这些问题你遇到了吗？数据治理工作中的问题五花八门，有这么一群人，在专家老师带领下，学习&解决关键问题。共同跨越共同障碍，共同进步。你愿意加入吗？

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。

数据治理实战课程-前景展望

数据治理领域在政府扶持和行业需求推动下，展现了显著的增长趋势，并成为国家战略层面的重点。随着大数据的深入应用，数字化转型成为不同行业的共同目标。市场对数据治理专业人才的需求激增，但供给不足，导致企业招聘困难，数据治理人才市场价值上升。此外，从业者职业发展路径清晰，涵盖数据工程师、项目经理、产品经理到架构师等多方位角色。教育背景和实际技能的差距成为专业教育与行业需求之间的挑战，强化培训和学习体系是补缺培养人才的有效途径。行业对数据治理专业的广泛应用和相对较低的入门门槛提供了更多就业机会和人才晋升的空间。

构建数据架构的原则、输入、输出

视频内容涉及数据架构规划方法设计的核心原则与动态流程管理。强调数据视作资产的重要性，明确数据共享对企业价值最大化的作用，以及数据可用性、认责、标准化和安全性原则在维护数据质量与安全中的关键角色。细节方面，探讨了企业如何通过结合战略和数据需求来建立有效的数据架构，及数据架构与其它架构（如技术、业务、应用架构）的整合必要性。提及数据架构规划所需的各种输入（如业务架构、流程架构、组织架构等）和产生的输出内容（如架构设计图、数据资产目录等）。内容适合关心企业数据治理、架构设计以及数据安全管理的IT专业人士。

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。

大数据项目全流程精讲-01项目整体框架介绍

本次分享将探讨从数仓理论到项目实践的应用转换，突出实际操作中的细节差异和提升工作效率的方法。介绍了数据仓库的构建流程、不同层级（ODS、DWD、DWS、ADS）的作用和数据处理策略，并分析了数据治理如何促进数仓建设的稳定和效率。涵盖了数据探查、质量监控、标准化处理和智能化管理等多个方面，以实现数据服务的自动化和规范化。本分享适合期望系统掌握数据仓库建设和数据治理相关知识的ETL工程师、数据分析师和数据仓库工程师。

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。