大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。...目前，大数据算是非常火的专业，下面我将和大家谈谈大数据专业学什么？ 大数据专业分为两种，其一是大数据开发，其二是数据分析与挖掘。...1、大数据开发：Ja-va、大数据基础、Hadoop体系、Scala、kafka、Spark等内容； 2、数据分析与挖掘：Python、关系型数据库MySQL、文档数据库MongoDB、内存数据库Redis...、数据处理、数据分析等。
微信公众号ID | datayuancn 本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 金融魔方 的产品投递 1、产品名称 金融魔方...对所有敏感数据进行数据加密或摘要处理，符合中国人民银行标准合规的金融行业定制加密要求。...2） 集金融服务一体化的账户：集资金、营销、金融产品三大账户于一体的服务系统 企业钱包解决方案，帮助企业构建企业资金账户的同时，构建了C端(用户)资金账户、金融账户、营销账户，从而可以进一步满足金融增值理财...在企业金融变现所需金融产品选型、融资贷款需求等方面，构建以企业经营数据为基础的风控模型和数据模型，一方面提升理财、保险的场景定制化能力，另一方面降低自身融资服务的门槛，让金融服务的门槛更低，更贴近企业经营实质...9、产品地址 https://www.jrmf360.com/ - 所属企业及介绍 - 金融魔方，隶属于北京一路魔方科技有限公司，定位于国内专业的金融SaaS服务商，致力于通过金融SDK，让每一个企业快速拥有金融服务能力
肯定是不可能的，那为什么不利用今年的时候来完成CFA一级的考试呢？...，如果把一级的课程学完，还是能对金融财务证券方面的知识能打下一个不错的基础了。...2013年我又来到了深圳财付通，因为我觉得金融数据库是数据库领域的皇冠，能让我学到新的东西。...来了后，恰好迎来微信支付上线和红包的暴发式增长，从一个没有多少人的应用和大家眼里的养老部门成为全民服务和通宵次数最多的部门，而因为是金融数据库，要求数据一条不能错，不能丢和5个9的可用性，这对我又是一个新的挑战...图片 9 结语 写此文的目的是更多的希望能和大家交流，有没有什么好的学习方法和工具。 我的微信名“学无涯”，就是感觉到要学的东西太多太多，时间总不够用。
笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ? 近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。...为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。...管理客户数据 对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。...金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据，手动处理这些数据是一个巨大的挑战。 然而，对于大多数公司来说，将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
CSP-J/S 是指中国计算机学会（CCF）非专业级软件能力认证。其创办于 2019 年，是由 CCF 统一组织的评价计算机非专业人士算法和编程能力的活动。...NO2 什么样的孩子适合参加信息学奥赛? 趣味编程课程，可以说是适合所有孩子的，但是相对来说信息学奥赛课程，就不是适合所有的孩子。...NO8 信息学奥赛获奖对孩子有什么影响? 信息学奥赛能反映孩子的思维能力水平，获奖的孩子会获得相关学校的认可。...NO9 信息学奥赛对就业有什么帮助? 从国家政策倾斜和教育部发文可以看出，目前大环境对信息学是鼓励和支持的态度。...以互联网和工业智能为核心，包括大数据、云计算、人工智能、区块链、虚拟现实、智能科学与技术等相关新工科专业人才需求量大，在就业方面的优势很强。
源：数据科学与人工智能 作者：Igor Bobriakov 本文约2639字，建议阅读5分钟。 本文为你分享一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。...涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ?...为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。...管理客户数据 对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
招聘搞笑事 如果你关注招聘试题，越是大的公司，问的问题越基础，有的甚至问你什么是栈和队列，反而一些小公司会关心你做过什么系统，关注点不同，大公司更注重基础扎实，发展潜力，而小公司希望你立刻、马上为他干活...我曾经推荐一个学生到某知名公司，没多久，学生给我说了应聘的事情：“我介绍我开发了企业管理系统、在线商城系统等等，没想到他问我使用了什么数据结构和算法，我懂很多技术，那么多功能我都实现了，他不问，却问我使用了什么数据结构和算法...既然双方都觉得这是一个件搞笑事，我们就摊开来看，数据结构到底是什么东西。...为什么要学习数据结构？ 计算机专业本科生都开设数据结构课程，它是计算机学科知识结构的核心和技术体系的基石。...同一个问题，如何有效地存储数据，不同的数据结构产生什么样的算法复杂性，有没有更好的存储方法提高算法的效率？
对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。...在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的...这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。...除非老天开恩或者监管机构放松要求，否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。 金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。...金融服务“大数据终结app”理论在市场得到了越来越多的认可。FinTech 已经孵化了2-3年，形成了大数据平台和用户间从前端到终端的连接。
李开复说未来十年金融行业的从业人员很有可能会被人工智能所取代，而人文、文化、艺术方面的领域人工智能尚难以涉及。那么还有学金融学专业的必要吗?...同时金融学的进一步发展也需要专业人才继续探索。因此金融完全是需要继续学的，但有所侧重的补充计算机知识可以为个人和社会带来更大的价值。...为什么AI不能完全替代金融学的各种模型? A. 无法很好的用AI来定义一个金融问题 现阶段比较被商业化广泛应用的机器学习还是监督学习，而监督学习要求有明确的问题定义。...金融公司开发AI需要什么样的数据? 需要结构化的数据，至少是电子数据。像上面第二点A和B中谈到的，金融领域的大数据化，甚至是数据结构化都还有很长的路的要走。...因此对于金融公司从现在起就应该继续大力推进数据电子化，在数据价格便宜的时候从其他公司购买数据。或许在不久的将来，数据的价格将会高到不可企及的程度。 4. 为什么还是要继续从事金融学研究?
2015 年对于银行和金融业公司来说是一个开局之年，在这一年中他们继续用大数据来帮助他们进行业务和组织架构的演进。...对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。...在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的...这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。...除非老天开恩或者监管机构放松要求，否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。 7. 金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。
记者凝视许久，仍看不出什么“名堂”。“你可能不熟悉统计学，我给你举个例子。假如统计学是一把大刀，那么统计学学硕就是‘铁匠’，他知道如何打出一把好刀来。...让数据“活”起来 之所以称为“大”数据，是因为它已经渗透到当今每个行业和业务职能领域。大数据如果没有被挖掘、分析、可视化地呈现，就是一堆“冷冰冰”的数字。...在大数据时代，统计学专业的任务更加艰巨。一个优秀的调查分析师不仅要能处理数据，更要看到数据背后的潜在市场。 “统计学本身就是一个横向学科，涉及各个领域。在大数据时代，它更是对应多个职业。”纪宏认为。...院校方向各异 作为统计学专业指导委员会成员，纪宏对大部分高校统计学专业培养的侧重点都有所了解。“这个专业培养方向是多元化的，全国至少有五六个培养方向。”...；首经贸侧重金融统计分析和市场调查与分析。
但如果听数据砖家讲，那就是真的大，不但大，还金贵！ 因为从海量的数据中挖掘信息，就跟淘金差不多。 ? 因此人们给数据从业者起了上面那些亲切的名字。虽然这个行业薪水可观，但工作确实玩命！...同时也体现了大数据行业一直以来都存在的痛点。 数据的采集抓取； 数据的存储管理； 数据的分析处理； 如何做好以上几个环节的工作，是目前大数据分析行业一直存在的难题。...这其实不是数据的问题，而是处理数据的设备问题！ 很多数据分析公司都疏忽了服务器的重要性，一些老牌数据公司甚至还在使用二手服务器做为数据载体。 这也是为什么很多重要数据总是容易泄露或丢失的原因。 ?...面对上面那些让人烦恼问题，专业的硬件巨头 Dell 早已有了成熟的解决方案 — DellPowerEdge R740服务器！ ?...技术创新所驱动的新硬件时代已经来到，它将为数据的未来探索保驾护航！更重要的是卓越的硬件会让数据从业者不再烦恼，真正让有价值的数据在未来跑起来，助力我们的未来智能生活！
比如北京航空航天大学去年 9 月宣布设立人工智能专业；南京大学则于今年 3 月宣布组建人工智能学院，下设「机器学习与数据挖掘」、「智能系统与应用」两个本科专业方向；哈工大也在今年 5 月 5 日成立了哈工大人工智能研究院...「并不只是简单地提供 AI 相关的课程，对我们来说这也是一个展示的机会，展示一下人工智能专业塑造的人才到底应该是什么样的。」...人工智能专业本科生的课表 详细的专业课课表也已经发布在了 CMU 计算机系官网上，四年中需要学习包括数学和统计核心课程、计算机科学核心课程、人工智能核心课程、道德、AI 细分方向、人类学和艺术、一般科学和工程学等大类的至少...专业成立后，一部分已经学习了足够数量相关课程的大二大三学生就可以申请转向人工智能专业了。...而现在对于本科生，我们相信数学仍然是不可以放松的，只不过，数学对于我们中国人来说，并不是什么大问题，对吧？
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。 多年来，数据格局一直在变。数据的功能和预期功能一直在变。...所有大数据解决方案一开始都有一个或多个数据源。示例包括： 应用程序数据存储，例如关系数据库。 应用程序生成的静态文件，例如 Web 服务器日志文件。 实时数据源，例如 IoT 设备。 数据存储。...或者，数据也可以通过低延迟 NoSQL 技术（如 HBase）或 Interactive Hive 数据库中呈现，该数据库提供分布式数据存储中数据文件的元数据抽象。
ID | datayuancn 本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 观数科技 的产品投递 1、产品名称 BIGDAF 2、...兼容各主流大数据平台版本，为银行、金融机构提供底层的安全防护能力。 4、应用场景／人群 包括大数据安全管理人员、大数据平台架构负责人等。...具体应用场景包括： 大数据平台的边界安全：银行、金融机构的数据敏感度、机密性很高，而大数据系统漏洞导致的入侵、拖库、接口攻击，以及内部合作或第三方通过接口调用数据，都有可能导致数据泄露。...BIGDAF的部署可以为银行、金融机构减少安全隐患，避免重要数据的流失，及时发现攻击，避免潜在的安全事件出来以后的安全问责。...BIGDAF致力于为银行、金融机构的大数据平台提供底层的防护能力，希望通过案例推动国内大数据安全的标准建立。
某位客户的孩子在读高中，于是随口问陈老师：“想从事大数据行业的话，报什么专业比较好？？？”刚好一些同学也有类似问题，今天系统解答一下 直观感觉是：从事数据相关工作和学什么专业没啥关系。...未来走咨询、数据运营、数据分析、市场研究、行业研究的路线是很OK的。 第四位：心理学、社会学 不要小看这两个专业，这两个专业对于数据的应用能力绝对远远超过上边三个专业。...知乎注明数据大V chenqin就是搞社会学的，那数据分析能力压倒一大堆只会跑数的表哥。心理学里提假设、设计实验、采集数据、验证假设的思路，就是数据分析的思路，一毛一样。...其实统计学是很适合做数据相关工作的。学统计的同学们思路活跃一点哦。 其他专业：其实完完全全和数据没有关系的专业很少。...因为几乎所有的理工专业都要做实验，都设计数据、统计等理论，几乎所有文科专业都要学市场调查，都要搞实证研究。更本质的看，数据分析是一种技能，人人可以学，学了都有用，数据仓储才是相对专业的IT范畴。
◆ ◆ ◆ 如何变得专业化 数据科学家需要具备一些软件工程的技能，只不过并不是一个专业的软件工程师所需要的所有技能。我将具备必要的数据产品工程技能的数据科学家称为专业 的数据科学程序员。...专业并不是指类似一个证书或者多少小时的经验，我所指的是方法上的专业性。专业的数据科学程序员在他们建立数据产品的过程中是可以自我改正的。他们有着常见的策略来识别工作中的问题并纠正错误。...◆ ◆ ◆ 像专业人士一样思考 为了成为一个专业的数据科学程序员，你必须了解比系统是如何构造的更多。...如果你不能想象出一个实现，那么你可能在你观察问题的时候错过了什么。 第四步：展示。首先将你的解决方案解释给自己听，然后是你的伙伴，然后是你的老板，最后是你的目标客户。...我们获得了相当大的参与度：30分钟之内有179条发布；600个观点，以及28000多个访问。我主持了讨论并基于最有影响力的答案总结了我们的发现，然后我将那个总结作为本文的基础。
- 学习大数据需要的基础 1、java SE、EE（SSM） 90%的大数据框架都是Java写的 2、MySQL SQL on Hadoop 3、Linux 大数据的框架安装在Linux...操作系统上 - 需要学什么 大数据离线分析 一般处理T+1数据（T：可能是1天、一周、一个月、一年） a、Hadoop ：一般不选用最新版本，踩坑难解决 （common...、HDES、MapReduce、YARN） 环境搭建、处理数据的思想 b、Hive：大数据的数据仓库 通过写SQL对数据进行操作，类似于MySQL数据库的sql...kafka：消息队列 前沿框架扩展：flink 阿里巴巴：blink 大数据机器学习 spark MLlib：机器学习库 pyspark编程：Python...和spark的结合 推荐系统 python数据分析 python机器学习
正值开学季，不少同学在刚刚过去的夏天，选择了心仪的专业，即将迈入大学校门。上个月，清华、南大、西交大等26所高校联合申请设立AI本科专业，国内第一批AI本科大学生即将出现。...这背后代表着：今年正在军训中的第一批00后们，即将开始接受全国首次从0起步的专业人工智能本科教育。争夺学术界的AI地盘，高校AI生源争夺战已然打响！ 一 中国AI本科生究竟学什么？...那么，人工智能本科生究竟学什么？周志华老师设计的AI课体系究竟如何？ 笔者获到南大AI学院本科一年级的授课表，分享给大家！ ? ?...此外，周老师建院之初还强调了两点：比较全面的人工智能专业知识，很强的分析建模能力。 这份表来大一的课表，从基础扎实抓起的角度，也不难理解课程的设计了。 二 国外AI专业学什么？...详细的专业课课表也已经发布在了 CMU 计算机系官网上，四年中需要学习包括数学和统计核心课程、计算机科学核心课程、人工智能核心课程、道德、AI 细分方向、人类学和艺术、一般科学和工程学等大类的至少 30
三大应用场景大幅提升营销收益 金融行业向来是对新技术最为敏感的接受者之一。实现数据价值变现是金融数据化运营实践的主要目的之一，从实践来讲，最主要有三个方向：精准营销、风控以及增值业务开发。...为什么要建立企业钱包，因为将来要跟多个银行打交道，通过企业的钱包可以进行点对点的支付。...传统方式也是比较难做到的，为什么呢？要跟个人和企业之间兑换有一个汇率标准，这个标准的制定在企业与企业间很难达成一致。为什么要1：1跟对方换？能不能0.9跟对方换？...金融行业需要什么样的大数据平台？...另外它本身有一个非常强大的数据集市可以进行百万级数据秒级响应，因为在整个风险模型里面是有非常大的计算量的，也需要具备这样的计算能力。这些产品特性对金融领域内具体的平台运用有了一个很好的支持。
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