大学专业-信息技术（非学霸慎选）——IT篇
信息技术（IT）领域的就业前景普包括但不限于：6. 信息安全：包括加密技术、网络安全策略、入侵检测系统等。5. 信息安全：保护电子数据免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改或破坏。4. 数据库管理：组织、存储和检索大量数据的技术和方法。...
数据仓库、数据湖与湖仓一体的区别与联系
随着大数据技术的飞速发展，数据仓库、数据湖和湖仓一体成为了企业数据处理和分析的核心架构。它们各自拥有独特的特点和优势，同时也存在相互联系和互补关系。数据仓库是一个大型、集中式的存储系统，用于存储和管理经过清洗、整合和转换的结构化数据。数据仓库通常基于关系型数据库管理系统（RDBMS），支持高效的数据查询和分析。数据仓库中的数据通常按照一定的数据模型进行组织，如星型模型、雪花模型等，以支持复杂的报表生成、OLAP分析和数据挖掘等任务。...
粉丝多少，跟文章阅读量是否有关系，看下数据你就明白了
粉丝多少，跟文章阅读量是否有关系，看下数据你就明白了粉丝数量的增长往往需要时间和努力，而文章的阅读量还受其然而，这并不意味着粉丝数量多就一定能带来高阅读量。他因素的影响，如文章的质量、内容是否吸引人等。因此，即使拥有大量粉丝，文章的阅读量也不一定高。...
有了数据湖，数据仓库究竟能不能被取代？他们又有什么样的区别呢？
那么数据湖和我们早先的数据仓库究竟有什么样的区别呢：下面的文章中将来探索数据湖和数据仓库究竟有什么样的区别，学习一个新的事物要一步步的发现这个事物的本质是什么。数据仓库和数据湖的处理流程可以用下图来示意，其中用红圈标出了5个对标的流程节点。...
数据可视化和大数据
英国数学家和发明家Charles Babbage曾说，利用不充分数据印方的错误更甚于那些完全不用数据的错误援引《英国卫报》数据记者John Burn-Murdoch的话：大数据是把双刃剑，用好了可以造福用户，如自动驾驶、阿尔法狗都是人类智慧、机器智能和大数据的结晶，而如果用不好，其实就是对资源的浪费和对个人隐私的侵犯，如携程滴滴的杀熟、棱镜门事件都是很好的佐证。借用狄更斯的话：...
数据分析与大数据技术专业
在课程设置方面，数据分析与大数据技术专业通常会涵盖以下几个方面：数据分析与大数据技术专业是一门涉及数据科学、统计学、计算机科学等多个领域的综合性专业。该专业的主要目标是培养学生掌握大数据处理、分析和应用的能力，以满足当前社会对大数据人才的需求。...
对于垂直大模型，什么样的数据算是“好数据”？
数据准备和预处理，包括数据清洗、数据增强、数据标注、特征工程等多个环节。接下来，我们来看两个具体的行业大模型的例子，来理解行业数据集的特点以及数据选取、预处理和管理策略。一个好的数据集，应该要符合法规要求，同时标准化程度高，这样的数据集才更可用。...
数据库VS数仓VS数据平台VS数据中台
为了保证快速、高效、高质量数据接入,建立统一数据质量管理平台 + 数据能力中心基于Hadoop分布式文件系统对采集层的数据进行存储。可视化数据分析报表 + 搜索/推荐/广告具体的场景应用存储系统:基于Hadoop分布式文件系统对采集层的数据进行存储...
大数据浪潮下，企业财务人员应如何提升数据分析能力？
怎么样，既能适应“中国式复杂报表”、使用门槛还很低且数据可视化能力也很强大的数据分析工具是不是很香呢？如今，互联网技术、云计算的发展呈现出日新月异的特征，“大数据”这一概念越来越深入人心、为人们所熟知。各行各业企业的数据呈现出“数据量巨大”、“数据混乱”等突出特征，企业对数据分析的需求也在日益高涨。企业对具备大数据的应用的能力已不再止于专业的数据分析人员，因此除了拥有过硬的业务能力，拥有一定的数据分析能力在职场上是十分吃香的，尤其是企业的财务人员。...
Python大数据：关系型数据库与非关系型数据库的区别
关系型数据库采用表的格式进行存储，数据以行和列的方式进行存储，读取和查询都十分方便。非关系型数据库不需要规范化数据，通常是在一个单独的存储单元中存储一个复杂的数据实体。关系型数据库是采用结构化查询语言(即SQL)来对数据库进行查询，SQL支持数据库的CRUD操作，具有非常强大的功能。...
向量数据库 vs. 传统数据库
向量数据库不需要严格的模式，因为它们主要处理向量数据。传统数据库需要预定义模式来概述数据的结构。传统数据库使用B树、哈希索引等方法加速数据检索。向量数据库擅长相似性搜索（例如，查找与此图像相似的图像）。...
海底有个“云”中心（大数据观察）
合作共建“专属云”，30秒内可处理超400万张高清照片既是同一批项目，海底数据舱为何不统一放置，而是分批部署？据介绍，海南陵水商用海底数据中心是全球首个商用海底数据中心项目。数据中心为何由陆向海？高算力、低能耗、高安全、低时延，整体效能提升40%至60%...
想要实现在时序场景下“远超”通用数据库，需要做到哪几点？
做一个 Prototype 或者 Demo 很简单，但做出一个真正好的时序数据库产品却很难。以上，在明确了写入与查询需求的同时，下面我们以存储引擎为例，来看一看一个时序数据库的某一个部分应该如何设计。此外，TDengine 会将 tag 数据和时序数据分离开来，这样就能够大大减少 tag 数据占用的存储空间，在数据量大的情况下尤其显著。...
一文带你搞懂数据仓库是什么？全网最全教程我给你找来了！
3、时变性：数据仓库会定期接受、集成新的数据，从而反映出数据的最新变化。传统数据仓库和大数据数据仓库是两种不同类型的数据仓库，需要采用不同的建设方案。2、面向主题的：数据仓库为数据分析提供服务，根据主题将原始数据集合在一起。...
什么是NoSQL数据库？常用的NoSQL数据库有哪些？
我们将学习NoSQL数据库中的键值（key-value）存储数据库的RedisNoSQL数据库有多种类别，主要分为以下四种：1.NoSQL的数据之间无关系，这样很容易扩展。3NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，可以随时自定义数据格式...