数据应用构建：提升业务效率与降低风险的关键方法

数据中台资源规划方法与实践

视频主要介绍了数据中台资源规划的方法和步骤。首先，需要结合项目建设范围和企业数据资产盘点情况，进行资源评估和规划。资源规划包括基础资源规划和产品资源规划两部分。产品资源规划涉及数据研发管理平台、标签工厂、自助分析平台等产品，需要根据实际使用情况和产品部署架构图进行规划。技术资源规划则需要评估技术架构中的非产品组件，结合数据现状和未来增长趋势，输出所需的资源清单。数据存储规划重点关注集群数据存储和消息队列数据存储，需要计算输入数据量、膨胀系数、硬盘格式化系数等因素，确定数据存储节点数。计算资源评估则需要根据任务数、节点并发任务数等因素，计算所需的计算节点数。最后，需要整合计算和存储资源规划，输出资源规划清单，并同步输出部署架构图，方便运营人员部署使用。总的来说，视频详细介绍了数据中台资源规划的关键步骤和计算方法，对于理解和掌握数据中台资源规划具有很好的指导意义。

数据中台建设的技术选型与实施策略

本视频主要介绍了在数据中台建设中，如何从技术选型、资源规划和部署架构等方面进行规划。首先，通过调研阶段对项目目标和数据现状的掌握，结合项目需求场景和资产盘点，进行技术架构的技术选型。技术选型重点关注商城及数据采集层、计算存储层和数据应用层。在数据采集层，需要了解数据应用场景和数据语言情况，明确数据源类型，并根据数据时效性要求选择合适的同步方式和工具。存储和计算层根据项目规划，可能包括离线计算和实时计算的选型。离线计算通常采用数仓分层方式，而实时计算则采用消息队列和实时数仓的方式。应用数据层的技术选型关注数据如何被业务场景使用，如报表分析、智能算法等。最后，通过一个客户数据中台的技术架构示例，展示了具体的实施过程和方案选择。

数据架构设计：业务板块与数据域规划技巧

本视频主要探讨了数据层面的架构设计，包括业务板块划分、数据规划、数据总线集成构建以及数据分层和流向设计。业务板块作为高维度的业务划分方法，以企业内相对独立的业务为单位进行公共数据层建设。数据域规划遵循全局性、可理解性和数量适中的原则，以确保数据域具有良好的扩展性和稳定性。数据域建设过程采用迭代方式，从明确定义的主题开始，逐步归纳总结成行业标准模型。数据总线矩阵作为数据中台数仓的总体数据架构，其设计需从业务全局视角分析和规划业务过程和维度，确定维度建模方式，并分析业务过程和维度以指导后续的事实模型和维度模型设计。视频还提出了技术选型、数据划分设计原则和构建一致性维度等课后习题，引导学习者深入理解和掌握数据架构设计的关键知识点。

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。

IT运维职位需要学习的技能

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。