回答:数据可视化并不是一个新技术，只是随着互联网的发展，数据可视化也在不断演进，特别是随着大数据的快速发展，基于大数据的可视化分析也越来越受到重视，通过建立数据仓库实现企业多源数据的整合，并且基于数据挖掘、机器学习等相关技术，挖掘数据潜在价值，为企业运营决策、战略分析提供数据支撑，所以未来数据可视化还是具备很大的发展前景的，特别是基于大数据、物联网等技术，以数据采集处理为核心、交互式的数据可视化必然会在...
Faremax
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回答:随着大数据应用的逐渐落地，很多人都想从事大数据方面的工作，这其中自然就有很多非大数据相关专业（数学、计算机、统计学）的从业者，那么大数据到底能不能从零基础开始学呢？答案是肯定的，但是也要根据自身的知识结构来选择大数据的学习方向。大数据技术体系在2016年的时候已经趋于成熟，目前正处在落地应用的阶段，大数据的细分岗位比较多，自然也就需要具备不同的知识结构。大数据的岗位集中在数据采集、整理、存储、分析...
wuyangnju
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回答:数据库开发工程和大数据开发严格意义上来说不算转行，从技术层面来讲大数据开发需要更深层的技术基础和更广的架构思路，也其说转行不如说是对自身职业的一个飞跃。数据库开发工程对于基本的数据库开发比如说SQL的熟练，表结构的分析，数据库编程的掌握，数据库的运维，这都是数据库开发工程师的天然优势和技术积累，如果要上升到大数据开发显示是比小白更具优势，向大数据库开发提升，建议从以下几方面着手：1.从技术上要学习...
sean
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回答:在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台，这部分工作的难度较高，从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:派可数据推荐人群：企业选型、数据分析师、相关业务人员、派可数据是国内专业的低代码数据仓库开发平台 + 敏捷 BI 可视化分析平台，国产商业智能 BI 软件产品，具备端到端（ End-to-End ) 的产品与服务能力，包括：企业级数据仓库平台、三端可视化分析（ PC 端、移动端、大屏端 ）自助设计能力、中国式报表、填报与数据补录平台。. 企业级数据仓库平台 - 快速原型可视化设计建模、零代码的数据...
Sanchi
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回答:是的。一方面，大数据计算通常不能在内存中完成，需要多次读写硬盘数据。另一方面，数据分布在不同的机器上，需要对数据进行网络传输。因此，大数据运算更多的时间是在读写磁盘和网络传输数据。因为数据I/O的效率通常低于CPU运算效率。因此，对读写同一张表的多个SQL进行合并，可以减少本地磁盘读写次数，以及网络传输的数据，从而提高程序运行效率。
李增田
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...作人类语言来看，就能理解现状，和未来发展趋势了。 可视化 前面也说过，前端的底层在逐渐封闭，而可视化就是前端的上层。 所以笔者很少提到工程化，原因就是未来前端开发者接触工程化的机会越来越少，工程化机制也越...
...业的技术支持团队，为大数据集群的稳定运行保驾护航。可视化工作流UDSUDS(UCloud Data Studio)是一款UCloud自研的轻量级、分布式、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统。通过拖拽式的工作流开发 IDE，简单 Web 式拖拽操作来完成整...
...后台回复pysz，获取分享链接。 1. 潘俊勇：脚本化及可视化编程 潘俊勇是一位 Python 老兵，方向是企业应用开发。在当天的分享中，他结合自身的工作经验，指出了当前应用开发存在的问题。 他认为，目前是互联网的大航...
实际上，在数据可视化这一块笔者并没有很多的开发经历和经验，不过正是因为这个问题笔者才决定学习一门数据可视化框架来弥补自己在这一方面的不足。在这个大数据统治的时代，数据能给我们提供前所未有的便捷...
...些不同寻常的东西或其他人之前没有发现的内容。 数据可视化 对于数据处理而言，对其最重要的可能是数据可视化。可视化是在完成所有工作后输出一个能被任何人理解的可视化载体，这可以通过使用编程语言（如Plot.ly、d3.js...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
