2015年开始，中国积极支持大数据产业的发展，并逐渐提升至战略层面，这给大数据企业提供了良好的发展空间，也会推动大数据产业生态的建设。数据智能的前景光明 数据产业才是宇宙第一大产业。 编辑 | 张宏 官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn 涂子沛最新演讲：数据智能的前景光明 数据产业才是宇宙第一大产业 ? 8月13日，在北京大学创业训练营“大云智信”大数据与人工智能发展论坛上，著名大数据专家涂子沛发表了 《数据智能的前景、挑战和阴影》的主题演讲，深刻揭示了大数据与人工智能的未来发展路径以及存在的问题。 这是我们今天基于大数据时代的智能。数据不是石油，不能一桶一桶的卖，数据是土壤。未来，数据产业才是真正的宇宙第一大产业。” 数据智能是什么 在大量数据的基础上，加上一点逻辑，加上一点统计。 在数据大脑体系建设中，物联网数据很重要，城市中遍布各种感知数据、视频数据都属于大数据的一部分。 原文链接：http://www.datayuan.cn/article/13287.htm
机器人可以在作物之间自主行走，利用各种传感器（包括摄像机）对单个植物的特性进行测量，实时地将数据传输到操作员的手机或笔记本电脑。 “这些机器人将从彻底改变人们从农田里收集和利用数据的方式，”伊利诺斯大学农业与生物工程教授Girish Chowdhary表示。 美国植物生物学教授Carl Bernacchi表示，数据的自动收集和分析有可能通过解开植物为什么以非常不同的方式对环境条件作出反应来提高育种管道的潜力，他也是该项目的合作科学家之一。 Chowdhary认为，TerraSentia填补了在快速种植或喷洒很多土地的大型机械和能够执行需要精度但移动速度更慢的任务的人类工作者之间“目前农业设备市场上的巨大差距”。 Chowdhary说，“这些机器人不仅在美国有很大的市场，在那里，农业是一个有利可图的业务，而且在巴西和印度等发展中国家也是如此，在这些国家，农民与极端天气条件如季风和恶劣的阳光以及野草和害虫作斗争。”
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我们继续GIS数据获取专栏，今天整理的是植被、农业数据。 或许是由于专业原因，对于农业类的数据都会感到很亲切；而另一方面，遥感、GIS等技术应用于农业领域也是目前这一学术专业很重要的一部分，可以说是还有很大发展空间的一部分（并且公众号的头像和永远不换的封面图也是农业与 因此，农业类的数据应用需求也比较大。 4 植被农业数据 4.1 作物产量数据 4.1.1 SPAM •网址[1]：https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml? Intelligence •网址[2]：https://github.com/aerialintel/data-science-exercise Aerial Intelligence是一个致力于为世界农业带来最先进数据科学的初创企业
农业机器人是用于农业生产的特种机器人，是一种新型多功能农业机械。农业机器人的问世，是现代农业机械发展的结果，是机器人技术和自动化技术发展的产物。 农业机器人的出现和应用，改变了传统的农业劳动方式，促进了现代农业的发展。 1、机器人挤奶 剑桥大学奶牛场，挤奶工作全部由机器人独立完成，无需任何手工。 3、施肥机器人 美国明尼苏迭州一家农业机械公司的研究人员推出的机器人别具一格，它会从不同土壤的实际情况出发，适量施肥。它的准确计算合理地减少了施肥的总量，降低了农业成本。 德国农业专家采用计算机、全球定位系统(GPS)和灵巧的多用途拖拉机综合技术，研制出可准确施用除草剂除草的机器人。首先，由农业工人领着机器人在田间行走。 农业工人先将这些信息当场按顺序输入便携式计算机，返回场部后再把上述信息数据资料输到拖拉机上的一台计算机里。当他们日后驾驶拖拉机进入田问耕作时，除草机器人便会严密监视行程位置。
2018年即将到来，Coding Dojo（编码道场）近期发布了 2018 最具就业前景的 7 大编程语言。 分析了来自 Indeed 的25门编程语言、栈和框架的数据，以找出雇主最需求的七个数据。 数据基于每种语言的工作发布数量。 需先说明的是，国内和国外的情况有所差异，以下数据和分析仅供参考。 它还广泛用于科学计算，数据挖掘和机器学习。 机器学习开发人员的持续增长和需求正在推动 Python的 普及。 大多数开发人员使用 PHP 进行 Web 开发，要么添加 HTML 无法处理的函数，要么与 MySQL 数据库进行交互。 IT行业就业前景好使毋庸置疑的，可以从很多权威的数据看到，在最具潜力的薪酬职业中，前二十位里面IT行业总是占有大比重的。
2018年即将到来，Coding Dojo（编码道场）近期发布了2018最具就业前景的7大编程语言。该公司分析了来自Indeed的25门编程语言、栈和框架的数据，以找出雇主最需求的七个数据。 数据基于每种语言的工作发布数量。 结果发现，位居前三名的分别为Java、Python和JavaScript，但相比去年的数据，只有Python是岗位有所增长的。
前言 农业科技是推动农业现代化发展的动力，进入2018年我国农业科技也将会新的发展。回顾2017年，我国农业科技发展也有诸多的亮点。2017年我国最值得关注的农业科技亮点你知道吗？ 06 农业大数据 ? 2017年，互联网农业仍然热度不减，在第四届世界互联网大会上，一些和农业有关的大数据平台纷纷建立。 依靠互联网，大数据平台将汇聚和农业产业有关的各种数据和信息，大家可以在平台上了解到自己想知道的东西，也可以在平台上得到帮助，就这样，一个虚拟的平台让天南地北的新农人拉近了距离。 07 重型拖拉机 ? 实现农业生产机械化，是2017年农业发展的一大目标。2017年，东方红LW4004拖拉机研制成功，这是国内首台400马力无级变速拖拉机，结束了我国350马力以上重型拖拉机必须进口的历史。 科技改变世界，也改变着我国传统农业的生产方式。我国农业现代化进程因农业科技不断向前发展。我们相信，在2018年，农业科技也会继续迸发其力量。 文章来源：农业技术咨询服务 文章编辑：天天
移动、云化、分布式等技术升级，促使企业信息化不断加深，数据成为企业的核心生产力。未来围绕数据源，数据存储和分析应用，数据安全，将产生更多投资机会。 在“技术驱动”的大背景下，以下四大领域的发展机会可期： ? 03 新金融和科技金融 2013年的“互联网金融元年”开启了金融创新。 大数据 - 金融大数据更关注与交易、定价相关的数据，以及能够使得这些有商业应用价值的数据产生的系统和基础架构。 06 旅游 携程持续坐守在线旅游的王者地位，但中国旅游行业高速增长的大蛋糕持续吸引着各路猎食者的觊觎。 不可否认的是，一直引领全球的FDA今年不断批准NGS诊断方案，并且肿瘤免疫治疗方向迅猛发展，预示了基因诊断行业发展的广阔前景。
飞哥推荐语： 如果有人问我，系统的学习农业数据分析，我推荐R语言，因为有很多免费的农业相关类的包，比如agricolae，agridat，lme4，sommer等等，SPSS还是算了吧，它做方差分析不能分析裂区试验 有，收费软件Genstat，是窗口化界面，这是英国洛桑试验站开发的农业数据分析软件，里面有试验设计、方差分析、回归分析等常用的生物统计分析，还有混合线性模型、一年多点数据分析、NCII配合力分析、品种与环境互作分析 （AMMI模型和GGE模型），我当初就是靠这款软件入门学习了生物统计和数据分析，软件很强大，非常适合农业数据的分析！ 看一下它的界面： 看一下分析模块： 看一下方差分析模块：把Block这个农业专用的名词放到模型设置中，在统计分析软件中独一无二！
这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。 2、数据分析师 数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 4、大数据可视化工程师 随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。 二、发展建议 你适合从事数据分析吗?近年来，越来越多的人选择大数据行业，只看到了大数据行业前景不错、薪资待遇不错，而且培训项目、机构众多，各大名企对于大数据人才的需求也不断上涨。 在入行数据分析或者任何一行之前，你都要好好思考这些问题：我希望进入哪些行业呢?这行业有前景吗?需要什么样的知识结构?符合我的兴趣方向吗?
三年前，“数据科学家”这种职业还基本不存在，如今“数据分析”成了“金饭碗”。 世界迈进了大数据时代。 互联网和智能手机产生的数据“大爆炸”催生了提取和解读海量数据的新工作岗位——“数据科学家”。 在很多企业，由于有巨量数据需要分析，数据分析员成为一个必须的职位，连一些看上去和数据毫不相关的企业，也需要数据分析员进行数据分析，帮助做出更好的决策。 看到市场对数据人才的追求日益激烈，很多大学开始专门开设数据分析类专业。 毫无疑问，大数据的重要价值正日益凸显，数据分析将成为21世纪的一个“金饭碗”。
数据猿导读 FarmLogs 依靠移动互联网收集农业产生产管理数据，如耕种、 施肥、 浇水、 种植、 喷洒、收割数据和外接的土壤数据、气象数据，并将其实时呈现在客户端上，增强农场数据的可视化管理水平。 编译 | 大文 根据venturebeat的消息，总部位于密歇根州的农业大数据公司FarmLogs近日获得了由Naspers Ventures领投的2200万美元C融资。 FarmLogs 依靠移动互联网收集农业产生产管理数据，如耕种、 施肥、 浇水、 种植、 喷洒、收割数据和外接的土壤数据、气象数据，并将其实时呈现在客户端上，增强农场数据的可视化管理水平。 农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。 随着数据技术的不断进步，大数据也正在改变着农业这个古老的行业。中国是一个历史悠久的农业大国，用7%的耕地养活了世界22%的人口。希望在未来，农业大数据也会在中国的农田上发光发热。 来源：数据猿
具有用户友好的数据结构 - Python具有内置的列表和字典数据结构，可以被用于创建快速运行时(runtime)的数据结构。而且，它还提供了高级的数据类型选项，可以减少支持性程序代码的长度。 总体而言，Python程序员在不久的将来会有更好的职业前景。 ? 上图是那些使用Python编程语言的顶级公司。可见，无论是Web应用还是游戏应用，Python几乎适用于所有类型的应用开发。 Java广受欢迎的原因在于： 数据的安全性 简单易学 代码的鲁棒性 提供灵活的小程序 网络可移植性 面向对象 独立于平台 目前，Java的三大主流平台分别为： Java SE(标准版) Java EE( 嵌入式设计开发人员 – 这条职业道路不但有着广阔的职业前景，而且有利于开发人员迅速地成长。 ? 上图显示了2018～2020年间，开发人员的职位需求量。 Ruby on Rail的未来 凭借如下优势，Ruby的前景一片大好： 是低预算的理想选择。 拥有强大的社区。 易于测试。 具有一致性。 ?
大数据这个词语已经开始日渐的耳熟能详了，目前大数据“杀熟”也已经开始传得沸沸扬扬，这也就预示着，大数据已经全面的侵入了我们生活的方方面面，无论是从个体需求还是企业角度亦或者是从国家层面来说，大数据都已经有了不可估量的地位 这其实也就意味着中国大数据时代已经来临了。 随着大数据产业的快速发展和应用落地，大数据产业正在成为中国数字经济发展的重要驱动力。 未来5年大数据市场将由重基础设施向重应用落地转移，随着数据量的增长，数据治理和模型算法将持续受到关注。政府、金融和电信将保持持续增长的态势，而医疗和新零售将成为下一个大数据技术投入的新领域。 一、大数据在医疗行业的应用 大数据让就医看病更简单。 通过大数据对于群众的人体数据监控，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。
这个是星球内问题： 先说两个趋势： 趋势1： 农业的数据分析以后会越来越重要，因为分子数据的落地，包括分子标记辅助、GWAS和GS的应用，特别是基因组选择（GS）的落地，使得育种的效率大大提升，以后使用数据去育种将不再是纸面上冠冕堂皇的话 趋势2： 新兴的机器学习、神经网络等算法将会进入到育种数据分析中来，这一块的应用，还是要育种从业人员自己学习掌握，至少会调包，靠别人不如靠自己，要拥抱新技术，使用新技术。 痛点在哪里？ 现有的教育环节中，对这一块涉及极少，我们学习的生物统计都是基于线性模型的，T检验+方差分析+回归分析，甚至连聚类分析和主成分分析都没有包含，而育种中的数据分析框架主要是混合线性模型+贝叶斯+机器学习，这些内容很偏
在医疗领域方面：不仅可以保证医疗数据的安全存储、可靠共享，而且可以满足自动结算，以及药品溯源等需求，既降低了成本也解决了信任问题。 1.可信存证和查询：区块链提供了链上数据不可篡改、共享可查的链上记录等能力，百度云在数字版权、信息共享平台等区块链应用领域拥有场景实践。 4.多方协作，信任达成，附加金融：区块链提供了多方信任和数据共享机制，百度云在资产证券化、供应链金融、信用卡催收等方向拥有落地实践。
美国有3亿多人口，其中住在农村地区的人仅占约2%，从事农业生产的人不到1%，其中又只有半数将农业作为主业，根据美国农业部的数据，美国农场数量1935年达到峰值680万个，农业人口超过1.27亿，现如今农场数量只有 美国是对农业数据收集比较齐全的国家，也是较早进行农业数据开放的国家，目前，有关农业数据的采集、共享和利用正帮助美国农业政策制定者对农业部门的发展制定各种政策。 >>>> 大数据进田 大数据在农业中应用最普遍的领域之一就是精准农业。 该公司认为，农业大数据是个价值数十亿美元的投资，而其在2012年5月到2014年2月间收购的几家农场数据分析公司也验证了这一点。 (2)MySmartFarm 农民都不可避免地要使用数据，有机农业运营更需要采集大量的耕作数据。
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