大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | SAURABH 编译 | 张伯楠，万如苑，刘云南 引言 大数据的领域非常广泛，往往使想要开始学习大数据及相关技术的人望而生畏。大数据技术的种类众多，这同样使得初学者难以选择从何处下手。 这正是我想要撰写本文的原因。本文将为你开始学习大数据的征程以及在大数据产业领域找到工作指明道路，提供帮助。目前我们面临的最大挑战就是根据我们的兴趣和技能选定正确的角色。 为了解决这个问题，我在本文详细阐述了每个与大数据有关的角色，同时考量了工程师以及计算机科学毕业生的不同职位角色
随着大数据时代的到来，有很多JAVA程序员想要转行大数据。 不得不说，大数据行业可以说是为JAVA程序员量身打造的一个朝阳行业？为什么要这么说呢？
大数据架构设计用来处理对传统数据库系统而言太大或太复杂的数据的引入、处理和分析。组织进入大数据领域的门槛各不相同，具体取决于用户的权限及其工具的功能。对某些组织来说，大数据可能意味着数百个 GB 的数据，而对另一些组织来说，大数据则意味着数百个 TB 的数据。随着处理大数据集的工具的发展，大数据的涵义也在不断地变化。慢慢地，这个术语更多的是指通过高级分析从数据集获取的价值，而不是严格地指数据的大小，虽然这种情况下的数据往往是很大的。
时常有人在知乎、百度等平台抛出问题：程序员过了 35 岁（或 40 岁）是不是就失去了竞争力，要转管理岗了吗？
近日作业帮上线名为练习的新功能，主打个性化教育，与美国的“自适应教育”平台KnewTon思路相似。大多数在线教育平台只解决了老师与学生的连接问题，而作业帮和KnewTon为代表的“个性化教育”则通过技术驱动传统教育模式的革新，将孔子的“因材施教”这一教育理念做到极致。借助百度强大的研发能力，作业帮更强调技术的应用。 作业帮的“自适应教育”之路 自适应教育模式的精髓是根据学习者的实际情况，量身推荐适合的课程，这被归纳为“适配学习技术”。这一教育方法论包括三个步骤：数据收集、推断及建议。 作业帮的练习功能理念
<数据猿导读> 北京大学社会学博士、北京大学新媒体研究院教授刘德寰在“无数据不智能”的主论坛上，围绕“有效大数据运算的两个路径假说及意义”进行演讲。他直言：目前很多的标签推荐都是伪推荐，未来数据分析应
我想通过学习Python语言来学习数据科学，所以我在谷歌上搜索：“我想通过学习Python语言来学习数据科学。而在谷歌，不一会儿的功夫就列出所有关于Python语言学习的链接。然后，你会对于无数可行的关于学习Python语言的相关链接而感到困惑。最终，你会因此停下来反思：“我到底该从哪里入手？”。 真的是这样吗？不要担心。因为你以前从未遇到过这样的情况。 这里有很多可用的资源，它们将引导你如何学习Python从而学会编程和数据科学。而其中的问题是它很难找到一个结构化的方法来掌握这门语言。为了解
想从事人工智能领域的研究，盲目地在网上购买了一本又一本的参考资料，学习视频刷了一遍又一遍…… 反过头来看，这些方法可能作用并不是很大，却消耗了大量的时间和金钱。
“程序员能纯靠技术渡过中年危机吗？” 📷 ▲截图来源于知乎 这个问题吸引了许多码农分享经验，热赞均表示“很难”，因为绝大部分人都面临着2种结局： 没精力学习，技术迭代太快，被淘汰 有技术，新人工资低还更能卷，被淘汰 很显然，一门技术吃到老的时代已经过去，如果你： 👉刚入行/还不是程序员 建议直接找一个能被技术充分赋能，越老越吃香的岗位！ 👉已经有2年以上工作经验 建议再学习一门前景好、与业务关联紧的技术，成长为π型人才，对抗中年危机（π型人才：至少拥有两种专业技能，并能将多门知识融会贯通的高级复合型人才）。
04.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧）
大数据热度居高不下，基于大数据的发展，越来越多的企业开始布局相关业务，组建数据团队，这使得大数据人才需求持续上升。当然，也有越来越多的小伙伴看好大数据的前景，想要入行，今天我们就来讲讲，零基础如何开始大数据学习。
被大数据分析算法刷屏的各种推荐，刷个抖音，被频繁的推荐可能认识的人，其中就包括分手一年多的前女友；淘宝闲逛，推送的都是你妈妈搜索过的中老年大码女装；微博浑水，你多看了两秒钟“十二星座理想中的另一半”，往下刷的微博几乎都是关于星座的....
大数据已经成为时代发展的趋势，很多人纷纷选择学习大数据，想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大，包括的知识较多，系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识？
来源：机器之心本文约1800字，建议阅读6分钟本文将提供一组思路清晰、简单易懂的人工智能专家路线图。 这个学习路线图几乎涵盖了人工智能领域的所有内容，点点鼠标，就能链接所需知识。 想从事人工智能领域的研究，盲目地在网上购买了一本又一本的参考资料，学习视频刷了一遍又一遍…… 反过头来看，这些方法可能作用并不是很大，却消耗了大量的时间和金钱。 这时，一种提纲式的学习途径就显得尤为重要了。如果你想成为数据科学家、机器学习或者 AI 专家，而又苦于找不到合适的学习方法，本文将提供一组思路清晰、简单易懂的人工智能专家
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据人才（数据工程师，数据分析师，数据挖掘师，算法工程师等）、在国内人才市场可谓是一颗闪耀的新星。由于刚刚出于萌芽阶段，这个领域出现很大的人才缺口。 1 大数据人才做什
大数据产业已进入发展的”快车道”，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。如果你是Java编程出身，那学习大数据自然是锦上添花；但如果你是刚刚接触大数据技术，还在Java编程基础阶段，这篇文章非常值得你看！
在知乎看见了一个数据分析师的真实经历，忍不住唏嘘。 图片截自知乎 原文太长，简单概括一下：楼主是香港城市大学的硕士，在银行工作四年后想跳槽，但因为能力不符合公司的招聘要求，总是一面就挂了。 有人说行业人才饱和，竞争激烈；也有人说楼主简历写得笼统，不够亮眼；但最主要的原因其实是：没有建立起自己的技术护城河。 有很多公司的数据分析岗，入职之后每天都在取数、取数、取数，成了货真价实的crud/sql boy。这样的岗位即使工作十年，能带来的成长也极其有限。 如果自己不能精通一套有门槛的硬技术，不能和新人拉开差
导语 随着全国各省高考分数线的公布，考生和家长也投入到了报考志愿的战争中。高薪、市场需求居高不下的数据科学家正在成为众多年轻人的理想职业。那么想要进入大数据领域并成为佼佼者，如何从高考选专业开始科学规划？ 大数据文摘联合数据派（datapi）策划了本期专题，针对“数据科学家”的专业成长路径，采访了清华大学徐葳教授、阿里数据专家刘智勇、哥伦比亚大学数据科学在读硕士王昱森，希望他们从各自不同的角度，给想要走上大数据这条路的年轻人选择专业提供一些参考。 ◆ ◆ ◆ 数据分析师：市场需求增长,五成年薪在50万以
编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉～每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期，我们学习了在 Spark 上实现 WordCount 的相关内容。PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看 No.73 在 HDFS 上使用 Spark 小可 ：Spark 不是
大数据领域包含哪些职位？ 在大数据行业中有很多领域。通常来说它们可以被分为两类： 大数据工程 大数据分析 这两个领域互相独立又互相关联。 数据工程涉及平台和数据库的开发、部署和维护。大数据工程师需要去设计和部署这样一个系统，使相关数据能面向不同的消费者及内部应用。对应的职位是大数据开发工程师、ETL工程师、算法工程师。对应技能为下图中粉色圈。 数据分析则是利用数据平台提供的数据进行知识提取。数据分析包括趋势、图样分析以及开发不同的分类、预测预报系统。对应的职位是数据分析师、数据挖掘工程师和数据科学家。对
数据作为数字经济时代的关键要素，仍有巨大潜能亟待释放。大量闲置数据资源、数据孤岛等问题让释放数据价值掣肘颇多，如何充分实现数据安全并提升数据融合能力已成为全球性的课题。 4月18日，由腾讯主办的“2021腾讯大数据高峰论坛”即将隆重举行，届时腾讯自研的第四代数智融合计算平台，以及联合腾讯研究院等各方撰写的《腾讯隐私计算白皮书2021》将正式对外发布。 本次会议邀请到中国科学院院士梅宏、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长魏凯、腾讯数据平台部总经理蒋杰、腾讯数据平台部副总经理刘煜宏、埃森哲战略与
随着互联网的兴起，人工智能和大数据成为了热门领域，越来越多的企业开始通过对数据的挖掘分析来为商业决策提供建议，在国内市场，人工智能和大数据领域人才出现巨大的缺口。而数据分析师入行需要的技术能力较易，转行/自学性价比极高，成为大数据领域的热门职业。
3.压榨得太厉害，加班太厉害，一直掉头发，快秃头了。没有培训，连程序员自己自学的时间都被加班占用，身体和技术很难提升。
大数据技术涉及内容庞杂，应用领域广泛，各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大。本文从数据科学和大数据关键技术体系角度，来说说大数据的核心技术什么。
大数据主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。
近日，滴滴研究院副院长叶杰平在上海一场内部分享会上详细解读了滴滴大脑，这是外部首次窥探到较为完整的滴滴算法世界，并且一直潜水的产品“九霄”也首次露出真容。
2023年3月29日，清华大学大数据研究中心大数据能力提升项目2022年度 “RONG”奖学金答辩会于东主楼成功举办。为服务国家大数据发展战略，打造多层次、多类型的大数据人才队伍，清华大学设立了大数据能力提升项目，为表彰项目中表现突出的同学，特设立RONG奖学金。 答辩评委老师和同学全体合影 清华大学大数据研究中心主任孙家广院士、清华大学临床医学院副院长高彦芳、清华大学研究生院专业学位教育办公室刘静、清华大学大数据研究中心主任助理金涛、清华大学社会学系郑路教授、北京志翔科技股份有限公司总裁办主任杨晓露、中
4月29日，清华园碧空如洗、春风和煦，我们怀着无比喜悦的心情迎来了清华大学112周年校庆，为了表达对母校真挚的祝贺和校友们的欢迎，清华大学大数据研究中心举行了第一届大数据能力提升项目校友茶话会。北京大学遥感所博士、往届学生大数据研究协会会长、水利系3字班朱思宇（线上），江苏省环保集团、大数据实践课导师、16级化学系赵瀚森，清华五道口金融博士后、往届学生大数据研究协会会长、15级电机系凡航，百图生科高级算法工程师、2020年RONG奖学金特等奖获得者、生命学院丁文泽，中国信息通信研究院、人文学院王泽宇出席交流
大数据已经开始慢慢的走进了大众的视野，让越来越多的人熟知而伴随着大数据在电商领域的“杀熟”，在新闻行业助力“今日头条”的崛起，也让各个行业看到了大数据带来的商机。而随着大数据应用技术的不断深入和发展，其发展前景也被越来越来的人看好。可以说，未来的大数据不论是企业还是个人都值得倍加重视。
大数据时代，在面对众多的大数据就业岗位，我们应该如何去选择职业发展方向，以及该如何去学习相应技能达到企业要求呢？
近日，滴滴研究院副院长叶杰平在上海一场内部分享会上详细解读了滴滴大脑，这是外部首次窥探到较为完整的滴滴算法世界，并且一直潜水的产品“九霄”也首次露出真容。 滴滴大脑由三部分组成 叶杰平将滴滴大脑这个智能系统分为三部分，分别是大数据、机器学习和云计算。 其中大数据就像工业革命时代的煤一样举足轻重，人工智能需要数据进行训练，纵观应用级深度学习的成功案例，他们都获得了海量数据，像谷歌和Facebook这样的公司都可以获取大量数据，这种优势让他们可以创造更有效的新工具。 而机器学习是人工智能的核心，一
京东集团昨日宣布，美国匹兹堡大学John A. Jurenko 杰出冠名讲席教授黄恒博士加入京东。黄恒教授是机器学习、人工智能、大数据、计算机视觉等领域国际领先的科学家。据悉，黄恒教授将加入位于硅谷的京东大数据与智能供应链事业部研发中心，担任京东大数据首席科学家，他的工作重点将聚焦于京东大数据平台上的机器学习平台和深度学习平台研发、优化模型与算法中心及学术研究相关内容。
大数据只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Mybaits都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybaits也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybaits的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
在“可穿戴设备之父”和“全球七大大数据专家之一”的阿莱克斯-彭兰特在BIG TALK演讲开始之前，有人提出问题 “大数据与可穿戴的关系究竟是什么”“大数据与统计学区别是什么”？这两个问题百度都可以给出一个很好的答案：大数据与可穿戴没有直接关系，同时它与统计学有联系但却完全不是一回事儿。 如果说智能手环和智能手表是可穿戴的冰山一角，那么可穿戴的大数据应用又是整个大数据世界的冰山一角。可穿戴设备通过遍布世界的传感器连续不间断地采集、上传数据到云端，并基于此进行数据分析，给用户提供健康服务、提醒服务或者疾病预测等
【新智元导读】 在北大 AI 公开课第9讲上，滴滴出行副总裁、滴滴出行研究院院长叶杰平老师，和北大人工智能创新中心主任、曾经的“百度七剑客”之一雷鸣老师一道，为同学们全面讲解了大数据和人工智能在滴滴出行场景中的应用，智能派单、最优匹配、供需预测等背后的核心技术，以及人工智能如何推动交通行业升级和未来的发展趋势与展望。叶杰平老师指出，深度学习在交通领域的应用探索才刚刚起步，前景广阔。 自开课以来受到学生热捧的北大 AI 公开课来到了第 9 讲，这次和北大人工智能创新中心主任、曾经的“百度七剑客”之一雷鸣老师共
曾记得我在读研的时候，参加了中国统计年会（2013年），在会上很多领域内的专家都谈及了大数据一词，然而那个时候的我并没有那么敏感。短短5年过去了，大数据行业发展之迅速，技术迭代之成熟，迫使自己不断地学习新的技能。对于大数据领域，有哪些必备技能需要掌握呢？
Power Query中最核心的就是M公式。而M公式中最核心的就是List，Record和Table这三大数据结构（三大容器）。其中会涉及到： 1、三大数据结构是什么？ 2、三大数据结构是如何深化的？ 3、三大数据结构之间是如何相互转换的？ 学会这三大核心问题，你也就算是正式步入了M函数的门了。 在Power Query中，除了最基础的界面操作以外，在初阶、中阶和高阶的M公式中，三大容器始终是每一个学习Power Query和对应的M函数逃不过的一段学习历程。 所以小必，经过反复地总结和练习。就
经常看我文章的读者知道，我之前推荐过他们的很多课程，都是这个领域资深从业者推出的。
大数据文摘出品 打开滴滴App叫车，你最先看到的就是绿色的上车站点推荐。地图数据的准确性和时效性、基于地图的路径规划、预估到达时间等服务是顺畅出行的基础。 基于海量实时出行数据，滴滴如何将机器学习、深度学习算法融入地图系统中，更好地为出行服务？其产品和功能背后有怎样的AI技术支持？ 今天上午，在北京国家会议中心举办的WGDC 2018（全球地理信息开发者大会）上，滴滴出行地图事业部总经理张弦详细解释了滴滴地图背后的AI技术。 △张弦在WGDC发表演讲 基于海量实时出行数据，滴滴地图提供ETA（预估到达时间）
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 贾其萃，女，清华大学水利系在读三年级博士生。2020年秋季学期参与清华大学大数据能力提升项目，充分
教育信息化的时代已经悄然而至，身处这个大数据的时代中，我们只有适应，并把握住时代的潮流，我们才能够不断的完善自我，不被淘汰。而在教育学习层面，只有学会使用，灵活使用大数据系统，才能在学生竞争日趋激烈的环境里，不断成长，并最终走向成功。 一、大数据丰富学业评价的内涵与功能 学业评价是教育教学中的重要组成部分，有效的学业评价对于了解学生的学习情况、发现教育教学中存在的问题、寻求教学改进与优化策略、提升教育教学质量具有重要意义。 传统的学业评价往往评价维度片面(常常只注重对学生学科学习成绩的评价)、评价主体单一(
大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。有人通过下方的等式给出了大数据的定义。大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。既然要学的知识很多，那么一个正确的学习顺序就非常关键了。
随着数字经济加速发展，企业数字化转型正向更深层次推进。基于数字技术，企业通过数据驱动，有望实现创新产品服务、变革运营方式和迭代资源组织模式。而这一切都是建立在企业 IT 基础设施之上。
“在快递、物流、移动出行等领域，大数据应用逐步深入，大幅提升车流物流的效率” 每天近5000万单快递，上千万互联网约租车订单……近年来，随着快递、物流、移动出行等领域积极拥抱互联网，收发快递、手机叫车等也正嵌入国人日常生活。日复一日的信息生成，累积起大数据应用的基石。 不少企业顺势而为，跳入蓝海，掀起朵朵浪花：通过大数据，打车平台可以更深入地了解用户习惯、更智能地匹配订单、更精准地预测堵点、更正确地指引路径；通过大数据，快递企业也能让收派和中转更高效，让运力分配与物流规划更有效。效率！效率！大数据，正以未曾
大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20% 随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。大数据分析师是做什么的？阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示，“大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联
大家好，我是 梦想家 Alex 。我们都知道 github 对于程序员们而言，就是一个巨大的“聚宝盆”，上面不仅有很多优质的开源项目，还有很多热爱开源分享的开发者。但如何从浩如烟海的宝藏中，筛选出适合自己的优质项目呢？本期内容，我就为大家推荐几个我认为还不错的大数据学习必备的 牛 X 项目，希望大家看完有所收获。
自从 Google 的人工智能 AlphaGO 成为围棋界的百胜将军开始，AI(Artificial Intelligence，人工智能)这两个英文字，刹那间成为科技业最热门的关键字之一。而就在201
根据不完全统计，2016年第二季度，中国大数据企业共计发生34起投融资事件，相比上个季度环比增长70%。从融资轮次来看，本月获融资的企业有2起为新三板募资，3起为天使轮，有18家为A轮，有8家企业为B
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