|
培训师及课程体系简介
î专家背景 荣誉：国家级信息化专家、清华大学管理学院、工信部授课专家！ 曾任职务：百度、搜狐、中国移动等互联网巨擎级企业担任项目经理、 产品经理、运营总监、品管总监等职位。
î职业经历 王老师先后在出版、通信、互联网、咨询等 行业，从事互联网运营管理、 流程管理、品质管理、运营管理等工作15年。曾在北大方正集团、大唐移动公司、搜狐、百度等公司工作。有丰富的企业实际工作经验，熟悉基层业务和国内企业的管理现状。培训课程始终围绕“变现”为核心，对如何将互联网企业运营管理与传统企业实践相结合，解决企业的实际问题，有独到的见解和实践能力。通过咨询项目为传统 行业转型分享其在营销、市场、研发、物流等企业运营等各方面的心得。擅长将咨询工作中的经验、案例以互联网运营管理、 大数据挖掘、人工智能、 物联网、 区块链等形式制作成咨询方案与课件，在咨询项目中实际运做案例与活动。
î课程体系 课程体系围绕传统企业互联网运营转型为核心，分别有互联网运营、 物联网、 大数据、落地实施四个类别课程。并包含：运营体系搭建、社群营销、 物联网、 大数据、人工智能、 区块链等课程。
î主讲课程 截止2017年，中国已达9.5亿互联网用户，越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通、社交、采购、支付、投资、金融等商业行为。互联网运营的核心是“连接一切”，这就是“ 互联网+”。可以说，未能足够利用 互联网思维进行运营转型，以及 大数据、 物联网、 区块链等技术，没有把互联网 商业模式与用户连接起来的的企业是没有未来的企业，必将被市场淘汰。 – 《互联网模式引领“新常态”经济未来》、 – 《人工智能技术应用解析》 – 《人工智能深度学习算法实战演练》 – 《互联网搭建与运营管理培训》 – 《互联网端到端运营流程搭建》
î授课风格 – 情景式教学、案例丰富、表达清晰、逻辑有力、善于互动控场。
î成功培训案例： 近年500强企业部分服务案例： – 2016年，美的集团： 大数据营销，参加人员共300人以上。 – 2016年，TCL集团： 工业4.0与中国制造2025培训，参加人员200人。 – 2016年，中国核能集团： 工业4.0与中国制造2025培训，授课4期，参加人员共130人以上。 – 2016年，重庆邮政：互联网 创新思维养，授课4期，参加人员共180人以上。 – 2017年，武汉大学EMBA总裁班： 大数据创新营销，授课4期，参加人员共100人以上。 – 2017年，杭州移动分公司：人工智能与 大数据培训，授课6期，参加人员共200人以上。 – 2018年，春雨医生健康人工智能与 区块链应用培训，参与人数100人 – 2018年，1 号店智能客户及入驻店铺价值及信用评分培训，参与人数200人 – 2018年，德邦物流 区块链项目培训咨询项目，项目人数50人。 – 2018年，中国惠普 区块链技术与财务系统落地培训咨询，项目人数40人 – 2018年，南京财经大学 区块链技术与金融服务培训咨询，项目人数120人 – 2018年，清华大学人工智能发展培训总裁班，项目人数40人
近年各银行及金融机构服务案例： – 2016年，兴业银行： 互联网金融应用培训，参与人数30人. – 2017年，拉卡拉征信 大数据分析与金融征信培训，参与人数50人 – 2018年，华夏银行征信 大数据分析与金融征信培训，参与人数50人 – 2018年，洛阳银行 大数据分析与金融征信培训，参与人数50人 – 2018年，北京银行金融征信培训，参与人数50人
î成功咨询案例： – 自2016年参与过多项与 AI、机器学习、 大数据分析项目： 考拉征信是拉卡拉旗下独立的、开放的第三方信用评估及信用管理机构，是当前国内同时持有个人征信牌照及企业征信牌照的征信企业，也是国内首个成立专注于 大数据征信模型研究的专业实验室的征信机构。考拉征信的数据来源是多维度的，依托 大数据和互联网平台，数据来源既有拉卡拉十年积累起来的便民、电商、金融及近亿级个人用户和百万线下商户日常经营的相关数据，同时蓝标、拓尔思、梅泰诺和旋极等四家 上市公司也同步共享其数据，此外还有公安、法院、航空、通讯、学历、学籍、工商等公共部门及其他 行业合作的数据。基于考拉的非 结构化大数据，本项目将重点研究：个人征信 大数据建模，企业征信 大数据建模，对于个人用户的反欺诈征信大数据 建模及处理系统等具体问题。 自动收集、分析并处理多源、异构、非 结构化的数据，充分验证并研究面向管理决策的非 结构化大 数据挖掘方法技术，面向管理决策的多源异构大数据融合方法，以及大数据统计推断与决策方法等重要研究内容。利用大数据的价值，对征信管理决策提供重要的支撑作用。 2. 春雨医生健康大数据挖掘人工智能实证平台项目: 基于春雨医生的大量问诊数据和全国范围内的病情分布数据，本项目将应用并验证大数据统计推断与决策方法；基于此平台中的海量问诊，本项目将应用并验证面向管理决策的非 结构化大 数据挖掘方法技术，既包括问诊文本挖掘技术，也包括问诊图片挖掘技术；在此基础上，进一步研究并应用如何将春雨内外部大数据转化为能够辅助病情诊断和辅助治疗的专业性知识，为自动化诊疗提供科学依据，由此研究非 结构化大数据支持医疗决策的方法。 3. 36Kr（36 氪） 双创指数AI平台系统: 基于此平台数据来源的广泛性和异构性，本项目将应用并研究面向管理决策的多源异构大数据融合方法；在对多体量巨大的数据进行分析和推断中，本项目将应用并验证大数据统计推断与决策方法；在具体的指数构建及验证过程中，本项目将应用并验证面向管理决策的非 结构化大 数据挖掘方法技术，特别是文本挖掘技术，如文本的 结构化表示、文本特征提取和文本分类等。 本项目的重要完成研究并应用基于非 结构化大 数据挖掘技术将这些大数据转化为能够辅助管理决策的描述中国创新创业情况的知识，实时监控中国创新创业现状，为监管机构和政府部门的政策制定提供科学依据，防范市场风险，由此研究非 结构化大数据支持管理决策的一般性方法和模式。 4. 1 号店智能客户及入驻店铺价值及信用评分项目运用AI 机器人深度学习技术: 项目为中国最具代表性的 电子商务企业提供在客户和入驻店铺价值评分方面系统、全面、可操作的评价体系和方法论指导，使1 号店完成了由数据资源到客户价值的量化评估。 5. 新华金融财经智能数据标准规范体系研究项目运用AI 机器人深度学习技术: 项目针对金融财经数据服务特点建立一系列数据规范标准以及数据规范标准的维护更新体系，完成为用户提供一个了稳定、统一、规范、方便、高效的大 数据分析服务平台 6. 江苏协鑫集团电力设备大数据智能监测与故障分析系统运用: 项目完成电力设备传感器采集的数据，构建设备大数据管理系统和电力故障分析预测挖掘平台，项目结合 OpenTSDB 动态时序数据库技术，实现设备故障数据的分类与预测预警模型，实现设备监测时间序列数据的分析挖掘与故障预警。 项目完成信令数据、充值数据、CRM、业务订阅数据等的存储管理和分析检索，实现数据集成、话单分析、客户深度标签分析，网络优化分析以及 舆情预警。 项目完成钻井大数据的采集、收集，实现有限的数据来进行监控和告警，构建大 数据分析预测模型，使用真正的实时“钻井大数据”来基于多个条件异常或预测钻井成功与否的可能性分析预测，本项目是预研项目。
| 
