数据中台产品怎么选？

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。

什么是“三清单一目录”，它在数据治理过程中有多重要？

视频讲解了政务领域中如何通过三清单一目录的方式进行数据治理。所谓三清单包括责任清单、需求清单以及负面清单，用以明确政府各部门数据的分享范围、管理职责以及分享限制。责任清单涉及数据的清晰列举和共享责任，需求清单集中体现跨部门数据需求，而负面清单则界定了不可共享数据的范围，特别是依法保护的个人信息。此外，一目录则为信息资源目录，确保所有数据在一个统一的平台上易于查询和使用。该技术流程的制定和执行对于确保数据安全、促进信息共享具有重要作用。

信息资源目录、数据资源目录、数据资产目录，三者概念及不同。

视频主要介绍了数据治理的三个关键概念：信息资源目录、数据资源目录和数据资产目录。信息资源目录主要应用于政务领域，涉及政府各部门之间的数据、文件、公文、音视频和图片等资源的共享。数据资源目录则关注原始数据的收集和存储，而数据资产目录则是经过处理和治理的数据资源的集合。这些概念对于数据治理专业人士、政府工作人员、数据分析师以及IT管理人员等具有重要参考价值。

“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。

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。

大数据项目全流程精讲-02项目数据环境介绍

本次分享聚焦于数据环境在数仓项目中的应用，深入讨论了数据结构、分析需求以及数据治理的必要性，特别是在企业规模扩大和数据需量激增的情况下。介绍了针对不同规模企业如何利用数据工具和专业团队建设高效的数据仓库，以及在众多行业中数据分析和处理的通用性。同时指出了数据治理在互联网金融以及传统行业如建筑汽车等领域的应用。此外提供了符合现实企业环境的模拟数据场景，通过具体案例如数据清洗、运维监控来让观众更好地理解数据问题和处理逻辑，并提出了选择政务领域数据作为教学案例背景的理由，这些数据与公众生活密切相关，易于理解，且政务领域数据建设方法成熟，可应用于多种场景。

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。