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    如何快速全面建立自己的大数据知识体系?

    本文转载自互联网金融干货 作者经过研发多个大数据产品,将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来,希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路,让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构,很多人都看过不同类型的书,也接触过很多有关大数据方面的文章,但都是很零散不成系统,对自己也没有起到多大的作用,所以作者第一时间,带大家从整体体系思路上,了解大数据产品设计架构和技术策略,如需深入学习和了解互联网电商、互联网金融和大数据方面干货,核心底层技术及架构设计,可以关注微信公众号:互联网金融干货,有时间就会和大家分

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    【金融数据】挖掘数据价值,打造智能银行

    今天移动互联网正狂飙突进、网上购物平台和网上社交平台也方兴未艾,包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的大数据爆炸式增长。早在2012年,大数据已经登上美国《纽约时报》的专栏封面,专栏称:“大数据时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析,而非基于经验和直觉。”目前银行业在开展业务过程中积累了海量高价值数据,很多银行的数据量级已经超过100TB,其中非结构化正以加速度形式积累。因此,不管传统银行业是拥抱还是抗拒,大数据时代已经呼啸而来。 深刻理解大数据的特征 转变观念,重视大数据的

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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?| Q推荐

    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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    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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    行业观察 中国大数据产业 数据商业应用敏感度低

    大数据作为一个新兴的产业,一直在处于舆论的风口浪尖。就像互联网+的概念一样,大数据被神话了,被送上了“宗教”的神坛。大数据企业总是有一个担心,生怕大数据被捧得的太高,将来可能会被摔的很惨。 2015年中国大数据产业的热度从贵阳大数据交易所开始,到9月国务院的2015第50号文《促进大数据发展行动纲要》进入高峰,相信10月份的乌镇互联网大会上,大数据还会是一个大的热点。 大数据论坛上,数据产品和解决方案被介绍的很多。数据给企业带来的具体价值、数据应用场景、大数据产业的痛点介绍的很少。中国大数据产业经历着很多

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    京东大数据走进北大:揭秘电子商务大数据平台技术架构与产品架构

    4月20日,京东大数据来到了北京大学光华管理学院,这次由京东大数据部平台运营管理负责人葛胜利老师给北大光华管理学院的师生们带来主题为“电子商务大数据平台技术架构与产品架构”的专题讲座,为大家讲述京东大数据平台如何在短短几年的时间里突破技术难关,实现产品创新,建设高效、安全、稳定的大数据平台,并以数据支撑京东的快速发展。 讲座中,葛胜利从京东大数据平台的“使命、架构、产品、运营”四大方面出发,全面的剖析了其中的奥秘。 在讲到平台使命时,胜利总提到,大数据平台在京东集团中的战略地位很重要,因为京东的公司运营是由

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    IDC:腾讯云位列2021中国数据治理平台市场份额前三

    刚刚获悉,国际权威调研机构IDC正式发布《中国数据治理市场份额,2021》。报告显示,在数据治理平台市场领域,腾讯云凭借领先的产品和丰富的落地案例实现业绩持续增长,市场份额跻身国内前三。   当下,日益复杂的数据架构和数据质量问题制约着企业数字化转型的整体进展,由此也催生出大量的数据治理需求。报告分析指出,数据治理的落地已经从互联网、金融、能源等行业逐渐延伸到制造、交通、建筑工程等行业,众多企业已经将数据支持决策上升为第二优先级战略,整体市场将迎来高速增长期。其中,以腾讯云为代表的云服务商,则已成为数据治

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    何为敏捷大数据与敏捷AI?

    人工智能的诞生可以追溯到上世纪50年代,在达特茅斯会议上,麦卡锡提出了AI的概念,但在初期的热度过后,人工智能的发展经历了多次低谷,直到从90年代中末期开始至今的这近二十年的时间里,人工智能才真正迎来了黄金时期。尤其是在近10年来,各方面因素都推动其不断发展:理论上,机器学习,尤其是统计学习和神经网络理论不断突破,效果显著;外部环境上,软硬件技术的进步为人工智能模型的实现提供了足够的计算能力;此外,极为重要的一个因素就是在数据方面,大数据技术的发展使人工智能终于摆脱了数据的桎梏,可以在充足的样本基础上提升模型的能力。可以说,现在各领域智能模型的研发绝大多数都离不开大数据技术的支持。

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