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经验之谈:程序员应该如何学好大数据技术

最近几年,我跟很多创业者交流,发现创业最艰难的地方,莫过于创业项目难以实现商业价值。很多时候技术实现了、产品做好了,然后千辛万苦做运营,各种补贴、各种宣传,但是用户就是不买账,活跃度差、留存率低。 很多时候,我们不是不够努力,可是如果方向错了,再多努力似乎也没有用。阿里内部有句话说的是“方向对了,路就不怕远”,雷军也说过“不要用你战术上的勤奋,掩盖你战略上的懒惰”。这两句话都是说,要找好方向、找准机会,不要为了努力而努力,要为了目标和价值而努力。而王兴则更加直言不讳:“很多人为了放弃思考,什么事情都干得出来

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    算力规模突破千万核,腾讯云大数据产品全景图长啥样?

    腾讯云大数据技术已经从第一代的离线计算,第二代的实时计算,第三代的机器学习,发展到如今以隐私计算、数智融合以及云原生为代表的第四代。 腾讯云今天在首届大数据峰会上公布,其大数据平台算力规模已经突破千万核,日实时计算量达百万亿级、日运行容器数超亿级,日计算数据量数百 PB,服务的企业客户数超 2 万家,开源社区代码贡献量超 800 万行,进一步呈现了自身在大数据领域的顶级实力。 腾讯云副总裁黄世飞表示,基于全新的技术架构、数据治理理念以及产品能力,从底层的大数据基础引擎、中层的一站式大数据开发治理平台, 再到

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    发布 | 《工业安全大数据蓝皮书》(2021年)

    关注微信公众号“数据派THU”,后台回复“20210918”可获取《工业安全大数据蓝皮书》。 安全生产一直是经济发展过程中的关键问题。针对我国工业安全大数据领域研究和应用的现状,清华大学-中国人寿财产保险股份有限公司工业安全大数据联合研究中心充分利用其在技术、人才、实践等方面的积累,对工业安全大数据的各个方面开展系统性研究,初步研究成果汇编成这本《工业安全大数据蓝皮书》。本蓝皮书首先给出工业安全大数据的定义和边界,分析工业安全大数据的主要应用领域,给出典型的工业安全大数据技术架构和应用架构,提出工业安全大数

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    星火计划 | 腾讯大数据云原生数据湖技术沙龙火热报名中

    导语:在云计算时代,云原生将成为一种新的常态。IDC曾预测,到2023年,将有超5亿的应用和服务以云原生的方式进行开发和部署,这一数字与过去40年以来人们开发的应用总数相当。 而数据湖作为数据存储与治理的新范式,也势必将在云原生趋势下迎来又一轮应用热潮,成为企业在云上开展数据治理的重要抓手。 基于腾讯多年海量数据处理经验,腾讯大数据团队打造了领先的云原生数据湖解决方案——以对象存储COS为数据湖统一存储,以容器服务为云原生资源调度,以DLF元数据管理为统一元数据纽带,整合多个大数据产品,为腾讯云用户提供专

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    鱼和熊掌可以兼得,云原生开启“数据库大数据一体化”新时代

    允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 10月23日数据湖高峰论坛上,阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞表示:“云原生作为云计算领域的关键技术与基础创新,正在加速数据分析全面进入数据库大数据一体化时代”。 △ 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞 他表示,随着数字化转型进程深入推进,企业的数据存储、处理、增长速度发生了巨大的变化,传统数据分析系统在成本、规模、数据多样性等方面面临很大的挑战。云计算的发展正在加

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    大数据安全第4期:了解大数据安全标准体系应当先从这里开始

    大数据安全风险伴随大数据应用而生。随着互联网、大数据应用的爆发,数据丢失和个人信息泄漏事件频发,地下数据交易黑灰产造成数据滥用和网络诈骗,并引发恶性社会事件,甚至危害国家安全。 2015年5月,美国国税局宣布其系统遭受攻击,约71万人的纳税记录被泄露,同时约39万个纳税人账户被冒名访问; 2016年8月,犯罪团伙利用非法获取得到的数万条高考考生信息实施诈骗,山东女孩徐玉玉因学费被骗出现心脏骤停,最终抢救无效死亡; 2016年12月,雅虎公司宣布其超过10亿的用户账号已被黑客窃取,相关信息包括姓名、邮箱口令、

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    成为一栈式数据服务生态: TiDB 5.0 HTAP 架构设计与成为场景解

    数字化转型浪潮是现在进行时,在企业数字化转型的过程中,我们看到一个普遍的趋势,企业对“海量、实时、在线”的数据需求变得更加迫切。数字化转型并不是互联网公司的专利,人工智能、大数据、物联网这些技术也不仅仅是互联网公司才会使用。事实证明,越来越多的传统企业正在应用这些新兴技术进行业务的创新。每一项新技术的应用都需要一定的技术积累,互联网公司也许会配备很多工程师来支持一个数据体系架构。但对于传统公司来说也许不具备这样的实力,他们会发现自己很难驾驭大数据技术栈。此外,传统大技术栈已经慢慢开始难以应对日新月异的业务需求和爆炸性的数据增长。企业的很多业务对数据实时性的要求越来越高,比如风控、反欺诈等,更早地识别和阻断风险可以让企业减少损失;在物流行业,更实时的数据让物流企业可以更实时地调配行车路线和各类资源,以达到更好的运营效率;公共服务也会对实时数据产生要求,如果去柜台办理一个业务,需要等很久才能查到刚刚办的上一个流程的数据,这对于用户体验来说是非常糟糕的。

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    领券