1、时间：2021-2022年第一学期第15-16周。上午：8:00-11:30，下午：2:00-5:30。设计周的最后两天为验收时间，每个小组要求对课程设计任务提交设计报告。 2、地点：机房10#A301,机房10#A302,机房10#A303，以及安排的相关机房
本文将以三个不同层次的实战项目为例，展示如何利用GPT智能助手在实际项目中应用Elasticsearch。
互联网的发展，带来了各种数据的爆发式增长，所有接入互联网的相关操作行为，都化为虚拟的数据被记录了下来。大数据时代的带来，一个明显的变化就是全样本数据分析，面对TB/PB级及以上的数据规模，Hadoop成为主流选择。
Hadoop系列课程安排 手把手带你转行大数据人工智能 大数据和人工智能的发展前景 大数据开发都在开发什么 项目整体介绍与大数据开发训练速成 开发运行测试环境的介绍与搭建 通过前端代码了解大数据业务 离线日志分析系统页面展示 程序后台框架搭建 用户信息分析结果展示 用户数据的抽取转换加载（ETL数据清洗） 新增会员和总会员分析代码编写 活跃用户分析模块代码编写 活跃会员分析模块代码编写 新增会员和总会员分析模块代码编写 会话分析模块代码编写 每小时会话分析模块代码编写 数据分析
Growth Hacking这个词在过去一两年开始迅速从硅谷传播到国内，也诞生了一系列专注于企业数据分析业务的明星初创公司，如GrowingIO，神策数据，诸葛IO等。Growth Hacking简单的来说就是用数据驱动的方式来指导产品的迭代改进，以实现用户的快速增长，可以看看上面几家数据分析公司披露的客户就知道它有多流行了： GrowingIO客户：有赞，豆瓣，36Kr等 神策数据客户：秒拍，AcFun，爱鲜蜂，pp租车等 诸葛IO客户：Enjoy，罗辑思维等 我司的一个主要产品是面向中小诊所的运营S
离线数据分析平台实战——220项目结构整体概述 数据展示系统(bf_dataapi)总述 bf_dataapi项目的主要目标有两个： 第一个目标就是我们需要提供一个提供json数据的Rest API； 第二个目标就是提供一个展示结果的demo页面。 bf_dataapi使用spring+mybatis+mysql来搭建提供rest api的项目框架， 使用highcharts来进行demo页面的搭建。 在本次项目中，我们将所有的API高度聚合，最终我们只会提供两个API，然后在API中根据参数的不
离线数据分析平台实战——200Spring+MyBatis+Mysql框架整合 项目总体介绍 本项目分为三个模块，分别为： 日志收集模块， 数据分析模块以及 数据展示模块。 其中日志收集模块主要由sdk+nginx+flume组成，项目工程名为bf_track； 数据分析模块主要由hive和mapreduce来完成，项目工程名为bf_transformer; 数据展示模块主要由highcharts+springmvc+mybatis+mysql组成，项目工程名为bf_dataapi。 其中bf_
这是一个信息爆炸的时代。经过数十年的积累，很多企业都聚集了大量的数据。这些数据也是企业的核心财富之一，怎样从累积的数据里寻找价值，变废为宝炼数成金成为当务之急。但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多。要处理海量数据，如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机，成本无疑很高，有时即使是保存数据，也需要面对高成本的问题，因为具有海量数据容量的存储设备，价格往往也是天文数字。成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈。
熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构；
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
对于企业而言，坐拥庞大的数据资源，想要实现大数据分析，首要的就是要搭建起自身的大数据系统平台，而每个公司都有自己特定的业务场景，因此在大数据平台上的需求是不一样的。今天我们仅从通用的角度，来聊聊大数据分析需要什么技术架构？
安全日志记录着企业服务器、云基础设施、应用程序等的全部执行过程，对日志数据进行追溯分析，可以准确清晰地了解企业 IT 设施状况、排查安全隐患、检索故障源头等。
大数据互联网时代下大家耳熟能详的名词,但是我们离大数据有多远呢?从2011Hadoop1.0问世到现在,渐渐地大数据解决方案已经趋向成熟,笔者觉得也是时间来学习接触一下大数据解决一些在工作中实际遇到的
在数据安全管理体系的背后，离不开对安全日志数据的存储与分析。以终端设备为例，中国联通每天会产生百亿级别的日志数据，对于保障网络安全、提高系统稳定性和可靠性具有至关重要的作用。目前，Apache Doris 在联通体系的落地已支持了 30 多条业务线和数百个实时作业，不仅帮助联通实现了万亿级安全日志的高效分析和低成本，也为其他运营商提供了成功的参考案例和学习经验，对推动运营商的数字化转型进程具有重要意义。
建院至今已有100余年的历史，现已发展成为集医疗、科研、教学为一体的某家三级甲等综合医院，通过BI，基于医院的HIS系统为数据源，分别从运营管理、药品管理、病例管理、人员管理、患者全流程追踪等多个主题展开数据分析，完成了一系列的数据分析报告。
本文将从三个层次引导您如何利用GPT智能助手学习Elasticsearch，并提供详细的案例和经验分享。
随着产业数字化发展进入深入区，网络空间不断壮大，网络的边界也变得难以界定，站在网络的角度看安全，传统的安全分析有着怎样的短板与不足？未来大数据分析应该更注重哪方面的能力建设？ 近日，腾讯安全云鼎实验室「安全大讲堂」邀请北京派网软件CEO孙朝晖，基于安全业务视角，深度剖析网络大数据分析的应用现状，探讨“网络大数据分析发展趋势”，为企业网络安全建设发展提供了前瞻性建议。 从网络的角度看，传统安全厂家、安全专家在研究流量时，更多集中在HTTP、DNS、隧道协议、远程控制协议等常用网络协议上，但事实上，这些协议的流
##1. es是什么 ElasticSearch简称ES，是一个高拓展和开源的全文搜索和分析引擎，可以准实时地存储、搜索、分析海量的数据。 它和MongoDB、redis等一样是非关系型数据。 业应用定位：采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。 可拓展：开源软件，支持很多第三方插件。 高可用：在一个集群的多个节点中进行分布式存储，索引支持shards和复制，即使部分节点down掉，也能自动进行数据恢复和主从切换。 采用RestfulAPI标准：通过http接口使用JSON格式进行操作数据。数据存储的最小单位是文档，本质上是一个JSON 文本。所有资源都共享统一的接口（标准的HTTP方法）比如 GET、PUT、POST 和 DELETE，在客户端和服务器之间传输数据。
腾讯云事件总线（EventBridge）与腾讯千帆鹊桥 iPaaS 携手，将安全、稳定、高效的无服务器事件管理平台与腾讯千帆鹊桥 iPaaS 的多种连接器集成，通过 「EB x iPaaS x X」架构，可以快速构建各种业务场景，帮您以配置化的方式轻松实现无服务器事件驱动架构的搭建。 通用业务场景下，监控告警 是必不可缺的运维模块，如何有效监控到告警信息并及时进行自动化处理，是每个业务方都需要思考和面对的问题。基于事件总线 EventBridge 和腾讯千帆鹊桥 iPaaS，腾讯云提供了一套完整的监控运维
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样，是非关系型数据库。
作者：飒然Hang 原文：www.rowkey.me/blog/2016/08/27/server-basic-tech-stack/ （点击文末阅读原文即可前往） 本文更新于2016.12.06,
问卷、报名、登记、预约、订单，甚至是考试表单制作，表单数据收集，可以设置简单逻辑。
无论多么复杂的业务场景，一条数据的一生都体现在CRUD操作上——创建、查询、修改、删除。 正如人的生死轮回，数据亦是如此，一条数据随着时间的流逝，其价值也是在逐渐变小。 数据存在的价值则是在于它被使用的程度，在不同的系统中，人们对于不同时期的数据有着不同的需求。 比如12306、携程上的火车、机票订单，人们往往只关注30天之内的订单，而携程正是默认只保留30天的订单信息，超过30天的订单需要通过手机号查找。 携程订单 携程为什么要这么做？ 其实仔细想想不难明白，作为全国购票平台，每年数以亿计的订单，如果全
最近看了 Milter 的《算法工程师究竟需要哪些工程能力》这篇文章，有所感想，因此也写一篇关于算法工程师的技术能力的问题，和大家分享一下居士关于算法工程师的技术能力的观点。
自2000年代初大数据技术诞生以来，为了应对不断丰富的应用场景、日益复杂的数据类型，以及逐渐膨胀的数据规模，大数据业内逐渐发展出了多种技术路线。
使用Java后端技术的目的就是构建业务应用，为用户提供在线或者离线服务。因此，一个业务应用需要哪些技术、依赖哪些基础设施就决定了需要掌握的后端技术有哪些。纵观整个互联网技术体系再结合公司的目前状况，笔者认为必不可少或者非常关键的后端基础技术/设施如下图所示：
搜索是现代软件必备的一项基础功能，而 Elasticsearch 就是一款功能强大的开源分布式搜索与数据分析引擎。
在大数据时代，搜索是软件工程师的一项必备技能。而 Elasticsearch 就是一款功能强大的开源分布式搜索与数据分析引擎，在同领域内几乎没有竞争对手——近两年 DB-Engines 的数据库评测中，Elasticsearch 在搜索引擎领域始终位列第一。 Elasticsearch 不仅可以从海量数据中快速找到相关信息，还被广泛运用于大数据近实时分析，包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。 它可以探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，甚至通过机器学习自动识别异
导读：数据对于产品的发展起着决定性的指导作用，那么公司在运营的过程中具体需要一个什么样的数据来支撑服务呢？
很多HR的同学在学习人力资源数据分析课程的时候，都会问人力资源的数据分析在未来的发展方向是怎么样的，有哪些行业或者岗位可以从事人力资源数据分析的工作，我们帮大家梳理了下现阶段人力资源数据分析的发展方向和岗位。
随着大数据时代的到来，企业挖掘出隐藏巨大的数据价值给带来了更多的市场机会。大数据存储，处理和处理的研究已是企业未来发展的趋势，因此，将开展基于Hadoop + Hive框架进行电子商务数据分析，搭建一个大数据集群平台，用于通过电商案例的存储，处理，分析和可视化展示的实验迎向困难该挑战
我认为基于准确数据分析的复盘才是最有效的，因为不管是拍脑门定需求还是毫无根据的优化迭代都可能导致效果与期望南辕北辙。
现在大数据这么火，各行各业想转行大数据，那么问题来了，该往哪方面发展，哪方面最适合自己？
1、被采集的数据主要是网页跳转数据：比如你从哪个网页跳转入该购物网站、你点击了哪些商品页面、在商品页面上停留了多少时间。
欢迎来到脑机接口综合性开源软件平台MetaBCI的发布会现场，我是来自天津大学的许敏鹏。
数据分析师并不像产品和开发那样的岗位，从公司初创就是不可缺少的。数据分析师是在公司发展到一定程度才会有需要的岗位。
目录： 大数据分析的五个基本方面 如何选择适合的数据分析工具 如何区分三个大数据热门职业 从菜鸟成为数据科学家的 9步养成方案 从入门到精通—快速学会大数据分析 一、大数据分析的五个基本方面 1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2.数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格
作为一名成熟的数据分析师，那必然是要头顶Python，脚踩SQL，左手一个Tableau，右手一个Excel。能取数，会报表，埋点AB两不误，分析落地显价值。
因为个人从开始进入数据分析职业到现在，已经小三年了，故希望能总结下个人对「数据分析师」的理解，一来梳理自己的专业认知，二来可以进一步思考接下来的职业规划。 本文主要聊一下三个内容：
这里的后端基础设施主要指的是应用在线上稳定运行需要依赖的关键组件或者服务。开发或者搭建好以上的后端基础设施，一般情况下是能够支撑很长一段时间内的业务的。此外，对于一个完整的架构来说，还有很多应用感知不到的系统基础服务，如负载均衡、自动化部署、系统安全等，并没有包含在本章的描述范围内。
点击关注公众号，Java干货及时送达 来源：https://github.com/superhj1987/pragmatic-java-engineer/blob/master/book/chapter1-servertech/server-basic.md 使用Java后端技术的目的就是构建业务应用，为用户提供在线或者离线服务。因此，一个业务应用需要哪些技术、依赖哪些基础设施就决定了需要掌握的后端技术有哪些。 纵观整个互联网技术体系再结合公司的目前状况，笔者认为必不可少或者非常关键的后端基础技术/设施如
1.腾讯云BI：提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力，帮助经营者快速获取决策数据依据。
近年来，数字化转型的重要性已经被越来越多的公司所认识。在十四五规划中数据已经成为和土地、劳动力、资本、技术所并列的六大要素。如何充分挖掘数据资产价值，运用各类大数据分析工具来驱动业务发展，已成为企业管理者所关注的最重要的问题之一。国际著名咨询公司麦肯锡认为，构建大数据及高级分析能力是撬动企业业务新增长最重要的杠杆之一。加大数据分析能力的建设，从企业业务的各环节入手，有助于企业整体运行效率提升。
感谢阅读「美图数据技术团队」的第 16 篇原创文章，关注我们持续获取美图最新数据技术动态。
关于客户，越来越多的企业觉得有必要对面向客户的各项信息和活动进行集成，组建以客户为中心的企业，实现对客户活动的全面管理。于是在这样的背景下，CRM（客户关系管理）系统出现了。
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