动权。
让我们先来看看基于大数据的智能分析到底颠覆了什么。
社会生活会发生变化和转型
IT产业不像石油等产业能给人类社会带来新的增值产品。
相似地，大数据的智能分析也不会直接带来全新的具体产品。
这是由于信息要被使用以后，才能真正产生社会价值，所以大数据分析作为信息技术，是中间产业。
人类社会生活的根本是衣食住行，技术最终还是要服务于这些传统需求的，只是形式不同而已。
新技术有的时候会改变传统产业的服务模式，就如互联网广告之于传统传媒广告，当互联网服务兴起时，广告逐步从传统行业变成了新的互联网广告行业，并由此造就了几乎99%的互联网玩家。
新技术有时候也会改变服务的效率和效果，例如微博现在多被用来作为监督的工具。
对比传统媒体，这种服务模式改变了信息传播的效率和信息受众的范围，而且由于媒体的集中控制力较弱，这个看似弱点的特性反而变成了当前社会环境下的优势。
回归到基于大数据的智能分析，其本质是数字化社会的服务效率和效果问题，其实现的重要前提是数字化。
随着信息技术的发展，人们衣食住行的服务系统会纷纷数字化，包括零售、物流、政府部门、餐饮系统等等，虚拟世界和物理世界拟合在一起，虚拟世界承载了大量的服务交付过程，人不再需要到现场就可以享受服务。
而这个大的产业背景一旦形成，效率和效果问题会变成整个产业服务的最关键竞争力。
换句话说，服务最后的成本竞争就是在单位成本下谁的效率最高和效果最好，谁就会成为王者。
特别是在物理时空的约束日益减弱的情况下，产业链中的每个玩家都可能面临全球性的竞争。
而在更广泛的竞争环境下，大数据会改变企业的运作模式，增强企业的适应力、判断力和效率。
因此，大数据的大价值更多的是体现在促进产业变化和转型上，而非创造新产品。
有望解决人工智能的难题
热炒大数据并不是纯粹跟风，其重点是要解决人工智能的扩展性和成长问题。
传统人工智能走过了漫漫几十年路程，近三十年的变化尤其缓慢。
这是因为虽然对任何给定的确定问题和场景，传统人工智能都可以解决，但尴尬的是，人们不可能预先穷举出所有例子和参数，因此人工智能已有的模型和算法很难跨系统复制。
众多学者、产业精英赋予了基于大数据的智能分析以美好的愿景，即数字化社会一旦形成，生活中的一切都可以基于数据来描述。
这些描述出来的信息将成为智慧成长和决策判断的依据。
如果计算机能够找出其背后的学习规律和方法，人类智慧的跨领域扩展性就能在计算机的虚拟世界中得到体现，并能做出模糊判断。
更重要的是，这样的分析系统将具备人工智能前所未有的基础能力——学习能力，还可以根据环境（数据）变化而不断地增长其智能性，甚至具备推而广之的扩展性。
从理论上说，一旦机器具有学习能力，计算机系统就将具备人的典型特质——创造力。
如果沿着这个思路扩展，基于大数据的智能分析，将进一步替代传统服务体系中必须由人来完成的工作，特别是最高成本的部分。
例如有一个西班牙语学习软件“domingo”，可以针对学员的情况和能力，因材施教。
而在过去，这通常必须由人脑才能实现。
不过，大数据的智能分析是否真的能够达到梦想的高度，还存在很大的不确定性，而且全数字化社会的形成也还需要时间。
用户刻画能力塑造竞争优势
在我们身处的IT产业中，随着时间的推移，技术会趋同、产品形态会趋同、基础的服务方式也会趋同，因此成本也必然随之趋同。
如此一来，行业玩家们的价格战是很难长期维系的，必然会逼着产业链顶端的服务商将差异化主要体现在“服务”上。
服务的本质是“能否真正及时、准确地判断用户的需求”，这个判断的依据就是“用户刻画能力”。
当IT后台系统可以准确地判断出何时、何地、何人、在做什么、会做什么的时候，所有的服务将有的放矢，不仅仅实现成本最低，而且能实现效果最佳。
对此，大数据的智能分析最有可能颠覆的是面向用户的产品和服务市场，无论服务的是衣食住行的哪个方面，无论是卖东西还是做广告，只要服务的对象是“人”，大数据的智能分析就能提供最佳的推荐，从而提升服务的品质。
然而从目前的研究来看，产品和服务的技术竞争却回到了原点，数据本身变成了竞争力的本源。
这个状况终将发生改变。
实际上，分析、建模和交互密不可分，只有带反馈并
能不断学习的系统才有可能实现对用户的刻画。
如果我们将产品或服务比喻成一辆车，大数据分析可以看成是发动机，而数据就像发动机引擎中必不可少的汽油。
因此，对数据的掌控和对用户的刻画，将必然成为产业链中为最终用户提供服务的玩家的必然战略和技术布局策略，数据资产的运营也可能成为新的潮流和趋势。
机器替代人力密集型服务
由于经济条件的约束，人力成本在各个区域、各个行业中相差很大，这也直接导致了各个地区服务的差异性。
但从长期来看，能够被机器完成的事情，其成本一定低于“人”的成本。
我们可以预见，自动化会是未来时代的必然特性。
例如，作为人力密集型企业之一的富士康，出于节省成本的考虑，广泛部署机器人，进行生产线人工的替代。
而在电信行业中，网络服务和运维部分是可见的人力密集型服务。
电信运营商的网络在全球服务了几十亿最终用户，由于各种各样的原因，每天都需要解决大量的网上问题和事故，现在的解决方式是大量依据人工和经验改良解决方案，以及更好/更及时地定位和解决FCAPS（Fault, Configuration, Accounting, Performance, Security）问题，这就是一个在大数据智能分析时代可被颠覆的典型场景。
当然，大数据智能分析不一定能够实现完全的自动化，但至少可以大幅降低用户服务或支撑体系的人力投入。
在这个领域，人力替代的最终实现效果还需要看体系本身数字化的程度，以及分析系统所能达到的水平。
跨代产品颠覆传统产业格局
信息服务的本质就是信息采集、传递、存储、计算、呈现的全流程效果最优和效率最佳。
在云、管、端的各个领域，大数据智能分析都有可能形成有跨代意义的产品形态或者解决方案。
在传统运营商市场，基于大数据的智能分析很有可能重新定义下一代网管，根据智能性的规范和要求可以大幅降低产业链中的OPEX。
基于大数据的智能分析也可以定义下一代网络智能化解决方案的能力和要求，并通过接近自动化的系统来提供具有断代性的新的产品形态。
在终端业务领域，智能化的体验能够帮助生产厂家脱离在CPU、屏幕等物理参数上的竞争。
可以说下一代终端设备的竞争特性之一就是“智能性”，而终端智能也将成为主流机型或高端机型的基本标准。
在企业计算业务领域，大数据可以提供智能组织支持，提升决策、管理的效率。
业界有的企业已经定义了下一代产品形态，即企业大数据分析引擎，关注流化数据处理和非结构化的数据处理。
这个引擎能帮助企业在垂直行业市场中，进一步加强与用户的紧密联系，从而在部署服务战略上走得更远。
为什么大家选择光环大数据！
大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
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