还是只是软硬件巨头们为了卖出更多产品而吹出的一个美丽泡沫？ 正在大连举行的2013夏季达沃斯开辟专场，以“大数据概念是否被过度炒作”为题，请四位嘉宾分成正反两方，展开一场激辩。...持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。...他请大家原谅，“为了更流畅地表达观点，我还是用中文”，引来听众理解的笑声。他说，大数据刚刚露出冰山一角，在金融、零售等领域的运用上，还远未释放它的潜能。...还是IT企业的噱头？决策制定真的要靠大数据吗？苏萌教授一语中的（虽然似乎有些偷换概念）：“不靠数据，难道靠直觉吗？”...正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。
大数据文摘翻译：孙强 校对：甄艾庄（转载请保留） 关键词：大数据争论 直觉 分析 大数据的下一轮演进是否会将直觉从核心业务决策中彻底去除，而完全依赖数据分析的驱动？...位于西雅图的预测分析的公司BoldIQ首席执行官Roei Ganzarski认为不会，但随着大数据的不断增加，人们将越来越多地依赖于大数据分析做实时决策。...“比方说，我要查看过去一年的销售交易，在数据仓库中这些交易总数高达500万，”Thompson说。...在2013年12月哈佛商业评论(Havard BusinessReview)上的一个有关直觉在数据公司的作用的博客，分析专家和作家汤姆·达文波特TomDavenport认为，主要的大数据项目往往由直觉带动...： 许多产品和服务创造的大数据项目，往往是由直觉驱动的。
Python和Java，是大数据行业最常见的两种编程语言，对于想转行大数据的人来说，学习哪个语言是比较好的选择呢？...如果要往大数据分析和大数据运维领域发展，可重点学习Python语言，在这两个领域的应用是比较普遍的。...Python发展前景： Python在国外应用相对成熟，在国内还处于起步阶段，近几年，随着人工智能、机器学习、大数据以及云计算的兴起，Python市场人才紧缺，就业形势和薪资待遇在IT行业靠前，未来发展空间也很好...02 Java Java和大数据： Java与大数据的关系非常密切，目前做大数据开发的程序员很多都是从Java程序员转过去的，Hadoop平台本身就是基于Java开发的。...如果转行大数据开发，Java和Python最好都学习一下（主学Java），做大数据开发多掌握几门语言能让你在开发的时候更从容。
编译：Marcy、浩哥儿、Charlene、云舟 来源：大数据文摘（ID：BigDataDigest） ? 希望这篇文章能帮助那些在数据科学中纠结于选择Python还是R的小伙伴们。...Hadley Wickham，RStudio的首席数据科学家，已经给出了回答：与其说选择其中一种语言（R“还是”Python）更好，还不如说让两种语言相互合作 (R“和”Python)是最佳的选择。...使用群体：实地调查显示了许多复杂的社会学和人类学因素。 性能：详细的性能比较，以及为什么很难比较两种语言的原因。 第三方支持：模块、代码库、可视化工具、组织及开发环境。...以下是Python/R适用的一些子群体： 深度学习 机器学习 高级分析 预测分析 统计学 探索性数据分析学术研究 近乎所有的计算研究领域 虽然每个专业领域似乎都服务于特定的群体，但你会发现R在统计学和数据探索领域使用更广泛...预测R和Python的未来 有人在Kaggle的Kernel平台上发表了关于“预测开发者们用R还是Python”的分析，他基于已有数据提出了一些有意思的看法。 ?
、大数据文摘出品 编译：Marcy、浩哥儿、Charlene、云舟 Python 或 R，这是一个问题。在数据科学工作中，你可能也经常遇到这个选择困难问题。...希望这篇文章能帮助那些在数据科学中纠结于选择Python还是R的小伙伴们。如果你是数据科学领域的新手，或者你需要在项目中选择一个语言来用，这篇文章一定能帮到你。...也许存在第三种选项 Hadley Wickham，RStudio的首席数据科学家，已经给出了回答：与其说选择其中一种语言（R“还是”Python）更好，还不如说让两种语言相互合作 (R“和”Python...使用群体：实地调查显示了许多复杂的社会学和人类学因素。 性能：详细的性能比较，以及为什么很难比较两种语言的原因。 第三方支持：模块、代码库、可视化工具、组织及开发环境。...以下是Python/R适用的一些子群体： 深度学习 机器学习 高级分析 预测分析 统计学 探索性数据分析学术研究 近乎所有的计算研究领域 虽然每个专业领域似乎都服务于特定的群体，但你会发现R在统计学和数据探索领域使用更广泛
是的，在创建第一类虚拟机管理程序后逾16年，超过85%的虚拟化实际上只是更好的虚拟化——仍然全年侯地运行在别人的数据中心。 好消息是我们只是遵循所有颠覆性创新的重复模式。...云领域也发生了相同的事情，真正的颠覆性创新(我称之为云2.0)终于成为主流。...异构云诞生了 当应用程序跨越公共和私有云时，混合云应用而生。当应用程序跨越多个云提供商时，异构云横空出世。...虽然混合云一直在稳步发展，但异构云还是诞生了，原因有两个：(1)数据传输的成本;(2)数据的重要性。...2018年，由于降低的数据流出成本、容器技术、微服务和无服务器的组合，最终我们将看到内建于异构云的应用程序的出现。
开源无边界，分享有价值 Code is not cold 腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 「进阶研学大咖说」栏目 将陆续邀请众多开源大咖作客 一起分享和交流开源道路中成长心得 以知识和分享为起点 传承开源的璀璨星光...Part.4 深度几何学习中的点云数据 点云数据 point cloud data 一个三维坐标系统中的一组向量的集合 对于这种复杂的数据形式 我们如何进行处理呢？
总结 判断数据的特殊性，不是以距离平均值，而是以S.D.为基准。 只距平均值1个S.D.左右的数据可以被称为普通的数据，距平均值超过2个S.D.的数据可以被称为特殊的数据。 想要知道有几个S.D....，可以用[（数据）- （平均值）] / （S.D.）来计算。 数据组X的全部数据加上定值a得新数据Y，数据Y的平均值是数据X的平均值加上a，数据Y的方差和S.D.与数据X相比不变。...数据组X的全部数据乘以定值k得新数据组Y，数据Y的平均值是数据X的平均值乘以k，数据Y的方差是k的平方倍数，S.D.是k倍。...将数据进行[（数据）-（平均值）] / （S.D.）的加工，所得数据的平均值为0, S.D.为1。 练习 继续使用上一节初三某班期末考试为例。...1.643324 3 1.643324 2 1.590950 4 1.486203 5 1.433829 Name: chemistry, dtype: float64 学霸们化学很扎实
而移动技术、大数据与云计算对物联网有哪些影响和利弊呢？ 以下为英文原文。 随着物联网不断发展，今天我们再来讲讲移动技术、大数据与云计算对物联网的影响。...“物联网对移动领域是仙丹还是毒药？” 移动技术是物联网未来的重要一环，它改变了我们生活的方方面面。 对已经使用了物联网的机构所做的分析显示用户更偏好于享受现成的移动应用。...每天都有数以百万计的新设备加入物联网，如何处理这些设备所产生的各式数据是一个巨大的挑战。传统的数据分析系统面对如此海量的数据已经无能为力。 数据无处不在，对数据的处理是企业必须面对的问题。...云计算在万物互联的世界中显示出了它的灵活性、扩展性和高性能。事实上云计算有着解决物联网应用架构方面问题的潜力。 云计算使不同的用户分享计算资源，但它也同时带来了数据泄露的风险。...所以疑虑仍在：物联网的云端化到底是有益还是有害？ 在争议与问题中，物联网在过去几年取得了标志性的创新和技术进步。大部分的进展是在移动技术、大数据与云计算领域。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。...云计算数据仓库是一项收集、组织和经常存储供组织用于不同活动(包括数据分析和监视)数据的服务。 在企业使用云计算数据仓库时，物理硬件方面全部由云计算供应商负责。...云计算数据仓库通常包括一个或多个指向数据库集合的指针，在这些集合中收集生产数据。云计算数据仓库的第二个核心元素是某种形式的集成查询引擎，使用户能够搜索和分析数据。这有助于数据挖掘。...如何选择云计算数据仓库服务 在寻求选择云计算数据仓库服务时，企业应考虑许多标准。 现有的云部署。...•SAP的HANA云服务和数据库是数据仓库云的核心，辅以数据治理的最佳实践，并与SQL查询引擎集成。
描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 集中趋势分析 集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？...这种关系既包括两个数据之间的单一相关关系——如年龄与个人领域空间之间的关系，也包括多个数据之间的多重相关关系——如年龄、抑郁症发生率、个人领域空间之间的关系；既包括A大B就大(小)，A小B就小(大)的直线相关关系...推论统计 推论统计是统计学乃至于心理统计学中较为年轻的一部分内容。它以统计结果为依据，来证明或推翻某个命题。...适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。...决策树分析与随机森林：尽管有剪枝等等方法，一棵树的生成肯定还是不如多棵树，因此就有了随机森林，解决决策树泛化能力弱的缺点。
在这个过程中，有两个主要的瓶颈，一个是算力，另一个是数据。在本文中，我们将探讨训练大模型究竟是算力难获得还是数据难获得的问题，并提供一些深入的例子来支持这一讨论。...数据的挑战 另一方面，数据也是训练自动驾驶大模型时的关键挑战。自动驾驶系统需要大量的标记数据来训练模型，以便识别和理解道路上的各种情况。...而更多的算力也可以用来加速数据集的创建和标注，例如，使用大规模计算集群来自动处理传感器数据和生成标签。 因此，解决训练自动驾驶大模型的难题需要综合考虑算力和数据。...此外，一些云计算提供商也提供了深度学习算力的租赁服务，这使得许多组织和研究人员能够获得所需的计算资源，而无需购买昂贵的硬件。...此外，一些独立的数据提供商还提供了大规模的道路和交通数据，用于自动驾驶系统的训练和测试。 结论 训练自动驾驶大模型的挑战既包括算力难获得，也包括数据难获得。这两个问题之间存在相互作用，需要综合解决。
然而，云计算却处于一个截然不同的阶段，远远超过了初始的炒作阶段，进入了一个混合部署的新时代，在这一新时代中云计算显然地扩展到了数据中心中。...在2014年，我们可以期待大数据和云计算的发展： 1、大数据和云计算一同成长：大多数组织知道他们应该使用云计算平台，但云计算到大数据的主要贡献将会转移。...不久，云计算将成为许多大数据的来源，从开放数据到社会数据到聚合数据——所有来源都将为大数据项目提供能量和动力。 企业要建立一个包括全面数据源的大数据基础设施。...3、混合数据中心的云渲染：虽然企业已经采用了云计算，但云部署仍然十分的孤立，在云中运行的这些基于内部部署的系统并不总能正常的工作。不久，基于云的和内部部署的不同将会变得无关紧要。...公司将不仅仅是IT公司——他们将成为数据公司。 企业只是刚刚接触大数据——还将会出现许多趋势。在未来的一年中，企业将能够利用新技术——特别是云计算——利用整合系统和数据工具的优势。
，要云厂商解决，并且抛出一句话，为什么不早告诉我，修改了sys库无法读取数据的问题，此时云厂商的数据库部门该作何感想。...作为三大系统之一的数据库， 应该是很严谨的一个产品，他承载的业务重要性不可言喻，当然BUG 在任何的程序类的产品都会存在， 但数据库尽量还是细致一些。...反过来还的说用户自己，自身还是要有专业知识，如果没有只能听之任之人家的摆布，此次A 云的 P （不是上面的那个P 是另一个P）系列的开源数据库，高可用丢数据的问题，这个我们就很理解，不会和其他那些不懂的客户...我们也知道他们很难，懂的用户很难找，大部分是不懂的用户，在数据库瞎搞，乱搞，胡搞， 也是这些云数据库厂商所深恶痛绝怒的，我到是有一个想法 A 云可以搞一个 A云数据库的 FANS 的项目，凡是针对云数据库提供准确的建议和...数据库整体是一个生态，牵扯的点太多，要做好不容易，要做烂很容易，最终还是那句话，作为用户的我们，做一个专业的客户说出的问题，提出的建议尽量专业，尽量不制造一个一个的“笑柄”。
上周，腾讯云数据库盛典上，腾讯云数据库品牌全新升级。 除了升级外，腾讯副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏还指出数据库发展的三个变化，分别是： 云原生 国产化 开源共建 ? ...变化一：云原生 相比于传统模式，云原生天然具备高可用和高拓展等优势，现在也已经有越来越多的开发者习惯了在云上做自己应用的开发，将自己的业务部署在云上。这样的趋势下也对数据库的云原生产生了同样的需求。...在支撑这些业务的同时，腾讯云数据库也一直在不断把这些优秀的内部产品开放给外界使用，基于十多年的深耕，腾讯云数据库构建出了一套全站的数据库家谱的支撑体系，基于腾讯的物理中心，包括腾讯的可控操作系统，腾讯云数据库在之上构建了包括关系型...在政务领域，腾讯云数据库同样发挥着不可磨灭的作用，自17年起，支持数字广东积极探索政务信息化和数字化建设的新模式，至今，数字广东的政务云平台上已经运行的几十个省职单位的数据库，超大规模的数据量都是采用腾讯云数据库...最后，腾讯副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏表示，作为国内数据库行业先行者，腾讯云深耕数据库领域十余年，服务客户数已经超过50万。
女生学大数据好还是计算机好？都适合女生吗？就业前景好吗？ 提起理工类专业，特别是工科专业，很多女生都会望而却步，而社会对于女生学工科专业的认可度也比较低。...不过，相比较而言，大部分女生在逻辑思维和理科思维方面确实会弱于男生，所以女生在选择工科专业的时候还是要多多考虑。本期，我们就来讨论一下女生学大数据好还是计算机好？都适合女生吗？就业前景好吗？...一、女生学大数据好还是计算机好？ 其实无论是哪两种专业比较，都没有孰好孰坏，它们都有各自的优劣势。因此，我们分别来看看大数据专业和计算机专业的主要特点。...不过，也正因为有如此多的优点，报考计算机科学与技术的人数非常多，作为一个大热门专业，必定会存在就业竞争，想要获得好工作，一定要出类拔萃。...2、数据科学与大数据技术专业 数据科学与大数据技术专业是以大数据为研究对象，以从数据中获取知识与智慧为主要目的，以统计学、计算机科学、可视化以及专业领域知识等为理论基础，以数据采集、预处理、数据管理及数据计算等为研究内容的一门学科
程序员一定要学大数据吗？最近我听到一些程序员朋友在问我这个问题，也有一些程序员朋友因为考虑转岗而问到我这个问题。我觉得也许是时候说说我对这个问题的一些看法了。 ?...这个问题也并不能说无解，多年的程序员生涯，如果一个人肯动脑子的话，肯定还是能够总结出不少有价值的东西，例如很多有用的代码片段，以及很多有用的设计模式，很多辅助自己工作的工具，很多总结出来的设计技巧等等。...程序员朋友们在学习大数据的时候，容易迷茫，现在的框架非常多Hadoop、Spark、Storm、Scikit-learn、Mahout、TensorFlow等，究竟应该学哪个才对自己的职业生涯更有价值呢...作者简介： 高扬 金山软件西山居资深大数据架构师与大数据专家，有多年编程经验（多年日本和澳洲工作经验）和多年大数据架构设计与数据分析、处理经验，目前负责西山居的大数据产品市场战略与产品战略。...专注于大数据系统架构以及变现研究。擅长数据挖掘、数据建模、关系型数据库应用以及大数据框架Hadoop、Spark、Cassandra、Prestodb等的应用。
一、描述统计 描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。...集中趋势分析 集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？...这种关系既包括两个数据之间的单一相关关系——如年龄与个人领域空间之间的关系，也包括多个数据之间的多重相关关系——如年龄、抑郁症发生率、个人领域空间之间的关系；既包括A大B就大(小)，A小B就小(大)的直线相关关系...推论统计 推论统计是统计学乃至于心理统计学中较为年轻的一部分内容。它以统计结果为依据，来证明或推翻某个命题。...决策树分析与随机森林：尽管有剪枝等等方法，一棵树的生成肯定还是不如多棵树，因此就有了随机森林，解决决策树泛化能力弱的缺点。
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