议题简介

作为数据分析师，每天都有大量的数据需要处理，我们会根据业务的要求做各种复杂的报表，包括了 聚合、分组、排序、筛选、转置、差分、填充、移动、清洗、回归、分布检验、高数计算 等等。有时为了计算一个业务指标，你的SQL怎么写都不会少于10行时，另外你可能也会抱怨Excel功能不够强大，这个时候R语言绝对是不二的选择了。用R语言可以高效地、优雅地解决数据分析中的问题，让R来帮你打开面向数据的思维模式。

对于一个UGC平台，每天都有大量的内容产生，如何高效匹配海量内容以及内容消费者，平衡好内容生产者与消费者，不断剌激生产者生产更多优质内容，让消费者找到想要的内容，是目前UGC平台普遍面临的主要问题。本次分享，从技术和产品角度，介绍国内最大的UGC声音平台的内容分发系统，该系统通过海量数据、智能推荐算法以及UGC的产品机制，高效匹配声音内容与用户。通过该系统，用户能够发现大量感兴趣的长尾内容，同时主播能够不断成长，形成分发闭环，打造健康的UGC生态系统。

背景：当今时代，行业边界在消失，每个企业都在探索如何快速创新，如何应对高速变化的市场。原来的方法论+最佳实践的战略和创新的模式已经不足以支撑，我们需要。要点：将利用实战案例讲解在数字化时代企业应该如何利用数据来驱动战略制定和创新。1、数字化时代传统创新面临的挑战2、典型案例分享3、数据创新平台典型架构听众受益：1、理解数字化时代创新的重要性及挑战2、借鉴多个行业的数据驱动的创新的实战案例3、参考典型的数据创新平台的典型架构

1.物联网时代，IoT设备数量与日俱增，其所面临的信息安全问题也日益严峻。2. 由几个IoT设备的漏洞示例引入现阶段常见的IoT安全漏洞和防御措施。3. 根据已发现的一些安全漏洞，设想未来IoT设备安全应注意的点。

1.背景介绍以线上服务的真实案例，来分析Java服务端应用的系统级性能分析及调优。2.议题的要点从Linux X64平台下JVM原理介绍入手， ，引入自底向上的问题诊断以及性能分析方法学。通过真实案例，讲解如何排查Java性能问题。介绍目前的几套线上性能诊断工具以及如何利用Systamtap发现和调优Java性能。3.听众收益通过本次分享， Java开发人员，可以了解到针对Java后端应用性能分析的基本工具和思路，了解到如何针对不同的问题场景选择合理的诊断方法，工具， 并找到这些问题的解决途径。

对于房产行业而言，经纪人是一家企业的核心“资产”，对于经纪人的管理效率成为其核心竞争力。传统的多层级人工管理方式无论是在客观性、全面性上都存在效率问题。同时，链家从2014年开始拥抱互联网，开启信息化进程，使得对经纪人管理具备了数据基础。本次分享从经纪人管理目标出发，介绍针对链家网的数据，如何借助机器学习算法的力量，构建房产经纪人的评估体系、经纪人等级状态模型、行为模型，以及应用于经纪人离职风险预估、成长路线辅助、违规风险预测等方面。听众能从分享中获取到关于机器学习在人效管理方面的应用，传统领域与深度学习相结合的方法，扩展机器学习应用范围的思路和视野。

本议题主要包含以下内容：1、 服务器资源KPI时代2、 操作系统母体效应3、 全栈资源的建立：ESX+KVM+docker+Physical+Cloud4、ansible自动化运维的核心灵魂

背景：全球电商web系统，面临国内和国外部署、统一证书管理，统一白名单ip、黑名单ip，Ab组部署等问题，全球电商web系统发展过程，从单一的nginx发展到守夜人集群，守夜人是《冰与火之歌》中一个组织，为阻挡长城以北的野人以及传说生物而存在。议题的要点：1.介绍守夜人项目；2.分享全球化部署方案；3.未来架构改进。听众受益：1.全球部署架构参考；2.初步了解守夜人项目。

背景交代：日志系统每小时数量可达百亿规模，在突发的大规模运营活动时，也会面临各种挑战。本分享将会从日志系统在优化、部署、监控方向如何更适应业务的需求入手，重点从以下实际现象与问题展开：多种日志系统的架构设计对比；后续调优过程：横向扩展与纵向扩展，分集群，数据分治，重写数据链路等。

本场分享主要涉及以下内容：1.大型物流系统落地的各种难点，如线上系统和线下操作的结合。2.从需求分析、架构设计、框架选型、迭代周期选择、测试方法及工具、自动化发布到运营数据，端到端项目落地方案介绍。3.独创的项目经理、敏捷教练和三位一体团队引擎打造，可以快速帮助结构复杂，技术能力一般的技术团队发挥出超水平的战斗力。

9月01日-9月25日（7折）

9月26日-11月13日（8折）

11月14日-12月01日（原价）

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B票(双日、不含餐)