T11 2017 暨TalkingData智能数据峰会开幕倒计时,九大论坛前瞻
近年来,大数据日益成为国家基础性战略资源,蕴藏着巨大的潜力和能量。在国家层面,发展大数据已成为提升竞争力的战略选择;在经济层面,发展大数据已成为打造新动能的关键要素;在行业层面,发展大数据已成为驱动转型发展的重要引擎。推动大数据发展,已成为从政府到民间、从行业组织到企业机构的社会共识。在生活方式和产业链条被移动互联网快速重构的现在,转型成为行业新常态。如何用好大数据、让大数据带来可量化的价值,是转型能否成功的重中之重。
为了带动行业向前发展,帮助企业和合作伙伴实现数据驱动转型,由TalkingData主办的T11 2017 智能数据峰会将于9月11日至12日在北京中国大饭店举办,CDA数据分析师作为应邀媒体参与并报道本次峰会。大会将邀请国内外知名专家、学者、企业共同探讨如何在这个快速演变的智能时代里顺势而为、知机而变,将数据与场景、行业相结合,更好的挖掘和发挥数据的价值,促进企业、行业和社会的飞跃。
本届T11以“知机识变 有唐之盛”为主题,首日设置将智能数据峰会与技术驱动未来峰会,带领参会者前瞻数据、人工智能和人类智慧的未来面貌,并分享TalkingData在科技、数据、技术、商业模式创新等领域的经验与积累;次日,将设置智能数据服务、智能金融、新消费、智慧城市与政府治理、教育生态与人才培养、人本数据和智能、数据工程和技术七大专题论坛,分享大数据与不同行业和领域的应用结合以及实践案例。大会期间还将隆重举办2017年度新锐应用风云榜颁奖盛典,对中国移动互联网行业情况及热点领域进行梳理和分析,洞察移动互联网市场及各细分领域创新应用的发展脉络与趋势,为行业参与者提供有价值的数据参考。
T11每年都会邀请国内外知名专家、学者共同参与,NewZoo联合创始人&CEO Peter Warman、华住酒店集团CIO刘欣欣、优米网创始人&前央视知名主持人王利芬、花样年社区金融集团CEO周锦泉、谷歌大中华及韩国地区数据洞察与解决方案总经理郭志明、北京市城市规划设计研究院云平台创新中心秘书长茅明睿等都曾在T11分享他们的前瞻性思考与经验。今年,T11特别邀请了奇点大学执行总裁Kian Gohar、斯坦福大学宫恩浩博士、斯坦福大学韩松博士、微软亚洲研究院王井东博士、Dataiku首席数据科学家Alexandre Hubert、中国行政体制改革研究会常务副秘书长王露、中国人民大学统计与大数据研究院院长艾春荣、神州数码首席科学家谢耘、中国银联电子支付研究院负责人何朔、恒泰证券总裁牛壮、国泰君安证券网络金融部负责人毕志刚等等学界、业界和政府机构的领军人物,带来不容错过的精彩分享。
作为国内领先独立第三方移动数据服务平台,TalkingData每年都会举办一次极具影响力的数据峰会,希望通过T11智能数据峰会与行业分享知识、经验、心得;也希望能够通过这个平台,让在数据行业中探索前行的合作伙伴能够获得汲取新知、发表见解、展示实力的机会。
关于TalkingData
TalkingData(北京腾云天下科技有限公司)成立于2011年,是国内领先的独立第三方移动数据服务平台。TalkingData一直致力于数据的深耕与数据价值的挖掘,从数据的采集、处理到数据的分析,再到数据的应用与咨询,TalkingData已经形成了一套以“智能数据平台(SmartDP)”为主的完整数据应用体系;构筑了一套以数据商业化平台、数据服务平台,及数据合作平台为核心的数据生态。目前,TalkingData的平均月活跃用户为7亿,为超过12万款移动应用,以及10万应用开发者提供服务。覆盖的客户主要为金融、地产、快消、零售、出行、政府等行业中的领军企业,连续三年实现业务的三倍快速增长。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21