欧盟、英国、日本、韩国大数据发展解析现状？

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。

美国大数据现状

美国以其大量的信息技术巨头牵头，大数据技术的发展及其应用处于全球领先地位，特别是在技术研发、商业应用和国家安全的维护上。强调数据主权和安全的重要性，美国加强了数据获取能力，并通过法律确立数据主权战略。澄清境外数据合法使用法案的例子突显了数据安全成为全球性问题。美国的顶层设计包含七个维度，旨在建立一个未来导向的大数据创新生态，涉及技术、开放共享、隐私安全等多方面，同时注重大数据人才的培养和引进以保持其全球领先地位。

大数据的关键技术

大数据的核心技术体系涉及数据的全生命周期，从初始的数据接入，如视频监控和RFID到最终的数据治理与安全。数据接入作为基础层，负责原始数据的抽取和搬运。在数据质量方面，预处理技术派上用场，包含数据清洗、标准化，旨在提高数据质量以便后续操作。存储解决方案则针对不同数据类型提供分布式文件系统、NoSQL数据库和云存储等技术。数据处理通过多种方法从杂乱数据中提炼信息，而数据可视化则将分析结果通过易于理解的形式呈现。数据治理整合这些技术，确保数据从采集到应用的全链路管理。安全与隐私保护则是贯穿整个数据流程的重要环节，确保数据在每个步骤都得到妥善保护。这些内容针对大数据工程师、数据分析师、数据科学家、信息安全专家、IT项目经理等技术人员深入了解。

系统集成项目管理工程师：信息技术基础

薛大楼老师在视频中为考生提供了软考高效备考的建议。通过利用28法则，即抓住20%的高频考点以达到80%的得分效率，老师强调了有针对性的学习比盲目全面地学习更为高效。此外，老师详细解释了国家信息化体系的六大要素并介绍了易于记忆的速记技巧，这不仅帮助考生明确考试要点，也加深了对信息化领域的理解。视频适合即将参加软考或对信息化领域有兴趣的学员观看。

软考上午题难点5分钟攻克(一)

本课程内容中心在于教授如何计算内存编址问题，特别是如何从16进制地址确定内存的存储容量大小。针对具体的题目实例，讲解了16进制数的加减法以及转换成十进制数的方法，并通过这些技术手段来计算特定内存区域的容量，最终确定答案。内容旨在巩固学习者对内存编址和数制转换的理解，非常适合刚入门计算机科学或参与计算机相关专业考试的学生进行学习和复习。

软考模拟练习平台使用及画图操作

视频详细介绍了如何使用软考模拟练习平台，从登录操作到考试流程的完整指导。首先，用户需使用报名时的账号密码登录，输入模拟准考证号，并确认个人信息无误。视频中还展示了考场规则查看、操作指南、答题方式（包括选择题和计算题）、标记疑难题目、使用计算器功能、自动跳题与手动跳题切换、时间管理、交卷流程。此外，介绍了计算题的输入方法、图形绘制工具使用，以及特殊字符的输入。内容面向准备参加软考的考生，尤其对于新手来说，视频提供了实际操作的具体示范。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。