最近两年，大数据这个词非常火，以大数据为基础和核心的人工智能也以迅雷不掩耳之势蔓延到各个领域，无人驾驶，无人超市，智慧城市等等。毫无疑问，火爆的大数据已然成为当今互联网世界中的新宠儿，创造着巨大的商业价值，是当今互联网巨头的必争之地。
虽然制造业是一个十分传统的行业，但是这一行业依然能够从大数据中受益颇多。由于获得了新的分析工具和更好的收集信息的方式，制造业正在不断发展。 大数据如何改变制造业？ 以下是大数据正在重塑制造业的几种方式
R语言什么鬼？可以用来做什么？和大数据又有什么关系？有没有好的课程推荐啊？学大数据一定要懂R语言么？…… 网络上太多类似的问题，如果恰好你也有类似的疑惑，那么希望阅读本文之后你不再困惑~ 〓R语言简介： R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。 其功能包括： 数据存储和处理系统； 数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）； 完整连贯的统计分析工具； 优秀的统计制图功能； 简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。 与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种
什么是大数据?数据可视化如何帮助企业更好地利用数据资源?一些人知道大数据的真正含义，然而其他人声称自己懂大数据，只是为了让他们看起来并不低人一等。尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员
大数据似乎在一夜之间迅速走红，它势不可挡地冲击着金融、零售等各个行业。云计算将如何改变计算的世界？未来将有怎样的应用前景？如何解决“信息孤岛”的问题？大数据又将如何提高我们决策的准确性，帮助我们更准确地预测未来？ 在2014年7月25日腾讯互联网与社会研究院主办的“大数据连接的未来——2014腾讯互联网与社会研究院高峰论坛”上，牛津大学互联网研究院主任Luciano Floridi分享了《大数据、小模式、深影响》。 牛津大学互联网研究院主任Luciano Floridi 大数据、小
未来世界上50%的工作会被人工智能所取代，比如翻译、助理、保安等等。人工智能在记忆、人脸识别方面比人更精确，机器学习通过大量数据的探索，面向任何狭窄的领域，比如精准广告推送、无人驾驶等等，一个一个领域，人工终究会被机器所超越。
大数据，这个术语已被过度使用，同样也被过度误解。现在我们陷入了这样一个怪圈：每个人都在谈论这件事，每个人都认为别人在做这件事，所以每个人都说他们正在做这件事。 下图的谷歌趋势曲线向我们展示了在过去
大数据是眼下非常时髦的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。 这群人被称做数据科学家(Data Scientist)，这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英(LinkedIn)和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。 不过在国内，大数据的应用才处于萌芽状态，人才市场还不太成熟，每家公司对
“智慧型城市”的概念喊了这么多年，到底靠不靠谱，能不能实现，是不是真的不止停留在科幻电影里，真的在不远的将来就能等到实现的那一天？答案是：真的！因为随着云计算、大数据行业的快速发展以及国外IBM、谷歌
易卓数据问：现在互联网的时代，都倡导以客户需求为导向设计产品，但是我却不知道该如何研究用户，哪里寻求到我的用户资源，简单的做问卷调查我想是有难度的。大家也都在说大数据营销，但是如何利用大数据，哪里寻求
1，大数据平台——是指服务于大数据计算或存储的平台，包括大数据的计算集群(hive、spark、flink、storm等等)和存储集群(如hadoop、hbase等等)。 2，大数据平台涉及的元数据——由大数据作业的业务逻辑直接读写处理的业务数据，都不是元数据，除此之外的数据都是元数据。例如数据表的schema信息、任务之间的血缘关系、任务的权限映射关系、数据的业务属性、数据占用的磁盘空间等等。
大数据说的那么悬，其实主要是做三件事：对用户的理解、对信息的理解、对关系的理解。
Java开发是IT行业的经典岗位，行业当中存在普遍的需求，Web开发、Android开发、游戏开发等岗位，基本上Java语言是主力队伍。而进入大数据时代，Java又在大数据方向上有了用武之地。今天我们主要来讲讲Java大数据开发做什么，又该如何进行成长路线规划。
眼下，在我们生活周围环绕着各种大数据，但很多人对大数据还是一知半解。有人甚至觉得，大数据分析是计算机系、统计系学生才学的技术课程，商学院的学生如果学习大数据分析，肯定不如他们做得好。事实真是这样的吗？ 数据本身是中性的 如果手头有海量的信用卡消费数据，可以用来做什么？通常的想法是，这些数据可以给消费者的信用打分，判断是否提高其信用额度。但你有没有想过，可以用这些数据来炒股赚钱呢？ 美国第一资本投资国际集团曾经发生过这样的事情：2名分析师利用公司掌握的信用卡消费数据分析了至少170家上市零售公司的销售情况，
目前为止，在大数据领域当中的投资已经越来越热，而且做得公司越来越多。有多少公司到底真正使用的是大数据？我相信几乎没有太多。 大数据在美国金融当中最直接的场景，就是所谓的信用评估体系。美国的信用体系评估
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 导语：大数据到底在金融当中有什么用处？在美国是怎样被使用的？为什么错误的信息也是有用的？怎样处理大数据中的因果或者关联？大数据与立法之间有什么关系？ 作者：顾凌云,Turbo Financial Group首席风险官 摘自：创业邦 目前为止，在大数据领域当中的投资已经越来越热，而且做得公司越来越多。有多少公司到底真正使用的是大数据？我相信几乎没有太多。 大数据在美国金融当中最直接的场景，就是所谓的信用评估体系。美国的信用体系评估很简单，就几样东西：债务历史、债务、信用历史
原力大数据创始人江颖表示，尽管大数据交易平台建设正值爆发期，数据交易号称的市场规模也在不断壮大，同时也有国家大力的政策支持。但是短期内，我仍然不看好数据交易，因为现阶段的数据交易缺乏了必要的基础构建
摘要：MapReduce是Hadoop的又一核心模块，从MapReduce是什么，MapReduce能做什么以及MapReduce的工作机制三方面认识MapReduce。
摘自：TED演讲 微信号：SpeechTED 演讲人：Alessandro Acquisti 导读：当今具有决定性的战役之一就是控制个人信息之战，决定大量数据是否会变成帮助获得自由的武器，还是暗中操纵我们的工具。 我们比以往任何时候都开放，把大量关于自己的信息放在网上传播。而且这么多有关我们的信息正在被各种机构收集起来。当今,通过对这些大量个人信息的研究,我们从中受益非浅;但是在放弃我们的隐私的同时也要付出很多的代价。而我的故事就是关于这些代价的。 从一张匿名的面孔可以获得多少信息 我们预测影响识别、普
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/142163.html原文链接：https://javaforall.cn
经常有朋友通过知乎私信、微博私信、电子邮件、QQ和微信问我，如何进入大数据行业？该学哪些知识？大数据行业如何创业，到底先从哪里做起？我想，这些问题，并没有一个准确的答案，关键在于，你到底想不想干？想不想在大数据时代闯一把。
2014年3月8日，在大数据领域非常有名的阿里巴巴数据分析灵魂人物车品觉接受了媒体的专访，就数据领域的问题谈了自己的认识，应该对很多正在进行大数据应用的专业人士有很大帮助。 大数据应用很重要的问题是：关于他的定位 大数据里面有一块非常重要的数据，而可能对未来的一两年特别重要，就是我们所讲的“关于他的定位”。我想知道一个人是谁？你是不是你？你在PC前面买了一件东西，不一定代表是你买的，有可能是你的老公或者是你的老婆在用你的PC去买，怎么知道到你就是你？这个在收集数据的时候相当重要。 另外，当我知道你就是你的
你或许听说过大数据这个词。事实上，你可能对这个词已经心生厌恶。确实,大数据受到了空前的宣传炒作，这很不应该。因为大数据是一个非常重要的工具，社会将由此而不断进步。过去我们习惯于处理小数据，并以此来了解世界。现在我们的数据量前所未有的巨大，当我们掌握海量数据时，我们可以做一些在只有较少数据时不可能办到的事。大数据很重要,想象一下，它能够帮助我们应对世界性难题像食物短缺，医疗短缺，能源短缺，电力短缺。还有确保人类家园不会因为全球变暖而生灵涂炭的唯一办法是有效利用大数据。 那么大数据新在何处,重在何处呢？为了
No.2期 大数据的特点、应用和算法 一、大数据的特点和应用 Mr. 王：大数据具有较大的数据量，和一般的数据相比，其具有如下一些特点。 在数据量上，大数据是通过各种设备产生的海量数据，其数据规模极
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？
在目前，当零基础学习大数据视频教程前，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
从这个，我立马联想到了一个美剧，西部世界。里面全是虚拟的。他是软硬件，网络各种设备集合起来的一个虚拟世界，里面都是人工智能，他们会有意识，也会自我学习（机器学习）。人类可以花钱去这个虚拟世界玩，你可以做你想做的任何事。
文 | 陈明 一个工作了5-6年的数据分析师，是如何改变比码农还惨的人生？谨以此文向每一位奋斗在一线的数据分析师致敬！ 直到做数据分析师五、六年了，每每和家人朋友聊天，都还是会有人不懂我在做什么。 家人：“数据分析？分析什么东西？” 我：“哪里有数据，哪里就有我们，什么都可以分析。” 家人：“是软件工程师吗？会编程吗？” 我：“...不是，不太会。” 家人：“那是管理层吗？” 我：“还...还不到级别。” 家人：“那是商务人员？做市场或销售。” 我：“...也不是，不过我们辅助他们作决策。” 家人：“决策不
在Google、Amazon、Facebook、Uber、Airbnb等公司成功的背后，有这样一批人：他们可以将大量的数据变为有价值的金矿，例如，搜索结果、定向广告、准确的商品推荐、可能认识的好友列表
1. 快速查询 全量查询 2. 数据存储 量大 文件大 3. 快速计算 对边传统方式 【属于离线计算】 4. 实时计算 最新数据 5. 数据挖掘 新价值
虽然数据科学家的需求一直在快速增长，但事实是在业内还没有对数据科学家的准确定义。有人开玩笑说，「数据科学家就是住在硅谷的数据分析师」，甚至有人画了这样的漫画：
本文内容由数据派THU 整理自小米集团副总裁崔宝秋在清华软件论坛上所做的专题报告 今天我们要讲五个问题：①智能时代和开源是什么关系、我们为什么要拥抱开源、如何拥抱开源；②拥抱开源，企业界应该做什么；③拥抱开源，学术界和教育界应该做什么；④如今在开源这个领域还存在哪些挑战；⑤我眼中开源的未来是什么，我们应该朝哪个方向努力。 智能时代与开源 几年前，我在小米帮助推动一些技术上的战略，当时定义了一个词，叫做“智能新时代”。 在小米，通过各种数据，我们看到了三个机遇：第一个是AI，2016年阿尔法狗事件让人们看
数据猿导读 当社会对大数据公司开始慢慢地妖魔化，我想这未免对这个大数据行业有了很深的误解。社会大众可能并不知道大数据公司到底再做什么。 作者 | 田静 本文长度为2300字，建议阅读5分钟 近日，一篇
在Google、Amazon、Facebook、Uber、Airbnb等公司成功的背后，有这样一批人： 他们可以将大量的数据变为有价值的金矿，例如，搜索结果、定向广告、准确的商品推荐、可能认识的好友列
◆ ◆ ◆ 译者注 大数据时代，机器学习绝对是最热门的词汇之一。每一个人，无论是文科生还是理科生，各行各业的人士，都或多或少听说过机器学习这个词。简单的说，机器学习就是让电脑程序像人类思维一样解决问
这本书的最大特点是通俗易懂，只要有一点点的开发经验就可以读懂这本书。通过这本书，可以很轻易地理解类似于淘宝、京东这样的网站背后是怎么运行的，然后建立起一个比较宏大的视野，了解到自己平时所做的工作在整个团队里的是怎么样的定位。可能唯一的遗憾在于这本书成书于2012年，有些技术已经跟不上现在的技术发展，比如云原生、分布式数据库。
字面意思理解：大量的数据，海量的数据 数据集的大小已经远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据
作者 | ChatGPT ArchSummit 全球架构师北京峰会即将如期而至，为期两天的峰会将于 2022 年 3 月 17 日至 28 日在北京举行。ArchSummit 是一场面向 IT 企业架构师和技术领导人的年度盛会，旨在为广大架构师和 IT 技术领导者提供一个交流、学习和分享最佳实践的平台。 本届峰会不仅汇聚了来自世界各地的技术大咖，更邀请到国内外 IT 领导者、专家和学者分享他们在数字化转型、DevOps、云原生等热门技术领域的成功案例、最佳实践和前沿观点。 此次峰会的主题是“数字化转型架构
今天和朋友在聊天，聊到怎样在面试和与人沟通的过程中体现自己的技术广度，感觉挺有意思，整理分享一下。
大数据文摘作品 作者：魏子敏、龙牧雪 就像今天在每一所理工院校的图书馆，都能找到几台正在播放吴恩达深度学习课程的电脑，10年前，在每一栋理工院校的宿舍楼里，都能看到几本被放在枕边的《数学之美》。 提到人工智能领域的领路人，这两位都曾就职于谷歌的吴老师，影响了一代中国AI学习者。 2006年，当时的谷歌成立还不足10年。时任智能搜索部科学家的吴军，将其在谷歌黑板报发出的一批技术文章整理成集，并以《数学之美》的名字出版发布。无数正对技术世界懵懵懂懂的青年人因为这本书，走上了计算机、数据挖掘、甚至人工智能的道路。
分享老师：江晓东 世界500强企业咨询师、曾担任奥巴马政府经济刺激计划MAMP项目顾问
随着Hadoop技术的发展，从最初为Google、Facebook等公司解决大量数据的存储问题，到现在被越来越多企业用来处理大数据，Hadoop在企业数据领域影响深远。了解其常见的使用模式，可以极大地降低使用复杂性。
50年前，英特尔创始人之一戈登·摩尔提出来摩尔定律：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。换言之，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18-24个月翻一倍以上。
2018 年 1 月 19 日，极客公园创新大会 IF 2018 在北京召开，Google Brain 首席工程师陈智峰分享了《寻找答案从定义问题开始——TensorFlow 可以用来做什么？》的演讲。 深度学习的演变过程 📷 深度学习这几年非常流行，在上面这张图中，我们可以看到在 Google 上搜索“深度学习”的请求在过去 7、8 年间大约增长了 100 倍。从这个侧面也反映出业界对这个技术的关注程度迅速提高。大家都想知道，深度学习是什么？它能够为我们做什么？我们可以怎么来应用它？ 其实，深度学习并不是
临近过年，很多小伙伴已经回家和亲戚朋友团聚，长时间不见，自然少不了嘘寒问暖灵魂拷问的环节。
大家好，这里是程序员晚枫，今天咱们来讨论一个话题：为什么Python能火出程序员的圈子？
这是一个好消息，如果你希望在2016年找一份数据科学的工作—在该领域职位空缺的数量正在不断增加，企业希望利用大数据来获得竞争优势。但事实上，找一份梦寐以求的数据科学工作就意味着你要具备一些技能的组合，你可能会惊讶学习哪些技能是雇主所最需要的。 最近，人们在CrowdFlower上针对Linkedin的3490个数据科学职位做了分析，并对最常出现的21个技能进行了排序。有些结果并不那么令人惊讶—SQL排在最前，而其它的结果可能是数据科学领域不断发展的领先指标。 如上所述，SQL是最常见的技能，在Link
数据猿导读 大数据究竟是什么呢？它能做什么？为我们的生活又带来了什么改变？数据猿专门对族谱科技CEO张力铭进行了专访，由他为大家解答这些问题。 来源：数据猿 记者：大文 本文长度为2500字，建议阅读
大数据与传统数据相比的主要特点可以概括为：数据量“大”、数据类型“复杂”、数据价值“无限”。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
