如今我们听到越来越多关于大数据相关的信息，无论是大数据行业的工资薪酬还是大数据的人才缺口数量，它已然成为了是继云计算、物联网后的又一全球热点问题它不断的受到了社会各界的关注。大数据已经成为一种战略资源，具有广阔的应用前景。
大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
在当前国家倡导的“质量强国”战略中，计量起到极其关键的作用，计量技术的发展支撑着社会发展的各个方面；计量技术的创新引领了科技和产业的创新。而在大数据时代，数据已成为企业不可或缺的战略性资源。如何运用“工业4.0”、“中国制造2025”思维和大数据等高新技术，发挥以计量数据为主的数据在经营、管理、决策中的作用，整合计量机构的数据资源，创新性地挖掘数据在应用方面的价值，为社会提供计量信息公共服务，为企业提供计量业务的增值服务，为行政单位提供计量业务的统计分析和预研预判服务，已成为一个非常重要且紧迫的课题。
海致BDP进军教育市场，与恒企教育合作打造O2O教育新模式；九次方大数据与韩国The IMC集团达成战略合作，将共建舆情大数据平台；Teradata发布物联网分析加速器，将物联网数据转化为洞察信息……
原作者 Ramesh Ilangovan 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 商业咨询平台bridgei2i近期列出了数据科学领域的15位最具影响力人物，那么在数据科学领域有哪些值得关注的声音呢？ 数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。在本文中，我列出了15位在科技和数据科学领域最具影响力人物，他们不仅仅是数据科学专业人士和关注该领域人群的灵感来源，同时关注他们也确保你能够了解该领域的发展动向。 当中我没有涉及到社
随着大数据、人工智能、区块链、物联网、移动互联网等的发展，学科的界限变得比较模糊，各学科交叉融合的趋势在增强，数学的重要性在提升。未来的大学教育不在局限在哪个专业，打破专业的思维局限自己的发展成为趋势。
人工智能是目前炙手可热的领域，所有的互联网公司以及各路大迦们纷纷表态人工智能将是下一个时代的革命性技术。数据挖掘（Data Mining）和机器学习（Machine Learning）作为人工智能研究与应用的分支领域，也越来越多的被提到。 在大多数非计算机专业人士以及部分计算机专业背景人士眼中，机器学习以及数据挖掘是两个高深的领域。本文翻译自外网文章，将从基本概念出发浅析他们的关系和异同，希望对大家能有所帮助。
新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。
新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。 这些新的技术、新兴应用和对应的IT发展趋势，使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维，都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求。 毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，比如数据挖掘专家、移动应用开发和测试、算法工程师，商业智能分析师等，同时，也会强化原有岗位的新生命力
经济的支撑从以土地和传统基建为主的时代迈入以科技引领的数字化、智能化和智慧化的万物互联万物智能的智慧时代。新的科技基建成为未来十年二十年甚至未来三十年的大趋势。
区块链技术不依赖额外的第三方管理机构或硬件设 施，没有中心管制，除了自成一体的区块链本身，通 过分布式核算和存储，各个节点实现了信息自我验证、传递和管理。去中心化是区块链最突出最本质的
新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。 这些新的技术、新兴应用和对应的IT发展趋势，使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维，都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求。 毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，比如数据挖掘专家、移动应用开发和测试、算法工程师，商业智能分析师等，同时，也会强化原有岗位的新生
大数据给互联网带来的是空前的信息大爆炸，它不仅改变了互联网的数据应用模式，还将深深影响着人们的生产生活。深处在大数据时代中，人们认识到大数据已经将数据分析的认识从“向后分析”变成“向前分析”，改变了人们的思维模式，但同时大数据也向我们提出了数据采集、分析和使用等难题。在解决了这些难题的同时，也意味着大数据开始向纵深方向发展。 一、数据统计分析的内涵 近年来，包括互联网、物联网、云计算等信息技术在内的IT通信业迅速发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因此现代信息社会已经进入了大数据时
近10年，人工智能发展迅速，如今该领域已经涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、Web与知识工程、机器人、信息检索、人机交互、语音识别、数据挖掘、图形学、可视化、虚拟现实、多媒体、物联网、计算经济学、计算理论、信息系统、计算机安全和数据库等诸多研究方向。
一、物联网 1、什么是物联网? 物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换
近日百度和药监局达成战略合作，百度将使用药监局的的药品数据为人们提供用药相关的查询。百度为这批数据付出的代价并未提及。天下没有免费的午餐，药监局虽然是要造福于民，但是这批数据显然不会白给。这意味着搜索引擎为数据买单的时代已经到来。笔者今天想谈谈关于搜索和数据关系的一些看法。注意，大数据离我们太远，这不是谈大数据。 360与即刻此前已达成战略合作，共同运营食品安全和曝光栏栏目外，且360将与即刻共享药监局的数据。再前，360搜索引擎通过云云搜索接入了微博搜索结果，再之前，Google购买Twitter数据以提
具备位置感知、移动管理、服务集成等三大特点的移动物联网（MobileIoT）已成为物联网最重要的组成部分，到2020年，我国移动物联网业务总体市场规模可达1.76万亿元。这是记者从日前举行的“移动物联网产业发展（2017）研讨会”上了解到的。 此次研讨会上，复旦大学管理学院课题组正式发布了《移动物联网（2017）行业研究报告》。据复旦管院产业经济学系系主任、上海产业结构调整社科创新研究基地首席专家芮明杰教授介绍，为了实现中国经济更有质量的增长，中国必须实现产业的转型升级，创新驱动是关键。移动物联网是技术
互联网革命：1990年，将终端计算设备连接起来，实现了信息的发布、检索和共享，极大提高了沟通和协作的效率。
◆ 【推文专属优惠：转发文章至朋友圈并截图至组委会老师，即可领取100-500元投稿优惠券和免费参会门票】】】 01 机器学习、云计算与智能挖掘国际会议 Part.1 会议信息 【会议简称】：MLCCIM 2022 【截稿日期】：2022年5月10日 【大会官网】：http://www.mlccim.org/ 【投稿邮箱】：mlccim@126.com 【会议地点】：中国·厦门 【收录检索】：EI、Scopus 【主办单位】：上海交通大学、厦门理工学院、厦门理工学院、长沙理工大学、ESBK国际学术交流
导读：吾日三省吾身，过年胖了吗？情人节过了吗？发际线还好吗？别想这么多啦，程序员和数据科学家的世界里，只有Python值得你费脑子！今天为大家准备了10本数据分析相关好书，助你早日成为Python大神！
本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者相辅相成，既有联系又有区别。大数据概述：http://blog.csdn.net/ljheee/article/details/53107984
随着大数据的爆发，中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。如果将IT人士统一比作一条船上的海员，大数据就是最大的浪潮，借浪潮之势而为之，可成功从普通程序员转行成为大数据专家。 在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！ 当然，专行也并非一朝一
作者|杜圣东 “数据科学家走在通往无所不知的路上，走到尽头才发现，自己一无所知。”-Will Cukierski，Head of Competitions & Data Scientist at Kaggle 最近不少网友向我咨询如何学习大数据技术？大数据怎么入门？怎么做大数据分析？数据科学需要学习那些技术？大数据的应用前景等等问题。由于大数据技术涉及内容太庞杂，大数据应用领域广泛，而且各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大，难以三言两语说清楚，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
只有设备接入到网络里面，才能算是物联网设备。这里涉及到2个关键点：接入方式以及网络通信方式。
2005年，国际电信联盟的一份报告中描绘了“物联网”时代的图景：当司机出现操作失误时汽车会自动报警；公文包会提醒主人忘带了什么东西；衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求等等。 这么美好的图景里面，我们——学过统计、用R用SAS跑模型、努力学习Python（【统计师的Python日记】已经更新到第6天了→第6天：数据合并）、平凡又伟大、美丽又善良的数据分析师，主要参与哪个环节？ 不是部署报警器，也不是研发智能洗衣机，本质上就是跟你白天刚刚做的工作：整理、分析、建模、预测。本着学习的态度，数说君收集了一些资料
专家们将工业大数据分为公共资源数据、工程类数据、管理类数据和物联数据。传统的管理系统将人作为数据采集端，用流程来固化组织的行为，用指标来衡量评价流程和组织的效率。 工业企业的物联网，就是要将人和物联系起来，将系统和物联系起来，将物作为数据采集端，由人或系统进行数据分析和决策。数据的分析与优化是物联网的关键技术之一，也是未来物联网发挥价值的关键点。 物联网在工业中有很多种应用方式，如物流仓储、生产制造、产品运维等，我们这里重点讲讲生产制造和产品运维。 物联数据的组织方式 工业企业的生产制造物联网应用一般称为车
1、大数据时代 以大数据、物联网和云计算为标志的第三次信息化浪潮开始，大数据时代全面开启。大数据发展主要经历了三个历程。
1、引言 从人类文明诞生的那一刻起，数据就伴随我们而生——人类交流信息所用的文字和语言，计量距离或数量使用的记号和图案，观察自然所积累和传承的经验等，都是数据构成的。这些数据在百万年历史长河里，为人类文明的发展进化带来了难以估量的巨大价值。 自从人类发明了纸和笔，创造了数字、文字、几何技术后，数据有了更精确的描述和记录的方法，在此基础上催生出了数字、物理、化学，以及文学、艺术、管理等学科，我们今天所享受的现代文明，都深深的植根于数据技术。 随着互联网时代的大发展，数据记录逐步脱离了纸笔的限制，人类发明了廉价
大数据已经逐渐普及，大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
导读：数据采集和存储技术的迅速发展，加之数据生成与传播的便捷性，致使数据爆炸性增长，最终形成了当前的大数据时代。围绕这些数据集进行可行的深入分析，对几乎所有社会领域的决策都变得越来越重要：商业和工业、科学和工程、医药和生物技术以及政府和个人。
从1936年的图灵机的发明到1945年冯.诺依曼机的出现，这些都是计算机发展的基石，甚至于往后各种大型计算机、小型计算机的诞生，严格意义上来说，这都不是IT。真正IT技术的开始应该是万维网的发明，这标志着信息进入了互联的时代。 国内互联网技术的发展比国外稍微的晚了那么几年，但其发展势头远不是其他国家能比的，97年的时候只有60万网民，而现在已经超过了6亿，其增长速度可见一斑。 可以说，如今互联网已经影响到了人们衣食住行甚至是政务等方方面面。 这是一个IT时代！ 对于这个定论，或许大部分人都不会反对。但是
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？
万物皆数，透过数据的魔镜能够帮助人类照出万物的本质，看人看物看世界。正如实现心愿的如意——如意如意快快显灵，数据的如意如今已经成为评判人和物的标尺，给人给物画像。
数据猿导读 环境大数据公司“泛测环境”完成2000万元融资；用大数据重塑房产交易市场，链家网宣布与网易达成战略合作；物联网大数据公司“云基物宇”拟新三板挂牌上市……以下为您奉上更多大数据热点事件。 作
报告核心：大数据时代的变革体现在数据对于决策、流程和产品的新驱动方式；云计算、移动互联网、社交网络和物联网等推动了大数据技术的逐步成熟。 大数据生态系统：由底层到上层分别是数据使能、数据服务和数据零售
“我觉得自己像个‘产学研’的桥梁。”何小祥说。 物联网技术已经渗透到了我们生活的方方面面，例如我们每天支付扫的二维码、条形码，我们骑的共享单车，甚至我们的新一代家居产品也都植入了物联网技术。物联网产业也和人工智能一起被视为未来发展的趋势。很多企业也开始关注物联网技术，利用物联网技术为自己的产品服务。而智周万物的何小祥在这方面理论知识了解的更早更深，在产品落地上也更加专注。 亲身实践对接技术和产业 智周万物的创始人何小祥是南京航天航空大学电子信息工程学院的青年教授，一直关注制造业的产型和升级，在学校吸收了大量
数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结，希望你喜欢。 1.分析型客户关系管理（Analytical CRM/aCRM）： 用于支持决策，改善公司跟顾客的互动或提高互动的价值。针对有关顾客的知识，和如何与顾客有效接触的知识，进行收集、分析、应用。 2.大数据（Big Data）： 大数据既是一个被滥用的流行语，也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的数据，这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。维基百科是这样描述“大数据”的：“数据集的总和如此庞大复杂
伦敦当地时间8月20日， ACM SIGKDD （知识发现与数据挖掘会议）正式在伦敦开幕，AI 科技评论也来到了现场为大家报道现场的盛况。
数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结，希望你喜欢。 分析型客户关系管理（Analytical CRM/aCRM）: 用于支持决策，改善公司跟顾客的互动或提高互动的价值。针对有关顾客的知识，和如何与顾客有效接触的知识，进行收集、分析、应用。 大数据（Big Data）: 大数据既是一个被滥用的流行语，也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的数据，这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。维基百科是这样描述“大数据”的：“数据集的总和如此庞大复杂，以至于
<数据猿导读> 随着互联网时代的大发展，数据记录逐步脱离了纸笔的限制，与此同时，数据的概念也在进一步拓宽。大数据时代涌现出了大量新型数据的、非结构化的数据，对这些各种各样的数据的采集、挖掘、运用，也是
大数据，人工智能，工业物联网，5G 已经或者正在潜移默化地改变着我们的生活。在信息技术快速发展的时代，谁能抓住数据的核心，利用有效的方法对数据做数据挖掘和数据分析，从数据中发现趋势，谁就能做到精准控制，实时分析，有的放矢，从而获取更快速、更平稳、更长远地发展。
你还记得的日子自动报告被称为商业智能,或者双性恋吗?不久之后,讨论工作流、流程和用户体验之间的技术和业务用户是一个真正的业务分析的定义,或BA。近期的发展数据分析,预测建模,在数据挖掘、机器学习+社会
身处信息快速发展的今天，物联网、大数据、云计算这些名词在我们的生活中出现的越来越频繁，看似高大上的三者其实却和我们的生活息息相关。带你来认识下三者之间的关系吧!
本文导读：数据处理、数据挖掘、数据分析、大数据处理、数据精简、大数据存储单位基础知识整理，欢迎收藏。 本文概述：一、数据处理基础知识；二、大数据时代数据处理分支——数据精简；三、附录：大数据存储单位（
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