知识图谱快速入门与案例实战

Python数据分析进阶+案例实战

本视频指南针对Matplotlib这一数据可视化库的基础知识做了讲解，不仅为初学者提供了快速上手的方法，也提供了更进阶的图表绘制技巧。内容包括基本图形绘制、数学运算如何应用到图表，以及如何使用散点图、直方图、箱体图等表示数据。演示了如何通过Matplotlib和配套的数学库NumPy创建和绘制简单及复杂的图表。视频还简单介绍了如何在pandas中使用图表，并对不同图表类型及其绘制方式进行了说明，适合需要在图形界面展示数据的开发者以及进行数据分析的专业人士。

Tableau商业智能数据分析

介绍了一个名为Tabo的画图软件不仅限于绘制图形，同时能够对数据进行分析展示。软件遵循商业标准，与其他分析工具具有功能上的相似性。介绍了软件安装过程、激活方式，并通过官方网站提供的案例，演示了如何使用Tabo将存储数据转换为丰富且有价值的图表。重点介绍了软件的数据源连接功能，解释了如何从excel、文本文件、PDF甚至直接连接服务器数据库进行数据分析画图。举例说明了如何通过Tabo分析超市销售数据，展示了如何在工作表中操作数据，并构建基于不同地区销唦额的二维图表。

PowerBI商业数据分析与可视化看板快速入门

本视频讲解了微软Power BI软件的主要功能和使用方法，涉及数据可视化技术和大型企业数据展示。Power BI为用户提供了一个全自动化、易上手的数据处理和可视化解决方案，帮助用户将庞杂数据以直观形式展示，提升信息传达效率。强调通过各种图表、插件进行高级可视化，并介绍了安装Power BI的步骤，展示了如何跳过登录以使得软件功能更适合初级用户的轻度需求。内容主要围绕Power BI的易用性、高级可视化功能以及如何快速创建企业级大数据看板。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

IT运维职位需要学习的技能

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。

美国大数据现状

美国以其大量的信息技术巨头牵头，大数据技术的发展及其应用处于全球领先地位，特别是在技术研发、商业应用和国家安全的维护上。强调数据主权和安全的重要性，美国加强了数据获取能力，并通过法律确立数据主权战略。澄清境外数据合法使用法案的例子突显了数据安全成为全球性问题。美国的顶层设计包含七个维度，旨在建立一个未来导向的大数据创新生态，涉及技术、开放共享、隐私安全等多方面，同时注重大数据人才的培养和引进以保持其全球领先地位。