在线教育大数据分析
社区干货
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品季刊 VOL.10
会承接大量访问的业务场景,该场景必须在特定时间段内为关键业务保留资源并保持高性能的访问体验。如:**电商大促、视频直播、节假日票务高峰等**。- **有规律的周期性业务高峰:** 业务计算负载曲线有明显的波峰波谷情况,计划中可预见的、在每日/每周/每月固定时间段发生的计算业务,应用负载高峰集中在固定时间段,可以使用弹性预约实例保证资源稳定供应以及高峰期的访问体验。如:**在线游戏、在线教育、大数据分析、渲染业务等的...
大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
和大型模型已成为探索未来可能性的关键技术。我将通过回顾2023年本人参与的项目经验,探讨这些技术的出现和融合如何改变了我们的世界,并对未来的发展趋势进行预测。## 大数据:数据驱动的决策基石大数据是现代技术体系的最基础的底层技术。通过收集和分析海量大数据,我们能够展示大量工作模式、趋势和关联,这些信息对于企业和组织做出明智的决策至关重要。在我参与的一个零售行业分析项目中,通过利用用户购买数据,我们能够准确...
大数据技术探索:学习、应用与未来趋势 | 社区征文
这涉及到处理数据流更新和动态更新的可视化结论。**点评提升**:点评提升,保证可视化结论达到预期效果。依据用户反馈、可视化效果评价和试验,提升可视化设计和性能。# 技术要点以下是一些常用的编程语言和可视化工具,适合于进行大数据可视化:Python:Python是一种流行的编程语言,有很多强悍的可视化库,如Matplotlibib、Seaborn、Plotly和Bokeh。该库提供了各种图表类型和灵活的可视化选项。R:R知识是统计和数据分析行业常见...
大数据学习架构实践|社区征文
> “大数据“,近几年来最火的词之一。虽然大数据这个词的正式产生也就10年左右,但对大数据分析却早就有之。早在互联网初期,就有很多公司通过计算机技术对大量的分析处理,比如各个浏览引擎。> 然而,大数据的真正提出却是源自2008.09.03 《Nature》专刊的一篇论文,紧接着,产业界也不断跟进,麦肯锡于2011.06 发布麦肯锡全球研究院报告,标志着大数据在产业界的真正兴起,随着白宫发布大数据研发法案,政府开始加入大数据的角逐。# *...
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在线教育大数据分析-优选内容
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搭建Moodle在线课程管理系统
Moodle是一个免费、功能强大的开源学习管理系统,可以支撑教育信息化课程设计与教学应用的信息技术平台,适合中小学基础教育选用的学习环境。 本文介绍如何在Linux操作系统中,搭建用于Moodle在线课程管理系统。 软件版本操作系统:本文以CentOS 8.3为例。 Apache:性能稳定的Web网页服务器,本文以Apache 2.4.37为例。 MySQL/MariaDB:数据库管理系统,本文以MySQL 8.0.26为例。 PHP:在服务器端执行的嵌入HTML文档的脚本语言,本文以PHP ...
云原生环境下的日志采集、存储、分析实践
也是 IT系统大数据的关键来源。日志的种类和样式非常多,以在线教育系统为例,日志包括客户端日志、服务端日志。服务端日志又包括业务的运行/运维日志以及业务使用的云产品产生的日志。要管理诸多类型的日志,就需要一套统一的日志系统,对日志进行采集、加工、存储、查询、分析、可视化、告警以及消费投递,将日志的生命周期进行闭环。## Kubernetes 下日志采集的开源自建方案### 开源自建火山引擎早期为了快速上线业务,各团队...
云原生环境下的日志采集、存储、分析实践
也是 IT系统大数据的关键来源。日志的种类和样式非常多,以在线教育系统为例,日志包括客户端日志、服务端日志。服务端日志又包括业务的运行/运维日志以及业务使用的云产品产生的日志。要管理诸多类型的日志,就需要一套统一的日志系统,对日志进行采集、加工、存储、查询、分析、可视化、告警以及消费投递,将日志的生命周期进行闭环。## Kubernetes 下日志采集的开源自建方案### 开源自建火山引擎早期为了快速上线业务,各团队基...
人工智能与教育:机遇与挑战 | 社区征文
——人工智能与教育人工智能(Artificial Intelligence,AI)在教学主要用途越来越受到重视与实践,下面是主要的涉及点: - 回应评定和反馈:人工智能适合于自动评定学生的学习成绩和表现。依据设备学习和自然语言理解技术的使用,人工智能可以分析学生的课外作业、评估和回答,并提供实时反馈和个性化的学习提议。这有利于学生了解他们的学习进展,并针对性地改善他的学习方式。- 虚似老师和指导:人工智能适合于开发虚似老师...
大数据技术年度总结 | 主赛道
大数据技术已经成为当今社会不可或缺的重要支撑。作为一名从事大数据技术研究的工程师,我深感荣幸能够参与到这个充满挑战和机遇的领域。本文将对我过去一年的工作进行总结,并展望未来的发展趋势。***大数据可视... oneData通过数据可视化,将复杂的数据转化为易于理解和解读的可视化形式,帮助用户更好地理解数据。直观的数据展示可以帮助用户发现数据中的模式、趋势和关联性,支持更深入的数据分析和决策制定。因此,我们可以看到...
火山引擎——大数据智能平台的构建策略与步骤|社区征文
就可以基于这个系统来观察数据,可以由建模人员利用其专业知识进行基于机器学习方法理论的建模,在得到一个合适的模型之后,需要把此模型放置到大数据系统中进行运行。一般来说,这个大数据系统需要有大数据工程师一起参与,将模型转换成适合在平台上运行的代码,当然逐渐地会出现很多高效率的工具来帮助这种代码化的转换。最后是数据业务开展,需要把数据价值体现到业务上去,也就是数据业务的发展,通过分析人员对数据进行再整理、可视化...
我的大数据学习总结 |社区征文
# 学习的体系在开始学习大数据时,我参考过许多学习路线的建议,但觉得直接照搬别人的学习顺序未必适合自己。最后结合工作需要和个人经历,我制定了一套适合自己的学习路线:开始学习Linux命令和系统基本概念。然后分... 数据表示,可以直接支持Catalyst优化执行计划。这解答了我SQL两种方式执行效率的不同之处。这个实践例子帮助我真正理解了SparkSQL的运作机制。再比如如何进行大数据的实时计算和分析。以实时交易数据分析为例,需...
三分钟了解大数据技术发展史|社区征文
开发者可以用 pig 脚本描述要对数据集进行的操作,Pig 经过编译后会生成 MapReduce 程序,然后运行到 Hadoop 集群中。Pig 有个问题虽然比直接编写 MR 成需要容器但是仍然需要去学习新的脚本语法,于是 Facebook 又发明了 HIve 支持使用 SQL 语言进行大数据计算,然后转化成 MR 计算程序运行,极大的简化了 MapReduce 分布式程序的门槛,让数据开发人员、数据分析师也能够快速入手,因此 hive 迅速得到了开发者和企业的追捧。随后众多 ...
火花思维数据科学家冯俊晨:“为想象插上数据的翅膀”
数据运用门槛非常高,而现在通过利用 BI、用户行为分析等工具,就能进行数据分析,非常灵活。我在培训的时候经常开玩笑说,只要你会加减乘除,你就应该能做数据分析。 举了例子,数据驱动可以帮助教学管理者进行精细化管理。我们每周大约有 3% 到 5% 的孩子因为各种各样的原因不来上课,除了通过 APP 和短信触达的方式之外,我们还会让教学的老师去提醒家长来补课。 以前他们是拿 Excel 做的,操作起来非常麻烦。3000 多人的教育团队,需要...
