数据要素资产化运营生态图谱

概念澄清：数据资源、数据资产、数据要素

视频聚焦了数据资源、数据资产和数据要素三者在大数据平台构建中的区别与联系。数据资源被描述为企业中所有潜在的有价值数据，包括自动化和非自动化的形式，如文档和图表。数据资产则是经过治理和处理的数据资源，可以被量化、交易并创造经济效益。数据要素是生产和服务中投入产生经济价值的数据，包括原始数据、衍生数据及数据产品。相关技术人员通过数据治理和AI模型合并、处理数据，以提供数据服务或生成更多数据产物。内容适合那些想要更深入理解数据管理和大数据应用的技术人员，特别是数据分析师、数据科学家和数据管理专业人士。

数据资产运营平台主要包括什么？

此课程涉及构建企业级数据资产运营平台，目的是助力企业实现数据资产化。详细介绍了数据资产运营平台的总体架构，强调了平台建设在云环境上的高峰流量处理优势以及基于大数据平台的存储计算能力。展开了技术知识层如区块链的数据可追溯性、人工智能的数据产品、大数据分析、微服务架构和数据加密等关键技术。阐述了平台的数据资产登记、核验、质量评价和价值评估等核心功能，并介绍了平台对数据合规性、价值评估的管理方法。强调了面向SaaS服务的策略，以应对不同行业如金融、医疗等的数据资产化需求。整个内容适合关注数据资产化、云计算、大数据架构和数据安全的IT专业人壮。

概念澄清：数据仓库、大数据平台、数据湖、数据中台、数据底座、湖仓一体化大数据平台

视频讲解了企业级构建大数据平台时相关的多个关键概念。明确了数据仓库的定义，作为面向数据分析的稳定数据集合，并将其与事务性数据库区分开。数据湖被解释为一个汇聚各种格式数据的系统，而大数据平台描述为处理海量数据的基础设施，包含数据存储与计算能力。接下来，介绍数据中台作为企业数据能力共享平台的角色，数据底座则是统一的数据平台，结合了数据库和数据仓库。湖仓一体化大数据平台的提出，旨在整合数据仓库和数据湖的功能，强化存储与同步的效率。适合对企业大数据架构感兴趣的技术经理、数据工程师、数据科学家、IT架构师及数据分析师。

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。