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数字数据最新视觉报道_数字数据网(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

数字数据

数据科学概论教材推荐：两本经典教材详解数据科学是一门新兴的跨学科领域，融合了数学、统计学和计算机科学等多个领域的知识。虽然数据科学专业目前非常热门，但很多同学对它还存在一些误解。首先，我们需要消除这些误解，才能真正了解自己是否喜欢这个专业，或者是否决定要深入学习。首先，数据科学并不等同于大数据。数据科学的研究对象包括大数据、中数据和小数据，而且“大”这个概念本身也会随着时间的推移和技术的发展而变化。数据科学专业更强调数据的价值。此外，数据科学也不能等同于人工智能、机器学习或统计分析。虽然它们之间有天然的联系，但并不相同。数据科学涵盖了部分人工智能的技术，主要为数据分析服务。了解了这些概念之后，我们再来看看数据科学专业。目前，已经有超过600所高校开设了“数据科学与大数据技术”专业，但作为一门学科，它似乎还未成熟，需要院校重新规划该专业的课程体系。数据科学专业的一大特点就是既可授予理学学位，也可授予工学学位。那么，这两个学位的区别在哪里？同学们又该如何选择呢？以今天推荐的两本《数据科学概论》教材为例，来说明具体的差异。《数据科学概论》（数字教材版）这本书是由李扬老师编写的，面向统计学方向。它是中国人民大学数据科学与大数据技术专业课程体系中的第一本书，已经在统计学院开设了数年时间，经过时间的检验，同学们的反馈也很好。这本书主要介绍数据科学的基本技能和分析方法，侧重原理和方法的介绍。《数据科学概论》（第2版）这本书由覃雄派老师主编，面向计算机方向。本书的3位作者均为中国人民大学信息学院的老师，因此这本书更加侧重应用。书中使用大量通俗易懂的案例，配合技术原理的讲解，力图体现学科交叉的特点，让不同学科背景的同学们感受到数据科学的魅力，数据分析技术是如此有趣和有价值，能够解决各行各业的实际问题；使学习过程充满趣味，而不是枯燥无味。总的来说，同学们可以根据自己的喜好来进行选择哦~

「消息」【越南国会审议通过《数据法》，建立数据市场推动国家数字化转型】据越南《经济时报》11月30日报道，11月30日下午，在458名国会议员中451投票赞成（占代表总数的 94.15%）的情况下，越南国会通过了《数据法》，从而逐步建立数据市场，推动国家数字化转型。通过的《数据法》共有 5 章 46 条关于数字数据的法规，主要包括构建、开发、保护、管理、处理和使用数字数据；国家数据中心；国家通用数据库；数字数据产品和服务；数字数据管理以及与数字数据活动相关的机构、组织和个人的权利、义务和责任。国民议会常务委员会吸收了国民议会代表的意见，指示审查和调整吸收和调整法草案第 18 条第 2 款的规定。对于组织和个人的要求、形式、时间、权利义务等多项内容，国会常务委员会提议指定政府提供详细规定，以确保法律的便利性和可行性。关于向外国组织和个人向境外传输数据，国会常务委员会已指示将本条名称的研究、获取、审查和调整为“跨境数据传输和处理”，以确保全面性。关于数据交换，国会常务委员会已指示对政府提交的法律草案第 53 条（现为吸收和调整法草案第 42 条）的审查和调整，将该条的名称更改为“数据层”，仅规定数据层的基本内容，并指定政府根据其权限详细说明内容。该法律将于 2025 年 7 月 1 日生效。（编译：晋阳）链接：网页链接

数据分析转行指南：越早越好！聪明人总能在合适的时候做出正确的选择！如果你对自己的行业和岗位没有信心，看不到未来的方向，那么我强烈建议你最好在35岁之前做出改变。35岁是人生的一大分水岭，想要不被职场淘汰，就要抓住这个关键时期。转行是一个重启人生的重要手段。大家都知道，现在是数字化时代，数据无处不在，生活和工作中很多东西都离不开数据。数据分析的需求存在于我们生活的方方面面。有需求就有市场，所以数据分析岗位在很长一段时间内都会非常热门。如果你想要入行，一定要趁早。如果你还在犹豫，等过两年，年龄越来越大，市场也趋于饱和了，你再想入行，那就真的晚了。既然转行这条路迟早要走，不如趁早。那么，转行数据分析需要掌握哪些能力呢？必备技能 𐟓Š 商业数据分析：掌握Excel基础知识、Excel函数、Excel数据表。数据可视化：了解商业智能分析概念、PowerBI数据处理、FineBI基础操作、Tableau可视化表盘。数据运营指标体系：熟悉数据分析标准流程、指标体系搭建、AARRR流量漏斗模型、行业分析方法。 MySQL数据库：掌握数据库系统概论、MySQL数据查询、MySQL应用。 Python数据分析：学习Python语言基础、面向对象编程、网络爬虫框架、Python高级数据分析、Python办公自动化。机器学习：掌握无监督机器学习、有监督机器学习、Adaboost集成算法。 ETL和数据仓库：了解Linux基础知识、Hadoop生态圈、数据治理和ETL工具、Hive和数据仓库、数据挖掘算法。适合的岗位 𐟓‹ 掌握了数据分析能力，你可以选择以下岗位：数据分析师商业分析师数据科学家数据运营数据产品经理战略分析师算法工程师数据开发工程师就业方向 𐟌 数据分析的就业方向非常广泛，可以选择互联网、金融、企业咨询、医疗健康、文化娱乐等行业。数据分析的选择方向很多，而且不限行业。有时候人生的失败就在于没有在正确的时间做出正确的选择。如果你还在犹豫转行，不确定方向，那么可以选择找专业人士了解一下，看看自己到底适不适合哦~

𐟓ˆ数据资产如何记账与入表？最近，财政部发布了《关于加强数据资产管理的指导意见》，明确了数据资产的管理目标、主要任务和实施保障。根据指导意见，数据资产的管理目标是促进全体人民共享数字经济红利，充分释放数据资产的价值。主要任务包括推动数据资产合规高效流通使用，有序推进数据资产化，加强数据资产全过程管理，以更好地发挥数据资产的价值。在具体操作上，数据资产的入账入表需要遵循以下步骤：明确数据资产的分类和计价方法，确保数据的准确性和可靠性。建立完善的数据资产管理流程，包括数据的收集、整理、存储、使用和处置等环节。制定数据资产的管理规范和标准，确保数据的合规性和高效性。加强数据资产的安全保护，防止数据泄露和滥用。通过这些措施，可以有效管理数据资产，促进其价值的最大化利用，同时保障数据的安全和合规性。

数字、数据、数字中国和数字经济！贾健 (高级企业管理培训师、咨询师) 2024.11.30 一、什么叫数字? 数字是表示数目的文字。 1、汉字表示： (1)小写一、二、三、四、五、六、七、八、九、十。 (2)大写壹、贰、叁、肆、伍、陆、柒、捌、玖、拾。 2、阿拉伯文字表示： 1、2、3、4、5、6、7、8、9、0 二、什么叫数据? 数据是关于自然、社会现象和科学试验的定量或定性的记录。数据它是科学研究最重要的基础；研究数据就是对数据进行采集、分类、录入、储存、统计分析和统计检验等一系列活动的统称。数据的属性:数据具有数值属性、和物理属性。在数据处理上数据又具有集合性、隶属性、稳定性、方便性、重复性、共同性、指向性以及运算规则和运算约束。例如:苹果和一个梨，由于它们的物理属性不同，我们不能求出它们的和,也就是我们不能把苹果和梨的数字相加得出数据。从这里你就知道了数字和数据的概念。数据是复杂的，它可以是在任何介质上所记录的信息，比如我们可以对文字信息进行拷贝、连接、检索、删除，都是数据概念下的操作。三、什么叫数字中国? 数字中国是新时代国家信息化发展的新战略，是满足人民日益增长的美好生活需要的新举措，是驱动引领经济高质量发展的新动力，涵盖经济、政治、文化、社会、生态等各领域信息化建设，包括“宽带中国”、“互联网+”、大数据、云计算、人工智能、数字经济、电子政务、新型智慧等领域和经济。为什么不叫数据中国而叫数字中国？因为世界上的万物只能用阿拉伯数字表示才能便于储存、分析和传输，未来才能便于万物互联。四、什么叫数字经济? 数字经济是人类通过大数据，对数字信息(前提条件是将所有信息和知识都进行数字化)进行采集、识别、选择、传输、存储和使用，引导现实资源的快速优化和配置，实现经济的高质量发展。 1、数据识别获取数据：首先采集数据，然后由终端和软件去完成，从而识别什么是有效数据，什么是无效数据。 2、数据选择通过对有标签的数据进行挑选，然后由处理器和区块链共同完成，哪些数据是需要的，哪些数据是不需要的。 3、数据传输数据的传输工具由5G和全球通讯。 4、数据储存云计算，云储存，现有阿里云，腾讯云。目前云储存的新科研究，世界上还没有重大突破。

外企新人如何克服对数据的恐惧？最近，我辅导了一些外企的新人管培生和正在参加校招的应届生。让我惊讶的是，这两个不同的群体都面临一个共同的问题：他们对数字不敏感，甚至感到恐惧。 𐟘𕢀𐟒력œ襤–企校招期间，无论是群面还是网测，题目越来越复杂。动辄二十页的全英文阅读材料，还涉及到大量的图标和数据，让很多平时对数字不敏感的人感到头疼。想要在竞争中脱颖而出，真的不容易。 ☑️ 进入公司后，数据思维能力同样重要。我之前辅导过一些校招生面试，他们通常能讲好故事梗概，但一旦涉及到对数据的深入挖掘，他们就开始紧张不自信。这种状态在大厂的单面中很容易被淘汰。 ☑️ 那么，对数字不敏感的原因是什么呢？结合我的个人经历和咨询的案例，答案其实很简单： 1⃣️ 对负责的业务不够严谨，“差不多就行” 2⃣️ 对业务没有探索欲和好奇心 3⃣️ 缺少实操经验，不清楚项目具体是怎么从0到1的 4⃣️ 没有对业务反复提问题的工作习惯 𐟎“ 大部分岗位都不是专门做数据分析的研究岗，对于大部分做销售、市场和运营的小伙伴来说，基本的Excel数据处理能力已经够了。最核心的还是对业务和生意的深度探究：包括对客户平台的了解和对消费者的了解。所以，不管是实习生还是应届生，我最大的建议就是别怕“手脏”，在职业成长的初期，应该是各种脏活儿累活都得去干，迅速熟练掌握，然后尝试进行工作流程的升级和优化。其次，对于工作中了解到的生意数据，认真记录下来。先不谈分析，先把准确的数据记下来再说！最后，不断输出和分享，和领导或者跨部门做更多更深入的沟通和讨论，让这些数据真正刻入你的脑子里。相信我，这样绝对有效。

𐟔 数字游戏：如何被数据误导？ 𐟓Š 数字的欺骗性 𐟌 在借贷平台的广告中，年利率通常被换算成日利率，给人一种利息低廉的错觉。但如果你仔细换算一下，就会发现实际情况并非如此。 𐟔젧𒾧ᮤ𘎦衧𓊊𐟌𑠦ˆ‘们常常强调，描述客观事实时，“要用数据说话”。例如，说“盐少许”不如直接说“盐两克”来得科学。 𐟎•𐥭—陷阱的五大策略 𐟔„ 瞒天过海 𐟌 根据公开数据，一杯超大杯的星巴克咖啡含有415毫克咖啡因，换算后咖啡因含量为0.075%。这意味着星巴克咖啡99.9%不含咖啡因。然而，热可可上的咖啡因含量标注具有迷惑性，容易让人误以为数字可以操纵。 𐟓‰ 大事化小 𐟌 谷歌搜索假新闻和虚假信息的比例约为0.25%。这个数字看似很小，但实际上每天有1200多万次搜索会返回虚假信息，影响相当大。百分比可以让人低估事情的严重性。 𐟓ˆ 可大可小 𐟏™️ 某个地方的消费税从4%提高到6%，可以说增长了2个百分点，也可以说增长了50%。两种说法给人的感觉完全不同，取决于你想强调什么。 𐟓Š 无中生有 𐟌𞠥…觾Ž50%的就业增长发生在威斯康星州？实际情况是，威斯康星州的工作岗位新增了10万个，减少了9.05万个，净增长只有9500个。这个数字看似惊人，但实际情况并非如此。 𐟘𑠥𐏩☥䧥š 𐟍𗠥Œ𛥭榝‚志称，每天喝一杯酒，相关疾病的风险会提高0.5%。然而，这个风险实际上非常小，一年内发生的概率不到1%。高出的0.5%风险，只是在小基础上增加0.5%。如果让10万人从不喝酒变成每天喝一杯酒，持续一年，这样才会增加4例相关疾病，并没有那么可怕。 𐟓 总结 𐟌 我们常说的“数据从不说谎”这句话，应该改为：“数据从不说谎，但也不会说出全部真相。”

中间件：数字时代的底层架构关键随着信息技术的飞速发展，中间件在系统架构中的地位越来越重要。它就像是连接数字世界的桥梁，将硬件、操作系统和应用程序紧密地连接在一起。中间件在分布式系统中的作用就像是一个信息枢纽，确保数据的顺畅传输和系统的稳定运行。中间件的三大作用 𐟌 集成能力：中间件能够连接不同的硬件设备和操作系统，实现数据的无缝传输和共享。在企业级应用中，这意味着不同的业务系统和数据库可以快速流通信息，处理效率大大提高。分布式系统管理：在分布式系统中，中间件负责管理资源和进程，确保数据的一致性和系统的可靠性。通过中间件，不同的应用程序可以在不同的服务器上运行，并通过高速网络进行通信和数据共享。性能与安全：中间件还能优化系统的运行效率，提高数据处理的速度和准确性。同时，它具备强大的安全保障能力，可以保护系统的安全性和稳定性。例如，在云计算领域，中间件通过身份验证、访问控制和数据加密等技术来确保数据的安全性和隐私性。中间件的发展趋势与挑战 𐟚€ 随着数字化进程的加速，中间件市场呈现出蓬勃的发展态势。云计算、大数据、物联网等技术的快速发展为中间件提供了新的应用场景和机遇。然而，中间件的发展也面临着一些挑战。数据安全：随着数据的爆炸式增长，如何保障数据的安全和隐私成为中间件领域亟待解决的问题。攻击者可能会利用中间件的安全漏洞进行攻击和数据窃取。因此，加强中间件的安全性和防护能力至关重要。系统集成难度：随着系统的复杂性和集成需求的增加，系统集成的难度也越来越大。中间件需要具备更强的跨平台、跨语言和跨协议的能力来满足复杂系统的集成需求。同时，还需要具备自动化和智能化的能力来提高集成效率和可靠性。例如，在企业级应用中，中间件需要支持多种不同的数据库和操作系统，并实现数据的自动同步和备份等功能。微服务架构：随着微服务架构的兴起，中间件在微服务中的应用也变得越来越重要。微服务架构将应用程序拆分成多个小服务以提高系统的灵活性和可扩展性。在这种情况下，中间件需要支持服务的快速部署和管理以及服务的通信和协同工作等功能。因此开发适应微服务架构的中间件成为当前的重要任务之一。同时还需要关注如何在微服务架构下保障数据的安全性和可靠性等问题并采取相应的措施。总的来说，中间件作为数字时代的底层架构之一，扮演着至关重要的角色。它不仅提升了软件的可靠性和性能，还促进了不同系统间的无缝集成。随着技术的发展，中间件的应用场景和挑战也在不断变化，但它在确保系统稳定性和数据安全方面的重要性始终不变。

全国30m分辨率DEM数据免费获取 𐟌 全国范围内的数字高程数据（DEM），分辨率高达30米，现已免费分享！数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM），是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟。它以一组有序数值阵列的形式表示地面高程，是数字地形模型（Digital Terrain Model，简称DTM）的一个重要分支。通过这些数据，可以派生出各种地形特征值。 𐟓š DEM的应用广泛，不仅在地理信息系统（GIS）中有着重要作用，还在土木工程、环境保护、军事规划等领域有着广泛的应用。

实时播报：【国家数据局：推进个人、跨境等五类可信数据空间建设和运营】在2024中国5G+工业互联网大会上，国家数据局党组成员、副局长陈荣辉表示，国家数据局将会同有关部门，充分发挥数据要素和数字技术双轮驱动作用，纵深推进产业数字化。

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