- 數(shù)據(jù)分析專業(yè) 內(nèi)容精選 換一換
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全國(guó)(包含港澳)高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司等專業(yè)對(duì)象 【組隊(duì)要求】 選手可組隊(duì)參賽,賽隊(duì)人數(shù)1-10人;組隊(duì)操作請(qǐng)見【華為云大賽平臺(tái)-組隊(duì)操作詳情】 【賽題說明】 數(shù)據(jù)分析賽包括“交通流量預(yù)測(cè)”、“鹽田港貨柜車到港預(yù)測(cè)”、“高光譜視頻水質(zhì)分析”3個(gè)子賽題。由于數(shù)據(jù)分析賽涉及人工智能來自:百科管理數(shù)據(jù)質(zhì)量:建立一套可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估體系,并對(duì)質(zhì)量差的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理(糾偏,忽略等) 一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)——IoTA 華為云推出以資產(chǎn)模型為驅(qū)動(dòng)的一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)——IoTA,基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型,整合大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的最佳實(shí)踐,實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲(chǔ)、分析、可視化,為開發(fā)者打造一站來自:百科
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一文讀懂華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù) 一文讀懂華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù) 時(shí)間:2022-09-27 16:31:19 物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 華為云針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域業(yè)務(wù)提供了一系列專業(yè)的云服務(wù),如設(shè)備接入、IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)等;其中IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)是專為IoT數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)場(chǎng)景特征做了深度優(yōu)來自:百科增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺(tái) 自助化數(shù)據(jù)分析 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點(diǎn),能夠自動(dòng)識(shí)別潛在關(guān)系,使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)和高效。同時(shí),對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù),也能輕松處理,滿足萬億級(jí)計(jì)算的需求。 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點(diǎn),能夠自動(dòng)識(shí)別潛在關(guān)系,使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)和高效。同時(shí),對(duì)于大規(guī)模數(shù)來自:專題
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(流計(jì)算)、Flink(流計(jì)算),滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景,將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn),并與 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio集成,提供一站式的大數(shù)據(jù)協(xié)同開發(fā)平臺(tái),幫助用戶輕松完成數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、腳本來自:專題同主辦,以”數(shù)聚粵港澳,智匯大灣區(qū)"為主題,面向中國(guó)大陸和中國(guó)港澳地區(qū)高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司、開發(fā)者等專業(yè)對(duì)象舉辦的大型數(shù)據(jù)創(chuàng)新類競(jìng)賽。 【賽事簡(jiǎn)介】 “華為云杯”2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù) 數(shù)據(jù)管理 局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦來自:百科對(duì)象存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)分析存儲(chǔ)應(yīng)用場(chǎng)景 場(chǎng)景描述 OBS 提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析、歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢、海量行為 日志分析 和公共事務(wù)分析統(tǒng)計(jì)等場(chǎng)景,向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無須擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析的典型場(chǎng)景:PB級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),批量數(shù)據(jù)分析,毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)詳單查詢等來自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 時(shí)間:2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力,關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力包含: 1. 與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成,降低開發(fā)門檻;來自:百科更專業(yè)的 CDN 更專業(yè)的CDN 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN CDN(Content Delivery Network,內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò))是通過將源站內(nèi)容分發(fā)至靠近用戶的加速節(jié)點(diǎn),使用戶可以就近獲得所需的內(nèi)容,解決Internet網(wǎng)絡(luò)擁擠的狀況,提高用戶訪問的響應(yīng)速度和成功率,從而提升您業(yè)務(wù)的使用體驗(yàn)。來自:專題以數(shù)字資產(chǎn)模型為核心驅(qū)動(dòng)的一站式IoT數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 以數(shù)字資產(chǎn)模型為核心驅(qū)動(dòng)的一站式IoT數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 時(shí)間:2022-09-22 18:30:50 IoT數(shù)據(jù)分析面臨的問題與挑戰(zhàn) 隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入數(shù)量的快速增長(zhǎng),IoT數(shù)據(jù)量也急速增長(zhǎng),快捷有效的數(shù)據(jù)分析的價(jià)值越來越重要。然而,當(dāng)前IoT數(shù)據(jù)分析面臨著諸多關(guān)鍵挑戰(zhàn),貫穿著數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過程:來自:百科基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)人工作業(yè)的升級(jí)改造,比如,智慧倉(cāng)儲(chǔ)中的智能調(diào)度。 然而,通用的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)由于缺乏針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的最佳實(shí)踐,在技術(shù)層面和商業(yè)層面都缺少物聯(lián)網(wǎng)基因,影響物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)效率。因此,華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。 三、如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析? 首先,來自:百科圖片處理平臺(tái)——數(shù)據(jù)工坊 DWR 圖片處理平臺(tái)——數(shù)據(jù)工坊 DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(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是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(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。來自:專題加速能力。能夠支持DirectX、OpenGL,可以提供最大顯存1GiB、分辯率為4096×2160的圖形圖像處理能力。 境外云服務(wù)器 在數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用: ●處理大容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場(chǎng)景。例如MapReduce 、Hadoop計(jì)算密集型。 境外云服務(wù)器在高性能計(jì)算的應(yīng)用:來自:專題據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段:不同類型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同,形成數(shù)據(jù)孤島、存在大量數(shù)據(jù)搬遷;并且數(shù)據(jù)分析門檻高,缺少簡(jiǎn)單易用的數(shù)據(jù)分析工具 數(shù)據(jù)可視化 階段:缺少交互式查詢能力、缺少基于時(shí)間維度的洞察分析能力 華為云IoT數(shù)據(jù)分析開放架構(gòu)介紹 基于以上IoT數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn),華為推來自:百科
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