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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)挖掘書(shū)籍 內(nèi)容精選 換一換
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    時(shí)間:2020-12-08 11:48:25 華為云·云享讀書(shū)會(huì)系列活動(dòng),每期會(huì)選取一本技術(shù)相關(guān)的暢銷(xiāo)書(shū)籍,邀請(qǐng)?jiān)髡咛釤?span style='color:#C7000B'>書(shū)籍精華、分享領(lǐng)讀視頻,幫助大家快速積累專業(yè)知識(shí)。本期為系列活動(dòng)的第5期,邀請(qǐng)書(shū)籍原作者-敏捷圈內(nèi)大咖劉華現(xiàn)身領(lǐng)讀,帶你了解敏捷轉(zhuǎn)型的高效實(shí)施策略。 課程簡(jiǎn)介 我們正處在一
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    可存入對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS ,通過(guò)流查詢,交互式查詢等方式,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和批處理和批計(jì)算。同時(shí)以全棧大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) 為基礎(chǔ),提供一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái)解決方案,一鍵式構(gòu)筑數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和價(jià)值挖掘的統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺(tái),并且與華為云IOT物聯(lián)網(wǎng)、ROMA平臺(tái)、 數(shù)據(jù)湖 工廠
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)挖掘書(shū)籍 更多內(nèi)容
  • 。企業(yè)使用標(biāo)準(zhǔn)SQL、Spark、Flink程序就可輕松完成多數(shù)據(jù)源的聯(lián)合計(jì)算分析,挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),可借助DWS Express將查詢分析擴(kuò)展至數(shù)據(jù)湖?;谌A為GaussDB產(chǎn)品的云
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    多數(shù)據(jù)源集成 針對(duì)多種數(shù)據(jù)源提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)探索,快速發(fā)現(xiàn)有價(jià)值數(shù)據(jù) 多種算法內(nèi)置 基于已有時(shí)間序列算法,對(duì)產(chǎn)品缺陷進(jìn)行預(yù)測(cè),挖掘須重點(diǎn)關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 專業(yè)數(shù)倉(cāng)支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析,快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護(hù) 預(yù)測(cè)性維護(hù),根據(jù)系統(tǒng)過(guò)去和現(xiàn)在的狀態(tài),采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)
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    數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。 二是學(xué)習(xí)不系統(tǒng),很多書(shū)籍只介紹了AI發(fā)展的基礎(chǔ)框架,缺乏專業(yè)的學(xué)習(xí)路徑、技術(shù)講解及具體場(chǎng)景的應(yīng)用。 三是沒(méi)有專家講師帶領(lǐng)指導(dǎo),找不到人進(jìn)行交流。尤其是非計(jì)算機(jī)專業(yè)的同學(xué),學(xué)AI會(huì)比較難,因?yàn)樽鯝I開(kāi)發(fā)不像傳統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)那樣有非常多的書(shū)籍資料和社區(qū)可以交流,想找一個(gè)專家老師及報(bào)個(gè)培訓(xùn)班,費(fèi)用又很昂貴。
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    析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力:掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力
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    運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對(duì)接所有華為云的數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù),也支持對(duì)接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),比如Oracle、Greenplum等。 簡(jiǎn)單易用 圖形化編排,即開(kāi)即用,輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)治理平臺(tái) 云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建
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    鯤鵬云享讀書(shū)會(huì)《自己動(dòng)手寫(xiě)Python虛擬機(jī)》 時(shí)間:2020-12-14 15:19:58 云享讀書(shū)會(huì)系列活動(dòng),每期會(huì)選取一本技術(shù)相關(guān)的暢銷(xiāo)書(shū)籍,邀請(qǐng)行業(yè)專家/原作者提煉書(shū)籍精華、分享領(lǐng)讀視頻,幫助大家快速積累專業(yè)知識(shí)。本期活動(dòng)邀請(qǐng)了原書(shū)作者、華為資深專家徐老師現(xiàn)身領(lǐng)讀,帶你深入解析Python語(yǔ)言虛擬機(jī)。
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    利用率達(dá)86%,數(shù)據(jù)利用率將劇增至80%,全球年數(shù)據(jù)增量將快速增長(zhǎng)到2025年的180ZB,全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)GDP將達(dá)23萬(wàn)億美金。數(shù)據(jù)成為新生產(chǎn)資料,智能成為新生產(chǎn)力,要充分挖掘數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)價(jià)值,企業(yè)需要構(gòu)建領(lǐng)先的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,從而打通數(shù)據(jù)供應(yīng)全流程,使能數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)全連接,提升業(yè)務(wù)敏捷性。對(duì)數(shù)據(jù)的加工處理通常包括“采-
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    放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 了解詳情 【初級(jí)】球星薪酬決定性因素分析 隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的發(fā)展,數(shù)據(jù)規(guī)模也隨之?dāng)U大,也更加關(guān)注數(shù)據(jù)的存放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)
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    Service)為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。 MRS 同時(shí)支持混合云和公有云兩種形態(tài):混合云版本,一個(gè)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)離線、實(shí)時(shí)、邏輯三種數(shù)據(jù)湖,以云原生架構(gòu)助力客戶智
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    云享讀書(shū)會(huì)《 區(qū)塊鏈 技術(shù)及應(yīng)用》 時(shí)間:2020-12-08 11:28:37 華為云全新企劃云享讀書(shū)會(huì)系列活動(dòng),每期會(huì)選取一本技術(shù)相關(guān)的暢銷(xiāo)書(shū)籍,邀請(qǐng)?jiān)髡呋蛎餍菍<姨釤?span style='color:#C7000B'>書(shū)籍精華,在讀書(shū)會(huì)的專屬微信社群中,每日輸出精華知識(shí)的領(lǐng)讀視頻,幫助大家快速積累專業(yè)知識(shí)。第一期活動(dòng)選取華為云區(qū)塊鏈技術(shù)團(tuán)隊(duì)所著
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    車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景駕駛行為數(shù)據(jù)分析 在車(chē)聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,云計(jì)算與大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了強(qiáng)大的分析挖掘能力,可以幫助企業(yè)和車(chē)隊(duì)管理者更加科學(xué)、便捷地進(jìn)行車(chē)輛 數(shù)據(jù)管理 與分析。 在車(chē)聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,云計(jì)算與大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了強(qiáng)大的分析挖掘能力,可以幫助企業(yè)和車(chē)隊(duì)管理者更加科學(xué)、便捷地進(jìn)行車(chē)輛數(shù)據(jù)管理與分析。 使用 DLI 進(jìn)行車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景駕駛行為數(shù)據(jù)分析
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    到PB級(jí)。數(shù)據(jù)種類多,有結(jié)構(gòu)化的遙感影像柵格數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化的空間位置數(shù)據(jù)、三維建模數(shù)據(jù);在大體量的地理大數(shù)據(jù)中,通過(guò)高效的挖掘工具或者挖掘方法實(shí)現(xiàn)價(jià)值提煉,是用戶非常關(guān)注的話題。 優(yōu)勢(shì) 提供地理專業(yè)算子:支持全棧Spark能力,具備豐富的Spark空間數(shù)據(jù)分析算法算子,
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    數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。
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    1、語(yǔ)音導(dǎo)航:使用 語(yǔ)音合成 服務(wù)將車(chē)載導(dǎo)航數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成語(yǔ)音素材,為用戶提供精確的語(yǔ)音導(dǎo)航服務(wù)。利用個(gè)性化定制能力,提供豐富的導(dǎo)航語(yǔ)音服務(wù)。 2、有聲讀物:將書(shū)籍、雜志、新聞的文本內(nèi)容轉(zhuǎn)換成逼真的人聲發(fā)音,充分解放人們的眼睛,在搭乘地鐵、開(kāi)車(chē)、健身等場(chǎng)景下獲取信息、享受樂(lè)趣。 3、電話回訪:在客服系
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    支持管理DWS、DLI、MRS Hive等多種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 支持可視化和DDL方式管理數(shù)據(jù)庫(kù)表。 數(shù)據(jù)集成 與批量數(shù)據(jù)遷移無(wú)縫集成,依托批量數(shù)據(jù)遷移的強(qiáng)力支撐,支持20多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間可靠高效的數(shù)據(jù)傳輸,輕松實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)源集成到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 腳本開(kāi)發(fā) 提供在線腳本編輯器,支持多人協(xié)作
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    注:TOP10獲獎(jiǎng)團(tuán)隊(duì)需在華為云社區(qū)分享參賽方案及總結(jié)的分享。 參與獎(jiǎng):初賽最終排名入圍TOP300隊(duì)伍將獲得參賽榮譽(yù)證明、華為云紀(jì)念T恤、AI書(shū)籍(昇騰或ModelArts相關(guān)書(shū)籍)。(每個(gè)團(tuán)隊(duì)一份) 注:優(yōu)秀參賽者可獲得華為或合作伙伴面試、實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)。 【報(bào)名須知】 1、報(bào)名方式:登錄比賽官網(wǎng),點(diǎn)擊頁(yè)面右上方“立即報(bào)名”按鈕進(jìn)行報(bào)名。
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    RDS中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到DLI。 存儲(chǔ)查詢結(jié)果:DLI使用標(biāo)準(zhǔn)SQL的Insert語(yǔ)法將日常作業(yè)的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)存放到RDS表中。 與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的關(guān)系 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)作為DLI的數(shù)據(jù)來(lái)源及數(shù)據(jù)存儲(chǔ),與DLI配合一起使用,關(guān)系有如下兩種。
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