大数据与数据可视化发展趋势_光环大数据培训

光环大数据培训怎么样_武汉光环大数据培训机构光环大数据培训怎么样？与阿里云推出的AI智客计划什么时候开班？近年来随着大数据时代的到来，大数据越来越火热，来光环大数据参加大数据培训的人也越来越多了，但仍然无法满足市场对大数据人才的大量需求。

现实生活中，我们每一天都在跟大数据打交道，比如你开启了网购，你随意输入点什么进入网站，那么相应的商品就会出来一堆又一堆，这些都是怎么实现的呢?离不开大数据对你喜爱的总结，很多人都感受着大数据带给我们的魅力，近年来，大数据也上演着越来越重要的角色。

光环大数据建议，想学大数据的朋友，就赶紧吧，时间就是金钱。

在想学的时候，不开启大数据的学习，在你动手学的时候，很多人已经在你的前面站稳脚跟，与其后悔自己为什么没有早点学大数据，为什么不早点开启大数据的学习。

想学大数据，该怎么学习大数据?经过很多人的亲身实践，学大数据最好的方式还是参加大数据培训。

互联网的发展在未来是一个必然，也是很多朋友们都需要的。

对于互联网的功能我们都看得很清楚，网上购物，网上工作等都已经实现。

大数据在互联网发展中起到了很好的指引作用。

这也是很多企业选择大数据人才的原因。

目前各行业都需要大数据的指引，因此相应的人才需求量也在增大。

但是现在的市场上大数据人才供需不平衡，岗位需求多，这就给不少企业带来了困难。

我们不难看出人才市场更是提出来高薪聘请大数据人才，薪资水平也是非常高。

光环国际联合阿里云大学，启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。

作为国内大数据和人工智能培训的领军企业，光环国际将与阿里云大学在人工智能和大数据领域深度合作。

未来三年，光环国际将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的专业人才，构建中国的人工智能人才优势。

大数据培训，人工智能培训，就来光环大数据！关于AI智客计划的更多详细信息，请咨询光环大数据官网客服了解！为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。

数据可视化培训资料在当今数字化的时代，数据已经成为了企业和组织决策的重要依据。

然而，面对海量的数据，如何能够快速、准确地理解和分析它们，成为了一个关键的问题。

数据可视化作为一种有效的手段，可以将复杂的数据以直观、清晰的方式呈现出来，帮助人们更好地理解数据背后的信息和规律。

因此，掌握数据可视化的技能对于提升个人和团队的数据分析能力具有重要意义。

一、数据可视化的基本概念数据可视化是指将数据通过图形、图表、地图等视觉元素进行表达和呈现的过程。

其目的是将抽象的数据转化为易于理解和感知的形式，以便用户能够快速发现数据中的模式、趋势和关系。

数据可视化不仅仅是简单地绘制图形，更是一种通过设计和布局来传达数据内涵的艺术。

二、数据可视化的重要性1、增强数据理解通过将数据以可视化的形式呈现，可以让人们更容易理解数据的含义和结构。

相比于枯燥的数字表格，直观的图表能够更快速地传达数据的主要特征和趋势。

2、发现数据中的规律可视化能够帮助我们发现隐藏在数据中的规律和模式。

例如，通过折线图可以清晰地看到数据的变化趋势，通过柱状图可以比较不同类别之间的数据差异。

3、提高沟通效率在团队合作和决策过程中，数据可视化能够有效地促进成员之间的沟通和交流。

清晰的可视化图表可以避免因对数据理解不一致而产生的误解和争议。

4、支持决策制定决策者可以基于可视化的数据做出更明智、更准确的决策。

直观的展示能够让他们快速了解业务的现状和问题，从而制定出更有效的策略。

三、数据可视化的基本原则1、准确性可视化的结果必须准确地反映数据的真实情况，不能因为追求美观而扭曲数据。

2、简洁性避免过度复杂的设计和过多的元素，保持图表简洁明了，让用户能够快速获取关键信息。

3、一致性在同一套可视化作品中，使用一致的颜色、字体、图表类型等，以保持整体的风格统一。

4、突出重点通过适当的颜色、大小、形状等手段，突出数据中的重点和关键信息，引导用户的注意力。

四、常用的数据可视化工具1、 Excel作为最常见的办公软件之一，Excel 提供了丰富的图表功能，如柱状图、折线图、饼图等，适合处理简单的数据可视化任务。

大数据培训完一般可以做哪些工作_光环大数据培训大数据培训完一般可以做哪些工作? 大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需，这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最高的，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。

大数据培训完一般可以做哪些工作？大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，以及优化库存，降低成本，预测需求。

大数据培训后大家在各个领域可以从事的工作岗位。

1、Hadoop开发工程师Hadoop是一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。

2、数据分析师数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。

总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

3、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。

有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark 相结合。

光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。

人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，人工智能的发展会越来越好，因此参加人工智能培训课程进而转行人工智能行业是非常好的时机。

光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX 技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。

课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。

完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。

课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。

课程四阶段Python基础学习内容：Python基础实战开发学习目标：熟练掌握Python基础开发，掌握函数与控制、Python数据库开发。

完成项目：设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。

课程五阶段Python进阶开发学习内容：Python进阶实战开发学习目标：熟练使用经典开发与爬虫设计，熟练掌握买面向对性开发及并发原理。

完成项目：智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。

课程六阶段Django编程开发学习内容：Django编程实战开发学习目标：熟练掌握Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Django框架。

光环大数据培训_光环国际数据分析培训怎么样光环国际数据分析培训怎么样？大数据时代，大数据发展的如火如荼，随着越来越多数据的产生，数据分析的作用就尤为重要了，在企业中数据分析对企业决策起着非常大的作用，参加数据分析培训是成功快速转行高薪岗位的捷径。

光环国际数据分析培训怎么样？光环大数据是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。

光环大数据讲师均为实战专家，具备10年以上软件开发培训经验，五年以上大数据实战经验，行业口碑好。

比如，杨老师，是前全球十大咨询公司ESG亚太区分析师，对云计算、大数据有深入研究，曾为IBM、DELL、HP、EMC等厂商提供产品测评报告，并为国内企业华为、联想、浪潮、曙光等企业的业务现状和发展方向提供战略咨询服务。

光环大数据只聘请精英讲师，确保教学的整体质量与教学水准，讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需，通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。

光环大数据，理论+实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能展望2018年，大数据的技术发展与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的联系将更加紧密，物联网的发展将极大提高数据的获取能力，云计算与人工智能将深刻地融入数据分析体系，融合创新将会不断地涌现和持续深入。

大数据时代，数据分析培训，就选光环大数据！为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。

光环大数据培训_Palantir之核心技术探秘1.Palantir源起：B2B大数据和企业级Google。

Palantir(中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír)被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球估值排名第四的初创公司。

它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局(FBI)、美国中央情报局(CIA)、美国国家安全局(NSA)、美国军队和各级反恐机构，当然还有如JPMorgan这样的华尔街金融大鳄等等。

关于Palantir的传奇故事很多，CIA通过他家的大数据技术追踪到本拉登;创始人Alex Karp师从德国的Jürgen Habermas(研究西方马克思主义)获得哲学博士，热衷中国气功和太极;帮多家银行揭露旁氏骗局挽回数十亿损失，帮助摩根大通解决欺诈交易和黑客攻击问题，每年节约数亿美元;公司创始人和投资人(号称“硅谷黑帮”)由海军陆战队员随时保护以防不测;产品只卖美国及其盟友国;与棱镜门有说不清楚的关系等…这些花边新闻不是本文的关注点，本文重点从大数据技术角度来揭密Palantir的B2B大数据王国。

如果说谷歌是互联网大数据的霸主(我在前文《从Tensorflow看谷歌的云端人工智能战略》有详细解读)，那么Palantir的目标就是未来企业级大数据霸主，做企业和政府领域的Google。

为什么这样讲?从技术角度来分析，这是大数据发展的必然趋势，互联网上的数据多半是UGC用户产生内容，或是如电商平台这种某细分领域的独立生态数据，而真正的大数据金矿还在众多大型企业和政府机构的服务器集群中沉睡。

比如一个国家的情报部门和各部、各局信息中心，无不是掌握着成千上万关键领域的大数据，包括各种业务数据、监控数据、DNA样本、语音视频图片、地图时空数据等(当然前提是信息化程度及其发达，就像我们的税务系统一样，而不是房产登记系统)，面对如此海量、多源、异构而且高关联性、复杂性、动态性大数据，如果没有快速的大数据分析技术和工具支持，那只能是望数兴叹。

大数据和如何产生出来的_西安光环大数据培训机构如今的社会是一个信息化数字化的社会，互联网物联网和云计算技巧的迅猛发展，使得数据充满着全部天下，与此同时，数据也成为一种新的自然资源，亟待人们对其加以合理高效充分的应用，使之可以或许给人们的生活工作带来更大的效益和价值。

在这类背景下，数据的数目不仅以指数形式递增，而且数据的结构越来越趋于复杂化，这就付与了“大数据”不同于以往通俗“数据”加倍深层的内在。

在科学研讨（天文学生物学高能物理等）计算机仿真互联网应用电子商务等领域，数据量呈现疾速增加的趋向。

美国互联网大数据平台（IDC）指出，互联网上的数据每一年将增加50%以上，每2年便将翻一番，而今朝天下上90%以上的数据是近年才发生的。

数据并不是纯真指人们在互联网上宣布的信息，全天下的工业装备汽车电表上有着无数的数码传感器，随时测量和通报有关位置运动震动温度湿度甚至氛围中化学物质的变更等也发生了海量的数据信息。

科学研讨发生大数据。

如今的科研工作比以往任何时候都依附大批的数据信息交换处置，尤其是各大科研实验室之间研讨信息的长途传输。

好比相似希格斯玻粒子的发现就必要每一年36个国度的150多个计算中心之间停止约26PB的数据交换。

在过去的10年间，衔接跨越40个国度实验室超级计算中心和科学仪器的能源科学网（Esnet）上的流量每一年以72%的速率增加，2012年11月Esnet将升级为100Gbps。

物联网的应用发生大数据。

物联网（the Internet ofthings）是新一代信息技巧的重要组成部分，解决了物与物人与物人与人之间的互联。

本质而言，人与机械机械与机械的交互，大都是为了实现人与人之间的信息交互而发生的。

在这类信息交互的过程中，催生了从信息传送到信息感知再到面向阐发处置的应用。

人们接收日常生活中的各种信息，将这些信息传送到大数据平台，应用大数据平台的智能阐发决策得出信息处置成果，再通过互联网等信息通信网络将这些数据信息通报到四面八方，而在互联网终端的装备应用传感网等设施接收信息并停止有用的信息提取，得到自己想要的数据成果。

光环大数据培训：精准聚焦大数据时代国际人才集聚光环大数据培训了解到，10月22日，上海社会科学界第十五届学术年会智库专场“精准聚焦大数据时代国际人才集聚”学术研讨会在复旦大学召开，会议由上海社会科学界联合会主办，复旦大学管理学院和国家社科基金重大项目“大数据时代国际人才集聚及中国战略对策研究”课题组承办。

复旦大学文科科研处处长陈玉刚、复旦大学管理学院企业管理系系主任苏勇参加开幕式并致辞。

国家社科基金重大项目“大数据时代国际人才集聚及中国战略对策研究”首席专家、复旦大学管理学院教授姚凯主持会议并作专题发言。

从国家竞争优势的高度谋划人才集聚战略在日趋激烈的国际人才竞争中如何实现广聚天下人才而用之的宏伟蓝图?姚凯认为，中国需要充分把握大数据时代的特点，从国家竞争优势的高度出发谋划国际人才集聚战略。

我们需要对我国主要的竞争国家在大数据时代下的国际人才集聚现状、影响因素、集聚模式和国别竞争优势进行宏观、中观和微观国际比较，从而找出中国人才集聚及其效应的问题和差距，通过建立国家和国际人才集聚重要节点城市的国际人才集聚竞争优势指数体系，为中国制定大数据时代国际人才集聚战略及对策提供国际借鉴。

同时，姚凯强调，大数据技术正在对传统人力资源管理和人才管理的职能和价值链产生深刻而革命性的变革，要充分采用大数据技术重新科学设计国际人才预测、分析、引导、管理、服务和激励的新机制，研究大数据时代国际人才在全球城市网络中集聚的新载体和新方式，重视国际人才动态集聚、虚拟集聚等新趋势，对接中国建立创新型国家和上海建设全球有影响力的科创中心战略，建立起有利于国际人才集聚的新的体制机制和生态系统。

姚凯建议在上海率先建立起全球性的国际人才集聚大数据中心和人才库。

中国人才学会副会长沈荣华认为，国际人才集聚必须适应中国参与全球化的发展进程，实行三大转变：其一要从引进国内人才为主转到引进国外人才为主;其二要从引进国外一般人才为主转到引进国外高层次人才为主;其三要从只注重引进人才转到营造良好的人才国际环境，实现由劳动力集聚到人才集聚再到国际人才集聚，当好国际人才集聚的引领者。

数据分析必备的三大能力体系_光环大数据数据分析培训数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升，但是问题也很突出：1、大家对于数据分析的认知和理解支离破碎，缺乏一个整体的、系统的思维框架；2、大家的视野更多局限在数据报表、BI系统、广告监测等领域，对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。

这篇文章就从整体框架出发，介绍一下数据分析的三大层次。

包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。

一、数据分析价值观上面我介绍了：“道”指的是价值观，即如何看待数据分析的价值。

要想真正吃透这一点，必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。

数据分析的价值观（一）数据分析的价值认同做好数据分析，首先要认同数据的意义和价值。

一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。

放到一个企业里面，企业的CEO及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。

你想一下，如果老板都不认可数据分析的价值，那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗？然后，企业内部还需要有数据驱动的公司文化。

如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议，那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已，反之则是事半功倍。

（二）数据分析的工作定位做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位。

既不要神化数据分析，把它当做万能钥匙；也不要轻易否定数据分析的意义，弃之不用。

数据分析应该对业务有实际的指导意义，而不应该流于形式，沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。

在LinkedIn那么多年的工作时间里面，我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位：利用（大）数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策，提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。

数据分析的EOI框架当时我们还采用了一套EOI的分析框架，对不同业务的数据分析价值有明确的定位。

针对核心任务、战略任务和风险任务，我们认为数据分析应该分别起到助力（Empower）、优化（Optimize）、创新（Innovate）的三大作用。

大数据技术培训课程大纲范本第一部分：课程简介本课程旨在帮助学员全面了解大数据技术的基本概念、原理、应用和行业趋势。

通过深入浅出的讲解和实践操作，学员将掌握大数据技术的核心知识和技能，为其在大数据领域的职业发展打下坚实的基础。

第二部分：课程目标1. 理解大数据技术的定义、背景和发展趋势；2. 了解大数据处理的挑战和解决方案；3. 掌握大数据技术的基本原理和关键概念；4. 学习大数据技术的核心工具和平台；5. 实践应用大数据技术解决实际问题。

第三部分：课程内容1. 模块一：大数据基础概念- 大数据定义及特点- 大数据技术与传统技术的区别- 大数据处理的挑战与机遇2. 模块二：大数据存储与处理- 分布式存储系统（HDFS）- 分布式计算框架（MapReduce）- 数据仓库与数据湖3. 模块三：大数据处理工具- Hadoop生态系统及相关工具- Spark及其生态系统- 实时数据处理工具（Kafka、Flink等）4. 模块四：大数据分析与挖掘- 数据预处理与清洗- 数据挖掘算法与模型- 机器学习与深度学习在大数据分析中的应用5. 模块五：大数据可视化与呈现- 数据可视化工具与技术- 数据报表与仪表盘设计- 大数据结果可视化案例分析第四部分：课程设计1. 教学方法：理论讲解、案例分析、实践操作、小组讨论；2. 实践项目：学员参与一个真实的大数据项目，综合应用所学知识与技能；3. 考核评价：课堂参与、作业完成情况、实践项目实施情况。

第五部分：参考资料1. 《Hadoop权威指南》作者：Tom White2. 《Spark快速数据处理》作者：Holden Karau、Andy Konwinski等3. 《数据挖掘导论》作者：Pang-Ning Tan、Michael Steinbach、Vipin Kumar4. 《D3.js数据可视化实战手册》作者：琼斯（Murray John）备注：本大纲仅为课程设计参考范本，具体实施细节和教学安排将根据实际情况进行调整和优化。

Grupo Bimbo Inventory Demand_光环大数据培训机构Problem Formulation Got Wrong一开始我觉得这是一个时间序列预测的问题，所以我首先想到的是HMM，给一个（客户，产品）的Tuple，对其历史数据做建模。

这样大概做了一周，我发觉意义不大，主要原因是有相当比例的客户每周是会引进新的产品的，并不是每个（客户，产品）都有足够的历史数据来支撑模型的估算。

我后来想想，我应该做一些Data Exploration的工作，尤其是在建模之前，不然就会吃很多亏，以为数据是什么样，而实际上并不是这样。

我后来想想应该把它设计成一个监督学习的问题，这样才能最大程度发挥数据的潜能。

这样做最为直接的办法是，用3-8周的数据为第9周做特征，得到的模型可以预测第10周（用4-9周的数据做特征），这样做了之后我在leaderboard 上的成绩很快就进入了前20%。

Validation Strategy Got Wrong但是很快我就发现这样做会碰到一个瓶颈：本地Cross Validation的结果明明提升了，但是在Leaderboard上的结果却没有。

仔细思考一番就会发现，原因在于我local validation的split （random split）和train/test split （split by time）是不一致的，这样在local validation得到的超参数在train/test split上并不是最优的。

想到这个层次后，我就调整了自己的validation strategy，用3-7周为第8周做特征，然后训练，类似的用第9周做validation，得到的超参数在第9周重新训练模型，在第10周也就是public leaderboard做test。

这样做了之后我很快就进入10%。

Feature Engineering验，这个时候怎么办呢？我点开Leaderboard（LB）上排名前20的人，一个人一个人的看他们以前都参加过什么比赛，在哪些比赛中表现的比较好，那些比赛他们用了什么方法。

优秀的可视化分析案例_光环大数据培训数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。

数据是非常强大的。

当然，如果你能真正理解它想告诉你的内容，那它的强大之处就更能体现出来了。

通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。

必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数据。

谈谈数据可视化。

人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。

但是，并非所有的数据可视化是平等的。

（点击“为什么大多数人的图表和图形看起来像废话”了解我想表达的意思）那么，如何将数据组织起来，使其既有吸引力又易于理解?通过下面的16个有趣的例子获得启发，它们是既注重风格和也注重内容的数据可视化案例。

什么是数据可视化?数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。

文本形式的数据很混乱(更别提有多空洞了)，而可视化的数据可以帮助人们快速、轻松地提取数据中的含义。

用可视化方式，您可以充分展示数据的模式，趋势和相关性，而这些可能会在其他呈现方式难以被发现。

数据可视化可以是静态的或交互的。

几个世纪以来，人们一直在使用静态数据可视化，如图表和地图。

交互式的数据可视化则相对更为先进：人们能够使用电脑和移动设备深入到这些图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据及数据的处理方式。

感到兴奋了吗?让我们来看一些不错的交互和静态数据可视化的例子。

交互数据可视化的实例1)为什么会有“巴士群”现象这里有一个关于复杂数据集的很好的例子，它看起来感觉像一个游戏。

在这个例子里，Setosa网站为我们呈现了“巴士群”现象是如何发生的，即，当一辆巴士被延迟，就会导致多辆巴士在同一时间到站。

只用数字讲述这个故事是非常困难的，所以取而代之的是，他们把它变成一个互动游戏。

当巴士沿着路线旋转时，我们可以点击并按住一个按钮来使巴士延迟。

然后，我们所要做的就是观察一个短暂的延迟如何使巴士在一段时间以后聚集起来。

•云计算与大数据概述•华为云计算核心技术解析•华为大数据处理平台介绍•华为云计算在各行各业应用案例分享目录•华为大数据解决方案展示与探讨•培训总结与展望未来发展趋势云计算定义及发展历程云计算定义发展历程大数据概念及价值挖掘大数据概念价值挖掘大数据领域华为在大数据领域提供从数据采集、存储、处理到分析的全流程解决方案，以及大数据平台和工具，帮助企业实现数据价值挖掘。

云计算领域华为在云计算领域提供全栈式解决方案，包括基础设施、平台服务和应用服务三个层面，涵盖了计算、存储、网络、安全等方面。

生态合作华为积极与合作伙伴和开发者合作，共同构建云计算和大数据生态，推动产业的发展和创新。

华为在云计算大数据领域布局KVM（Kernel-based Virtual M…基于Linux内核的虚拟化技术，通过直接调用硬件资源实现高性能的虚拟化。

虚拟机管理包括虚拟机的创建、启动、停止、迁移等操作，以及虚拟机资源的动态调整。

虚拟计算资源管理实现CPU、内存等计算资源的虚拟化，提供弹性可扩展的计算能力。

分布式存储技术存储资源管理数据保护技术030201SDN（Software-Defined Netwo…通过软件定义网络的方式，实现网络资源的灵活调度和管理。

网络功能虚拟化将网络功能以软件的形式运行在通用硬件上，降低网络建设和运营成本。

虚拟网络技术包括虚拟交换机、虚拟路由器等技术，构建高效、安全的虚拟网络环境。

容器技术与微服务架构Docker容器技术01Kubernetes容器编排技术02微服务架构03分布式存储分布式计算实时数据处理数据挖掘与机器学习FusionInsight平台架构及功能特性数据采集、存储与处理流程支持多种数据源接入，包括关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等。

采用分布式文件系统存储数据，支持数据备份和恢复。

提供数据清洗、转换、聚合等处理功能，支持SQL查询和编程接口。

支持多种数据输出格式，包括CSV、JSON、Parquet等。

大数据专业名词解释_光环大数据培训01算法(Algorithm)算法可以理解成一种数学公式或用于进行数据分析的统计学过程。

那么，「算法」又是何以与大数据扯上关系的呢?要知道，尽管算法这个词是一个统称，但是在这个流行大数据分析的时代，算法也经常被提及且变得越发流行。

02分析(Analyticsanalyze)让我们试想一个很可能发生的情况，你的信用卡公司给你发了封记录着你全年卡内资金转账情况的邮件，如果这个时候你拿着这张单子，开始认真研究你在食品、衣物、娱乐等方面消费情况的百分比会怎样?你正在进行分析工作，你在从你原始的数据(这些数据可以帮助你为来年自己的消费情况作出决定)中挖掘有用的信息。

那么，如果你以类似的方法在推特和脸书上对整个城市人们发的帖子进行处理会如何呢?在这种情况下，我们就可以称之为大数据分析。

所谓大数据分析，就是对大量数据进行推理并从中道出有用的信息。

以下有三种不同类型的分析方法，现在我们来对它们分别进行梳理。

03描述性分析法(DescriptiveAnalytics)如果你只说出自己去年信用卡消费情况为：食品方面25%、衣物方面35%、娱乐方面20%、剩下20%为杂项开支，那么这种分析方法被称为描述性分析法。

当然，你也可以找出更多细节。

04预测性分析法(PredictiveAnalytics)如果你对过去5年信用卡消费的历史进行了分析，发现每年的消费情况基本上呈现一个连续变化的趋势，那么在这种情况下你就可以高概率预测出：来年的消费状态应该和以往是类似的。

这不是说我们在预测未来，而是应该理解为，我们在「用概率预测」可能发生什么事情。

在大数据的预测分析中，数据科学家可能会使用先进的技术，如机器学习，和先进的统计学处理方法(这部分后面我们会谈到)来预测天气情况、经济变化等等。

05规范性分析(PrescriptiveAnalytics)这里我们还是用信用卡转账的例子来理解。

假如你想找出自己的哪类消费(如食品、娱乐、衣物等等)可以对整体消费产生巨大影响，那么基于预测性分析(PredictiveAnalytics)的规范性分析法通过引入「动态指标(action)」(如减少食品或衣物或娱乐)以及对由此产生的结果进行分析来规定一个可以降低你整体开销的最佳消费项。

数据可视化的技术和趋势数据可视化的技术和趋势数据可视化是指通过图形化的展示方式将数据清晰明了地呈现给用户，从而更好地理解数据和发现数据中的规律和趋势。

随着数据产生量的急剧增加，数据可视化越来越成为了人们工作、生活中不可或缺的重要工具。

本文将分析数据可视化的基本技术和当前的趋势，并展望未来。

一、数据可视化的基本技术1.数据清理和整合：数据可视化首先需要进行数据清理和整合，以保证数据的质量和可视化的准确性。

数据清理包括数据格式化、数据去重、数据缺失值处理等，数据整合则是将多源数据整合在一起形成一个完整的数据集。

2.数据分析和探索：数据分析和探索是数据可视化的核心，通常使用的技术包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。

数据分析和探索可以通过对数据进行可视化展示，更好地理解数据、发现规律和趋势。

3.可视化技术：可视化技术包括图表设计、数据映射、动态效果、交互式设计等方面，通过这些技术，可以将数据转换成易于理解且令人愉悦的图形，以便用户可以更好地理解数据和交互数据。

二、当前数据可视化的趋势1.交互式可视化：交互式可视化是当前数据可视化的重要趋势之一。

交互式可视化允许用户通过各种手段来探索数据，包括缩放、滚动、移动、突出显示、过滤等，通过这些方式，可以更好地了解数据、发现规律和趋势。

2.大数据可视化：随着数据量的不断增大，大数据可视化成为了一个热门话题。

大数据可视化需要结合分布式计算、高性能的图形处理技术，以支持大规模数据的实时分析和可视化。

3.可视化协作：可视化协作是指多用户在同一时间和空间下共同参与到可视化的过程中，通过交流、协作来达成共识。

在可视化协作中，用户可以通过实时数据更新、评论、标注来达到协作的效果。

4.仿真可视化：仿真可视化是指通过3D仿真技术来展示数据，从而更好地呈现数据中的繁琐细节和复杂结构。

仿真可视化可以在工业制造、交通运输、建筑设计等领域中得到广泛应用。

5.表示学习：表示学习是一个机器学习领域的新兴技术，它通过学习数据的表征，将复杂的高维数据转换成低维可视化数据。

大数据经典手册_光环大数据培训大数据经典手册，大数据学习不是一朝一夕就能完成的，最重要的就是要坚持，同时也要好学。

如果学习自控能力不足，还是早点报大数据培训班吧。

给大家介绍一下学习大数据的步骤。

1. 理解数据：单纯的、没有任何背景的数据是没有意义的，也容易让人误解。

数据需要有具体的背景才能说明问题。

数据就像是一种颜色，需要有一个具体的外观才能证明它的存在。

以红色为例，它需要一些具体的外观才能让我们看到，比如红色的汽车、红色的围巾、红色的领带、红色的鞋子或任何红色的东西。

同理，数据也需要和它的环境、内容、模型、方法以及它产生、发生、使用、修改、执行和终止的整个生命周期结合在一起。

我还没发现一个数据科学家和我谈数据的时候不提及像Hadoop、NoSQL、Tableau的技术或其它老牌供应商与流行语。

你需要与你的数据建立亲密的关系，你需要彻底地了解它。

问他人“你的”数据为何出现异常就像是问自己的妻子怀了谁的孩子一样荒谬。

我们在与联合国的合作以及确保学校远离爆炸的相关软件中具备一个独有的优势是：对底层数据的控制力。

当全世界在使用统计图表讨论这些数据时，我们是那些回家体验数据的人，让它融入我们的日常生活，这些数据的价值、细节和增值，是我们不能在其它地方找到的。

对于其它的项目和客户，我们也是同样对待的。

2. 理解数据科学家：不幸的是，“数据科学家”恰好是数据科学这个领域中最容易使人困惑和被误用的词之一。

有人将其联想为知晓世间所有事情的神秘预言家；有人认为他们仅仅是统计学家；少数人认为他们只是一些熟悉Hadoop 和 NoSQL的人；还有人认为他们就是一些会做简单测试或是在管理会议中使用很多晦涩难懂的数学和统计学术语的人。

甚至于，某些人眼中的可视化控制面板，在另一些人看来只是永无止境的ETL（Extract-Transform-Load，数据仓库技术）过程。

在我看来，数据科学家是一类比数据创造者少一些对科学的理解，比数据生成者少一点对数据的理解的人，而他们恰恰是知道如何把这两部分工作融会贯通的人。

大数据技术培训计划在当今数字化时代，大数据技术已成为推动企业发展和创新的关键力量。

为了满足市场对大数据专业人才的需求，提高个人在数据领域的竞争力，特制定以下大数据技术培训计划。

一、培训目标本次培训的主要目标是使学员掌握大数据技术的核心概念和实用技能，能够在实际工作中熟练运用大数据工具和技术解决问题，为企业创造价值。

具体包括：1、了解大数据的基本概念、特点和应用场景。

2、掌握 Hadoop 生态系统的核心组件，如 HDFS、MapReduce 等。

3、熟练使用 Spark 进行数据处理和分析。

4、掌握数据仓库和数据挖掘的基本原理和方法。

5、具备运用大数据技术进行数据可视化和报告撰写的能力。

二、培训对象本次培训面向以下人群：1、数据分析师、数据工程师等相关岗位的在职人员，希望提升大数据技术水平。

2、计算机相关专业的在校学生，为未来的职业发展打下基础。

3、对大数据技术感兴趣，有意转行从事大数据相关工作的人员。

三、培训内容1、大数据基础大数据的定义、特点和发展趋势。

大数据的应用场景和行业案例分析。

大数据处理架构和技术栈介绍。

2、 Hadoop 生态系统HDFS（Hadoop 分布式文件系统）的原理和操作。

MapReduce 编程模型及实战案例。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源管理框架。

3、 Spark 大数据处理Spark 核心概念和架构。

Spark SQL 数据处理和查询优化。

Spark Streaming 实时数据处理。

Spark MLlib 机器学习库的应用。

4、数据仓库与数据挖掘数据仓库的设计与构建。

ETL（Extract, Transform, Load）流程和工具。

数据挖掘算法和模型，如分类、聚类、关联规则等。

5、数据可视化与报告撰写常用的数据可视化工具和技巧，如 Tableau、PowerBI 等。

如何撰写有效的数据分析报告，包括数据解读、结论推导和建议提出。

R语言学习由浅入深路线_光环大数据培训机构现在对R感兴趣的人越来越多，很多人都想快速的掌握R语言，然而，由于目前大部分高校都没有开设R语言课程，这就导致很多人不知道如何着手学习R 语言。

对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。

当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。

目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。

那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问。

有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。

本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化，计量经济学，时间序列分析，金融等。

1.初级入门《An Introduction to R》，这是官方的入门小册子。

其有中文版，由丁国徽翻译，译名为《R导论》。

《R4Beginners》，这本小册子有中文版应该叫《R 入门》。

除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。

这本书收集了R 初学者提问频率最高的153个问题。

为什么叫153分钟呢?因为最初作者写了153个问题，阅读一个问题花费1分钟时间，全局下来也就是153分钟了。

有了这些基础之后，要去读一些经典书籍比较全面的入门书籍，比如《统计建模与R软件》，国外还有《R Cookbook》和《R in action》，本人没有看过，因此不便评论。

的，in a Nutshell是俚语，意思大致是“简单的说”。

目前，我们正在翻译这本书的中文版，大概明年三月份交稿!这本书很不错，大家可以从现在开始期待，并广而告知一下!2.高级入门读了上述书籍之后，你就可以去高级入门阶段了。

这时候要读的书有两本很经典的。

《Statistics with R》和《The R book》。

之所以说这两本书高级，是因为这两本书已经不再限于R基础了，而是结合了数据分析的各种常见方法来写就的，比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、数据挖掘等各方面的内容，看完之后你会发现，哇，原来R能做的事情这么多，而且做起来是那么简洁。

大数据的三个层次是什么_北京光环大数据培训机构大数据的三个层次是什么第一个是数据采集层，以App、saas为代表的服务。

第二个技术服务层，以七牛云存储为代表的大数据技术服务层，这些包括数据的存储，数据的分析，数据的挖掘等等，第三个是数据应用层，以数据为基础，为将来的移动社交、交通、教育，金融进行服务。

下面我就主要的讲下三个层面。

数据采集层——App、saas服务在移动互联网时代，大数据的来源层有两个方面，一个方面是面向个人的数据来源前端如各种各样的App，一方面是面向企业服务的saas服务的产品。

面向个人的App在饮食领域的App，如饿了么，用户通过App进行选餐，下单，通过App交互就会形成饮食领域的大数据;在o2o领域，如嗒嗒巴士，用户通过使用App进行乘坐交通，上班下班，就会形成交通领域的大数据，如穿衣助手，用户通过App进行选择衣服颜色，样式，进行搭配，就会形式服务类的大数据，当然了还有秒拍、快看等娱乐类的消费数据。

面向个人用户的App，以满足用户的需求为主要出发点，产生用户的数据，这些数据包括以个人基础的数据，也包括随群体数据，随着App用户量的增长，这些App数据就成了大数据。

面向个人的数据来源，直接通过用户的需求产生数据，而面向企业服务的——saas服务则不一样，他们通过为企业提供一套完整的解决方案，而产生数据，比如图灵机器人，人脸识别技术，气象plus、海康威视等，他们通过完美的解决方案服务企业，最终服务用户，从而产生大数据，数据采集层，是大数据的来源，也是大数据的基础。

云存储对大数据的促进作用有了数据采集层，那么下一步就是数据的存储层了，使用云存储技术将数据存储在云主机上，保证数据的安全、稳定、高效都需要云存储技术来完成。

云存储主要负责数据的存储以及计算，比如七牛的云存储技术，云存储技术是大数据发展跨不过去的一道坎，如果没有云存储技术，大数据就不能得到发展。

云存储中面向企业存储的数据最大当前的云存储分为公共云存储和私有云存储，公共云存储主要是面向个人，比如百度网盘等，而私有云存储主要是面向企业，其实面向企业的云存储的存储的大数据最终来源还是来自个人，比如目前的很多saas服务，IM、统计等企业服务，服务主要是面向个人的App，而类似七牛云存储这样的云存储则是出于更底层，基于云主机之上，而位于所有个人服务、企业服务之下，所以说，七牛云存储应该积累了更多的大数据，而通过即将月底举办的这次《数据重构未来》的大会，我想可以获得更多的关于大数据的干货。

数据可视化技术的发展现状与未来趋势数据可视化是指通过图形、图表等方式将数据呈现出来，以便于人们更好地理解和分析数据。

随着科技的不断发展和数据存储能力的提升，数据可视化技术也得到了长足的发展。

本文将讨论数据可视化技术的发展现状与未来趋势。

一、发展现状随着大数据时代的到来，数据可视化成为了一种重要的数据分析工具。

大量的数据通过各种传感器和设备被不断地产生和收集，但如果不能通过直观的方式展示出来，这些数据对我们来说就失去了意义。

因此，数据可视化技术被应用于各个领域。

在商业领域，数据可视化被广泛应用于市场分析、销售预测和业务决策等方面。

通过将数据以图表、热力图等形式展现出来，企业可以更好地了解市场趋势和消费者需求，从而做出更明智的商业决策。

在科学研究领域，各种科学实验和研究都产生了大量的数据。

通过数据可视化，科学家们可以更好地理解实验结果，发现规律和趋势，并从中得出科学结论。

例如，在天文学中，使用数据可视化技术可以帮助科学家们研究星系和星系的运动规律。

此外，数据可视化对于教育、医疗、政府和交通等领域也有着重要的应用。

在教育方面，数据可视化可以帮助学生更好地理解和掌握知识。

在医疗方面，数据可视化可以帮助医生更好地诊断和治疗疾病。

在政府和交通方面，数据可视化可以帮助政府决策者更好地了解城市交通状况，从而做出更好的交通规划。

二、未来趋势随着人工智能、云计算和物联网等技术的不断发展，数据可视化技术也将进一步提升和演进。

首先，人工智能技术将为数据可视化带来更多的智能化。

通过人工智能技术，软件可以根据用户的需求和喜好自动生成最适合的数据图表和图形，从而减少用户的工作量，提高数据分析的效率。

其次，虚拟现实和增强现实技术将使数据可视化更加沉浸式。

用户可以通过头戴式显示器或智能眼镜等设备，直接在数字空间中与数据进行交互和探索。

这将极大地提升用户对数据的理解和分析能力。

此外，移动设备的普及和网络的发展也将推动数据可视化技术的发展。