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【独家】移动互联网大数据助力金融风控(课程精华笔记+PPT)

本课程由清华大学交叉信息研究院助理院长、清华大数据能力提升项目教育指导委员会委员徐葳老师开设,并且聘任加州大学伯克利分校计算机博士黄铃和美国卡内基·梅隆大学高性能计算研究教学中心创始人、联席总监种骥科博士联袂任教 移动互联网用户行为数据作为自然人的指端延展具有数量大、维度多、动态好等特点,正在逐渐成为白户人群的信用信息替代品。 本次清华大数据“技术·前沿”讲座,嘉宾陈雷从移动互联数据的采集、初步加工、特征因子工程、模型与数据评估等方面完整阐述了TalkingData在金融风控领域应用上的数据价值探索与心路历程。 TalkingData深度发掘自有移动互联网行为数据,通过多种特征工程,机器学习等技术,形成了一个稳定的行为数据机器学习模型, 达到了很好的行为评分结果。 任课教授 种骥科博士,现任宜信宜人贷首席数据科学家。曾任美国卡内基·梅隆大学教授与博士生导师,开创了卡内基·梅隆大学高性能计算研究教学中心,任联席总监。种骥科有多年互联网、大数据及金融创新经验。。

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数据时代,移动计算 OR 移动数据

但是这种思路并不适合互联网的发展要求,Google、Facebook、阿里巴巴这些网站每天需要处理数十亿次请求、产生上百 PB 数据,不可能有一台计算机能够支撑起这么大的计算需求的。 于是不得不换一种思路解决问题,当一台计算机的计算能力不能满足这种需求的时候,就增加一台计算机,还不够的话,就再增加一台,并不断催生出了互联网企业广泛使用的负载均衡、分布式缓存、分布式数据库、分布式服务器等种种分布式系统技术 这套方案的核心的思路是:既然数据是庞大的,而程序要比数据小得多,将数据输入给程序是不划算的,那么就反其道而行之,将程序分发到数据所在的地方进行计算,也就是所谓的移动计算移动数据更划算。 4 如何实现 那么,到底移动计算程序到数据所在位置进行计算是如何实现的呢? 1. ,从而实现在分布式服务器集群中移动计算,并行处理的目标。

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    四大热词刷屏世界互联网大会:人工智能、计算

    互联网 备受期待的第三届世界互联网大会终于在11月16日拉开帷幕。 在热烈的讨论中,人工智能、计算、物联网、创新、转折点成为业内嘉宾谈及最多的热点。 热词一:“人工智能” 本届世界互联网大会上,被提及最多的就是“人工智能”。 热词二:“计算计算与大数据这两个分不开的应用方向近两年早已不是陌生的词汇,并被全行业所熟识。浪潮集团董事长孙丕恕表示,人工智能的大趋势已经非常清晰了,但是需要基于计算数据。 阿里巴巴集团CEO张勇指出,今年是阿里整个大数据在个性化上面的全面应用,整个电子商务交易系统在“双11”实现了充分弹性计算,使得阿里为此准备的基础能力可以和阿里公共计算的能力进行实时调度。 在李彦宏的演讲中指出,“移动互联网时代已经结束,在今天如果一个基于移动互联网的公司还没有成立,或者说没有做大的话,靠移动互联网的风口已经没有可能再出现独角兽了,因为市场已经进入了一个相对平稳的发展阶段”

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    工信部发布移动互联计算等白皮书

    5月12日,工业和信息化部电信研究院在北京举行CATR白皮书发布会,一同发布了移动互联网、计算、大数据和通信设备产业四本白皮书,来自政府、企业、研究机构、媒体等的近200位嘉宾参加了会议。 《移动互联网白皮书(2014)》指出移动互联网已经成为最大的信息消费市场、最活跃的创新领域和最强的ICT产业驱动力量,认为新的计算革命已经开启,智能硬件、可穿戴设备甚至汽车互联网、新型机器人将沿着移动互联网的发展道路不断向各个产业领域蔓延 《计算白皮书(2014)》认为“”已经成为ICT技术和服务领域的“常态”,产业界不断去挖掘计算中蕴藏的巨大价值。 白皮书在分析国际、国内计算发展状况、特点的基础上,对我国计算未来发展提出了建议。 《大数据白皮书(2014)》从新资源、新工具和新理念等角度探讨了大数据概念,分析了大数据关键技术、应用、产业、政策环境等核心要素,梳理了各国大数据发展政策环境,提出了我国推动大数据发展、开放政府和公共数据资源

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    物联网,大数据计算的基本关系和应用场景_计算物联网大数据的区别

    计算   般来讲计算,云端即是网络资源,从云端来按需获取所需要的服务内容就是计算计算是指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。 广义的计算是指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的,也可以是任意其他的服务。    物联网   简单理解:物物相连的互联网,即物联网。物联网在国际上又称为传感网,这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又次信息产业浪潮。 大数据计算和物联网的关系   物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。计算互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据计算与物联网则推动了大数据的发展。

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    计算助推“互联网+”

    移动设备、物联网数据全面爆发的大环境下,使用和管理数据的能力已成为各行业享受“互联网+”红利的前提条件。    “互联网+计算”降低企业IT成本的同时,鼓励双创企业发展、降低试错成本、帮助企业挖掘数据资源、实现全球业务协同、再造盈利模式。   公共服务也在向移动互联网、向计算“大迁徙”。 在此过程中,要警惕两个认识误区,一是只顾前端接入移动互联网,忘记后台配套建设。二是只注重计算带来的短期拉动效应,忽略技术变革的长期效果。 一、“互联网+”与计算   1、 计算是“互联网+”的基础   随着手机、平板电脑等移动终端的普及,越来越多的人随时随地与互联网连接。 腾讯正积极探索“互联网+”背景下移动互联与公共服务相结合的场景。

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    走近计算(一):互联网的基建——计算

    亚马逊作为计算行业的先行者,其旗下的计算服务 AWS 已经成为亚马逊的王牌业务,据数据统计,2017 年,AWS 贡献的销售额,超过了阿里巴巴一年的总营业收入。 亚马逊之后,微软、谷歌等国际互联网大厂相继推出自己的计算服务,国内也有阿里、腾讯、华为等重磅玩家入场。 当互联网的人口红利逐渐消失,服务模式转型,产业互联网成为新的战场,而计算在这样的变革中,属于大有可为的基础设施。 可以做这样一个比喻:计算,正是产业互联网时代的基建。 那么,到底什么是计算? 从使用者的角度讲,计算指的是,通过互联网按需提供网络资源,按使用量来计价,来获得需要的技术服务,而不需要自己购买、拥有物理的数据中心和服务器。 而从技术的角度来说,计算服务的基础,是虚拟计算环境,或者你可以理解为虚拟的网络资源与服务,用户通过互联网来获得弹性的,易扩展的,虚拟化的资源。而这些资源,就是计算服务器厂商来提供。

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    互联网大数据发展深度研究报告

    这是因为在今天大数据的驱动很大程度上是来源于互联网公司,包括:互联网和移动互联网。今后可能还会有传感器网,云端等一系列。但是有一个共同前提,这就是“数据量日益增多”。 ? “”的概念,大家现在都很熟悉了,包括:IBM等一系列公司,都对“”投入都是非常巨大的。还有和我们这个会议有关的,就是人工智能等等一些。 这包括:用户可以有很好的计算,可以有更复杂的模型等。其次还包括:有很好的算法、在现有的时间内、现有的计算时间有很好的结果等。 ? 说到大数据在智能化上会起到的作用,这是一个未来的十年之内比较大的趋势。 我们希望如果要是做这种底层的技术,能够产生智能的技术,我们希望把数据量加大,希望尝试更为复杂的模型,希望把计算能够在同等计算能力的情况下,能做更强的计算。 大数据的智能技术要帮助人来辅助决策,就是人和计算机交流,而不是说计算机完全解决。也就是说:让人做原来做不了的事情,这使得人变的也很重要,但是计算机是能够辅助人。 最后是数据创新。

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    计算、大数据和物联网三者之间有哪些区别和联系?_计算物联网大数据的区别

    计算和大数据概念的诞生到现在,二者之间的关系非常微妙,既密不可分,又千差万别。因此,我们不能把计算和大数据割裂开来作为截然不同的两类技术来看待。此外,物联网也是和计算、大数据相伴相生的技术。 2.大数据计算和物联网的联系。从整体上看,大数据计算和物联网这三者是相辅相成的。 大数据根植于计算,大数据分析的很多技术都来自于计算计算的分布式和数据存储和管理系统(包括分布式文件系统和分布式数据库系统)提供了海量数据的存储和管理能力,分布式并行处理框架MapReduce提供了海量数据分析能力 同时,物联网需要借助于计算和大数据技术、实现物联网大数据的存储、分析和处理。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    【CDAS 2017】互联网大数据分论坛:智慧互联网,数据展未来

    作者 CDA 数据分析师 前言 2017年7月29日,由CDA数据分析师主办,以“跨界互联 数据未来”为主题的CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会在北京中国大饭店隆重举行。 CDAS 2017中国数据分析师行业峰会上午的互联网大数据分论坛中,来自猎聘网、吆喝科技、幕后、七麦科技等六位专家与教授,分享了大数据互联网领域的实践和应用。 精益创业中的数据分析实践 ‍ 幕后创始人王武佳 王武佳老师结合自身丰富的创业经验,以及在跟中小型团队交流中发现的问题,在峰会现场分享了自己的实战经验,讲述了如何快速低成本的进行数据采集、数据分析以及从数据中挖掘出有益信息 互联网用户行为挖掘实践分享 竞技世界资深数据挖掘专家巴川 巴川老师在峰会现场分享了互联网用户行为挖掘项目特点以及用户行为挖掘案例,结合实际分享了自己的心得体会。 徐欢老师从ASO100自身海量数据库出发,讲解了如何把人力从重复而繁琐的事务中解放,投入到高阶的工作中,如何将AI应用于企业数据增长领域,带领了众多数据分析师探索AI+BI在移动推广领域的更多可能。

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    图解互联网+与计算数据的关系

    之前也根据这一研究结果所绘制的“互联网虚拟大脑结构图”对互联网与计算,大数据,物联网,工业4.0(工业互联网)的关系进行了阐释。 ? ,最终将使人类社会、信息空间和物理世界(人机物)融为一体 2.计算互联网大脑的中枢神经系统 在互联网虚拟大脑的架构中,,互联网虚拟大脑的中枢神经系统是将互联网的核心硬件层,核心软件层和互联网信息层统一起来为互联网各虚拟神经系统提供支持和服务 ,从定义上看,计算互联网虚拟大脑中枢神经系统的特征非常吻合。 在理想状态下,物联网的传感器和互联网的使用者通过网络线路和计算机终端与计算进行交互,向计算提供数据,接受计算提供的服务。 3.大数据互联网智慧和意识产生的基础 随着博客、社交网络、以及计算、物联网等技术的兴起,互联网上数据信息正以前所未有的速度增长和累积。

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    张潼:互联网大数据的发展趋势

    摘要: 以下是百度研究院副院长张潼在第五届中国智能产业高峰论坛的发言,本文由中国人工智能学会供稿,静沙龙记者王嘉俊整理,战略编辑 ? ? 这是因为在今天大数据的驱动很大程度上是来源于互联网公司,包括:互联网和移动互联网。今后可能还会有传感器网,云端等一系列。但是有一个共同前提,这就是“数据量日益增多”。 ? “”的概念,大家现在都很熟悉了,包括:IBM等一系列公司,都对“”投入都是非常巨大的。还有和我们这个会议有关的,就是人工智能等等一些。 我们希望如果要是做这种底层的技术,能够产生智能的技术,我们希望把数据量加大,希望尝试更为复杂的模型,希望把计算能够在同等计算能力的情况下,能做更强的计算。 大数据的智能技术要帮助人来辅助决策,就是人和计算机交流,而不是说计算机完全解决。也就是说:让人做原来做不了的事情,这使得人变的也很重要,但是计算机是能够辅助人。 最后是数据创新。

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