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2022大数据就业前景分析 发展趋势好不好
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-14 热度：0
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。而人工智能的飞速发展离不开大数据。那么，2022大数据的[详细]
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怎么理解大数据？以及大数据就业的方向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-14 热度：0
大家好，互联网时代大数据的应用涉及到的生活是方方面面的，比如你在网站上购物，商家就会根据你的喜好给你推荐出合适的产品，手机定位数据和交通数据，可以帮助城市规划等等，大数据不等于[详细]
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大数据时代丨人类需要怎样的数据中心
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-14 热度：0
大数据
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引[详细] -
普通用户应该如何理解大数据技术
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-14 热度：0
我们在前几期的文章中给大家简单介绍了大数据技术的技术应用以及结构层次等内容，而今天我们就再来简单分析一下，普通用户应该如何理解大数据技术。
1、大数据究竟有多大
掌握更多的数据对[详细] -
浅谈对大数据的认识
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-14 热度：0
如今大数据技术已经越来越被普及，以至于每个人都要接触。那么关于大数据带来的一些机遇以及一些挑战是我们应当学习的。
大数据的发展无疑能给我们带来很多机遇和好处。
首先大数据能给我们[详细] -
小米大数据平台OLAP架构演进
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-14 热度：0
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>
在近期的 Apache Kylin Meetup 北京站上，我们邀请到小米大数据平台 OLAP 负责人陈学辉分享了 Kylin 在小米大数据中的应用。
陈学辉
小米拥有[详细] -
大数据有哪些潜在风险,可以进来看看这篇文章
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-14 热度：0
随着大数据的发展，整个社会资源的数字化趋势会越发明显，未来数据能够承载的功能也将不断得到拓展，在这种情况下，数据本身的价值会逐步提升，可以说未来谁能掌握的数据也就意味着谁能掌握[详细]
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大数据开发入门需要什么掌握的技术
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-14 热度：0
昨天和三个学计算机专业的学生聊天时聊到了大数据开发方面的话题，他们三个人中大数据开发，有两个已经进入企业开始工作，另外一个还是大二学生，但已经开设了自己的工作室。他们都是从事程[详细]
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工业大数据的搜集与分析是转型智能制造的关键
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-14 热度：0
以工业4.0为核心的智能制造，已经成为目前全球制造业者共同发展的方向。有别于一般消费性市场需求，在工业生产制造领域的发展上，不仅有强调以工业应用为主的工业人工智能，在数据数据的搜[详细] -
大数据服务平台是什么?有什么用?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-14 热度：0
大数据服务平台则是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台，然后通过在线的方式来提供数据资源、数据能力等来驱动业务发展的服务。
计算机俗[详细] -
数据项目成功的三个必不可少的元素
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：166
Carhartt公司首席数字与信息官John Hill表示，在疫情爆发时，职业装公司Carhartt可能与虚拟的合作组织相差甚远。但也像其他组织一样，Carhartt不得不重新思考在当今的混合工作环境下如何完成工作。 以下是经过编辑的对话节[详细]
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大数据与Hadoop的几大优点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：106
Hadoop与竞争对手相比有哪些优势？ 到目前为止，人们可能已经听说过ApacheHadoop。这个名字来源于一只可爱的玩具大象，但Hadoop只不过是一个毛绒玩具。Hadoop是一个开源软件项目，它提供了一种存储和处理大数据的新方法。 以下来看看。 1. Hadoop是可扩展的[详细]
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数据研发该怎样做好业务方管理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：192
伴随着业务的发展，业务方通常会提各种各样的数据需求。面对繁杂的需求，数据研发可能会遇到下面这些问题： 面对这些问题，我们需要学会做好业务方的管理，这样才不至于让自己陷入被动的深渊而不能自拔。 窘境 面对源源不断的需求，数据研发会越发地感觉到自[详细]
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你真的明白ELT和ETL吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：148
ETL 和 ELT 有很多共同点，从本质上讲，每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中，两者的区别在于数据在哪里进行转换。 接下来，我们一起详细地分析一下 ETL 和 ELT各自的优缺点，看看在你们现在的业务中用哪种方式处理数据比较合适。 1.ETL ETL -[详细]
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社交媒体分析在未来业务中将发挥着至关重要的用处
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：71
聪明的企业需要知道如何利用数据分析来充分利用他们的社交媒体战略。如果他们采用数据驱动的社交网络方法，他们将获得更多收益。 数据分析和社交媒体可以很好地齐头并进。事实上，有一个完整的领域被称为社交媒体分析，IBM上的这篇文章对此进行了描述。这两[详细]
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Kyligence 智能管理，使数据价值最大化
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：81
对于当今的企业来说，如何精细化运营来降本增效是其面临的最为重要的问题，而深度挖掘数据、充分利用数据的价值是企业精细化运营必不可少的一环。相关数据显示，72%的企业首选大数据应用需求是基于客户行为分析的大数据营销,其次产品创新、风险预测、供应链[详细]
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在云中实施大数据的详情剖析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：191
在云中实施大数据的详情剖析： 1、关于云计算 云是IT行业的热门话题。它的受欢迎程度越来越高，越来越多的公司正在使用它。简单来说，云是可以存储和访问数据、程序和其他信息的异地位置。信息存储在使用网络连接的服务器上。这个异地位置就是云。 云很重要[详细]
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2022年实时数据管理趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：58
数据现在必须实时流式传输，从而实现更快的可扩展性和出色的敏捷性。 随着数字化转型计划的顺利进行，公司正在投资于获取大量数据的战略，使他们能够在关键时刻做出正确的决策。处理这种数据存储的庞大数量和复杂性极具挑战性。 组织将需要实时从流数据中收[详细]
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不会体系化建模，那数据治理不就是乱来吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：50
本文基于美团配送数据治理的历程，重点和大家分享一下配送数据底座的建设与实践。如何通过体系化建模建立起数据定义到数据生产的桥梁，达成数据定义、模型设计、数据生产三个环节的统一，消除因数据标准缺失和执行不到位引发的数据信任问题，在高质量地实现[详细]
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聊聊HBase海量数据高效入仓处理方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：182
方案背景 现阶段部分业务数据存储在HBase中，这部分数据体量较大，达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中，进行离线分析，目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。该种方式具有以下痛点： 需要对HBase表进行全表扫描，对HB[详细]
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AI大模型 为产业智能化提升开闸放电
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：102
人工智能作为新一代产业变革的核心驱动力之一，其发展已经从大炼模型逐步迈向炼大模型的阶段。通过设计先进的算法，整合尽可能多的数据，汇聚大量算力，集约化地训练大模型，从而服务更多的企业，正在成为人工智能发展的新趋势。 机器人小科亮相国家十三五科[详细]
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AI智能巡检机器人助力创造数智化无人值守机房
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：74
由中国移动北京公司（北京移动）承建的AI智能巡检机器人项目已于今年2月具备交付条件，在中国移动国际信息港四号基地配电室投入使用。这是首个在北京落地的集数字化运维、智能化巡检和无人化值守三大功能于一体的数智化无人值守机房。 记者在无人值守机房看[详细]
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SparkSQL 在企业级数仓建设的优点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：162
Apache Hive 经过多年的发展，目前基本已经成为业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具，Hive 已经不单单是一个技术组件，而是一种设计理念。Hive 有 JDBC 客户端、支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器、管理元数据服务的 Hive Metastor[详细]
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十个 Python 小秘诀，覆盖了90%的数据分析需求！
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：108
数据分析师日常工作会涉及各种任务，比如数据预处理、数据分析、机器学习模型创建、模型部署。 在本文中，我将分享10个 Python 操作，它们可覆盖90%的数据分析问题。有所收获点赞、收藏、关注。 1、阅读数据集 阅读数据是数据分析的组成部分，了解如何从不同[详细]
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大数据转型方式首推数据湖！
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：59
数仓技术应对关系型结构化数据游刃有余，但对于多元异构数据，却爱莫能助。最近行业大佬都在聊怎么部署数据湖，这波操作未来走向如何？ 数据湖技术能够实现全量数据的单一存储，通常存储原始格式的对象块或者文件。 更为人性化的是，数据湖可根据企业的业务[详细]
