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工业大数据的搜集与分析是转型智能制造的关键
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-18 热度：0
以工业4.0为核心的智能制造，已经成为目前全球制造业者共同发展的方向。有别于一般消费性市场需求，在工业生产制造领域的发展上，不仅有强调以工业应用为主的工业人工智能，在数据数据的搜[详细] -
大数据开发入门需要什么掌握的技术
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-18 热度：0
昨天和三个学计算机专业的学生聊天时聊到了大数据开发方面的话题，他们三个人中大数据开发，有两个已经进入企业开始工作，另外一个还是大二学生，但已经开设了自己的工作室。他们都是从事程[详细]
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大数据有哪些潜在风险,可以进来看看这篇文章
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-18 热度：0
随着大数据的发展，整个社会资源的数字化趋势会越发明显，未来数据能够承载的功能也将不断得到拓展，在这种情况下，数据本身的价值会逐步提升，可以说未来谁能掌握的数据也就意味着谁能掌握[详细]
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小米大数据平台OLAP架构演进
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-18 热度：0
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>
在近期的 Apache Kylin Meetup 北京站上，我们邀请到小米大数据平台 OLAP 负责人陈学辉分享了 Kylin 在小米大数据中的应用。
陈学辉
小米拥有[详细] -
大数据服务平台是什么?有什么用?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-18 热度：0
大数据服务平台则是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台，然后通过在线的方式来提供数据资源、数据能力等来驱动业务发展的服务。
计算机俗[详细] -
为何很多人宁可用 Excel 也不用 Python
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：62
有人说，Python即使不是最好的编程语言，也是最受欢迎的语言之一。因为它简洁易用，功能强大，对初学者也很友好。在众多培训机构的小广告中，学了Python就能批量处理Excel表格，Python是实现办公自动化的利器，从此告别996之类的口号随处可见。但实际工作[详细]
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云数据仓库中的数据安全思虑
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：189
近年来，由于云计算与云存储具有一定的廉价性和可扩展性，云数据仓库（Cloud data warehouses，CDW）得到了广泛的应用并飞速发展。同时，CDW不但能够存储比本地数据库更多的数据，而且可以通过现代化数据管道，简化了ETL的各种流程，因此许多企业都开始用[详细]
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终于有人把MPP大数据系统架构讲清楚了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：106
本文首先回顾并行硬件架构的发展，并进一步介绍基于并行硬件架构的数据库一体机系统与基于MPP架构的数据库软件系统。数据库一体机系统在银行等大型企业中采用广泛，一体机的优点是开箱即用、功能丰富、稳定、售后服务好，缺点是价格昂贵、扩展不灵活。基于[详细]
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数据科学家应对的几大挑战及解决方法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：75
每天，全球各地的组织都在寻找2.5万亿字节的数据，以获得对其业务的见解和价值驱动的行动。为了实现这一目标，需要高技能的科学专家或数据科学家参与开发业务中的企业AI。在不断增长的业务领域中，数据科学家的每一个行动都有助于改进业务的功能。 下面来[详细]
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使用Java和Python进行数据统计和剖析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：87
Java 和 Python 是当今最流行的两种计算机语言。两者都非常成熟，并提供了工具和技术生态系统，帮助我们解决数据科学领域出现的挑战性问题。每种语言都各有优势，我们要知道什么时候应该使用哪种工具，或者什么时候它们应该协同工作相互补充。 Python 是一[详细]
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云迁移之后 企业凭什么充分挖掘数据潜力
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：139
近年来，基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）等业务模式正飞速发展，也推动着云投资屡创新高。根据GlobalData的报告，2024年亚太地区云计算市场规模预计将达到1918亿美元，2019至2024年期间的复合年增长率为7.7%。 然而，云迁[详细]
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字节跳动数据平台技术揭晓
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：52
ClickHouse作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一，拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领域中的后起之秀，ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大，在复杂query场景下，ClickHouse[详细]
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大规模分布式计算学习引擎Ray在字节跳动NLP场景下的践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：73
RayRTC 是字节基础架构组与字节 AML 组共同合作，在内部 RTC（Realtime Text Classification）文本训练平台上基于 Ray 进行的下一代 Serverless ML 的探索。RTC 文本分类平台是一个一站式的 NLP 服务平台，包括了数据预处理，标注，模型训练，打分，评估，[详细]
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远程访问装有GPU的电脑很不方便 如今有一个值得试试的办法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：86
由于多种原因，很多人无法将在本地存储了大量文件的电脑和软件带回家，好在有办法做到从任何地方发起高质量的远程访问，而无需额外费用。下面介绍几种经过测试的方法，实现方便地远程管理办公电脑。 DOC怎么了？ 普通员工只需使用远程桌面协议（RDP协议）[详细]
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几款日常的开源无代码测试工具
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：145
编程语言一直是自动化测试、自动化测试人员、框架甚至工作职责中不可或缺的一部分。如果一个遗留项目已经使用了Java进行测试，该公司会为该项目寻找具备Java专业知识的人员。同样，如果新项目需要从零开始构建测试流程，那么首要考虑的事情就是团队擅长哪[详细]
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Kafka 万亿级消息实践之资源组流量掉零故障排查分析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-28 热度：65
Kafka 万亿级消息实践之资源组流量掉零故障排查分析： 一、Kafka 集群部署架构 为了让读者能与小编在后续的问题分析中有更好的共鸣，小编先与各位读者朋友对齐一下我们 Kafka 集群的部署架构及服务接入 Kafka 集群的流程。 为了避免超大集群我们按照业务维[详细]
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用Elastic Block Store EBS 改善性能和数据可用性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-28 热度：120
如今，许多数据库即服务（DBaaS）解决方案将计算层和存储层分开来，比如包括Amazon Aurora和Google BigQuery。由于数据存储和数据复制可以由现有服务来处理，DBaaS无需担心这种复杂性，这种解决方案很有吸引力。然而，这种设计的性能有时可能不如传统方式[详细]
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大数据依赖不可取
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-28 热度：151
当下没有人会忽视大数据的重要作用。在生活的一切方面，大数据都潜在地发生着作用，特别是在管理层面，大数据已经成为重要的辅助工具。站在当前的角度来看，没有大数据，经济社会管理工作几乎就没有办法正常进行。 对传统统计数据的依靠和对现代大数据的依[详细]
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区块链为大数据分析提供机会
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-28 热度：158
大数据能够获得实践应用并被各行各业青睐，最重要的原因还是大数据分析得出的结论具有指导意义，能够为行业决策提供数据统计基[详细]
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技术迷途者指南 我有问题 你有解吗
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-28 热度：50
在日常工作中，我们可能会遇到各种技术问题，比如运维、开发、框架、操作系统等领域，不同的技术人，碰到的难题也不尽相同。为了帮助大家更好的解决问题，51CTO技术交流群针对一些技术问题展开了深入的讨论交流。51CTO对其中精彩问答进行了整理，并通过文[详细]
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挖掘互联网开放数据可带来巨大商业价值
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-28 热度：172
星巴克的门店选址方法 20世纪80年代末，美国星巴克公司董事会名誉主席霍华德舒尔茨(Howard Schultz)曾经在西雅图总部组建地产团队，专门研究咖啡门店的选址。 他们除了有着专业的地产团队外，还有地理信息系统进行数据化分析，从而决定开店位置和营销方式[详细]
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2022年优秀预测分析工具和软件
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-28 热度：175
数据管理一直是企业面临的挑战。随着新的数据源不断涌入，使用合适的工具比以往任何时候都更为关键。预测分析工具和软件是完成这项任务的最佳解决方案。数据专家和商业管理者必须能够组织和清理数据，以启动这一进程。随后是对数据进行分析，并与同事分享[详细]
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使用替代数据的五个隐性成本
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-28 热度：111
如今，替代数据源已嵌入到各个行业的企业业务流程中。根据Lowenstein Sandler 律师事务所2022 年的一项调查，92% 的投资机构(从对冲基金、私募股权到风险投资)都在以中等或很大的程度使用替代数据来为决策提供依据。受访者还预计，他们在 2022 年对替代数[详细]
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具备可视化的数据不仅可以节流 还可以开源
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-28 热度：131
当数据团队在谈论具备可视化的数据和数据质量高的好处时，通常只会涉及数据不完整带来的负面影响：决策不力、收入流失，甚至降低客户的信任度。 Gartner预测，糟糕的数据质量使企业每年损失1290万美元，因此具备可视化的数据成为非常重要的选择。 如果公司[详细]
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详解元宇宙的七层产业链
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-28 热度：60
详解元宇宙的七层产业链： 1. 体验层映射现实世界的生活场景 元宇宙中的体验并不是打造简单的立体空间中的沉浸感，它可以把人类生活场景的方方面面映射进数字世界。当物理世界数字化之后，体验可以变得更加丰富。元宇宙可以帮助人类拓展边界，在虚拟世界中[详细]
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