大数据技术火热而且火爆，学习大数据的课程和资料也泛滥如潮，而大数据研发环境又不是随便就可以搭建起来的，如何有一个自己随时可用的大数据修炼道场呢？
2019 年 3 月 16 日，在北京国粹馆举行了首期 TVP 修炼营，这是一场专属于热爱大数据的技术专家们的活动。TVP，即腾讯云最具价值专家（Tencent Cloud Valuable Professional），是腾讯云实现数字化转型、建设智慧生态的重要战略计划之一，旨在通过建立与行业技术专家的交流平台，促进腾讯云与技术专家和用户之间的有效沟通，从而提升腾讯云产品能力，打造云计算技术生态，实现“用科技影响世界”的美好愿景。
作者：CDA 数据分析师 基于数据的科学决策正成为趋势，国内外主要公司都在建立用数据说话、洞察、优化与创新的管理机制。如何利用数据、让数据切实产生价值是每一位数据从业人员应该深入学习并不断实现的目标。今天很有幸采访到了《大数据与机器学习:实践方法与行业案例》的作者陈春宝老师，告诉我们大数据究竟应该如何更接地气儿。 嘉宾介绍 陈春宝 📷 上海交通大学工业工程博士，经济学硕士。在银行、信用卡、医药与电信等行业拥有近十年数据挖掘分析与 SAS 建模经验，现就职于商业银行，在数据挖掘、机器学习
第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
本书全面和详尽地介绍了数据产品经理的日常工作、需要的基础知识和常用的分析方法，也介绍了数据仓库的理论与应用，以及大数据分析平台、用户行为分析平台、AB 实验平台等数据产品的建设，最后介绍了数据产品在各个业务领域中的应用。
初次接触编程是13年9月份，大一的第一节C语言课上，学了一个简单的max(a,b)。当时属于代码看不懂，所以也没有考虑学这个有什么用，只是觉得nblity。
在这一特殊的时期，企业决策者如何修炼内功，提升企业数智化的核心竞争力？企业的数字营销将会有哪些变化和趋势？近日，在深演智能|品友主办的线上系列直播《疫情面前 MarTech助力打赢这场线上营销战役》中，纷析咨询创始人兼CEO宋星和深演智能|品友创始人兼CEO黄晓南一起针对企业决策者以及营销人员关注的诸多问题进行了分析和解答。宋星认为，疫情确实对许多行业带来了影响和变化，但疫情毕竟是一个短期性的，对于数字营销行业不见得有革命性的改变，因为数字营销行业正在进行革命性的改变，包括大数据的应用，包括智能化。这次的疫情黑天鹅可能不会对原有的模式产生很大改变，但确实是一个升级的契机。
大家好，我是Tom哥。校招进阿里，研究生，P7技术专家，出过专利，竞赛拿过奖，CSDN博客专家，负责过电商交易、社区生鲜、营销、金融等业务，多年团队管理经验，爱思考。
从大数据开发的工作内容来看大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作。
Prompt Step 1 请使用markdown格式生成一份《系统架构师修炼笔记》的PPT 📷 … … … Step2 请把以上内容转换成markdown的Code 📷 内容如下： # 系统架构师修炼笔记 ## 1. 概述 系统架构师是负责设计和构建复杂系统架构的专业人员。他们需要具备深厚的技术知识、全面的业务理解以及卓越的沟通能力。 ## 2. 技术技能 - 熟悉多种编程语言，如Java、Python等； - 熟练掌握分布式系统架构和微服务设计； - 熟悉各种数据库技术，如MySQL、Ora
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
作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图。如果在众多数据分析工具中您只了解最基本的Excel，以下是最好的进阶路线:
PPV课原创文章 转载请注明出处 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。 “+”时代呼唤“+”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
前言 大家好,我是程序员Manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。 前两天有学妹私信我说,她已经上完大一,大数据专业的,只学过大数据导论,问我大
正文之前 Big Data！ A Revolution That Will Transform How We Live, Work, And Think! 大数据时代，生活，工作与思维的大变革！ 正文
从美国的SaaS、亚马逊、谷歌、苹果、思科到中国的华为、腾讯、浪潮及航天某某研究所；从美国北卡三角地、旧金山的硅谷、波士顿的哈佛及MIT到中国的北京中关村、深圳前海、清华大学及北大——等等。我们通过诸
程序员往往一心扑在编程技术上面，学习编程语言，算法，网络，自己子领域相关的知识等等。这非常正确，也是作为coder的核心竞争力所在，姑且称之为“硬技能”吧。
芝麻科技授权转载 微信:Smart_Business 每年的双11都呈愈演愈烈之势，今年双11，天猫成交额更是达到了前所未有的912亿。 线上的购物狂欢对实体商业究竟有什么影响？实体商业在双11的大背景下，还有没有可以挖掘的商机？ 双11为实体商业带来了大量的销售机会。 芝麻科技联合阿里巴巴大数据平台、意略明市场营销咨询带来了实体商业（以服装与化妆品为代表）的线下客流分析和消费者大数据画像报告。研究数据涉及北京、武汉、深圳重点商圈的男装、女装、化妆品店在“双11”前一个周末（11月7日、11月8日）的客流
本研究报告主要针对大数据市场进行研究。首先理清大数据的定义及本质。而后，就大数据市场是处于概念期还是实战期做出判断分析，包括企业用户的实践情况，实践方向，实践障碍。最后，就大数据市场的发展潜力进行分析。 主要观点 1)大数据是传统数据管理的补强，帮助企业洞察未知，从而完成颠覆式变革 伴随着数据体量、形态的变化，数据价值不断提升，而企业相应的数据管理目标也随之改变，从最初的经营总结到决策支持，再到现在的构建颠覆式变革(重塑业务流程、组织和行业)。 而针对于新的数据管理目标，传统技术已难支撑，企业需要大数据
首先，我们都是职场人，在职场中摸爬滚打直到退休。我们都渴望去做有价值的工作，因为工作越有价值，自己的地位越稳固，收入越丰厚，把这个当做追求目标其实无可非议——当然追求其他信仰或情怀的朋友除外。在职场中，我们从年轻的时候开始就有类似的困惑，我们应该做什么好呢？做什么更有利长期发展呢？做什么会让自己工作更稳定呢？究竟什么工种、什么工作能解决我的需求和困扰呢？
AI是一门工程艺术，游走在多学科交叉的地带，而且这样一门艺术或者说技术满足了很多人年幼时的幻想，也促使着一批有一批的年轻人加入到AI大军中来，相比如何入门大家都已经非常熟悉，但是如何从小白进阶到技术专家却鲜有人提及。这里笔者根据多年来从事AI技术研究的经验，谈谈自己的一些看法。
梦晨 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “靠过去的老办法，增长不动了”。无论线上线下都传出这样的声音。 如何从“增量竞争”转向“存量竞争”，成了很多行业最大的焦虑。 改变，必须改变。 于是乎，旅游、汽车、消费、等一众行业，纷纷学起了互联网。 比如说，不要小瞧现在抖音里的景点直播间： 除了能过一把“云旅游”的瘾之外，陕西旅游集团将你在6寸屏幕上的每一次停留、互动都汇成数据流，流入数字媒体中台，从而优化景区营销。 下一次，不管实地还是云端，你在陕旅景区的体验都更快乐。 又比如，零售和消费
本系列搜集了一些大数据在金融领域应用的文章，编辑成册，让大家更有方向的学习。有好的文章欢迎推荐，愿与大家一起成长。 第一文介绍了P quant和Q quant。过去是Q quant的天下（不知道Q quant与P quant的，在微信公众号“数说工作室”中回复“dsj1”查看），而一场金融危机，Q quant搞出来的无人能看懂的定价模型已经把大家的钱一把火烧光了，事实上，次级债危机的源头就是David X. Li搞出来的定价模型（不错，David X. Li是个中国人），这个定价模型曾经像圣经一样被人膜拜，
9 月 26-27 日，ArchSummit 全球架构师峰会杭州站将落地杭州·和达希尔顿逸林酒店。本届峰会以“数字化转型下的架构升级”为主题，共计设立 1 个 Keynote 主题演讲和 12 个专题演讲分会场。 主题演讲邀请到平安壹钱包 CTO 吴鹏越、 网易副总裁，杭州研究院执行院长，互联网技术委员会主席，网易数帆总经理汪源博士、Google Cloud 中国架构师团队总监赵霏、Thoughtworks Software Architect and Director - James Lewis 四位嘉宾
DB-Engines最近发布了2020年10月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名，实时统计了359种数据库的排名指数。前10名的排行情况详见下图：
近年来，随着大数据、人工智能、精细化运营的不断被重视，各大公司对于数据的处理和分析应用，越来越普及。
经历过 2022 “破铜烂铁”的洗礼，相信你已经发现了今年 IT 圈子这几个典型现象： 大厂大规模裁员，中小厂压榨人效，有份稳定工作就是好事； 招聘岗位不少，但相应要求提高很多，门槛也越来预高； 身边很多人都在找工作，现公司越来越卷，不知如何应对。 最近，身边不少 P8、P9 大佬已经陷入职业危机，对于中高级程序员来说，无论 Java、大数据还是前端，今年都更需要专注修炼“内功”，持续提升，创造价值！ 打铁还需自身硬，如果你金三银四没有拿到高薪 Offer 也无须担心，今晚这3场大咖发起的重磅免费公开课
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？ https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些？ https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 📷 3、清洗：去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者，考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
2016年刚刚过去，这注定是被铭记的一年。在这一年里，数据猿采访了七十多位大数据领域专家、学者以及创业者。他们用理念和实践推动着中国大数据产业发展。 我们对这些专访进行了整理，推出【大佬专访盘点】系列，和你一起回顾不平凡的2016。 今天推出“我在大数据领域创业的那些事儿”，听听创业者的故事。【点击文中图片】，查看专访原文。 QuestMobile CEO 周煜程 “革现在的命，赚未来的钱” QuestMobile, 一家第三方数据研究型创业公司， CEO周煜程是一位具有极客精神的80后，他立志要
首先要花记住几个词：跨屏、精准、RTB、程序化购买、定向……然后说出来，是否觉得比以前的4P、4C等等更有面子？
ta不仅颜值高、接地气，能说一口流利的普通话、合肥话以及英语、德语、法语等多国语言，还能及时预警各类电信网络诈骗的作案手法和防范技巧。
数据猿导读 硅谷投资人对于创业公司是否有潜力的标准主要有两点：一是项目的技术方向是不是未来三年的发展趋势？二是项目团队在这个方向是不是有所积淀？除了这两点外，其他条件都不重要。从这个方面来看，硅谷的投
据eBay平台数据统计，目前，大中华区卖家通过API实现自动上架的商品比例将近70%，比2010年eBay刚推出“eBay开发者计划”时增长了400%。 “在跨境出口价值链和供应链中，每个环节的自动化
首先声明一点，千万不要以为看了这篇文章就能成为大数据高手了，不然就不会用“修炼”这个词了，要修炼成大数据高手决不是件容易的事，可以说是非常难的一件事。要不也不会连大数据发源地——美国也不超出10个人（也许就5、6个）能达到这个层次，在中国……算了，就不说了。 这篇文章实际是给你指一条过程异常艰辛，但前途异常光明的路。没有毅力的人，看看就好了，千万别认真。（说实在的，就算要看明白这篇文章，也都不是件容易的事。） 言归正传。要想成为大数据高手，首先要从理念上彻底转变，彻底理解大数据思维，并渗透到血液和骨髓中
前面连续好几天的时间都在讲怎么去提升我们系统的性能，将数据库改造成分布式存储，同时还讲到了各种缓存的原理以及我们生产中使用的技巧，其实都是因为我们的业务绝大部分都是读多写少的场景。
B 端产品的终极职位是产品架构师和业务架构师。产品与业务架构主要是将整个业务工作流进行分层，梳理，然后抽象出一个个需求，将业务需求与产品合情合理的映射起来，最终使业务数据在产品中流动，执行，记录，使用。提高业务侧整体的工作效率。
R语言编程跟伪数据科学为何扯上了关系？R是一种有20多年历史的开源统计编程语言及编译环境，是商业化产品S+的后继者。R一直以来都局限于内存数据处理，在统计圈子里非常流行，并因其出色的可视化效果为人称道。一些新型的开发环境通过创建R程序包或者将其扩展到分布式架构里（比如将R与Hadoop结合的RHadoop），将R（限于在内存里处理数据）的能力扩大。其他程序语言当然也存在跟伪数据科学沾边的情况，比如说SAS，但不及R这么流行。说到SAS，它价格高昂，在政府机构或者实体企业的应用更为广泛。但在过去10年数据快速增长的领域（如搜索引擎、社交媒体、移动数据、协同过滤推荐等）运用不多。R跟C、Perl或者Python的语法不一样（后三者语法根源一样），其简易性使得写R的程序员比较广泛。R还有很多程序包和不错的用户界面，SAS却难学很多。
首先声明一点，千万不要以为看了这篇文章就能成为大数据高手了，不然就不会用“修炼”这个词了，要修炼成大数据高手决不是件容易的事，可以说是非常 难的一件事。要不也不会连大数据发源地——美国也不超出10个人（也许就5、6个）能达到这个层次，在中国……算了，就不说了。 这篇文章实际是给你指一条过程异常艰辛，但前途异常光明的路。没有毅力的人，看看就好了，千万别认真。（说实在的，就算要看明白这篇文章，也都不是件容易的事。） 言归正传。要想成为大数据高手，首先要从理念上彻
大家好，我是 梦想家Alex 。之前实际上我也写了不少关于大数据技术组件的文章，例如：
通过对有赞零售技术负责人李星的专访，场主揭秘了阿里“五年陈”的他为何离开，独自前往上海；两年创业期间遇到了哪些坎坷，有何收获与总结；对创业这件事是否有改观；技术人创业最需要什么，具备哪些能力？等等
本文会简单介绍大数据、大数据前端团队以及可落地的演进方向。ps: 针对数据前端团队 10 人及以内的中小厂。
我们来设想一个问题：我是一家传统企业，如果想取得BAT一样的成就，最该做的一件事是什么？
世界如此喧嚣，知识何其稀少。这是一个信息爆炸的时代，被资讯洪流裹挟的我们，都养成了非常不好的思维习惯：把信息当作知识，把收藏当作学习，把阅读当作思考，把储存当作掌握。为了给读者提供跟多有价值的信息，文
“大数据”一词越来越火辣，煽情全球。出于一种职业精神和科学良知，我和我的团队，近几年来深入调研剖析“大数据”产业到底是怎么回事。从美国的SaaS、亚马逊、谷歌、苹果、思科到中国的华为、腾讯、浪潮及航天某某研究所；从美国北卡三角地、旧金山的硅谷、波士顿的哈佛及MIT到中国的北京中关村、深圳前海、清华大学及北大----等等。我们通过诸多神不知鬼不觉的走访、调查和分析，终于可以撕下“大数据”神秘的面纱，也确实搞明白了：数据处理技术如何才能服务于各个产业领域的技术升级和业态创新；同时也搞清楚了：为什么海内外相当一些所谓的“技术权威”及科研机构，能够靠玩概念、攒项目从政府和投资人那里攫取大把大把的资金，最后却没有实质性成果。而实实在在的大数据成果，却来自一流的IT企业内部。最近几个月，受邀走访调研了全国二十多家科技产业园区，感触良多，不吐不快。
随着整个互联网流量红利进入末期，各大厂在着力吸引新客的同时，在既有客户群体的运营上也是煞费苦心，各种提高客户体验、个性化服务的场景层出不穷。
MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库，分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。
有句话叫做：投资啥都不如投资自己的回报率高。 从参加工作到现在，短短的几年内，我投资在自己身上的钱已超过三十多万，光买书籍的钱就已超过总投资的三分之一，买了不少于上千本书，有实体书，也有电子书。这些书不仅提升了我的技术能力，更提升了我的视野和认知。
做了4年的java程序员，一直考虑以后的发展方向。感觉不适合走管理路线的人，所以考虑继续在技术方面深入下去。 相信好多程序员都有相同的感觉，做了好多年代码民工，感觉自己每天都在重复着相同的事情。 Co
互联网+概念的兴起，中国的创业者几乎把互联网+这趟车开进了所有领域，传统领域的商家人心惶惶，言必谈互联网+，仿佛不套点互联网的概念都不好意思宣传自家产品；而赶在这波潮流之前的正是燥热至今的“ 大数据 ”。
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