前言 今天，大数据已无所不在，并且正被越来越广泛的被应用到历史，政治，科学，经济，商业甚至渗透到我们生活的方方面面中，获取的渠道也越来越便利。通过本系列的前面几篇文章，我们已经了解了数据可视化的必要性，而目前市面上也已经具备了非常多成熟的BI绘制工具，如画面，QlikView的的和魔镜等等。虽然这些工具正在变得越来越自动化，然而，随着大数据时代的来临，信息每天都在以爆炸式的速度增长，其复杂性也越来越高;其次，随着越来越多科学可视化的需求产生，地图，3D物理结构等技术将会被更加广泛的使用。所以，当人类的认知能
阅读目录 D3.js — Data-Driven Documents Google Charts ChartJS Chartist.js n3-charts Ember Charts Smoothie Charts Chartkick ZingChart Highcharts JS Fusioncharts Flot amCharts EJS Chart uvCharts 几乎所有的控制面板都会用到图表，它们能够快速有效的展示复杂的统计。此外，一个好的图也可以提高你的网站的整体设计。 这篇文章为大家展示一些
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”，大屏易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
最近，很多同学都在问大数据的毕业设计如何做，如何能把大数据的毕业设计做出点东西等等，今天就主要写写大数据毕业设计如何做，以及大数据毕业的设计的难点在哪。
一个小应用程序来监视kafka消费者的进度和它们的延迟的队列。 KafkaOffsetMonitor是用来实时监控Kafka集群中的consumer以及在队列中的位置（偏移量）。 你可以查看当前的消费者组，每个topic队列的所有partition的消费情况。可以很快地知道每个partition中的消息是否 很快被消费以及相应的队列消息增长速度等信息。这些可以debug kafka的producer和consumer，你完全知道你的系统将 会发生什么。 这个web管理平台保留的partition offset和consumer滞后的历史数据（具体数据保存多少天我们可以在启动的时候配 置），所以你可以很轻易了解这几天consumer消费情况。 KafkaOffsetMonitor这款软件是用Scala代码编写的，消息等历史数据是保存在名为offsetapp.db数据库文件中，该数据 库是SQLLite文件，非常的轻量级。虽然我们可以在启动KafkaOffsetMonitor程序的时候指定数据更新的频率和数据保存 的时间，但是不建议更新很频繁，或者保存大量的数据，因为在KafkaOffsetMonitor图形展示的时候会出现图像展示过 慢，或者是直接导致内存溢出了。 所有的关于消息的偏移量、kafka集群的数量等信息都是从Zookeeper中获取到的，日志大小是通过计算得到的。 消费者组列表
在当今的数字化时代，大数据已成为驱动创新和变革的关键力量。无论是在商业、医疗、教育，还是在科学研究中，大数据技术都在发挥着至关重要的作用。本文将全面介绍大数据理论的基础概念、关键技术及其在实际中的广泛应用。
原文地址：https://www.cnblogs.com/ztfjs/p/bigdata.html
俗话说读万卷书,行万里路.不如阅人无数,阅人无数不如名师指路.可见一个好的导师是多么的重要,选择正确的路线,就能避免走许多弯路, 让自己站在巨人的肩膀上去学习,事半功倍.这里边罗列了最佳学习路线,供大
大数据时代，离不开可视化，无论大到农业，交通，旅游，电商，还是小到企业用户数据，网站埋点数据，超市库存数据，从离线分析到实时计算分析（大数据框架不断的在演变），这其中可视化展示时刻扮演这重要的角色。
基本答一下吧，但是不是很准确，只了解大致情况（杭州），带有某种行业自黑。 一、第一阶段（一般岗位叫数据专员） 基本学会excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了 输入标题 二、第二阶段（数据专员~数据分析师） 这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。 三、第三阶段（数据分析师） 统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT和excel一定要溜。这些技术就
最近有很多人问我，大数据专业有什么好的毕设项目，我就简单的回复了一下。也有直接问我要源码的....
手动，画的比较丑啊，前端开发这个活儿只是程序员中的一小部分，它做的工作就是让用户可以用鼠标在网页上各种点点点，然后实现一些相应的功能，上档次一点的说法就是人机交互，用户体验什么的，大白话就是，你做的网页上的功能得让用户使用的舒服。
今天和朋友在聊天，聊到怎样在面试和与人沟通的过程中体现自己的技术广度，感觉挺有意思，整理分享一下。
作者何鸿凌 ，中国移动集团公司业务支撑系统部，从事大数据平台规划工作，微博@BigData分析 大数据时代中商业的变化，我们已经逐步感受到。不管你是不是新注册的用户，你登录电商网站或者打开电商的APPs后看到的信息是个性化的；所看到的互联网广告是个性化的；收到的优惠券也是个性化的。 在层出不穷的商业个性化背后是个性化引擎，而其中的关键则是DMP（数据管理平台）。因为个性化推荐的“比较优势”主要体现在，作为个性化推荐依据的“数据”，而不是算法和技术。DMP正是利用大数据技术从海量杂乱的数据中抽取出有价值信息
最近搞了一个大数据学习网站，前几天在朋友圈小范围测试了下，今天正式上线啦，网站的目标就是打造一个体系化的大数据学习平台，所有的内容都是连贯的，系统化的，下面是网站的详细介绍。
AI 的发展脚步会加快，这一年将是 AI 技术重生和数据科学得以重新定义的一年。对于雄心勃勃的数据科学家来说，他们如何在与数据科学相关的工作市场中脱颖而出？会有足够多的数据科学相关工作吗？还是说有可能出现萎缩？接下来，让我们来分析一下数据科学的趋势，并一探如何在未来的大数据和机器学习 /AI 领域获得一份不错的工作。”
在很多实时数据处理的场景中，都需要用到流式处理（Stream Process）框架，Spark也包含了两个完整的流式处理框架Spark Streaming和Structured Streaming（Spark 2.0出现），先阐述流式处理框架，之后介绍Spark Streaming框架使用。
转眼离开学校已有数年，但大部分技术人都奉行「终生学习」，不断充实自己都知识储备，通过参加 QCon 等方式继续提升研发水平。 在这个特别的日子里，怀念不如一起来复习呀～ 以下是 4 月份 QCon 北京站明星讲师的部分精彩演讲内容，文末我们还提供了给教师的特别福利，请各位老师查收！ 李嘉鹏：JVM 问题定位典型案例分析 JVM 体系很庞大，涉及的知识点非常多，对于平时工作繁忙的我们往往没有时间和精力去有系统有条理地学习和掌握所有的这些知识，我的一个比较好的途径是不断给大家解决一些 JVM 相关的问题，
关于转载授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】，措施如下 （1）群内定期组织分享 （2）确保群内分享者和学习者数量适合（1:1），有分享能力者不限名额，学习者数量少于分享者，按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 编译：黄念 席雄芬 校对：王婧 图片来源：bokeh.pyda
前言 数据可视化，是指将相对晦涩的的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象、直观地表达数据蕴含的信息和规律。 早期的数据可视化作为咨询机构、金融企业的专业工具，其应用领域较为单一，应用形态较为保守。步入大数据时代，各行各业对数据的重视程度与日俱增，随之而来的是对数据进行一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切，数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力，表现之一就是视觉元素越来越多样，从朴素的柱状图/饼状图/折线图，扩展到地图、气泡图、树图、仪表盘等各式图形。表现之二是可用的开发工具越来越丰富，从专业的
说到可视化，就不得不说一下大数据，毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段，而如今人人都在谈论大数据，大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大， 离谱的是，如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类，都敢说自己是搞大数据。
新媒体管家 说到可视化，就不得不说一下大数据，毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段，而如今人人都在谈论大数据，大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大， 离谱的是，如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类，都敢说自己是搞大数据。 时间推移到 2009 年，“大数据” 开始才成为互联网技术行业中的热门词汇。对“大数据”进行收集和分析的设想，起初来自于世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司；麦肯锡公司看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值，于是投入大量人力物力进行调研，在 2011 年 6 月发布
以上是比较粗暴的方式，拿到后端数据直接在前端循环数据，然后渲染,但是这种性能非常的低。
从本篇文章开始要写一个新的可视化库的系列文章：Highcharts。对这个库来自官网的赞美：
最近越发觉的数据这个东西越来越重要了。未来除了学习前端之外，有可能会花时间去学习数据相关的知识吧。
为了理解插件背后的原理机制，我们实现一个自己简易版的虚拟列表，希望在实际业务项目中能带来一些思考和帮助。
一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
在大数据时代，离不开数据的处理和分析，这次来介绍一下数据可视化，在之后的文章中使用的工具都是Apache ECharts，它是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库。
随着大数据时代的到来，数据可视化成为一种重要的工具。它将庞大复杂的数据转化成直观、易懂的图形，便于用户快速理解和分析数据。而Echarts是一种优秀的数据可视化工具，能够帮助我们实现各种各样的数据可视化。
如今，人工智能，大数据离我们越来越近，很多公司在开展相关的业务，但是人工智能和大数据中有一个东西非常重要，那就是数据，但是数据从哪里来呢？
原文网址：https://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data/
目前市场上常见的企业级大数据平台型的产品主流的有两个，一个是Cloudera公司推出的CDH，一个是Hortonworks公司推出的一套HDP，其中HDP是以开源的Ambari作为一个管理监控工具，CDH对应的是Cloudera Manager，国内也有像星环这种公司专门做大数据平台。我们公司最初是使用CDH的环境，近日领导找到我让我基于Ambari做一个公司自己的数据平台产品。最初接到这个任务我是拒绝的，因为已经有了很完善很成熟的数据平台产品，小公司做这个东西在我看来是浪费人力物力且起步太晚。后来想想如果公司如果有自己数据平台的产品后续在客户面前也能证明自己的技术实力且我个人也能从源码级别更深入的学习了解大数据生态圈的各个组件。
【技思广益 · 腾讯技术人原创集】是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。
大数据的核心不是“大”，也不是“数据”，而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段，商业智能和分析平台成为大数据部署中的 关键环节。然而，获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署，而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为，数据分析人才的欠缺可能会成为 影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要求，数据可视化的出现恰恰从侧面缓解了专业数据分析人才的缺乏。Tableau、Qlik、 Microsoft、Sas
“该项目案例由航班管家提交申报，参与数据猿推出的《寻找新冠战“疫”，中国数据智能产业先锋力量》的公益主题策划活动。
中心化数据、大数据的今天，很多行业系统、架构已经跟不上现代思维，这也是个人致力想要去开发、打造的系统。
一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 二、Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 三、D3 D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种Jav
在大数据的风口，起飞的为什么是360？这也许是很多人的疑问，作为大数据业界的弄潮儿，360大数据平台是如何演进的，QDAS是缘何诞生，以及再次变革的原因又是什么？
为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。
在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？
学习大数据开发，java语言是基础，主流的大数据软件基本都是java实现的，所以java是必学的，
在一个基本的评测系统中我们有了评测执行工具、评测数据、评测环境就能进行一次评测任务的执行，但现在是大数据时代，我们更多的需求是针对大量数据进行评测。比如在输入法评测中我们有10000个语料文件需要下发到100台手机上执行测试，如果靠人工控制逐一分配任务难免非常复杂混乱，影响工作效率。而一个任务分发管理平台的意义就是实现对所有任务进行统一管理，保证有序高效执行。
数据库专题（四） ——各类缓存技术 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 缓存（Cache）技术原指高速数据，当CPU处理数据的时候，会先去缓存里面找，有的话就直接返回，不用再去RAM取数据。但是现在缓存已经不仅指cpu的操作了，而在程序中更多的是指内存和硬盘之间的缓存。凡是速度差距较大的两者，有介于中间的速度差异的结构，均可以称为用cache。速度排序，CPU>内存>硬盘，因此cpu到内存、内存到硬盘都有缓存。 1、优势 缓存利用相对高速的速度减少介质交互、低速操作等，例如减少网络I/O、减少
4月17日，2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会（以下简称数博会）新闻发布会在京举行。贵阳市人民政府相关负责人致发布辞，贵州省经济和信息化委、遵义市人民政府、贵安新区管委会、中国互联网协会、中国国际贸易促进委员会北京市分会相关负责人出席。 本次数博会定于2015年5月26日至29日在贵阳国际会议展览中心举行，由贵阳市人民政府、遵义市人民政府、贵安新区管委会、贵州省经济和信息化委、北京市贸促会、中国互联网协会主办，工业和信息化部国际经济技术合作中心、工业和信息化部工业文化发展中心、中国信息
你的技术栈很明显是以兴趣为导向的。也就是说，你这个技术栈就算你真学完了，对于你工资的提高，也没有很大的帮助，因为它本身就是偏的。
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的非常棒的学习资源，希望能给大家一些帮助。 服务编程Akka Toolkit：JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间； Apache Avro：数据序列化
1 实践单位：中国广核新能源控股有限公司 项目名称：基于机器学习的风电机组传动链故障诊断 小组成员： 高 祥 机械系（组长） 李艳文 机械系 范祥祺 工物系 研究目标：随着风电机组运行年限的增加，机组传动链故障（如主轴承、主轴、齿轮箱等大部件损坏等）上升趋势明显，对风电场的安全稳定运行带来极大挑战。需要建立基于风电机组振动监测数据的智能化数据管理和数据挖掘系统，通过振动监测数据的统一采集和管理，基于机器学习技术构建风电机组传动链故障预测模型，实现传动链潜在故障的自动化识别，助力风电机组安全稳定运行。
我喜欢机器学习开源社区，作为一个有抱负且资深的数据科学家，我的大部分学习来自开源的资源和工具。
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