【数据治理】元数据管理做得好，数据仓库工作量少

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。

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。