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数据层最新娱乐体验_云计算技术是学什么的(2024年11月深度解析)

内容来源:麦吉窗影视所属栏目:话题更新日期:2024-11-27

数据层

数据分析的四层境界:从新手到专家 𐟔 数据分析的核心在于解决四种类型的数据问题。首先,你需要明确数据的用途,即你正在解决哪种类型的数据问题。 𐟛 ️ 数据分析的四个阶段: 1️⃣ 初级阶段:工具与数据源的认识。了解基础业务知识,熟悉数据工具和数据源。 2️⃣ 中级阶段:数据统计。使用数据工具整理数据源,运用统计方法对数据进行处理。 3️⃣ 高级阶段:数据分析。基于业务和逻辑思维自主设定指标,独立完成数据统计,并解释统计结果、发现问题和原因。 4️⃣ 专家阶段:数据运营。基于业务场景,主动提供数据分析结论,评估现有运营动作并提出改进建议。同时,探索数据中的重要信息,赋能业务提升。 通过这四个阶段,你可以从数据实习生逐步成长为数据总监,掌握数据分析的精髓。每个阶段都需要不同的技能和工具,以及对企业内部运作的深刻理解。最终,你的数据报告应该能够清晰地呈现分析结果,为企业决策提供有力支持。

「鸿蒙隐私安全由你掌控」前段时间看到FaceTime诈骗,不禁感叹现在骗子的手段层出不穷,尤其是隐私泄露之后更容易遭受诈骗。前段时间原生鸿蒙之夜,鸿蒙NEXT在隐私安全方面的创新起了个好头。 在安全访问上,鸿蒙NEXT实现了从“管权限”到“管数据”的转变,我们只需关注数据本身,系统的权限授予精准且单次性,确保应用只能获取到指定数据,不再拥有无限制的访问权限。 之前比如我要微博发一张图片,手机会把整个图库的权限授权给应用,应用就能看到你整个图库的照片,但是实际上你用的只有这一张。而现在使用搭载鸿蒙NEXT的设备,应用拿不到整个图库的权限,应用只能获得我选择的这一张图片的权限,它是没办法看到整个图库的,大大的提高了隐私性。 鸿蒙生态从源头确保应用纯净可靠,通过华为应用市场的安全下载和全程守护,不安全的软件不会上架,运行得过程中也可以时刻监测应用安全,这才是真正的隐私安全了!

微服务与分布式系统设计 微服务与分布式系统设计看这篇就够了! 后台分布式架构形形色色,特别是微服务和云原生的兴起,诞生了一批批经典的分布式架构,然而在公司内部,或者其他大型互联网企业,都是抛出自己的架构,从接入层,逻辑层,数据层都各有特点,但这些系统设计中到底是出于何种考量,有没有一些参考的脉络呢,本文将从云原生和微服务,有状态服务,无状态服务以及分布式系统等维度探讨这些脉络。

半年考CDA,月入两万! 嘿,大家好!最近听说了张雪峰老师的一个超级棒的建议,那就是学习数据分析CDA!别再在那些枯燥的文员、销售工作中浪费时间了,让我们一起探索这个充满机遇的领域吧!𐟒갟Œ 为什么CDA适合低学历没工作的女生? 𐟒𐠩똨–꥾…遇: 刚入行就有9k的月薪,工作几年后轻松达到12k以上!再也不用为工资发愁了,让你的薪资翻倍,生活更加精彩!𐟒𘢜芊𐟓š 零基础小白可学: 不用担心技术门槛,CDA是人人都能学的!即使是零基础,也能轻松入门,让你的学习之路更加轻松愉快!𐟑颀𐟒𛰟“˜ ⏰ 灵活工作时间: 多数公司周末双休,节假日正常放假,完美匹配想要有自己时间的女生!工作之余,还能充分享受生活的美好!𐟌ˆ𐟌Ÿ 𐟚€ 发展前景广阔: 数据分析技能广泛应用,各行各业都需要,发展前景一片大好!让你告别碌碌无为,迎接更加光明的未来!𐟌𐟒ኃDA学习攻略,你准备好了吗? 𐟓Š 统计学基础: 《深入浅出统计学》是你的好帮手,让你对数据的认知更上一层楼!某站戴师兄的《系统认识数据分析》也是不可错过的利器! 𐟓ˆ BI实战划重点: 除了Excel,学会使用BI工具,如Power BI和Tableau,让你的数据分析更上一层楼,事半功倍!某站孙兴华的《Power BI函数》和戴师兄的《Tableau可视化与仪表盘搭建》值得一看! 𐟓 SQL数据库: 学会使用SQL,成为数据库管理和查询的高手,为你的分析提供强大支持!《SQL基础教程》和《SQL进阶教程》是不可或缺的学习材料。 𐟐 Python实战: Python是不可或缺的通用编程语言,在数据科学领域占有重要地位!学习NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等库,让数据处理、分析、可视化和机器学习变得简单!某站孙兴华的《Python分析三部曲》和《跟着孙兴华学习Python基础》是你的不二选择! 𐟚€ 努力学习,收获更美好的人生! 不要忘记在学习过程中多学多练,记好笔记,打造属于自己的数据分析天地!生活不会辜负每一个热爱生活的人,想学习数据分析的姐妹们,加油哦!𐟒갟Œˆ

「区块链超话」利空!利空!利空! 各种利空数据层出不穷,准备好迎接瀑布吧。「币圈」

自从数据越来越多,我就开始担心丢失和泄露的问题了。好在双十一在JD入手了极空间Z4Pro,比平常便宜好几百,这下算是找到了解决方案。Z4Pro的多重备份功能真的让我很放心,重要数据都有了好几层保障。而且,它还能让我自定义权限,这样就不用担心别人随意访问我的数据了,隐私保护得很到位。最让我感到贴心的是,它还会实时监测数据安全状态,一旦有异常就及时提醒我。无论是工作文件还是珍贵的照片视频,我都放心地存在里面。 「极空间私有云」「AI智能存储」「极空间生活」「数据安全小能手」「双11」

普通人如何在AI风口上赚钱?𐟤‘ 在AI的风口上,普通人也能找到赚钱的机会。以下是一些关键领域和公司,帮助你把握这个机会: 𐟓𑠥𚔧”襱‚ - 将AI模型整合到应用程序中,如聊天机器人和虚拟助手。虽然风投机会丰富,但公众投资者的机会相对较少。 𐟧  模型层 - AI算法的开发者主要分为三类:大科技公司、私人研究机构和开源组织。OpenAI和Anthropic是最受欢迎的,受到了大科技公司的大力支持。 𐟓Š 数据层 - 从长远来看,AI是数据领域的增值明星。Databricks和Snowflake是当下最热门的数据提供商,而Amazon、Microsoft、Alphabet则提供了最完整的数据产品组合。 𐟒𛠨𑂠- AI计算分为训练和推理两大部分。英伟达的芯片在训练领域独占鳌头,而推理则广泛分布在数据中心和设备上。 𐟒𛠧ᬤ𛶥𑂠- 半导体是硬件层的主导者,数据中心的服务器、网络和存储设备也是硬件的重要组成部分,是硬件背后的强大支撑! 关注这些领域和公司,择时买入,你也有可能在这个AI风口上赚到钱!

数据仓库分层架构:从原始数据到决策支持 嘿,大家好!今天我们来聊聊数据仓库的分层架构,这可是个热门话题啊!之前我们已经聊过一些基础知识,今天我们继续深入探讨。 原始数据存储(ODS)𐟛 ️ 首先,咱们得从原始数据说起。ODS是数据仓库的起点,里面存储的是从业务系统直接抽取的原始数据。这些数据非常详细,记录了每一次业务操作,简直是数据的原始森林。它的作用就是提供最原始、最完整的数据,确保数据的及时性和完整性。数据来源主要是ERP、CRM、POS等业务系统。 维度数据(DIM)𐟏튦Ž夸‹来是DIM层,这个层主要是存储时间、地点、产品等维度数据。它的数据粒度相对粗略,但包含了关键的主数据和属性。DIM层的目的是确保维度数据的一致性和准确性,为后续的分析打下坚实的基础。数据来源主要是业务系统的主数据和MDM(主数据管理)系统。 明细数据层(DWD)𐟒𜊧„𖥐Ž是DWD层,这个层主要是存储处理过的业务数据,结合了事实和维度信息。它的数据粒度详细但已处理,保留了业务事件的细节。DWD层的作用是为高级分析提供干净、详细的业务数据。数据来源主要是ODS层和DIM层。 汇总数据层(DWM)𐟓Š 再往上就是DWM层,这个层主要是存储经过汇总和统计的数据,目的是加速查询过程。它的数据粒度较粗,按时间、区域、产品等维度汇总。DWM层支持中期分析需求,提高查询效率。数据来源主要是DWD层。 数据集市(DM)𐟎œ€后是DM层,也叫数据集市。这个层是面向特定业务领域,提供定制化的数据分析和报表。它的数据粒度最粗,按业务需求汇总。DM层支持特定领域的决策需求,快速响应。数据来源主要是DWM层、DIM层和DWD层。 层级关系和操作流程✨ 从ODS到DM,数据越加浓缩,信息更精炼。数据层层递进,形成完整的数据流。处理复杂度从简单到复杂,数据的价值逐步提升。数据应用从实时数据到决策支持,满足多样需求。 操作流程也很简单: 数据收集:从各业务系统中抽取数据到ODS层。 数据清洗:对ODS层数据进行清洗、去重、补全缺失值。 数据转换:将清洗后的数据转换成统一格式,并与维度数据关联。 数据存储:将处理后的数据存储到DWD层。 数据汇总:按时间、区域、产品等维度对DWD层数据进行汇总,存储到DWM层。 数据聚合:根据特定业务需求对DWM层数据进行进一步的聚合,存储到DM层。 数据应用:通过报表、BI工具等方式将DM层数据展现给用户,支持业务决策。 希望这篇文章能帮你更好地理解数据仓库的分层架构,如果有任何问题,欢迎留言讨论哦!𐟓쀀

CCRC-CDO:数字化转型的黄金证书 𐟎CRC-CDO首席数据官证书是由中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心(cRC)推出的,依据国家标准《网络安全从业人员能力基本要求》(GB/T42446)进行认证。这个证书专为企事业单位负责数字化转型、数据管理和数据分析等相关岗位的人员设计,旨在通过培训认证项目,为企业储备更多高水平、创新型、复合型的后备人才。 𐟓š 培训对象包括企业高层或负责数字化转型的企业决策层,如数据战略规划师、数据架构师、数据建模人员等;企业数据管理或利用数据赋能的中层管理者,如业务支持、项目管理、质量管理等岗位;以及有志于从事企业数据管理的大数据人才。 𐟓ˆ 培训目标包括: 明晰首席数据官在企业中的价值和职业定位,引领企业实现数据化决策。 掌握企业数据战略规划、数据治理和数据资产运营的方法和知识体系。 了解和掌握数据决策、数据治理、数据资产运营的基本工作方法和最新技术与工具。 𐟓š 课程内容涵盖多个模块,包括国家数据产业相关政策解读、数据要素市场淘金、数据资产管理体系、CDO的价值与职责、数据管理、数据伦理、数据治理总论、数据架构、数据建模与设计、数据资产运营、数据安全、数字经济大背景、产品创新理论、数字化转型理论、数字化商业模式设计、生态化系统学习等。 𐟕’ 培训考试安排在4天内进行,学习方式为直播+面授,考试方式为线上闭卷考试,考试时间为90分钟,共100道题,包括单项选择题、多选题、判断题和简答题,总分100分,合格分数为70分。 𐟒𐠥�𙠨𔹧”褸𚥟𙨮�𙶷00元和考试费200元,合计8800元。学习资料包括《cRC-Do认证培训教材》。 通过这个证书的学习和认证,学员可以更好地掌握数字化转型的理论和技能,为企业数字化转型提供有力的支持。

面向程序员的网络协议栈介绍 网页链接 本文深入探讨了网络协议栈的工作原理及其复杂性,包括网络路由、数据包传输、可靠传输、物理网络传输等方面。文章先介绍了网络路由的基本概念,包括数据如何在网络中从一个节点传递到另一个节点。然后讨论了数据包交换和传输控制协议(TCP)如何确保数据的可靠传输,即使在数据包乱序到达或丢失的情况下。文章还涵盖了物理层的网络传输,特别是以太网的工作方式,以及数字系统与模拟世界之间的交互。最后,强调了不同网络协议层之间的相互依赖性,以及它们如何共同协作以支持现代网络通信。

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