- 數(shù)據(jù)分析教材 內(nèi)容精選 換一換
-
可不可以自己新建課程? A:支持教師自建課程。針對高校需求,平臺開發(fā)了自建課程模塊,老師可以驗(yàn)證自己的猜想,創(chuàng)建案例,平臺還可以實(shí)現(xiàn)與老師教材共建。 7、Q:目前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速,但是部分人工智能技術(shù)面臨侵犯用戶隱私安全的問題:如 人臉識別 技術(shù)、語音技術(shù)等,知途教育在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的來自:云商店萬題庫,題庫類型為選擇題、填空題、判斷題、閱讀理解題、聽力題、應(yīng)用題、簡單題、論述題等。覆蓋科目為語文、數(shù)學(xué)、英語、物理、化學(xué)、生物、地理、政治、歷史。教材版本主要包括:人教版(新課標(biāo))、人教(PEP) 、外研社等。 2.4第三方資源服務(wù)采購 1、引進(jìn)第三方精品微課視頻,涵蓋小學(xué)語文、數(shù)學(xué)、英語來自:云商店
- 數(shù)據(jù)分析教材 相關(guān)內(nèi)容
-
華為緊密融合產(chǎn)學(xué)研用,一方面,實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新,同時聯(lián)合教育部開展智能基座、新工科、虛擬教研室等項目,與高校共建數(shù)據(jù)庫課程,聯(lián)合高校教授提供華為云 GaussDB 教材、教輔等,促進(jìn)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)未來人才培養(yǎng)。 值得一提的是,華為云主導(dǎo)的“GaussDB智能云原生分布式數(shù)據(jù)庫”項目榮獲“科技進(jìn)步一等獎”。多名來自:百科各行各業(yè)優(yōu)秀企業(yè)是如何應(yīng)用UDESK Insight BI數(shù)據(jù)分析(H CS 版)的?一起來看看具體的場景。 提升客服行業(yè)的數(shù)據(jù)分析效率 提供實(shí)時的數(shù)據(jù)分析報告 助力企業(yè)高效決策的數(shù)據(jù)大屏 提升客服行業(yè)的數(shù)據(jù)分析效率 這款UDESK Insight BI數(shù)據(jù)分析(HCS版)產(chǎn)品具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)整合、清洗來自:專題
- 數(shù)據(jù)分析教材 更多內(nèi)容
-
增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺 自助化數(shù)據(jù)分析 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點(diǎn),能夠自動識別數(shù)據(jù)的潛在關(guān)系。這使得用戶無需專業(yè)的數(shù)據(jù)分析技能,就能輕松進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,提高了數(shù)據(jù)利用的便利性。 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點(diǎn),能夠自動識別數(shù)據(jù)的潛在關(guān)系。這使得用戶無需專業(yè)的數(shù)據(jù)分析技能,就能輕松進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,提高了數(shù)據(jù)利用的便利性。來自:專題
據(jù)權(quán)限控制到表/列,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)部門間數(shù)據(jù)共享和權(quán)限管理。 建議搭配以下服務(wù)使用 OBS 、DIS、DAYU 圖3運(yùn)營商大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的相關(guān)特征,數(shù)據(jù)體量巨大,例如,全球衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級。數(shù)據(jù)種類多,有結(jié)構(gòu)化的遙感影像柵來自:百科
物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型感知,提升物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析能力 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心,與資產(chǎn)模型深度整合,在數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中,開發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)的模型數(shù)據(jù),提升物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析能力。 開放架構(gòu),擁抱生態(tài) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整合了大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的最佳實(shí)踐,為開發(fā)者打造來自:百科
一站式BI解決方案 企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)資產(chǎn),體量龐大,需高性能大數(shù)據(jù)平臺支撐進(jìn)行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運(yùn)營數(shù)字化分析平臺 ,以數(shù)據(jù)分析來驅(qū)動業(yè)務(wù)價值提升及管理提升。 優(yōu)勢 多源數(shù)據(jù)接入:多源數(shù)據(jù)采集,打破數(shù)據(jù)孤島,形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺。來自:專題
DFS中進(jìn)行批量分析,在1小時內(nèi) MRS 可以完成10T的天氣數(shù)據(jù)分析。 圖1環(huán)保行業(yè)海量數(shù)據(jù)分析場景 該場景下MRS的優(yōu)勢如下所示。 低成本:利用OBS實(shí)現(xiàn)低成本存儲。 海量數(shù)據(jù)分析:利用Hive實(shí)現(xiàn)TB/PB級的數(shù)據(jù)分析。 可視化的導(dǎo)入導(dǎo)出工具:通過可視化導(dǎo)入導(dǎo)出工具Loader,將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到DWS,完成BI分析。來自:百科
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時整合,及時對經(jīng)營決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。 圖3增強(qiáng)型ETL+實(shí)時BI分析 實(shí)時數(shù)據(jù)分析 移動互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景下會產(chǎn)生大量實(shí)時數(shù)據(jù),為了快速獲取數(shù)據(jù)價值,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時分析,DWS的快速入庫和查詢能力可支持實(shí)時數(shù)據(jù)分析。 圖4實(shí)時數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢 流式數(shù)據(jù)實(shí)時入庫 IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計算及AI服務(wù)處理后,可實(shí)時寫入DWS。來自:百科