1.云计算专业课程
2.数据资产管理平台体系拆解(4):元数据管理
3.SparkDesk是码简否值得一试
4.再获行业认可！用友大易荣获「Spark领航者2023年度人力资源服务机构」

云计算专业课程

        学习计算机应用技术（云计算技术）要学习什么专业课还有要学习什么文化课

        软件开发，云开发技术，可以到这边看看

        现在学习云计算课程都需要学什么内容，以后找什么工作呀

        你好，云计算是未来互联网的发展趋势，现在入行云计算行业，就意味着未来的高薪厚利，为此很多人会选择参加专业的学习快速入行。云计算涵盖的知识点很多，应用领域也比较广泛，是一个非常好的选择。只要掌握真正的技能，云计算就业自然不成问题。

        如果你想要专业的学习云计算，更多需要的是付出时间和精力，一般在2W左右，4-6个月时间不等。千锋的课程很不错，你可以根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途自然不会差。

        大数据专业主要学什么课程

        大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

        此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

        以中国人民大学为例：

        基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

        必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

        选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

        (3)云计算专业课程扩展阅读：

        大数据岗位：

        1、大数据系统架构师

        大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

        技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

        2、大数据系统分析师

        面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

        技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

        3、hadoop开发工程师。

        解决大数据存储问题。

        4、数据分析师

        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。

        5、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MapRece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。

        Linux云计算课程具体学什么

        优就业linux云计算培训学院着力于培养多方位发展的云计算人才，课程设置科学合理，面向0基础人员，教学内容涵盖十分广泛，大型项目实训，实战性更强。

        优就业Linux云计算的培训课程内容一般分为六个阶段，第一阶段主要学习网络基础，包括计算机网络(以太网、TCP/IP网络模型)、云计算网络(网络QoS、交换机与路由器)，配备有企业级项目实战：IP地址配置与DNS解析。

        第二阶段将学习Linux基础，包括Linux操作系统(文件权限、作业控制与进程管理)以及Linux高级管理(Sed、Awk工具、源码编译)。企业级项目实战为：云数据中心主机CPU资源利用率实时统计、分析系统。

        第三阶段学习Linux运维自动化，企业级项目实战为Python+Shell实现企业级FTP文件统一管理。

        第四阶段是数据库运维管理的学习，企业级项目实战：MySQL Galera高可用集群环境部署、异步消息队列集群RabbitMQ部署与运维。

        第五阶段的培训内容为企业级云架构管理与综合实战(PaaS+TaaS)，项目训练的是基于LAMP架构实现云计算PaaS平台典型应用部署与运维，通过Nginx实现千万级并发访问处理。

        最后一个阶段就是就业指导，从简历、面试技巧等层面助学员提升，培养学员沟通表达能力，让学员清晰了解职业发展规划，明确自身定位，找到适合自身发展的工作。

        计算机云计算有哪些主干课程

        电脑的计算主要靠运算器。

        运算器：arithmetic unit，计算机中执行各种算术和逻辑运算操作的部件。运算器的基本操作包括加、减、乘、除四则运算，与、或、非、异或等逻辑操作，以及移位、比较和传送等操作，亦称算术逻辑部件（ALU）。

        运算器由算术逻辑单元（ALU）、累加器、状态寄存器、通用寄存器组等组成。算术逻辑运算单元（ALU）的基本功能为加、减、乘、除四则运算，与、或、非、异或等逻辑操作，以及移位、求补等操作。计算机运行时，运算器的操作和操作种类由控制器决定。运算器处理的数据来自存储器；处理后的结果数据通常送回存储器，或暂时寄存在运算器中。与Control Unit共同组成了CPU的核心部分。

        运算器的处理对象是数据，所以数据长度和计算机数据表示方法，对运算器的性能影响极大。年代微处理器常以1个、4个、8个、个二进制位作为处理数据的基本单位。大多数通用计算机则以、、位作为运算器处理数据的长度。能对一个数据

        运算器

        的所有位同时进行处理的运算器称为并行运算器。如果一次只处理一位，则称为串行运算器。有的运算器一次可处理几位 （通常为6或8位），一个完整的数据分成若干段进行计算，称为串/并行运算器。运算器往往只处理一种长度的数据。有的也能处理几种不同长度的数据，如半字长运算、双倍字长运算、四倍字长运算等。有的数据长度可以在运算过程中指定，称为变字长运算。

        按照数据的不同表示方法，可以有二进制运算器、十进制运算器、十六进制运算器、定点整数运算器、定点小数运算器、浮点数运算器等。按照数据的性质，有地址运算器和字符运算器等。

        它的主要功能是进行算术运算和逻辑运算。

        运算器能执行多少种操作和操作速度，标志着运算器能力的强弱，甚至标志着计算机本身的能力。运算器最基本的操作是加法。一个数与零相加，等于简单地传送这个数。将一个数的代码求补，与另一个数相加，相当于从后一个数中减去前一个数。将两个数相减可以比较它们的大小。

        左右移位是运算器的基本操作。在有符号的数中，符号不动而只移数

        运算器

        据位，称为算术移位。若数据连同符号的所有位一齐移动，称为逻辑移位。若将数据的最高位与最低位链接进行逻辑移位，称为循环移位。

        运算器的逻辑操作可将两个数据按位进行与、或、异或，以及将一个数据的各位求非。有的运算器还能进行二值代码的种逻辑操作。

        乘、除法操作较为复杂。很多计算机的运算器能直接完成这些操作。乘法操作是以加法操作为基础的，由乘数的一位或几位译码控制逐次产生部分积，部分积相加得乘积。除法则又常以乘法为基础，即选定若干因子乘以除数，使它近似为1，这些因子乘被除数则得商。没有执行乘法、除法硬件的计算机可用程序实现乘、除，但速度慢得多。有的运算器还能执行在一批数中寻求最大数，对一批数据连续执行同一种操作，求平方根等复杂操作。

        希望我能帮助你解疑释惑。

        云计算需要学什么课程有推荐吗

        推荐下千锋的云计算课程，学千锋云计算教程出来的学员都说找工作很容易。

        云计算通俗解释，云计算需要学什么课程

        云计算通俗的讲：云端架设一台性能强劲的服务器，比如：核的CPU 、G 的内存，N个T 的存储版。在这样权的配置很富余的服务器上通过虚拟机技术，创建几十个虚拟机（从宿主服务器硬件配置中划分出资源配额）；客户机通过“远程桌面协议“或”远程控制协议“连接到虚拟机，这样你就可以在本地客户机使用这台远程的虚拟机。 所以的运算(计算)都是在这台虚拟机上完成的，本地客户机只是输入与输出（非本地计算）。学习云计算可以去看看openstack ,码简多了解KVM 等。

        云计算与Hadoop的课程内容是什么

        课程目标

        熟悉和掌握云计算的架构与原理

        了解大规模数据处理的核心技术

        熟悉并理解企业大规模数据处理应用的注意事项

        对开源系统Hadoop的行业应用

        课程内容

        Hadoop

        技术及其应用基础

        1天

        Hadoop

        管理员

        2天

        Hadoop

        开发员

        2天

        Hive

        开发管理

        1天

        来源：商业智能和数据仓库爱好者

        提供，商业智能和云计算。。。。。陪训，，，，，包括这个课

        云计算的基础课程

        云计算是一套系统的解决方案。需要从宏观纵向去看，再到微观具体的某个云计算的单项技专术。它属分为基础架构层（IaaS），平台架构层（PaaS），软件架构层（SaaS），服务架构层（BPaaS）。每个层面的建设实施过程均可以独立存在，并没有先做哪块，后建哪块的先后顺序。其中IaaS是必经之路。纵向把握住了，再横向细化去看。比如：IaaS分为存储池，负载均衡池，节点计算池（其中又再细分为小型机计算池，服务器计算池等。再按操作系统版本的不同再细分）等。

        云计算培训需要先学什么

        零基础学习linux能学会吗?

        先来说结论，零基础学习Linux是可以学会的，而且现在培训机构的课程都是零基础适学的，前期都有基础知识的学习，非计算机专业、零基础小白都是可以从头开始学习的。

        而且在每个阶段都有阶段检测，查漏补缺，考核学员的学习结果，不合格不过关的还要再学习，直到合格过关。

        需要先准备哪些基础知识吗?

        Linux需要准备的基础知识首先是网络基础，包括计算机网络(以太网、TCP/IP网络模型)、云计算网络(网络QoS、交换机与路由器)，要学习到网络基本概念原理、网络的划分方式，了解数据中心硬件设施，数据通信基本原理，以太网基础及现有通信网络传输规范、双绞线、IP地址基本构成、分类;地址解析与划分方法;能够独立配置IP并进行域名解析等基础操作等等相关知识。

        linux云计算课程着力于培养多方位发展的云计算人才，课程设置科学合理，面向0基础人员，教学内容涵盖十分广泛，大型项目实训，实战性更强。 讲师全程面授，严管学习，就业服务贯穿始终，推荐就业。欢迎各位小伙伴前来试听。

数据资产管理平台体系拆解(4):元数据管理

       阅读本文需要分钟，以数据之名，码简践资产之行。码简

       1、码简以数据之名 简介

       2、码简android wifi adb 源码元数据的码简基本概念

       2.1 抽象概念

       元数据，简单来说就是码简描述数据的数据。元数据无处不在，码简换言之有数据存在，码简就有其对应元数据。码简完整、码简准确的码简元数据存在，有助于更好地理解数据本体，码简充分挖掘数据的码简价值。

       单存的从概念来讲，确实比较抽象，我们对元数据的理解还是很模糊。那么让我们先看一段简历达人"张三"的个人简历。

       这份简历中的"电话"、"工作经验"、"年龄"、"邮箱"、"教育背景"等对于张三本人的关键描述信息，就是asp登记源码元数据，因为它们是用来描述具体数据/信息的数据/信息。这样引用论证的方式，是不是让我们对元数据的概念一瞬间立体起来啦。

       2.2 具体概念

       对于企业应用的具体概念，元数据是企业所使用的物理数据、业务流程、数据结构等有关的信息，描述了数据（如数据库、数据模型）、概念（如业务流程、应用系统、技术架构）以及它们之间的关系。

       元数据管理是对数据采集、存储、加工和展现等数据全生命周期的描述信息，帮助用户理解数据关系和相关属性。

       3、元数据的价值

       通过元数据管理，形成整个系统信息数据资产的精准视图，通过元数据的统一视图，缩短数据清理周期、提高数据质量以便能系统性地管理数据中心项目中来自各业务系统的海量数据，梳理业务元数据之间的关系，建立信息数据标准完善对这些数据的台服源码泄漏解释、定义，形成企业范围内一致、统一的数据定义，并可以对这些数据来源、运作情况、变迁等进行跟踪分析。

       元数据是企业数据资产的基础应用字典和操作指南，元数据管理有利于统一数据口径、标明数据方位、分析数据关系、管理数据变更，为企业级的数据治理提供支持，是企业实现数据自服务、推动企业数据化运营的可行路线。

       4、元数据分类

       4.1 业务元数据

       4.2 管理元数据

       4.3 技术元数据

       描述对象存储的元数据，也是通常"狭义"上的元数据，包括几大类：

       描述离线或实时ETL任务数据计算过程的元数据。

       描述数据质量的一类元数据。

       描述数据是如何进行使用的一类元数据。

       描述系统运维层面的元数据，通常包括以下几类。

       描述数据存储及计算成本的元数据。

       描述数据标准化内容的cs地图源码元数据。

       描述数据安全内容的元数据。

       描述数据是如何共享的部分，通常使用以下几种方式：

       5、元数据管理办法

       5.1 关键活动

       5.2 管理流程

       我们可以采用角色与组织联动，制定一套标准化元数据管理流程体系，贯穿于整个数据采集、管理分析与数据服务端到端的实施过程，来完善整体的元数据管理体系。

       6、元数据管理功能

       6.1 元数据采集

       元数据管理平台通过不同的数据采集适配器，能支持从不同的数据源中采集从生产业务系统、数据中转系统、数据应用系统等端到端应用链路的数据流转过程的全量元数据，包括过程中的数据实体（系统、库、表、字段的描述）以及数据实体加工处理过程中的逻辑元数据。同时还能制定采集任务定时采集，减少人工操作的IT成本。

       6.2 元数据访问

       元数据访问服务是元数据管理软件提供的元数据访问的接口服务，一般支持Http、文件、接口库等对接形式。通过元数据访问服务支持企业元数据的jeebb 源码编译共享，是企业数据治理的基础。

       6.3 元数据管理

       实现元数据的模型定义并存储，在功能层包装成各类元数据功能，最终对外提供应用及展现；提供元数据分类和建模、血缘关系和影响分析，方便数据的跟踪和回溯。

       6.4 元数据分析

       元数据的应用一般包括数据地图、数据血缘分析、关联性分析、影响分析、全链分析等，分析出元数据的来龙去脉，快速识别元数据的价值，掌握元数据变更可能造成的影响，以便更有效的评估变化带来的风险，从而帮助用户高效准确的对数据资产进行清理、维护与使用。

       7、元数据管理功能架构

       备注：权限管理中心，走平台统一鉴权SSO

       8、元数据血缘解析

       8.1 血缘解析引擎构建

       基于数据资产开发平台作为开发统一入口的前提，构建元数据血缘引擎服务体系。引擎体系：SQL、Kettle 、Xml、Excel、Interface、Service、Workflow 、Datax等任务体系：DMP（Datax任务、SQL任务、Shell任务、报表任务、监控任务）、KMP（Kettle任务）、DMS（接口和服务）、BMP（工作流和调度器）等目标方向：基于血缘解析引擎解析落地元数据，提供可视化的标准ETL任务元数据血缘查询服务，以及KMP/DMP/BMP三大平台任务关联性和影响性分析服务。

       8.2 血缘解析引擎机制

       基于DMP数据管理开发平台，快速实施个性化报表开发的端到端流程图，其中任务开发、血缘查询和血缘确认环节为开发人员手动实施流程，其余环节为平台系统自动化实施流程，具体如下图所示：

       9、元数据功能预览

       9.1 血缘分析

       9.2 影响分析

       9.3 全链分析

       9.4 关联度分析

       9.5 元数据全文检索

       、数据平台文章集锦

       数据资产管理平台体系拆解(1):“平台概述”

       数据资产管理平台体系拆解(2):“系统分解”

       数据资产管理平台体系拆解(3):“数据模型”

       MySQL死磕到底系列第一篇“围城之困”

       MySQL死磕到底系列第二篇“破冰之旅”

       MySQL死磕到底系列第三篇“踏浪之途”

       MySQL死磕到底系列第四篇“刨根之程”

       MyCAT来生续缘第三篇

       无Hive，不数仓

       基于Hive+HBase双引擎完善数据仓库更新机制

       基于TiDB构建高性能综合数据服务平台

       基于Kettle快速构建基础数据仓库平台

       金融数据仓库之分层命名规范

       一入数据深似海，集市仓库湖中台

       湖不湖实战系列之Hudi构建湖仓一体架构

       湖不湖实战系列之Hudi源码编译

       湖不湖实战系列之Spark2部署升级

       湖不湖实战系列之Spark2构建HDFS到Hudi通路

       湖不湖实战系列之Spark2构建Hive到Hudi通路

       BI选型哪家强，以数据之名挑大梁

       数仓小白快速成长为技术专家视频资料集合

       小编心声 虽小编一己之力微弱，但读者众星之光璀璨。小编敞开心扉之门，还望倾囊赐教原创之文，期待之心满于胸怀，感激之情溢于言表。一句话，欢迎联系小编投稿您的原创文章！ 让我们携手成为技术专家

       参考资料

       [1] 元数据分类参考1: baijiahao.baidu.com/s?...

       [2] 元数据分类参考2: baijiahao.baidu.com/s?...

       [3] 数据资产白皮书5.0:中国信通院

       [4] Markdown模板: product.mdnice.com/arti...

SparkDesk是否值得一试

       CoLabify工具评测新作，让我们聚焦于一款名为SparkDesk的AI聊天机器人，由科大讯飞出品的中文核心新一代认知智能大模型。

       SparkDesk提供了多元化的使用方式，其对话页面设计类似ChatGPT，集成了一些创新功能，如对话助手、语音转文字、解析和上传等。初次体验，其对简单问题的响应速度在1-2秒之间，答案准确度和关联性表现良好。然而，语音转文字功能需要麦克风，有时转换效果不稳定，解析的准确度也存在起伏。

       插件工具方面，包括PPT生成、文档问答、简历生成和流程图生成，虽然PPT生成速度较慢，但内容质量尚可。然而，复杂的业务流程处理和对话逻辑关联性仍有待提升，有时会出现逻辑混乱的情况。

       对话助手功能强大，提供了众多分类和搜索选项，但助手的功能相对封闭，不能扩展。整体来看，SparkDesk在基础问答上表现不错，但对进阶问题和复杂逻辑处理的应对还需优化。

       总结优缺点：优点在于中文支持和基础功能的实用性，但对话处理的复杂性和逻辑连贯性是需要改进的地方。如何有效利用这款AI，关键在于用户的引导和使用方式。

再获行业认可！用友大易荣获「Spark领航者年度人力资源服务机构」

       年4月日，HRoot人力资本论坛在北京召开，「Spark领航者」年度人力资源服务机构百强榜单揭晓，用友大易荣获百强称号。

       「Spark领航者」评选涵盖多维度指标，包括财务状况、成长性、创新性、品牌影响力等，以数据为依托，全面评估各人力资源服务机构的发展。用友大易作为领先的人才招聘与运营平台，此次荣获奖项，彰显了其综合实力及对行业创新的贡献。

       自并入用友集团以来，用友大易借助集团研发实力和底层技术支持，实现了招聘云产品的升级。同时，通过与用友企业客户深化合作，推动解决方案创新整合，为招聘云拓展了市场。

       去年，用友大易基于YonGPT技术平台，推出了TRM.AI 2.0全新版本，包括AI智能问答、AI简历评估、AI视频面试、AI面试题库及AI智能推荐等产品，借助AI技术，提供一体化招聘管理解决方案，助力企业提高人才配置效率与质量。

       目前，用友大易已服务超过家客户，覆盖金融、地产、制造、零售医药、互联网等关键行业，其中中国强企业有%选择用友大易，成为中大型企业首选的招聘管理系统品牌。

       未来，用友大易将与更多行业客户合作，探索云招聘前沿场景，利用技术创新提升招聘流程效率与精确度，实现「量质兼优」的招聘成果。