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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。
数据元、元数据都是什么鬼,有什么不同?
视频中贾老师针对学生提出的原数据与数据源概念的混淆问题进行了澄清。原数据是用于描述数据的数据,涵盖了字段名、类型、长度、表的创建信息等元信息。而数据源则指描述数据的最小业务单元,通常是指字段。此外,老师强调了数据源的标准性,举例说明不同系统中相同数据的不同命名方式,强调了应按照国家标准或公司标准确定字段命名,确保数据一致性。内容对于需要理解数据管理和数据模型基础的学生、数据架构师、数据分析师、数据库管理员和任何对数据标准化感兴趣的人都是极具价值的。
1分钟讲清,数据和元数据的区别
本视频主要讲述了数据和原数据的区别。原数据是描述数据结构的信息,如Excel表格的表头和名称,数据库二维表的字段含义及类型等。视频通过生动的例子,使观众容易理解什么是数据和原数据,并提出了一个问题,以鼓励观众思考原数据是否也属于数据。内容适合于那些需要对数据结构有基础了解的人群,尤其是数据平台用户、学习数据库管理的学生以及希望了解数据管理概念的IT专业人士。
【方法】渗-透-测-试一般如何进行?
探讨了渗透测试的关键步骤:从准备工作到执行渗透,强调合法性与授权的重要性。详细介绍了与客户沟通确立测试范围、方案提出、以及获取授权的流程。测试阶段包括信息搜集、系统与网络层的漏洞检测、内网渗透,并以技术报告结束,提供加固建议和可能的复测服务。内容旨在安全专业人士,强调了学习和研究的目的,以及遵守相关法律法规的重要性。
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。