回答:數據可視化并不是一個新技術,只是隨著互聯網的發展,數據可視化也在不斷演進,特別是隨著大數據的快速發展,基于大數據的可視化分析也越來越受到重視,通過建立數據倉庫實現企業多源數據的整合,并且基于數據挖掘、機器學習等相關技術,挖掘數據潛在價值,為企業運營決策、戰略分析提供數據支撐,所以未來數據可視化還是具備很大的發展前景的,特別是基于大數據、物聯網等技術,以數據采集處理為核心、交互式的數據可視化必然會在...
回答:隨著大數據應用的逐漸落地,很多人都想從事大數據方面的工作,這其中自然就有很多非大數據相關專業(數學、計算機、統計學)的從業者,那么大數據到底能不能從零基礎開始學呢?答案是肯定的,但是也要根據自身的知識結構來選擇大數據的學習方向。大數據技術體系在2016年的時候已經趨于成熟,目前正處在落地應用的階段,大數據的細分崗位比較多,自然也就需要具備不同的知識結構。大數據的崗位集中在數據采集、整理、存儲、分析...
回答:數據庫開發工程和大數據開發嚴格意義上來說不算轉行,從技術層面來講大數據開發需要更深層的技術基礎和更廣的架構思路,也其說轉行不如說是對自身職業的一個飛躍。數據庫開發工程對于基本的數據庫開發比如說SQL的熟練,表結構的分析,數據庫編程的掌握,數據庫的運維,這都是數據庫開發工程師的天然優勢和技術積累,如果要上升到大數據開發顯示是比小白更具優勢,向大數據庫開發提升,建議從以下幾方面著手:1.從技術上要學習...
回答:在大數據領域大概有四個大的工作方向,除了大數據平臺應用及開發、大數據分析與應用和大數據平臺集成與運維之外,還有大數據平臺架構與研發,除了以上四個大的工作方向之外,還有一個工作方向是大數據技術推廣和培訓,這部分工作目前也有不少人在從事。大數據平臺架構與研發主要的工作內容是研發底層的大數據平臺,這部分工作的難度較高,從事這部分工作的研發級崗位也并不多。現在不少技術研發團隊都以Hadoop、Spark平...
回答:派可數據推薦人群:企業選型、數據分析師、相關業務人員、派可數據是國內專業的低代碼數據倉庫開發平臺 + 敏捷 BI 可視化分析平臺,國產商業智能 BI 軟件產品,具備端到端( End-to-End ) 的產品與服務能力,包括:企業級數據倉庫平臺、三端可視化分析( PC 端、移動端、大屏端 )自助設計能力、中國式報表、填報與數據補錄平臺。. 企業級數據倉庫平臺 - 快速原型可視化設計建模、零代碼的數據...
回答:是的。一方面,大數據計算通常不能在內存中完成,需要多次讀寫硬盤數據。另一方面,數據分布在不同的機器上,需要對數據進行網絡傳輸。因此,大數據運算更多的時間是在讀寫磁盤和網絡傳輸數據。因為數據I/O的效率通常低于CPU運算效率。因此,對讀寫同一張表的多個SQL進行合并,可以減少本地磁盤讀寫次數,以及網絡傳輸的數據,從而提高程序運行效率。
...作人類語言來看,就能理解現狀,和未來發展趨勢了。 可視化 前面也說過,前端的底層在逐漸封閉,而可視化就是前端的上層。 所以筆者很少提到工程化,原因就是未來前端開發者接觸工程化的機會越來越少,工程化機制也越...
...業的技術支持團隊,為大數據集群的穩定運行保駕護航。可視化工作流UDSUDS(UCloud Data Studio)是一款UCloud自研的輕量級、分布式、易擴展的可視化DAG工作流任務調度系統。通過拖拽式的工作流開發 IDE,簡單 Web 式拖拽操作來完成整...
...后臺回復pysz,獲取分享鏈接。 1. 潘俊勇:腳本化及可視化編程 潘俊勇是一位 Python 老兵,方向是企業應用開發。在當天的分享中,他結合自身的工作經驗,指出了當前應用開發存在的問題。 他認為,目前是互聯網的大航...
實際上,在數據可視化這一塊筆者并沒有很多的開發經歷和經驗,不過正是因為這個問題筆者才決定學習一門數據可視化框架來彌補自己在這一方面的不足。在這個大數據統治的時代,數據能給我們提供前所未有的便捷...
...些不同尋常的東西或其他人之前沒有發現的內容。 數據可視化 對于數據處理而言,對其最重要的可能是數據可視化。可視化是在完成所有工作后輸出一個能被任何人理解的可視化載體,這可以通過使用編程語言(如Plot.ly、d3.js...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...