可視化大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)SEARCH AGGREGATION
回答:數(shù)據(jù)可視化并不是一個(gè)新技術(shù)，只是隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)可視化也在不斷演進(jìn)，特別是隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，基于大數(shù)據(jù)的可視化分析也越來(lái)越受到重視，通過(guò)建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)多源數(shù)據(jù)的整合，并且基于數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)，挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值，為企業(yè)運(yùn)營(yíng)決策、戰(zhàn)略分析提供數(shù)據(jù)支撐，所以未來(lái)數(shù)據(jù)可視化還是具備很大的發(fā)展前景的，特別是基于大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，以數(shù)據(jù)采集處理為核心、交互式的數(shù)據(jù)可視化必然會(huì)在...
Faremax
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回答:隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的逐漸落地，很多人都想從事大數(shù)據(jù)方面的工作，這其中自然就有很多非大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)（數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)）的從業(yè)者，那么大數(shù)據(jù)到底能不能從零基礎(chǔ)開(kāi)始學(xué)呢？答案是肯定的，但是也要根據(jù)自身的知識(shí)結(jié)構(gòu)來(lái)選擇大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)方向。大數(shù)據(jù)技術(shù)體系在2016年的時(shí)候已經(jīng)趨于成熟，目前正處在落地應(yīng)用的階段，大數(shù)據(jù)的細(xì)分崗位比較多，自然也就需要具備不同的知識(shí)結(jié)構(gòu)。大數(shù)據(jù)的崗位集中在數(shù)據(jù)采集、整理、存儲(chǔ)、分析...
wuyangnju
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回答:數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)工程和大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)不算轉(zhuǎn)行，從技術(shù)層面來(lái)講大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需要更深層的技術(shù)基礎(chǔ)和更廣的架構(gòu)思路，也其說(shuō)轉(zhuǎn)行不如說(shuō)是對(duì)自身職業(yè)的一個(gè)飛躍。數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)工程對(duì)于基本的數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)比如說(shuō)SQL的熟練，表結(jié)構(gòu)的分析，數(shù)據(jù)庫(kù)編程的掌握，數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)維，這都是數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)工程師的天然優(yōu)勢(shì)和技術(shù)積累，如果要上升到大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)顯示是比小白更具優(yōu)勢(shì)，向大數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)提升，建議從以下幾方面著手：1.從技術(shù)上要學(xué)習(xí)...
sean
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回答:在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域大概有四個(gè)大的工作方向，除了大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用及開(kāi)發(fā)、大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用和大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成與運(yùn)維之外，還有大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)與研發(fā)，除了以上四個(gè)大的工作方向之外，還有一個(gè)工作方向是大數(shù)據(jù)技術(shù)推廣和培訓(xùn)，這部分工作目前也有不少人在從事。大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)與研發(fā)主要的工作內(nèi)容是研發(fā)底層的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，這部分工作的難度較高，從事這部分工作的研發(fā)級(jí)崗位也并不多?，F(xiàn)在不少技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:派可數(shù)據(jù)推薦人群：企業(yè)選型、數(shù)據(jù)分析師、相關(guān)業(yè)務(wù)人員、派可數(shù)據(jù)是國(guó)內(nèi)專業(yè)的低代碼數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)平臺(tái) + 敏捷 BI 可視化分析平臺(tái)，國(guó)產(chǎn)商業(yè)智能 BI 軟件產(chǎn)品，具備端到端（ End-to-End ) 的產(chǎn)品與服務(wù)能力，包括：企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)、三端可視化分析（ PC 端、移動(dòng)端、大屏端 ）自助設(shè)計(jì)能力、中國(guó)式報(bào)表、填報(bào)與數(shù)據(jù)補(bǔ)錄平臺(tái)。. 企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái) - 快速原型可視化設(shè)計(jì)建模、零代碼的數(shù)據(jù)...
Sanchi
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回答:是的。一方面，大數(shù)據(jù)計(jì)算通常不能在內(nèi)存中完成，需要多次讀寫(xiě)硬盤(pán)數(shù)據(jù)。另一方面，數(shù)據(jù)分布在不同的機(jī)器上，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸。因此，大數(shù)據(jù)運(yùn)算更多的時(shí)間是在讀寫(xiě)磁盤(pán)和網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)。因?yàn)閿?shù)據(jù)I/O的效率通常低于CPU運(yùn)算效率。因此，對(duì)讀寫(xiě)同一張表的多個(gè)SQL進(jìn)行合并，可以減少本地磁盤(pán)讀寫(xiě)次數(shù)，以及網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，從而提高程序運(yùn)行效率。
李增田
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...作人類語(yǔ)言來(lái)看，就能理解現(xiàn)狀，和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)了。 可視化 前面也說(shuō)過(guò)，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(lái)前端開(kāi)發(fā)者接觸工程化的機(jī)會(huì)越來(lái)越少，工程化機(jī)制也越...
...業(yè)的技術(shù)支持團(tuán)隊(duì)，為大數(shù)據(jù)集群的穩(wěn)定運(yùn)行保駕護(hù)航?？梢暬ぷ髁鱑DSUDS(UCloud Data Studio)是一款UCloud自研的輕量級(jí)、分布式、易擴(kuò)展的可視化DAG工作流任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)。通過(guò)拖拽式的工作流開(kāi)發(fā) IDE，簡(jiǎn)單 Web 式拖拽操作來(lái)完成整...
...后臺(tái)回復(fù)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(yè)應(yīng)用開(kāi)發(fā)。在當(dāng)天的分享中，他結(jié)合自身的工作經(jīng)驗(yàn)，指出了當(dāng)前應(yīng)用開(kāi)發(fā)存在的問(wèn)題。 他認(rèn)為，目前是互聯(lián)網(wǎng)的大航...
實(shí)際上，在數(shù)據(jù)可視化這一塊筆者并沒(méi)有很多的開(kāi)發(fā)經(jīng)歷和經(jīng)驗(yàn)，不過(guò)正是因?yàn)檫@個(gè)問(wèn)題筆者才決定學(xué)習(xí)一門(mén)數(shù)據(jù)可視化框架來(lái)彌補(bǔ)自己在這一方面的不足。在這個(gè)大數(shù)據(jù)統(tǒng)治的時(shí)代，數(shù)據(jù)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(méi)有發(fā)現(xiàn)的內(nèi)容。 數(shù)據(jù)可視化 對(duì)于數(shù)據(jù)處理而言，對(duì)其最重要的可能是數(shù)據(jù)可視化?？梢暬窃谕瓿伤泄ぷ骱筝敵鲆粋€(gè)能被任何人理解的可視化載體，這可以通過(guò)使用編程語(yǔ)言（如Plot.ly、d3.js...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)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(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
