数据治理人的日常问答

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。

数据治理人的日常提问

在这段提供的文本中，我们看到了人工智能技术如何在文本生成与情感分析方面发挥作用。采用自然语言处理和深度学习技术，机器可以理解和生成富有情感色彩的语句，表现出超越传统编程的创造力。本文适合对AI诗歌创作、自然语言理解有兴趣，以及愿意探索数据挖掘和情感分析领域的技术爱好者和专业人士。

数据治理最经典案例「健康码」，全流程拆解！大数据入门必看

视频主要探讨了数据治理的全流程，通过健康码案例，介绍从多个数据源整合到数据清洗和标准化，再到数据仓库建模及其为应用场景提供支持的过程。突出了政务数据在疫情下如何快速适应新场景，体现了数据治理在各个部门数据标准不一时的标准化和融合关键性。内容深入浅出，适合希望提升数据治理能力和寻找相关职位的个人深度了解数据治理的流程和细节。

AI机器人，未来生活的超级管家！

斯坦福大学开源的Mobile Allow a Robot项目，耗资32000美元，带来了一款能够执行家务的机器人。其功能包括浇花、准备早餐、操纵洗衣机等多种日常任务。这款机器人能够提升生活便捷性，为用户节省做饭、洗衣等家务时间。这标志着机器人技术在家庭辅助领域的进步，并预示了未来家庭可能普遍配备此类助手。适合对于家庭自动化感兴趣的消费者、机器人爱好者、人工智能研究者、开源项目参与者及技术开发人员关注。

企业数据资产化：企业数据资产化服务流程

本课程针对如何实现企业数据资产化进行解析。详细描述了企业数据变现的必要前提，包括政策保障、数据流转标凎和监管机构的作用。强调了企业内部数据治理和大数据平台构建的重要性，这是确保数据价值被准确评估和在市场上交易的关键。进一步探讨了数据确权、合规性核验、资产评价到最终的市场交易和融资贷款等操作。整个过程强调了第三方服务公司在数据资产质量评估和价值评估中的作用。内容对正在或计划进行数据资产化的企业决策者、数据管理专家、大数据平台技术人员和金融服务从业者提供了宝贵的指导。

数据要素资产化运营生态图谱

本视频深入探讨了数据资产化过程中的市场生态图谱，包括政策监管、市场化运营和增值服务三个核心部分。着重介绍了政府、企业等各方如何协同参与，通过技术服务、能力支撑以及政策制定推动数据资产化的高效、安全流通。同时指出了数据资产登记、交易、治理及价值评估等关键环节，并强调了金融机构在数据资产流通中的作用，包括数据抵押贷款以及金融产品的创新。内容最终归结于产业数字化与数字产业化，阐述了整个生态如何促进产业发展和技术革新。适合对数据资产化、市场监管、数据交易和产业数字化转型有兴趣的政府决策者、企业数据管理者、金融科技工作者和数据科研人员。

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。