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阿里云飞天技术论坛——互联网金融数据处理及风控实践+阿里云大数据实验室

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阿里云飞天技术论坛——互联网金融数据处理及风控实践+阿里云大数据实验室

浪远浪浪浪 2018-01-24 14:32:22 浏览3497 评论0

摘要: 阿里云生态技术联盟(ITP)创始成员北京青苔数据科技有限公司和阿里云计算有限公司于2018年1月5日在阿里巴巴北京总部联合举办了阿里巴巴飞天技术论坛,本次论坛分享的主题是“互联网金融数据处理及风控实践”+”阿里云大数据实验室”。

阿里云生态技术联盟(ITP)创始成员北京青苔数据科技有限公司和阿里云计算有限公司于2018年1月5日在阿里巴巴北京总部联合举办了阿里巴巴飞天技术论坛,本次论坛分享的主题是“互联网金融数据处理及风控实践”+”阿里云大数据实验室”。

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会议邀请了华北电力大学、河南财经大学、河南工程技术学院等高校领导,从事大数据和人工智能相关企业的高管、以及部分合作伙伴等人士参会。会上,大家听取了阿里云资深专家李海龙关于互联网金融的发展和服务,以及青苔数据CEO 程永关于阿里云大数据实验室的介绍,进一步了解了大数据实验室的技术特点和优势,并亲自体验了阿里云大数据实验室基础课程的实践操作,感受到了该产品对高校大数据教育的先进性和优越性。

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                                                                                          阿里云资深专家介绍互联网金融数据处理

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青苔数据CEO介阿里云大数据实验室


 

会议内容:

(一)互联网金融大数据

随着互联网金融的快速发展,海量的用户数据、交易数据以及风控数据的存储、分析和在线服务都对传统的技术架构带来了很大的挑战,在本次论坛中阿里云飞天资深专家李海龙详细介绍了如何利用云计算解决和加速对金融环境下的海量结构化、非结构化数据的实时处理与在线服务。李海龙2011年加入阿里云,负责阿里云自研分布式NoSQL数据库表格存储的研发、测试及发布工作,2015年开始负责表格存储产品化工作,对分布式NoSQL数据库的技术架构、产品设计及应用场景推广都都着丰富的经验。

(二)互联网教育大数据

       当前高校在大数据和人工智能方面存在的众多困难,比如

l  多数高校无法提供合格的大数据相关课程

     受限于数据、平台和真实行业实践经验

l  大数据科研创新存在诸多困难

      1)高校需要一个稳定高效的大数据科研环境,而不是拿开源软件进行修修补补

      2)高校需要一个可伸缩的、廉价的大数据真实实验环境

3)高校需要有各种可供参考的行业案例

为了解决高校在大数据和人工智能上面临的各种问题,北京青苔数据程永(永初)详细介绍了阿里云大数据和人工智能、阿里云大数据实验室 等。程永(前阿里云大数据业务副总经理),现任北京青苔数据CEO。之前在阿里云、IBM等公司任职,在阿里云计算有限公司历任数据业务总经理、大数据业务副总经理等,从无到有组建大数据政企线。专注数据领域17年,著有《智慧的分析洞察》(IBM官方出版)、《数据仓库与数据挖掘》(教育部十二五教材)和《DB2 V9权威指南》等书,发表过五十多篇专业技术文章。

阿里云大数据实验室作为一站式大数据实训和科研创新平台,为各行业用户提供简单易用的大数据真实环境,让数据价值触手可及。用户可通过简单快捷的可视化操作,对各种大数据进行数据采集、数据加工、数据开发、数据管理、数据分析和机器学习等操作,快速探索各种大数据创新应用。

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参会嘉宾正在进行阿里云大数据实验室实践操作

 

阿里云大数据实验室主要由面向大数据实训的大数据基础课程体系和行业案例课程体系、面向大数据科研创新的科研组件、大数据实验室后台支撑平台等组成。阿里云大数据实验室依赖阿里云大数据公共云平台“数加”。

阿里云大数据实验室主要包含以下功能:

1、各种大数据实训课程(面向教学):

1)在阿里云大数据真实环境中(非模拟或仿真环境)手把手教学生学习各种大数据产品的基础知识,学习过程中既支持100%图形化拖拉拽操作,也支持各种API开发管理。具体课程包括大数据基础、大数据基础实践、离线分布式平台高级开发和管理、深度学习高级开发和管理等。

2)手把手教学生学习各个行业大数据应用创新真实案例(脱敏数据),学生在课程中可以学习大数据创新过程中的各种成功经验和失败教训。具体课程包括电商广告精准营销实践、税务纳税评估实践、银行行业风险信用模型实践和电信行业用户流失分析实践等,另外还包含了11门免费的行业案例课程。

2、面向科研创新环节的大数据科研创新平台:

 在阿里云大数据平台的真实环境中(阿里云大数据平台“数加”),老师和学生可以进行各种大数据应用的创新研究。在研究过程中,可以充分借鉴各个行业的成功经验,加速大数据应用科学研究过程。

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