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一文读懂元数据管理！
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：137
一文读懂元数据管理！ 一、什么是元数据？ 元数据（metadata）是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，简言之，元数据就是描述数据的数据。概念总是生涩，对于没有IT背景的人来说比较抽象，不容易理解，下面举几个例子。 示例1：歌词中的元数据 有一首很多[详细]
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为何大厂选择减人而不是降薪？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：127
为何大厂选择减人而不是降薪？ 01 前2天写了大厂裁人和招人为何同时进行的原理，后台也收到了很多有趣的私信，其中有一个问题让我觉得特别有意思。 问的是大厂为控制成本他能理解，但同样是控制成本，裁掉30%的人，以及不裁人集体降薪30%，区别是啥? 为什么[详细]
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终于有人把数据的属性讲明白了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：201
终于有人把数据的属性讲明白了 1.结构化与非结构化数据 某些数据集具有很好的结构性，就像数据库中的数据表或电子表程序中一样。而其他的数据以更多样的形式记录着有关世界状况的信息。它们可能是像维基百科这样包含图像和超级链接的文本语料库，也可能是个[详细]
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价值变现的关键是组织优化和数据治理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：200
大数据、数据治理、数据湖以及目前被热议的数据中台概念，无不让企业信息化部门疲于跟进，而不是根据企业的实际情况决定建设节奏。企业A的IT部门，就曾受到业务部门要求建设数据中台的压力，但迟迟难以下决心启动数据中台项目。 从A企业的视角来看，目前，行[详细]
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反映数据质量的八个指标
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：165
数据的质量直接影响着数据的价值，并且还影响着数据分析的结果以及我们依此做出的决策的质量。质量不高的数据不仅仅是数据本身的问题，还会影响企业的经营管理决策;数据错误还不如没有数据，因为没有数据时，我们会基于经验和常识做出不见得是错误的决策，而[详细]
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如何采用大数据技术帮助制定数字化策略？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：107
数字化采用被定义为通过优化遗留系统和利用新技术来重塑企业。近年来，大数据一直是数字化采用的中心。这就是全球各地方的公司去年在大数据技术上花费1620亿美元以上的原因。 整个过程远不止这些，但采用新技术并将其集成到业务工作流程中是关键。为了简化这[详细]
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数据中台虚火？数据管控体系应该这么搭
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：64
大数据、数据治理、数据湖以及被热议的数据中台概念，无不让企业信息化部门疲于跟进，而不是根据企业的实际情况决定建设节奏。企业A的IT部门，就曾受到业务部门要求建设数据中台的压力，但迟迟难以下决心启动数据中台项目。 从A企业的视角来看，目前，行业内[详细]
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大数据和道路安全如何携手共进？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：171
大数据现在被广泛用于预测交通和避免事故 道路交通事故仍然是一个主要问题，因为全球每年有超过 125 万人丧生。根据世界卫生组织的一份报告，它仍然是 15 至 29 岁人群的主要死因。 世卫组织已承诺采取一项强有力的举措，到 2022 年减少道路交通事故造成的死[详细]
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数据科学中数据收集的终极指南
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：175
在当今世界，数据对任何一家企业的成功都起着关键作用。企业的目标受众、竞争对手产生的数据、工作领域的信息以及企业自己收集的数据可能会帮助找到更多客户、分析业务决策、重新优化业务模型或进入到其他市[详细]
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如何使云原生运维化繁为简
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：63
云计算带来了集约化、效率、弹性与业务敏捷的同时，对云上运维提出了前所未有的挑战。如何面对新技术趋势的挑战，构建面向云时代的智能监测平台，让云上应用获得更好的保障，是如今摆在每一个企业面前的一道难题。 在日前的【TTalk】系列活动第八期中，51CTO[详细]
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如何借助Python创建机器学习模型
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：86
你是否会遇到这样的场景，当你训练了一个新模型，有时你不想费心编写 Flask Code（Python的web 框架）或者将模型容器化并在 Docker 中运行它，就想通过 API 立即使用这个模型？ 如果你有这个需求，你肯定想了解MLServer。它是一个基于Python的推理服务器，最[详细]
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转向未来的AI自动化测试工具
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：182
近年来，自动化测试已经发生了重大的迭代。它在很大程度上协助QA团队减少了人为错误的可能。虽然目前有许多工具可以被用于自动化测试，但合适的工具一直是自动化测试成败与否的关键。同时，随着人工智能、机器学习和神经网络在各个领域的广泛运用，面向人工[详细]
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微型机器学习有望让深度学习嵌入微处理器
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：172
深度学习模型最初的成功归功于拥有大量内存和GPU集群的大型服务器。深度学习的前景催生了一个为深度神经网络提供云计算服务的行业。因此，在几乎无限的云资源上运行的大型神经网络变得非常流行，这对于具有充足预算的科技公司尤其如此。 但与此同时，近年来[详细]
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人工智能平台计划中的质量工程设计
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：101
我们正处在人工智能的黄金时代。人工智能方案的采用使得企业更具创造性、竞争力和快速响应能力。软件即服务（software-as-a-service，SaaS）模式，加上云技术的进步，使软件生产和消费过程越来越成熟。 普遍存在的一个事实是，大多数组织更喜欢购买现成的人[详细]
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开启元宇宙的数字人之行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：105
作为构建元宇宙内容的基石，数字人是最早可落地且可持续发展的元宇宙细分成熟场景，目前，虚拟偶像、电商带货、电视主持、虚拟主播等商业应用已被大众认可。在元宇宙世界中，最核心的内容之一非数字人莫属，因为数字人不光是真实世界人类在元宇宙中的化身，[详细]
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使用机器学习重塑视频中的人脸
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：151
来自于中、英两国的一项合作研究设计出了一种在视频中重塑面孔的新方法。该技术可以扩大和缩小面部结构，同时还具有高度一致性，并且没有人工修剪的痕迹 一般而言，这种面部结构的转化通过传统的 CGI 方法来实现，而传统的 CGI 方法依托详细且昂贵的运动封盖[详细]
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由于智能数据库的自助式机器学习
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：158
由于智能数据库的自助式机器学习 1.如何成为一个IDO? IDO(insight-driven organization)指洞察力驱动(以信息为导向)的组织。要成为一个IDO，首先需要数据以及操作和分析数据的工具;其次是具有适当经验的数据分析师或数据科学家;最后还需要找到一种技术或者方[详细]
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元宇宙在艺术领域的探索
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：57
在元宇宙概念火爆的当下，各行业均开始了在这片富地中的探索。而在诸多行业之中，艺术行业与元宇宙的融合互促效果尤为明显。在不久前MetaCon元宇宙技术大会上，触角科技有限公司联合创始人、大有不言文化有限公司创始人谷强为我们带来了《元宇宙在艺术行业的[详细]
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美团图神经网络训练架构的实践和探索
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：98
美团搜索与NLP团队在图神经网络的长期落地实践中，基于业务实际场景，自主设计研发了图神经网络框架Tulong，以及配套的图学习平台，提升了模型的规模和迭代效率。 1. 前言 万物之间皆有联系。图作为一种通用的数据结构，可以很好地描述实体与实体之间的关系[详细]
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2022年三个主要的数据分析趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-24 热度：103
数据分析是一个不断发展的领域。2020年初发生新冠疫情成为主要的破坏因素，企业需要大力投资数据分析以支持其数字化转型。 在新冠疫情蔓延初期，很多企业减少开支并专注于其他紧迫的优先事项(例如支持员工远程工作)，这似乎可能会阻碍数据和分析的进步。但是[详细]
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大数据技术的用处和它的五大核心原理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-24 热度：162
大数据的用途 大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程是指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中[详细]
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基于数据解析给出运营建议 咋整？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-24 热度：185
有同学问：如何基于数据分析提出运营建议，今天我们拿个简单的题目来举例。这个题目陈老师之前讲过，有印象的同学应该还记得。再举一次，是因为每到招聘季都有人把它搬出来，而且有关它的大部分讲解，都是错的。 已知，下图是某个电商一周销售金额走势(具体[详细]
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生活中无处不在的数据解析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-24 热度：65
关于数据分析的问题 很多时候，会被一些刚刚入门或者入门两三年的同学问：数据分析就是提数据吗？为什么我感觉我像个工具人一样天天写SQL做报表呢？！ 每到这个时候，我就想起来了我入行的那个夏天，每天乐此不疲的跑着SQL。好像自己那会儿没有思考过这个问[详细]
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真正指挥大规模战争的其实为大数据和人工智能？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-24 热度：58
大数据和人工智能到底有多强?大部分人仍然没有直观体会，但实际上已经渗透进当今地球和人类活动的方方面面。也正在深刻地改变世界的固有形态。那些过去的超级强国，在这方面仍然遥遥领先，而那些没有跟上潮流的90%以上的国家，其实早就彻底躺平;最主要的是那[详细]
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数据分析师七大实力 梳理标签体系
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-24 热度：186
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 这次分享一个更高级能力：构造标签体系。在提升能力的顺序上，当然是先会打一个标签，再会搞整个体系了。 一、什么是标签体系? 围绕一个业务场景，实现业务闭环操作的若干个标签组合，称为标签体系。之所以需要标签体系，[详细]
