开放数据的定义、标准、现状与问题_光环大数据数据分析培训
大数据系统计算技术展望_光环大数据培训
大数据系统计算技术展望_光环大数据培训大数据系统计算技术展望1 引言大数据是新一代信息技术的核心方面和竞争前沿，也是制约大数据产业快速发展的关键瓶颈。
大数据技术创新能力已经成为后信息时代衡量国家竞争力的重要指标。
与传统信息产业的发展过程相似，大数据必将逐渐形成一个相对独立、体系完善的产业形态，完成传统信息产业的升级换代。
互联网和云计算的发展过程与趋势已经证明，大数据未来的产业形态将是以服务为核心的新型产业形态，大数据产业体系的各个环节将提供极为丰富的服务。
大数据是国家、社会和产业在后信息时代的战略性资源，以大数据为核心支撑的新一代信息技术与应用（如互联网+、物联网、智慧城市、智能制造等）利用大数据资源的手段和工具，为社会提供信息服务，其最终目的是利用大数据解决科学研究、社会管理、产业发展等一系列实际问题，从而在战略决策、运营管理、终端服务等不同层面和环节提升效能与效益，形成新的核心竞争力。
当前，全社会数据产生越来越快、积累越来越多，大数据资源越来越丰富，而现有的信息技术已经跟不上数据的发展，特别是对大数据的处理、分析与应用已经成为全球性问题，引起了各国政府和产业界的高度重视。
大规模且高复杂性的大数据，其处理时间、响应速度等都有明确且具体的要求，这对计算平台的架构、计算模型的框架、共性技术等提出了更高的要求。
传统的以计算速度为优先的设计理念已经不能满足当前大数据时代的处理需求，新计算平台的研发、框架设计和共性技术开发等需要兼顾效率与效能的双重标准，同时兼顾大数据类型多、变化快、价值稀疏的特性。
2 大数据系统计算技术现状与问题大数据计算平台是大数据的硬件与系统基础，对大数据的所有分析与处理都需要在高性能的计算平台上进行；共性技术是大数据分析与处理的知识与技术基础，所有的大数据系统都涉及数据采集、传输、存储、处理和分析过程中的多项共性的技术；典型的应用可以用来验证计算平台和共性技术的可行性与执行效率，并为相近应用的研发提供借鉴。
全球大数据产业发展现状与应用趋势_光环大数据培训
全球大数据产业发展现状与应用趋势_光环大数据培训光环大数据培训，拥有强大的教研团队，根据企业需要的技术、融合新的技术开发课程。
光环大数据理论理论+实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能学到全面的技能知识，同时也具备了项目开发经验，毕业自然好找工作！1 大数据发展概述当今是一个数据爆发增长的时代。
移动互联网、移动终端和数据传感器的出现，使数据以超出人们想象的速度快速增长。
据调查机构估测，数据数量一直在快速增加，这个速度不仅是指数据流的增长，而且还包括全新的数据种类的增多。
目前数据容量增长的速度，已经大大超过了硬件技术的发展速度，并正在引发数据存储和处理的危机。
据统计，2013年全球产生的数据达到3.5泽字节，到2020年产生的数量将增至44泽字节。
“大数据”一词来自于未来学家托夫勒于1980年所著的《第三次浪潮》。
最早开始对大数据进行应用探索的是2005年雅虎公司的Hadoop项目。
Hadoop其最初只是用来解决网页搜索问题的一个项目，后被Apache Software Foundation 公司引入并成为开源应用。
Hadoop是由多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。
世界上许多国家都已经认识到了大数据所蕴含的重要战略意义，纷纷开始在国家层面进行战略部署，以迎接大数据技术革命正在带来的新的机遇和挑战。
以美国为代表的发达国家在推进大数据上已经形成了从发展战略、法律框架到行动计划的完整布局。
2 全球各国大数据的发展现状美国在《大数据研究和发展倡议》中，提出将通过收集庞大而复杂的数字资料，从中获得知识和洞见，以提升能力。
并协助加速在科学、工程上发现的步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式。
根据这一计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。
其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。
大数据培训学习心得体会_光环大数据
大数据培训学习心得体会_光环大数据来光环大数据学习大数据已经有一段时间了，这段时间感触颇多，下面我就我在大数据培训学习心得体会做个简单的分享。
大数据（big data）也成为海量数据、海量资料。
在面对海量数据资料时，我们无法透过主流的软件工具在合理的时间内进行管理、处理并整理成为对需求者有价值的信息时，就涉及到了我们现在所学的大数据技术。
大数据的特点目前已经从之前的4V升级到了5V，即Volume（大量）、Velocity （速率）、Variety（多样性）、Veracity （真实）、Value（价值）。
进一步可以理解为大数据具有数据体量巨大、处理速度快、数据种类繁多、数据来源真实可靠、价值巨大等特性。
目前大数据所用的数据记录单位为PB（2的50次方）和EB（2的60次方），甚至到了ZB（2的70次方）。
数据正在爆炸式的增长，急需一批大数据人才进行处理、挖掘、分析。
大数据的一个重大价值就在于大数据的预测价值。
如经济指数预测、经典预测、疾病预测、城市预测、赛事预测、高考预测、电影票房预测等。
在光环大数据培训班学习期间，我感受到了光环大数据良好的学习氛围和先进的教学方式。
几乎是零基础入学的我，从Java编程开始学起，目前已经进入了大数据的入门课程阶段。
光环大数据的课程安排十分合理，不同科目的讲师风格各异，授课方式十分有趣，教学内容都可以轻松记下来。
光环大数据还安排了充足的自习时间，让我们充分消化知识点，全程都有讲师、助教陪同，有疑问随时就可以得到解答，让我的学习特别高效。
阶段性的测试让我能够充分认识到自己的学习漏洞，讲师也会根据我们测试反映的情况对课程进行调整。
光环大数据还专门设置了大数据实验室，我们每天学习时均使用了真实的大数据环境，让我们真正体会到了大数据之美。
在光环大数据的大数据学习时间还要持续3个月左右，我会及时分享我在光环大数据的大数据培训学习心得体会，为想要学习大数据的同学提供帮助。
为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、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。
大数据的定义_西安光环大数据培训机构
大数据的定义_西安光环大数据培训机构对付“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了界说，“大数据”是必要新处置形式才能具备更强的决议计划力、洞察发明力和流程优化才能的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技巧的计谋意义不在于控制庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据停止专业化处置。
换言之，假如把大数据比作一种财产。
那末这类财产完成红利的症结，在于提高对数据的“加工才能”，经由过程“加工”完成数据的“增值”。
从技巧上看，大数据与云盘算的干系就像一枚硬币的正反面同样密不可分。
大数据必定无奈用单台的盘算机停止处置，必需采纳分布式架构。
它的特点在于对海量数据停止分布式数据挖掘，但它必需依靠云盘算的分布式处置、分布式数据库和云存储、虚拟化技巧。
跟着云期间的光降，大数据（Big data）也吸引了愈来愈多的存眷。
《著云台》的分析师团队觉得，大数据（Big data）平日用来描述一个公司发明的大批非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到干系型数据库用于分析时会消费过量光阴和款项。
大数据分析常和云盘算接洽到一起，由于及时的大型数据集分析必要像MapReduce同样的框架来向数十、数百或乃至数千的电脑分派事情。
大数据必要特别的技巧，以有效地处置大批的容忍经过光阴内的数据。
适用于大数据的技巧，包含大规模并行处置（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件体系、分布式数据库、云盘算平台、互联网和可扩展的存储体系。
最小的基本单元是bit，按次序给出一切单元：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB，它们依照进率1024（2的十次方）来盘算：8bit= 1Byte1KB= 1,024 Bytes1MB= 1,024 KB = 1,048,576 Bytes1GB= 1,024 MB = 1,048,576 KB1TB= 1,024 GB = 1,048,576 MB1PB= 1,024 TB = 1,048,576 GB1EB= 1,024 PB = 1,048,576 TB1ZB= 1,024 EB = 1,048,576 PB1YB= 1,024 ZB = 1,048,576 EB1BB= 1,024 YB = 1,048,576 ZB1NB= 1,024 BB = 1,048,576 YB1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB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。
大数据分析培训_大数据课程之数据架构的认识_光环大数据培训
大数据分析培训_大数据课程之数据架构的认识_光环大数据培训数据架构是一系列决定收集哪些数据，如何在数据库系统中使用、处理和存储数据的规则、策略以及模型。
例如，数据集成是依赖于数据架构用于集成过程中的指令。
如果没有从编程范式转换到数据架构范式，现代计算机将会变得更加笨拙迟钝。
对于早期的计算机，创建过分简单化的程序是为了处理特定类型的计算机问题，甚至没有考虑过数据集成的概念，每个程序之间都是单独分开的。
二十世纪四十年代至七十年代，程序处理是最主要的问题，有关建立数据架构的问题根本考虑得少之又少，甚至不在考虑的范围之内。
程序员致力于让计算机通过执行特定的操作，以支持组织的短期目标。
只有定义为“程序需要”的数据被使用，计算机才不会被用于长期的数据存储，恢复数据需要能够编写、检索特定信息的程序，而这相当耗费时间和金钱。
编程范式转换为数据库架构范式1970年，Edgar F. Codd公开发表题为“大型共享数据库数据的关系模型”的论文，文中提到了组织起数据的相关步骤，Codd的理论基于运用于集合论里面的数学运算，结合了一列规则，以确保数据被存储在最小冗余里。
他的方法成功的创建了数据库架构，简化了计算机的效能。
在Codd的理论之前，COBOL程序和大多数其他的程序都是按等级排列的，这样的排列使得搜索有必要从总类别开始，然后再逐渐缩小搜索类别。
而Codd提供的相关途径则允许用户更加有序、有效地利用二维表储存数据。
(Codd 称之为“关系法”)1976年，在麻省理工学院工作的Peter Chen发表题为“实体-关系模型对数据的统一视图”的论文，文中介绍了实体/关系建模，也就是今天被广泛熟知的“数据建模”。
他以图表的形式生动形象地呈现了数据架构，两年后，Oracle 宣布推出首款涉及业务的关系数据库管理系统(RDBMS)。
大数据培训来光环大数据，成就自己！以计算机为工具工作的人们开始意识到数据架构比程序架构更加靠谱。
大数据培训班_你对大数据了解多少呢_光环大数据培训
大数据培训班_你对大数据了解多少呢_光环大数据培训随着大数据时代的迅速来临，大数据的应用开始逐渐进入了社会的各个领域，他的相关技术已经渗透到各行各业，基于大数据分析的新兴学科也随之衍生。
网络大数据的呈现为大数据分析技术人才提供了前所未有的宝贵机遇，但同时也提出了非常大的挑战。
大数据为人们更好地感知现在、预测未来将带来的新型应用。
大数据的技术与应用还是处于起步阶段，其应用的前景不可预测。
不要犹豫啦，来光环大数据参加大数据培训吧。
什么是大数据?大数据是指大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群。
这个定义带有主观性，对于“究竟多大才算是大数据”，其标准是可以调整的。
简单来说，大数据由三项主要技术趋势汇聚组成，一是海量交易数据，二是海量交瓦数据，三是海量数据处理。
大数据自诞生开始，便受到广泛的关注。
什么数据结构、思维仓库、迭代算法、样本相关一个个概念玄乎其神，让人摸不着头脑。
作为一家专业的大数据处理公司，开运联合告诉你：其实，大数据一点都不神秘，而且就在我们身边。
一：医疗大数据看病更便捷在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。
如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。
在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。
同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。
医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法进行大规模应用。
未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。
二：金融大数据赚钱更给力企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据。
但是对于单个银行来说，同样是无法拿到用户在其他银行的行为记录数据的，其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候，确实需要大量数据做相关性分析，但是很多数据来源于政府各个职能部门，包括工商税务，质量监督，检察院法院等，这些数据短期仍然是无法拿到。
光环大数据数据分析培训 数据分析的基本方法论
光环大数据数据分析培训数据分析的基本方法论在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。
这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。
以终为始，才能保证不会跑偏。
个人的理解上，数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。
其中有两个重点词语：量化和业务。
首先讲下量化。
量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。
统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。
路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。
同样是转化率优化，用A方案和B方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。
要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。
1.1建立量化体系建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。
这种工作一般是由数据分析师或数据PM来担任完成。
通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。
1.1.1指标设计方法讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。
准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。
这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。
举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。
基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。
具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：以顾客质量分析为例：概况是我们看下顾客的平均支付金额，或者支付中位数，来了解顾客概况。
开放数据：概念、现状与机遇 开放数据中国
开放数据：概念、现状与机遇开放数据中国注：本文之修订版本刊载于《大数据》期刊2015年第2期，谢绝一切转载今时今日，我们正身处一个”数据革命”（Data Revolution）的时代，见证着科技和数据结合如何改善我们生活质量，提升政府治理能力，刺激商业发展，并催化社会创新。
而在这一“数据革命”的过程中，数据的自由流通无疑是最为关键的一环，数据孤岛必须得以打破。
开放数据（Open Data）运动正是在这样一个时代背景下所诞生的，这项运动致力于将原本开源世界（Open Source）的开放理念移植到数据孤岛问题中，提倡并号召解锁政府、企业、非营利机构、甚至特定的个人数据。
而在现阶段，开放数据更多意味着开放政府数据，其最主要的目标正是世界上最大的数据孤岛——一座由政府数据构成的封闭岛屿。
因此本文中将主要从开放政府数据的角度来谈论开放数据目前的发展现状和机遇。
开放数据是什么要理解开放数据，我们不妨先来了解一下开放究竟意味着什么？根据英国开放知识基金会（Open Knowledge）的定义，开放（Openness）意味着三项基本元素：1）非歧视性：数据若开放，则其对任何人都开放2）机器可读性：数据若开放，则其应提供在机器可读格式下（例如，对于表格数据，应该采用CSV而非PDF）3）开放授权性：数据若开放，则其对应授权条款应确保使用者自由免费访问、获取、使用、加值、演绎、拷贝、传播的权利基于上述定义，不难看出，开放数据相较于数据共享而言，其更秉承着开源世界所倡导的平等、自由的价值观。
开放数据所强调的非歧视性和开放授权性，打破了传统数据共享中所设定的“共享条件”和“特定共享方”的限制。
而相对于政府本就一直推行的信息公开而言，开放数据所强调的机器可读性以及其明确赋予数据使用者的自由加值利用（包括商业使用和非商业使用）和分享传播权利则更好地刺激了公众对政府数据资源的需求，并鼓励公众对政府数据加值利用。
透明化：开放数据的原动力开放数据有别于信息公开，更有别于数据共享，也因此它所要求的非歧视性、机器可读性、开放授权性对于数据提供者都提出了更高的要求。
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开放数据的定义、标准、现状与问题_光环大数据数据分析培训
在大数据时代，政府率先将自己保有的数据开放给社会进行增值开发和创新应用，将引领大数据发展，推动经济增长和社会进步，创造巨大的公共价值随着政府信息化水平的不断提升，政府部门在履行职责过程中生成、获取和保存了大量数据，成为国家最主要的数据保有者。
政府数据与公众生产生活息息相关，是大数据不可或缺的重要组成部分。
在大数据时代，政府率先将自己保有的数据开放给社会进行增值开发和创新应用，将引领大数据发展，推动经济增长和社会进步，创造巨大的公共价值。
因此，可以说大数据建立在开放数据的基础上。
开放数据的定义与标准
根据世界银行的定义，开放数据（opendata）是指数据可以被任何人自由免费地访问、获取、利用和分享。
《开放数据宪章》将开放数据定义为具备必要的技术和法律特性，从而能被任何人、在任何时间和任何地点进行自由利用、再利用和分发的电子数据。
以上定义都突出强调了开放数据供社会进行充分利用和再利用，意在释放数据能量，创造社会经济价值。
对于开放数据的标准，“开放政府工作组”提出，数据在满足以下八项条件时可称为“开放”：
•完整，除非涉及国家安全、商业机密、个人隐私或其他特别限制，所有的政府数据都应开放，开放是原则，不开放是例外；
•一手，开放从源头采集到的一手数据，而不是被修改或加工过的数据；
•及时，在第一时间开放和更新数据；
•可获取，数据可被获取，并尽可能地扩大用户范围和利用种类；
•可机读，数据可被计算机自动抓取和处理；
•非歧视性，数据对所有人都平等开放，不需要特别登记；
•非私有，任何实体都不得排除他人使用数据的权利；
•免于授权，数据不受版权、专利、商标或贸易保密规则的约束或已得到授
权使用（除非涉及国家安全、商业机密、个人隐私或特别限制）。
这八大标准意在确保开放数据对社会能真正有用和易用，已被国内外开放数据实践和研究领域普遍采纳，作为评估开放数据水平的标准。
《开放数据宪章》也提出了开放数据的六大原则，分别为：默认开放、及时和全面、可获取可利用、可比较和关联、为改善治理与公众参与、为实现包容性发展与创新。
这些原则都与以上开放数据的定义和标准相呼应，其中，默认开放原则是指政府数据应以开放为原则，不开放为例外，因为“自由获取和利用政府数据能对社会和经济带来巨大价值”。
▍开放数据与相近概念的差别
“开放政府数据”和“政府信息公开”这两者既有联系，又有所区别：
首先，从目的上看，政府信息公开的主要目的是保障公众的“知情权”，提高政府透明度，促进依法行政，侧重于其政治和行政价值；而“开放政府数据”则强调公众对政府数据的利用，重在发挥政府数据的经济与社会价值。
《国务院促进大数据发展行动纲要》中也指出，率先在重要领域实现公共数据资源合理适度向社会开放，从而“带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，激发大众创业、万众创新活力”。
第二，从开放对象上看，“政府信息公开”侧重于“信息”层面的公开，而“开放政府数据”则将开放深入到了“数据”层。
“数据”是第一手的原始记录，未经加工与解读，不具有明确意义，而“信息”是指经过连接、加工或解读之后被赋予了意义的产品。
可以说，“数据”是原材料，而“信息”是数据加工后的产品，开放原始数据对于开发利用的潜力和价值远大于只开放经过加工后的信息。
第三，在推进过程中，政府信息公开的工作重点在于政府一方，公开信息即已完成目标，而开放政府数据则需要在政府和利用者两个方面同时着力，开放数据本身并没有全部完成这项工作，使数据被社会充分开发利用才是根本目的。
还需要指出的是，政府通过媒体或在网站上发布数据或提供单条的数据查询功能，并不等同于政府数据开放。
这些发布的数据一般是不完整的、经过加工的、不可机读的、不可下载或以接口形式导入的，因为无法直接对其进行再利用，不符合开放数据的标准。
此外，“开放政府数据”与“政府信息资源再利用”也具有差异。
后者所指的社会对政府信息资源的再利用，一般须事先得到政府部门的授权许可，在这一过程中，对于政府信息资源的利用仍是有条件的、有特定对象的和有限度的，因而并不符合开放政府数据免于授权的标准，而且“政府信息资源再利用”的对象仍是“信息”，并未明确提到“数据”。
下表对以上概念进行了梳理，从左向右表示从“知情”到“利用”，从下至上表示从“信息”层深入到“数据”层。
政府信息公开强调的是对信息层的公开，而开放政府数据则将开放深入到数据层；政府数据发布的对象虽然是数据层，但其目的是确保知情权，而不是促进数据的利用；政府信息资源增值利用虽然强调了利用，但这种利用是有限制的。
只有右上角的“开放政府数据”明确提出对数据层面的自由利用。
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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。
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