随着互联网的迅猛发展，在线学习逐渐成为主流，MOOC、慕课等概念如雨后春笋般涌现。以往高等学府才能接触到的计算机科学和数据科学，也随着这次风潮来到了公众面前。...一、利用互联网成为“大咖” 随着互联网的迅猛发展，网络公开课的网站和APP等日益成熟，从听课、讨论到考试，一条龙的自学服务已经颇成规模。...二、学习数据科学的动力 现在数据科学家岗位面临极大的缺口。所谓数据科学家，就是同时掌握统计学 知识与程序设计技巧，能够服务大数据开发的技术专家。成为一名数据科学家，就有了大数据时代互联网行业的通行证。...四、从这里开始：数据科学的课程表 这些数据科学的开源课程，从数学、编程等几个方面塑造数据科学“大咖”。这不是为了重温大学课程，而是以问题导向准备知识。...（6）进阶 对于立志成为数据科学“大咖”的人，推荐继续阅读《Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline》一书。
演讲 | 马云 这个视频，小编看了不下20遍。 精选截取了这么几分钟， 每一秒都正中要害， 每句话都能让我们陷入深思！
Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。...Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。...而要想成为Spark高手，也需要一招一式，从内功练起：通常来讲需要经历以下阶段： 第一阶段：熟练的掌握Scala及java语言 Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。...要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala,; 虽然说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发，但是最快速的和支持最好的开发API依然并将永远是...关于Spark高级玩法 kafka，hbase，spark，Flink等入门到深入源码，spark机器学习，大数据安全，大数据运维，请关注浪尖公众号，看高质量文章。 更多文章，敬请期待
这是国外数据科学学习平台DataCamp成员写的一篇图文 8步 成为数据科学家。我们具体来看下有哪些学习内容和学习资源。 这里说的8步，不是你用8周就可以完成，而是一种学习的方法。...目前，数据科学家大部分是本科或者硕士学历（本科37%，硕士31%）。但是不要担心，从调查数据来看，有5%高中毕业的人也成为了数据科学家。这足以证明，只要你努力去提供自己，英雄是不问出处的。...分析思路提升可以看书《数据分析思维》 第2步：学会编程 掌握计算机科学的基础知识，学会系统开发的整个过程，因为你做的东西会成为其他系统的一部分。...如何学习 SQL 语言？www.zhihu.com 第4步：学会数据预处理、可视化和报表制作 1. 数据预处理 在数据分析师的工作中，有多达60%的时间都花在了实际分析前数据的准备上。...如何系统地学习Excel？www.zhihu.com 2.数据可视化是将数据分析的结果显示出来，便于展示。 3.数据报表作为数据分析的最后一步，是将数据分析和结果制作成易于理解的报告。
Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。...Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。...而要想成为Spark高手，也需要一招一式，从内功练起：通常来讲需要经历以下阶段： 第一阶段：熟练的掌握Scala及java语言 Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。...要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala,; 虽然说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发，但是最快速的和支持最好的开发API依然并将永远是...，其中其组件spark Streaming在企业准实时处理也是基本是必备，所以作为大数据从业者熟练掌握也是必须且必要的： Spark Streaming是非常出色的实时流处理框架，要掌握其DStream
Spark目前被越来越多的企业使用，和Hadoop一样，Spark也是以作业的形式向集群提交任务,那么如何成为Spark大数据高手？下面就来个深度教程。...Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。...而要想成为Spark高手，也需要一招一式，从内功练起：通常来讲需要经历以下阶段： 第一阶段：熟练的掌握Scala语言 Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。...要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala,; 虽然说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发，但是最快速的和支持最好的开发API依然并将永远是...解决方案 彻底掌握Spark框架源码的每一个细节; 根据不同的业务场景的需要提供Spark在不同场景的下的解决方案; 根据实际需要，在Spark框架基础上进行二次开发，打造自己的Spark框架; 前面所述的成为
到 https://www.kaggle.com/ 上参加几个101的比赛，学会如何将一个问题抽象成模型，并从原始数据中构建有效的特征 (Feature Engineering)....基本每个大公司都会用到这些技术，因为现实的数据量非常大，基本都是在计算集群上实现的。 5....参加实际的数据挖掘的竞赛，例如KDDCUP，或 https://www.kaggle.com/ 上面的竞赛。这个过程会训练你如何在一个短的时间内解决一个实际的问题，并熟悉整个数据挖掘项目的全过程。...然后，就开始挖吧； 第一轮挖完，看看成果如何？...目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。
问题： 求教各位对数据挖掘有一定了解的达人，如何从“零”开始学习数据挖掘？需要掌握哪些基本的技能？...到 https://www.kaggle.com/ 上参加几个101的比赛，学会如何将一个问题抽象成模型，并从原始数据中构建有效的特征 (Feature Engineering)....读书，下面几部都是大部头，但学完进步非常大。 a.《Pattern Recognition and Machine Learning》 b....基本每个大公司都会用到这些技术，因为现实的数据量非常大，基本都是在计算集群上实现的。 5. 参加实际的数据挖掘的竞赛，例如KDDCUP，或 https://www.kaggle.com/ 上面的竞赛。...这个过程会训练你如何在一个短的时间内解决一个实际的问题，并熟悉整个数据挖掘项目的全过程。 6.
Hinton苦心孤诣四十余载，一个“大脑是如何工作”的问题让他一直专注于神经网络，直到2006年发现了前馈神经网络中进行有效训练的算法，“深度学习”就此起步。...李飞飞的ImageNet数据集、吴恩达的GPU高性能计算方法也随之而来，算法、算力和数据积蓄势能30多年，终于缔造出深度学习的大爆发。...十年树木，这群缔造者的学生一代——Russ Salakhutdinov、Ian Goodfellow、Andrej Karparthy、贾扬清、李沐等人，在深度学习的这场大爆发中纷纷成长起来，成为掌控科技巨头...吴恩达继续在Coursera上推出深度学习专项课程，Jeremy Howard搞出不需要数学的Fast.ai课程，Udacity则联合Google、滴滴出行来培养行业紧缺的机器学习工程师……4个月速成机器学习成为可能...现在，我们从全部内容中提炼出入门AI的两大方式与进阶AI的10大路线，把复杂的内容和方法转化成一目了然的图表结构，并分享给想要上手AI的各位朋友。 7. AI进阶十大路径示例 ? ? ? 8.
当企业从流程驱动转向流数融合 如何打造数据驱动的企业 （本文仅代表凯哥个人观点） 凯哥出品，必属精品 ---- 任何企业一定会有流程。...这个流程的场景还需要把数据加工成报表，呈现给原来的业务人员，然后再优化流程。 四、从流程驱动到流数融合，数据驱动 当业务成为业务流程本身，数据成为业务的一种存在形式，就具备了数据驱动流程的基础。...从流程驱动到流数融合成为数字化转型的确定性趋势之一。...如何在流程中识别数据价值场景呢?用什么方法梳理价值场景，找到数据驱动的价值点呢?...如何做到业务与技术的融合呢?短期来讲，企业的组织结构、KPI体系是无法有大的变动的;业务人员也不了解有哪些新的生产方式和工具能帮到他。因此，实质上，技术与业务的融合面对的挑战是体系的拉通。
Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。...Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。...而要想成为Spark高手，也需要一招一式，从内功练起：通常来讲需要经历以下阶段： 第一阶段：熟练的掌握Scala语言 Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。...要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala，； 虽然说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发，但是最快速的和支持最好的开发API依然并将永远是...解决方案 彻底掌握Spark框架源码的每一个细节； 根据不同的业务场景的需要提供Spark在不同场景的下的解决方案； 根据实际需要，在Spark框架基础上进行二次开发，打造自己的Spark框架； 前面所述的成为
数据科学家被《财富》杂志誉为21世纪最性感的职业，但遗憾的是大多数企业里都没有真正的数据科学家人才。根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。...此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。 那么，对于不同职业经历和专业背景的IT人士来说，如何才能尽快转型，加入数据科学家的钻石王老五的行列呢？...Mendelevitch认为无论是Java程序员还是业务分析师都有机会成为数据科学家，以下是他对不同人群给出的具体建议： Java程序员 作为Java开发者，你对软件工程的规则已经了然于心，能够设计软件系统执行复杂任务...数据科学正是关于开发“数据产品”的一门科学，主要是基于数据和算法的软件系统。 对于Java程序员来说，第一步需要了解机器学习的各种算法：现在有哪些算法，都能解决哪些问题以及如何实现。...业务分析师 如果你的背景是SQL，那么说明你已经跟数据打交道很多年了，你很清楚如何通过数据获取业务分析结果。
根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。...那么，对于不同职业经历和专业背景的IT人士来说，如何才能尽快转型，加入数据科学家的钻石王老五的行列呢？...Mendelevitch认为无论是Java程序员还是业务分析师都有机会成为数据科学家，以下是他对不同人群给出的具体建议： Java程序员 作为Java开发者，你对软件工程的规则已经了然于心，能够设计软件系统执行复杂任务...数据科学正是关于开发“数据产品”的一门科学，主要是基于数据和算法的软件系统。 对于Java程序员来说，第一步需要了解机器学习的各种算法：现在有哪些算法，都能解决哪些问题以及如何实现。...业务分析师 如果你的背景是SQL，那么说明你已经跟数据打交道很多年了，你很清楚如何通过数据获取业务分析结果。
进入21世纪以来，云计算、大数据、人工智能、物联网等信息技术的快速发展和产业数字化转型，使得数据量几乎呈现几何级增长，如何从海量数据中获取有用信息也显得尤为重要。...一般的数据分析平台大概可以分为数据采集、数据存储、数据分析和数据应用四个层次，对企业包括系统数据、业务数据、人员数据、管理数据等在内的所有数据，在统一架构下进行整理和分析，从海量的数据中，挖掘潜在商业价值...对于企业而言，在构建数据分析平台的过程中，可能会面临来自各方面的问题，如何选择合适的工具是重中之重： 1、各种来源的数据 在企业运维中，数据采集系统会从ERP、WMS、CRM等各种来源获取数据，企业进行数据分析之前首先需要将所有零散数据在数据库中整合起来...客户在该平台上能获得内部和外部集成数据的完整信息视图，跨数据源发掘更多数据价值。...，打破了以先选条件来建立数据模型的传统方式，让多角度、多位面呈现结果的现象成为可能。
随着互联网的迅猛发展，在线学习逐渐成为主流，MOOC、慕课等概念如雨后春笋般涌现。以往高等学府才能接触到的计算机科学和数据科学，也随着这次风潮来到了公众面前。...一、利用互联网成为“大咖” 随着互联网的迅猛发展，网络公开课的网站和APP等日益成熟，从听课、讨论到考试，一条龙的自学服务已经颇成规模。...二、学习数据科学的动力 现在数据科学家岗位面临极大的缺口。所谓数据科学家，就是同时掌握统计学 知识与程序设计技巧，能够服务大数据开发的技术专家。成为一名数据科学家，就有了大数据时代互联网行业的通行证。...四、 从这里开始：数据科学的课程表 这些数据科学的开源课程，从数学、编程等几个方面塑造数据科学“大咖”。这不是为了重温大学课程，而是以问题导向准备知识。...（六）进阶 对于立志成为数据科学“大咖”的人，推荐继续阅读《Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline》一书。
对于这个问题我们的回答是：在网上含有许多关于机器学习免费的课程和教材，但是对于外行或者初学者来说，这些教材和课程是个相当大的挑战。我们推荐了下面的资源来帮助你开始你的深度学习旅程。...你必须下载与Lenet和Googlenet相对应的数据来执行这些算法。
数据资产化已成为企业数据资产管理的最重要的环节，怎样识别数据资产、利用现有的数据资产创造价值，将是企业不得不面临的一个课题。 何为资产？...数据本身产生价值 通过利用数据优化业务的方式，是数据间接产生收益的方式，这种情况下，数据能够产生的价值是难以评估的。在合法合规的前提下，让数据以各种形式进行交易，这是数据产生价值的直接方式。...数据“变现”的过程就是数据资产化 能够直接产生价值的数据，数据变现的过程就是数据交易的过程，此过程的成本在于数据收集、处理、存储的成本，属于比较容易的数据变现；而利用数据为业务赋能拥有更复杂、专业的资产化流程...利用大数据技术等进行数据清洗、数据合并、数据挖掘、数据标准、安全脱敏、多维关联等数据治理操作，提高数据质量。...我们也最终得出对数据的采集、处理到利用并产生价值的过程就是数据资产化。 随着数据资源越来越丰富，数据资产化将成为企业提高核心竞争力、抢占市场先机的关键。
从理论上来说，每个企业都可能拥有大数据，但是并非每个企业都能够成为大数据企业。 大数据因其体量之“大”而得名，然而体量并非大数据的唯一特征，甚至也不是大数据最为重要的特征。巨大的体量凸显的是技术需求。...从而，对外部大数据的管理和驾驭，也将成为现代企业在网络化的商务生态系统中占据主导地位并获取经营优势的关键途径。...在这四大类型的数据之间，致力于大数据管理的企业可以有两种不同的发展策略。其一是以社交媒体与业务数据的融合为主导，以期通过敏捷响应快速发现并应对内外部环境中的变化和机遇。...在这种策略下，面向高速数据流的实时数据采集和分析方法，将成为大数据管理的主要支撑手段。...在这种策略下，大规模多源异构数据的采集、清洗和整合方法，将成为大数据管理的核心支撑。 如何挖掘企业大数据的价值 企业大数据的价值开发高度依赖于深度数据分析能力。
对于数据岗位的员工，互联网公司颇有些不同的称谓，像统计工程师、大数据工程师、数据分析师、算法工程师、数据科学家等，每一种之间的技能差距简直是风马牛不相及。...但我觉得，数据岗位的需求千变万化，真正能通过数据解决问题的人，不仅要通晓两到三种岗位的技能，而且要深刻理解数据方法论，能将数据玩弄于鼓掌之中，这种人我称之为数据极客。...如果没有数据能够成为一个罢工的借口，那么我相信恐怕90%的数据极客都得失业了。但反过来，如果不是对业务对数据的采集都了如指掌，同样没办法快速实现这种变数据的戏法。...厌恶抽样 无论是做推荐系统、精准营销还是反欺诈，都会遇到一个现实的问题：如何检测一个模型的实际效果?...既然如此，我可要恭喜你，你已经完全懂得了数据的妙用，而我一直以为，懂点数据，会对人的工作和生活大有助益。 来源：36大数据
笔者邀请您，先思考： 1 如何成为数据科学家？ 数据科学教育家Jose Portilla提供了关于成为数据科学家的权威性指南，其中包括从获取特定技能到寻找第一份工作，再到掌握面试机会的各种资源。...几乎每天都有学生问我这个问题: 我应该怎样做才能成为一名数据科学家? ?...您是否有兴趣成为数据科学家，即使它只是支付平均工资？ 你还可以使用其他职称（例如数据分析师，业务分析师等）吗？ 问自己这些问题并对自己诚实。如果您回答是，那么您即将成为数据科学家！...我的Python数据科学和机器学习训练营： 基于Python的数据科学和机器学习训练营 了解如何使用NumPy，Pandas，Seaborn，Matplotlib，Plotly，Scikit-Learn...我的R数据科学，可视化和机器学习课程： 基于R的数据科学与机器学习训练营 学习如何将R编程语言用于数据科学和机器学习以及数据可视化！
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