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数据仓库与数据集市的区别
视频内容主要讨论了数据仓库与数据集市的差异,并指出数据仓库作为战略集合,支撑企业决策过程中各业务领域的数据整合及分析需求。数据仓库集成多来源数据,不直接生成数据,确保数据反映历史变化且稳定可靠。特色在于数据标准化和质量提升,助力企业构建精准的行业大模型,进而为数据市场的发展提供保障。而数据集市则着眼于满足特定部门或业务的需求,作为数据仓库的子集,它更注重多维方式存储,服务狭窄、具体的业务分析。内容适宜对数据架构、业务分析与决策支持感兴趣的技术从业者、数据分析师、研究人员以及高层管理决策者。
构建大数据平台价值之一:实现企业数据高效自动汇集
本节课程深入探讨了构建企业级大数据平台的关键能力,特别是数据汇集的高效性和自动化。内容集中在三个主要方面:数据从源头到数据湖的汇集、跨专业数据的自动融合以及分公司数据向总部的归集。强调了使用数据采集接口提高入湖的效率,构建适应多种数据存储格式的自动接入工具,并优化了平台采集工具以降低难度。同时指出了混合存储技术和数据治理工具如何助力标准化操作,提升数据质量,及通过架构调整达成结构化与非结构化数据的有效汇集。课程内容针对希望提升企业数据集成、治理能力与分析能力的数据架构师、数据工程师、IT决策者和数据分析师。
构建大数据平台价值之九:便于构建语料训练行业大模型
本视频讲解了如何通过构建企业级大数据平台汇聚高质量数据以训练行业AI大模型,涵盖自然语言处理如ChatGPT和多模态模型。企业可使用这些模型生成文本、摘要以及视觉分析,增强决策支持和报告制作。数字人——集成了语音识别、语义理解等技术——可以与人自然交互,增强可视化大屏的实用性。此内容对于希望利用大模型优化企业运营、研究人工智能应用、或致力于技术集成的专业人士有很高价值。
“我们公司正在进行数字化转型,我如何不掉队?
面对数字化时代,企业需要明确区分数字化转型不是终点而是手段。本内容指出了数字化转型的实质是寻找与企业业务目标贴合的技术应用,而不是毫无目标地追求技术更新。特别针对技术团队,强调避免“拿着锤子找钉子”的做法,要与业务团队紧密合作,聚焦于解决企业的实际问题。强调传统的一刀切规划方法不适应现代企业需求,提倡从企业实际业务出发,识别关键价值点后再进行精准的规划和流程优化。内容适合需要进行数字化转型和流程优化的企业决策者、技术团队负责人、中台策略制定者、数据治理及分析专家。
数据治理实战课程-数据治理实战课程内容介绍
本课程重点讲解数据治理的全过程与实践,从数据接入的基础开始,深入到建立数据标准、实施数据质量和安全措施,并且涉及云数据管理。进一步解析数据仓库的设计,实时与离线数据处理以及工作流的开发。重点强调了数据治理在形成数据资产后的管理和应用,展示如何对外提供数据服务。课程穿插了不同阶段的文档模板和高效工具使用,旨在提升实施效率和质量。
数据治理实战课程-数据治理概述
视频内容围绕数据治理的概念和框架展开讨论,介绍了国际上伽马组织编写的《MA book》及其所包含的数据管理知识,并说明了数据治理相关的认证体系,如国际的CDMP以及国内的CDG和CDGP。另一方面,提及了国内评估企业数据管理能力的DCMM框架模型,并讨论了数据治理和数据管理的核心目标——将数据资产化以支撑上层的应用和业务。内容适合对数据治理有兴趣进一步了解和深入研究的人员,尤其是数据管理专业人士和希望获取相关认证的个体。
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。