大数据培训后，你能直接就业吗？
那么，如何确保在大数据培训后能够顺利就业呢？4. 持续学习：大数据技术日新月异，要时刻保持学习的态度，不断跟进新技术、新动态。3. 积累项目经验：尽量参与一些实际的大数据项目，这将在求职时为你加分不少。...
【短视频用户内容需求分析】 当我们运用大数据进行深...
要想满足用户对短视频内容的需求，首先要知道用户需要哪些内容。用户对内容的需求细分为以下4类，频不仅直观、明了，而且比图文内容 足用户对新闻资讯的获取，又能提获取新闻资讯 容的需求 用户对内 寻求指导消费...
“高级/进阶”算法和数据结构书籍推荐
“高级/进阶”算法和数据结构书籍推荐《高级算法和数据结构》附录 A 介绍了用来描述算法的伪代码的各种符号。谈及为什么需要花时间学算法，我至少可以列举出三个很好的理由。第12 章介绍了三种旨在高效实现最近邻搜索的聚类算法： k 均值算法、DBSCAN 算法和 OPTICS 算法。...
“数据·创造·价值”新能源汽车国家大数据联盟2018年会北京落幕
2018全国高校新能源汽车大数据创新创业大赛颁奖仪式苏岭常务副总经理介绍长安新能源汽车大数据发展规划孙逢春院士讲解NEV车联网大数据平台关键技术及应用张海涛部长介绍了上汽乘用车STM数据系统贾利民教授讲述能源交通融合发展的历程与未来...
超详细的mysql元数据sql统计--information_schema
今天主要分享一些跟information_schema息息相关的一些统计命令。select routine_name,ROUTINE_SCHEMA,ROUTINE_TYPE from information_schema.routines;...
学习必备！ 数据回顾水利2022
2022年是党的二十大胜利召开之年，也是我国水利发展史上具有里程碑意义的一年。一年来，习近平总书记多次就水利工作作出重要讲话指示批示，为做好水利工作指明了前进方向、提供了根本遵循。中央财经委员会第十一次会议对全面加强水利基础设施建设作出系统部署，国务院常务会议多次专题研究加快水利基础设施建设工作，水利基础设施建设迎来前所未有的历史机遇；党中央、国务院对国家水网的布局、结构、功能和系统集成作出了顶层设计；中办、国办印发《关于加强新时代水土保持工作的意见》，对今后一个时期水土保持工作作出了全面部署；《中华人民...
如何选择大数据存储查询引擎
基于拖拉拽的操作模式，以及无法提前清晰知道SQL语法，提供什么样的DB引擎非常重要。基于上述的架构，需求有哪些呢，常见的有以下几类：随着业务数据量的增大，数仓使用OLTP作为计算过程已经基本退出了历史舞台，取而代之的是大数据的计算存储组件，数仓存储也会根据不同的使用场景要求，采取不同的存储引擎以满足客户的要求。...
大数据外包研发和java外包开发有什么区别，它们的难点都有什么
大数据外包研发和Java外包开发在技术层面和实现的方法上都有很大的区别。以下是它们的区别和难点：1. 技术框架和工具：大数据外包研发中使用的技术框架和工具增多，如Hadoop、Spark、Flink、Hive等，而Java外包开发则主要使用Java SE、Spring、Struts等技术框架和工具。...
长沙税务大学堂：让数据“开口说话”，“智慧税务”赋能长沙发展
开福区税务局陈奕希表示：本次长沙税务大学堂为我打开了视角，拓展了思路，学到了如何活用数据，从数据分析的角度看待税收问题和剖析原因。市局第二税务分局许明则认为，虽然每天都能接触海量的车辆购置税数据，但从未想到用这样独特的视角去发现和总结市场规律。...
实战 | 商户客户地理大数据营销法
如果不做地址数据标准化，几乎无法发现任何潜在商户，将地址数据标准化之后，2021年7月共发现了300多户潜在商户可营销。文 / 交通银行软件开发中心 李亚日 柴具白 俞书浩余弦相似度是将两组数据量化为向量空间中两个向量，并用其夹角的余弦值衡量两个个体间差异的大小。...
星环科技入选“2023上海硬核科技企业TOP100榜单”
中证网讯（王珞）近日，上海市产业技术创新促进会联合上海市科协、宝山区政府等单位发布《2023上海硬核科技企业TOP100榜单》，星环科技名列其中。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，构建明日数据世界。星环科技积极参与信息产业国产化进程，是大数据基础软件国产化的重要推动者之一。...
44页大数据管理中心规划设计方案，构建数据中台核心能力
如何拿到分享的源文件：请您关注、转发，然后私信本头条号“文米”2个字，按照操作流程，专人负责发送源文件给您。...
大数据分析：数据仓库hive详解
4、大数据内存计算Spark框架原理详细整理5、大数据内存计算框架SparkSQL详细整理6、大数据框架Spark的流处理SparkStreaming详细总结2、大数据的采集与预处理（Sqoop/Flume/Kafka）详细总结...
建筑设备试题、大数据概论试题
58、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（）。31、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（）36、下列论据中，能够支撑"大数据无所不能”的观点的是（）。32、下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（）...
论述题和观点展示太恶心？别怕，官方数据显示将近50%的人能过！
很多考生出来都快崩溃了，感觉自己过不了。但其实不用太过担心，按往年的数据来看，接近50%的人能过！这个数据怎么来的？用官方的数据推算的！就在刚刚考完的下午2点，司法部发布文章，其中提到了共有28.4万人参考。...