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析。利用 数据仓库 服务，带您探索球星薪酬影响的决定性因素。 数据仓库服务结合Python对球星薪酬进行分析，探索影响球星薪酬的决定性因素 适合人群：对大数据技术感兴趣的人员，社会大众和高校师生 培训方案：数据仓库服务结合球星薪酬决定性因素分析的实践 技术能力：掌握数据仓库服务等云服务的使用，提高大数据分析能力来自：专题来自：百科
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使用ModelArts中开发工具学习Python（高级） 使用ModelArts中开发工具学习Python（高级） 时间：2020-12-02 10:27:51 本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用。来自：百科Python第一个优势在于语法优雅简单，Python写起来就像写英文一样，可读性非常高，清晰易懂。比较容易理解。 第二个优势是编程范式，它支持很多编程范式，面向过程、面向对象，它还支持函数式编程。 第三点优势是Python的一个动态解释性， Python代码是不需要编译的，可以直接由Python解释器来进行来自：百科
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进出货物的情况。 新能源车的数据分析场景 当前新能源车都已联网，并且高频持续产生数据到云端，如何对这些数据进行高效的管理和分析是车企面临的一个重要课题。通过使用华为云物联网数据分析服务，可以帮助企业快速搭建新能源车大数据分析平台。 优势 物联网数据分析服务作为整合了数据集成，数据来自：百科![]()
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，其主要面向海量数据分析场景。 数据仓库迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，也使扩容极为困难。DWS作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 图1数据仓库迁移来自：百科![]()
TeraData数据仓库架构及特点介绍 TeraData数据仓库架构及特点介绍 时间：2021-03-03 11:43:26 数据仓库 数据库 Teradata数据仓库拥有全球领先的技术，其主要软件和硬件产品包括：Teradata数据库、Teradata数据仓库软件、企业数据仓库、动态企业数据仓库、数据仓库专用平台。来自：百科![]()
数据仓库服务_SQL on Anywhere 数据仓库服务 GaussDB (DWS)_SQL on Anywhere 华为云数据仓库服务-SQL on Anywhere 华为云数据仓库服务-SQL on Anywhere 数据仓库服务（Data Warehouse Service，来自：专题![]()
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大数据分析与应用入门 大数据入门培训，在线学练考，零基础学习前沿技术，考取权威证书。 基础课程 通过体系化的 大数据培训 课程，可以帮助您快速完成学习覆盖，让您轻松了解大数据分析、大数据平台应用、什么是大数据 大数据入门与应用 本次大数据培训课程学习，我们首先从“什么是大数据”开始，来自：专题![]()
华为云计算 云知识 学习Python编程需要什么基础：数据类型 学习Python编程需要什么基础：数据类型 时间：2021-03-25 19:55:10 Python支持的标准数据类型主要有如下几种： 数字：如整型（123）、布尔型（True/False）、浮点型（1.23） 字符串（String）：如来自：百科![]()
华为云计算 云知识 活用Python之网络爬虫图片抓取 活用Python之网络爬虫图片抓取 时间：2021-01-11 09:46:39 说起Python，想必大家一定不陌生，作为时下大热的计算机程序设计语言，大大小小网站的广告栏、甚至是朋友圈，都充斥着Python学习的广告，简直掀起来自：百科![]()
华为云计算 云知识 学习Python编程需要什么基础：变量 学习Python编程需要什么基础：变量 时间：2021-03-25 19:58:06 变量名必须是字母或_开头，以双下划线开头和结尾的变量是python特殊方法的专用标识，如__init__()代表类的构造函数，供解释器使用；来自：百科![]()
推荐的import导入模块顺序：python标准库 —> python第三方库 —> 自定义模块。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院 微认证：使用Python爬虫抓取图片 移动互联，数据为王，本次微认证指导您使用Python网络爬虫从海量信息中来自：百科![]()
华为云计算 云知识 Python和C语言、shell语言的区别 Python和C语言、shell语言的区别 时间：2020-11-16 10:01:14 了解完Python的优点和缺点以后，那它和其他语言孰好孰坏，我们该pick哪一个呢？下面我们主要看一下Python和C语言、shell的相同点和区别。来自：百科![]()
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系统面临的基本挑战并未发生重大变化。本课程包含数据仓库、维度建模、事态表、建模表、总线矩阵、缓慢变化维等多个数据仓库核心内容，适合数据仓库架构师、工程师等大数据爱好者参与学习。 课程目标 1.了解数据仓库系统和维度模型： 对数据仓库和维度模型的基本知识和建设方法论 2.了解维度模型：掌握维度表和事实表的概念和设计方法来自：百科![]()
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