作者 CDA数据分析师 在开始这次公开课的内容介绍之前,我想带你了解一些大数据的概念和知识。 一、为什么大数据时代下Spark如此火热? 伴随Spark技术的普及推广,对专业人才的需求日益增加。...最近,一份由O`Reilly做出的数据调查表明,数据技术人才学会使用Apache Spark和它与影随行的编程语言Scala,比博士学位更多地提高工资收入。...在2017年的数据技术界年收入调查中,O`Reilly发现,使用Apache Spark和Scala语言的人和工资更高的人之间有很强的关联性。...在处理大规模数据集时,速度是非常重要的。速度快就意味着我们可以进行交互式的数据操作,否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时。Spark的一个主要特点就是能够在内存中进行计算,因而更快。
最近一直在听第一批的TIDB 的公开课(试),其中前面课程讲授了TIDB 的设计理念与架构体系,这里TIDB 要求不希望在课程期间透露内容,这里就不进行透露,但初听的感想还是要谈谈的。...当然题目不大友好,但实话实说,如果这个理念推行下去,大数据分析这个行业呵呵。...并行计算也通过分布式存储中添加计算单元的方式化解了, 随之OLAP中的列式存储擅长数据库分析的特性也被放入自身, 这哪里是什么分布式数据库,这就是一个大型的要一统天下的数据库与大数据整体解决方案。...这样的思路设计出的产品, 如果还称为数据库那就太小瞧 TIDB了, 这是一个生态, 从数据的进入,到数据的分析,一条龙在TIDB 的生态中就化解了....(这里没有说MPP架构) 4 众多数据需要统一的数据处理平台,而目前的大数据分析,你去每个企业都有自己的方式,就和看王子复仇记,“哈姆雷特”的身高,体重,外形是千变万化 ETL 数据抽数也是一个问题
例如,购物时,消费者会看到来自平台的个性化推荐;训练场上,运动员利用数据来监测和分析动作,不断改进运动技术和战术;工厂里,工程人员通过对生产数据的采集、分析,不断优化生产工艺及流程……在许多行业,数据已经成为重要的生产要素...不同行业的企业,都需要精通数据分析的人才帮助企业挖掘和释放数据价值,助力提升企业核心竞争力。 企业对数据分析人才的旺盛需求,也成为了员工的发展机遇。...如果你也是其中的一员,那么不妨从这门课学起:《Microsoft Azure 在线技术公开课:数据基础知识》。...在这门课,你将理解核心数据概念、熟悉关系数据和非关系数据、探索新式数据仓库分析……把这些基础知识融会贯通,将为你之后的数据分析之路打好坚实基础。...不止于此,《微软在线技术公开课》其实是微软全新技术成长平台——微软技术赋能阵地的一部分。
官网: https://www.coursera.org/ https://www.edx.org/ http://www.xuetangx.com/ 课程: 数据科学 https://www.coursera.org...principles-machine-learning-microsoft-dat203-2x(微软) https://www.coursera.org/specializations/machine-learning 大数据...learn-program-using-python-utarlingtonx-cse1309x https://www.edx.org/course/introduction-computer-science-mitx-6-00-1x-8(MIT) 大数据讲座
据说,数据分析会为销售管理带来巨大的价值—— 财务表现力提升2倍 决策速度提升5倍 执行力提升3倍 利用数据指导工作的积极性提升2倍 那还不快来加入我们,一起学习 《销售总监的数据分析三把刀...》之 《第三把刀:订单分析 挖掘潜在商机》 可能是最简单的销售数据分析课 50分钟的投入,百万商机的回报 适合人群: 1、CEO、销售总监等对企业营销负责的高级管理人员; 2、想从数据分析中受益...此次课程教你通过订单数据,根据自己的场景,最大化它们的分析价值。...比如: 1、在线教育:通过订单数据,制定营销策略 2、传统行业:通过订单数据,扫除负利润分子 3、零售门店:通过订单数据,挖掘价值差异 内容会涉及数据分析逻辑、拆分维度、RFM模型等,不容错过!...挖掘潜在商机》 1、概述:订单分析的重要性 2、具体场景之:在线教育 3、具体场景之:制造业 4、具体场景之:零售门店客户分析 5、课程重点回顾 扫码进群,静待开课 数据观|新一代商业分析平台
欢迎光临坤源衡泰·中国民法成长论坛讲座现场,这是坤源衡泰·中国民法成长论坛创坛以来第30讲,也是今年迎春第一讲,同时还是腾讯研究院公开课第25讲。...各位不要觉得太诧异,怎么今天晚上这个讲座的来头叫中国民法成长论坛第30讲暨腾讯研究院公开课第25讲,这是完全符合民法成长论坛的办坛宗旨的。...但是我们有很多亿网民会使用互联网,在社交时,你的QQ、微信上就会形成很多社交数据,通过对大数据的一些分析,就可以得出你这个人的征信能力。...在第二次世界大战时,包括纳粹,他们通过对信息和数据的收集、分析,然后对犹太人进行屠杀,这样一些灾难性的事件,欧洲人认为这是对人权的极大侵犯,他们觉得个人信息或者个人数据是人权保护非常重要的一部分,所以他们最开始提出了个人数据保护的立法...事实上我们国家现在十八届五中全会也把大数据作为了国家战略,也在推动一些数据开放的政策,比如说2015年《政府信息公开工作要点》中就提到要积极稳妥推进政府数据公开,鼓励和推动企业、第三方机构等对公共数据进行深度分析和挖掘
如果你想自学,网络是一个非常好的地方,这里有太多的资源,有大神 Devendra Desale就挑选出了网络公开课中优秀的数据科学课程推荐给大家。...持续时间: 10周 需要的条件: 概率矩阵,微积分 工具: 没有限制 对机器学习爱好者来说这是有史以来最好的公开课。...工具: MS-excel,python 即使在大数据时代,有大量的数据分析师还是严重依赖于电子表格收集意见。对于那些想要使用excel增强分析能力的人这是一个优秀的课程。...你将深入探究电子表格数据分析:数据透视表,VLOOKUPS,Named ranges,what-if分析,并做出图形——这些将在第一周的课程中讲授。...最后,你还需要学习Python编程语言,帮助我们分析和操作电子表格中的数据。
上周的公开课分享,文摘菌邀请到了一位知书达理美丽大方冰雪聪明人见人爱……(此处省略1万字描述)的小姐姐,给大家直播文本分析重的常用套路呢!...这位小姐姐,也是大数据文摘文章的论文作者小姐姐,点这里查看她的歌词文本分析:《我的安河桥北和你的外滩18号:京沪歌词分析中的爱恨别离》 小姐姐的自我介绍: 张希煜,学心理学出身,现在在一家数据公司做行为分析...公开课主要内容是:以歌词为例,一起聊聊在文本分析中的一些套路,以及使用语言学方法的一些尝试。 内容回顾▼ 北京到底哪里好?...一些传统数据统计的方法都可以用来做词频相关分析。 然而…… 文摘菌还能说什么呢?这是每个被PPT和报告支配过的分析师都有的痛吧! 其实看完之后文摘菌只想说,小姐姐,你的PPT做得好好看诶!
大家好,又见面了,我是全栈君 上一篇笔记中,介绍了因子分析模型,因子分析模型使用d维子空间的隐含变量z来拟合训练数据,所以实际上因子分析模型是一种数据降维的方法,它基于一个概率模型,使用EM算法来预计參数...本篇主要介绍PCA(Principal Components Analysis, 主成分分析),也是一种降维方法,可是该方法比較直接,仅仅需计算特征向量就能够进行降维了。...本篇相应的视频是公开课的第14个视频,该视频的前半部分为因子分析模型的EM求解,已写入笔记13,本篇仅仅是后半部分的笔记,所以内容较少。
一、直播介绍 之前的内容,我们为大家分享了ChunJun数据还原的DDL模块,以及ChunJun同步Hive事务表,本期我们为大家分享ChunJun数据传输模块介绍。...本次直播我们将从ChunJun数据类型转换,到数据传输过程以及ChunJun的序列化实现为大家进行详细讲解,通过本次分享,希望大家能对ChunJun有更进一步的了解。...二、直播主题 ChunJun数据传输模块介绍 三、直播时间 时间:2022年8月16日晚 19:00--20:00(周二) 四、直播地点 钉钉技术交流群(30537511)&B站袋鼠云直播间(22920407...visit_id=12ss4w90sqv4 五、分享嘉宾 六六 袋鼠云大数据引擎开发专家 六、开源项目地址 https://github.com/DTStack/chunjun https://gitee.com
前天去陆家嘴参加了通联量化的一个公开课。...简单做一个公开课笔记吧,量化之路还很长。 行研研究员强调的是深度,对行业的深度,一生可能就盯紧了那么一两个行业,而量化则是广度。...主讲人给出的常见的因子池子如下: 基本面:市净率 市盈率 企业估值倍数(EV/EBITDA) 企业负债率 技术:动量趋势 价格反转 流动性 波动率 其他风格:规模 成长 分析师...机器学习 主讲人使用了李航的机器学习的定义:基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。...前者比如探索新的数据源,特别是信噪比高的数据,比如舆情数据舆情系统;后者则容易理解。 因子配权 (Signal Weighting)通常有固定的根据经验的配权和动态的配权。
云原生K8s架构分析与最佳实践 ---- 1月20日(周三) 19:30 ▲扫码进入交流群▲ 获取直播链接、PPT及其他福利 直播间地址:https://appqtulvsie4217.h5....type=2 分享大纲 阿里云云原生生态介绍 k8s基本架构 集群的网络 服务和路由 网络问题的一般分析方法 最佳实践案例 嘉宾简介 苏夏(昔鸟) 阿里云智能AES技术支持高级工程师,现主要负责阿里云大客户售后技术支持以及重点项目的专家服务工作
, 但缺点是不及时,或者分析上比较困难,而通过查询数据库来进行数据的获取,对系统的侵入性大, 缺点是很可能会影响性能,通过操作系统来获得,对于系统的侵入性不大, 但对于提取的系统的数据的准确性却不是太高..., 这都与后面要如何分析日志有关,有些日志分析软件是要指定日志的格式. ?...,并进行一些分析. ?...通过日志可以分析更多的信息,这里就不在展开了, 另外我们其实是可以通过数据库系统本身来获取信息, 数据库本身的提供的信息也分两种 1与数据库底层有关的信息 ,也就是数据库与系统有关的信息2与数据库本身有关的信息...,与系统的状态, 简单的信息的获取可以通过 系统的命令 + 简单的过滤 就可以了而详细需要分析的以及历史数据分析等等 大多是要通过其他的方式来进行 ?
-公开课- Modbus是Modicon(现为施耐德电气公司的一个品牌)在1979年开发的一项在ISO模型第7层的应用层报文传输协议,在过去几十年已被大量地应用于工业控制领域的开放的、标准的、免费的网络通信协议...本周老曹将为大家带来 —— 《Modbus协议精讲》 课程内容 Modbus 概述 Modbus 协议规范 Modbus 数据模型 Modbus 功能码 Modbus 事务处理 Modbus 故障诊断
有同学在分布式系统&数据库论坛[1]问如何找到一个数据库实习。我感觉很多想做基础软件方向的在校同学可能都会有类似问题,所以开个小文简单聊聊。 最近两年我观察到一些风气:在简历上堆公开课项目。...我在各个平台也鼓吹过刷题和公开课,当然,以后我也仍会继续鼓吹。但在继续之前我想借此机会澄清下,刷题和公开课虽好,但这只是一种手段而不是目的。...如果我们把公开课当做一种开阔视野、领域进阶的一种手段,就不会去比拼公开课的数量,抄代码来完成实验,而是去扎实听讲、研读论文,搞清楚该学科的研究主旨和知识脉络。...因为以我和周围同事数据库面试校招的经验来说,大家对于实习生和校招生等新人,还是比较看重基本功和软技能。...最后小结下,对于公开课,在精而不在多;对于刷题,是手段而不是目的。
随着携程国际化战略的实施,业务海外部署需求增大,MySQL数据库主从架构下,海外服务写延迟大。...携程内部历时1年,代号为“流浪地球”的机房级故障演练,验证了IDC级别故障容灾能力,实现了服务的单元化,但没有实现数据的单元化。...DRC通过将部署在不同机房的MySQL数据进行双向复制,实现单机房保存全量数据,业务本地读写。单机房故障时,分钟级机房流量切换。...携程DRC-MySQL数据双向复制实践 9月15日(今晚) 19:00 ▲扫码即刻报名▲ 你将收获 你会了解到: DRC基本架构 DRC高可用设计方案 讲师介绍 李明冬 携程软件技术专家,围绕数据异地多活项目...,负责DRC(数据实时双向或多向复制)项目设计与开发工作、负责DAL(数据库访问中间件)项目设计和演进。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 年后的公开课也如约而至,前不久分享的《互动白板的技术基础》这篇文章中,简单的说明了互动白板存在的必要性、主要技术构成和未来的发展路线。...19:30观看方式:1.扫描海报二维码或点击【阅读原文】获取直播链接及进群交流2.关注LiveVideoStack视频号,预约直播,开播会提醒哦~另外,为了能给大家带来更好的观看体验及更多优质内容,公开课后续将会以专题形式上线...本期为【开源】专题第一讲,后续安排请多多关注~ 如果您有兴趣想成为我们的公开课讲师,请联系editors@livevideostack.com告诉我们,您想输出的内容。
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数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”,数据分析有一套系统的科学的方法论,简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?每一位数据人在玩数据的路上,都可以问问自己。...关于数据分析是什么,可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架,数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程,数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明:这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图,数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。...,评价结果,重审过程 部署(deployment):分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据,这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求...+list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
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