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    你适不适合从事大数据行业?只需要看看这4个因素

    作为普普通通的人,我们的愿望无非就是稳定的工作。所以当我们在一个行业待得时间过于长久尝不到甜头,亦或是对自己人生有了新的规划的时候,也会开始深思熟虑要不要转行。其实想要转行的人在之前可能都会有这样那样的疑问,担心甚至于大过于期待,但系自己不适合这个行业,担心自己学不会,担心会有年龄的限制,担心找不到工作。犹豫跟害怕是我们在做任何一个重大决定前的一个常态,但是这样说也绝不是让你盲目转行,而是当你一旦确定想要转行,就不要犹犹豫豫,而是认真的做出规划,查看行业动态以及查看各大APP,增加自身的底气。

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    如果遇到一个搞大数据的汉子,你就嫁了吧

    小生不才,在某知名IT企业打拼了若干年(限于领导的威慑力,公司名称就不说了),终于借着大数据的东风,在去年成功逆袭成为我们公司的大数据系统研发工程师,过上自己向往的领导重视、薪酬优厚的生活。虽然长得没有吴彦祖帅气,不过比起毕姥爷要耐看多了。但悲催的是,到现在一直没有女朋友!所以《非诚勿扰》《百里挑一》诸如此类的相亲节目,我还是关注较多的……看来看去,感觉自己也应该去参加此等选秀节目,相比那些去相亲的男同胞们,身为大数据男的我还是很有竞争优势的。 首先智商高。你想想,作为近两年才兴起的从各种各样纷繁复杂的数据

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    如何快速全面建立自己的大数据知识体系?

    本文转载自互联网金融干货 作者经过研发多个大数据产品,将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来,希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路,让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构,很多人都看过不同类型的书,也接触过很多有关大数据方面的文章,但都是很零散不成系统,对自己也没有起到多大的作用,所以作者第一时间,带大家从整体体系思路上,了解大数据产品设计架构和技术策略,如需深入学习和了解互联网电商、互联网金融和大数据方面干货,核心底层技术及架构设计,可以关注微信公众号:互联网金融干货,有时间就会和大家分

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    【职业】数据科学家的自我修炼

    未来是一个大数据的时代,从企业实践来看,建立大数据的存储和数据管道首先需要技术,但是怎么通过数据去做分析?这就需要数据建模能力。怎么确定建模或者分析的方向?这就需要业务能力。在大数据系统实施过程中,需要的技术人员不只是IT方面的技术人员,还要专业领域里的技术专家,才能够把这个系统建好,否则根本无法了解一个系统分析的方向。 “大数据+”人才 大数据时代到底需要什么样的人才?主要有三个方面,一是技术相关人才,包括平台搭建和应用开发;二是统计学相关人才,包括数学、建模、算法;三是业务人才,就是要有一定的专业领域知

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    如何做好大数据产品设计架构和技术策略?

    作者经过研发多个大数据产品,将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来,希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路,让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书,也接触过很多有关大数据方面的文章,但都是很零散不成系统,对自己也没有起到多大的作用,所以作者第一时间,带大家从整体体系思路上,了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品,从系统性和体系思路上来做,主要分为五步: 针对前端不同渠道进行数据埋点,然后根据不同渠道的采集多维数据,也就是做大数据的第一步,没有全量数据,何谈

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    如何快速全面建立自己的大数据知识体系?

    作者刘永平经过研发多个大数据产品,将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来,希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路,让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书,也接触过很多有关大数据方面的文章,但都是很零散不成系统,对自己也没有起到多大的作用,所以作者第一时间,带大家从整体体系思路上,了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品,从系统性和体系思路上来做,主要分为五步: 针对前端不同渠道进行数据埋点,然后根据不同渠道的采集多维数据,也就是做大数据的第一步,没有全量数据,

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    【干货】杨强:从机器学习到迁移学习 | GAITC 演讲(附PPT)

    【新智元导读】杨强教授认为,DeepMind把端到端的深度学习应用在强化学习上,使得强化学习能够应付大数据,因此能在围棋上把人类完全击倒,它做到这样是通过完全的自学习、自我修炼、自我改正,然后一个一个迭代。杨强还指出,搜索和学习的结合才是人工智能的发展方向。我们不能完全依靠机器去全部自动化自我学习,机器学习的弊端是自我偏差,目前仍需要人为干预。未来,迁移学习会是这个问题的解决途径。迁移学习还能让人工智能得以摆脱对大数据的严重依赖,从而让人工智能不再只是“富人的游戏”。 “2016全球人工智能技术大会(GA

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    钱塘解析 | 大数据是工业4.0的核心驱动,附工业大数据两个案例剖析

    导读 ---- 智能分析和网络物理系统的出现,为我们实现生产管理和工厂转型提供了新的思路。而工业大数据通过360度全景的数字视角,为制造业带来了新的优势,它将提供预测自主维修决策支持分析,打造智能化供应链。大数据是工业4.0的核心驱动。 在当今竞争激烈的商业环境中,企业正面临着前所未有的挑战,即如何利用大数据,快速而精确地决策以提高生产力。追溯过去,整个制造业看的是生产力需求。今天我们的需求发生了变化。 全文较长,为了您有选择性地耐心阅读, 我们安排目录如下: 1、如何理解工业4.0的核心驱动 2、如何

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