近两年来，大数据发展浪潮席卷全球。研究机构IDC预测，全球大数据与分析市场规模将由2015年的1220亿美元，在5年间成长超过50%，并在2019年底达到1870亿美元的规模。资本也敏锐地追逐着高增长市场。数据显示，美国在2013年大数据领域的新创公司就获得了36亿美金(200多亿人民币)的投资，硅谷大数据公司Palantir更是获得高达200亿美金的估值。 对于被大数据概念包围的人们来说，理解大数据趋势和价值的最有效的办法就是了解最优秀的大数据创业公司。接下来我们就来盘点全
致歉：由于疏忽，昨日文章《清华生命科学院院长施一公毕业演讲：大学的意义》出处有误，出处应为公号赛先生(iscientists) 摘自：51CTO 产品管理岗位一直被视为一类对知识水平要求较高的业务角色，但事实上它还接近于一整套特定技能组合，旨在帮助产品经理处理一切可能导致产品推广遭遇阻碍的难题及挑战。产品经理的任务在于服务客户并听取他们的见解及需求，同时关注任何与未来发展相关的重要因素。在大多数情况下，产品经理都需要承担起相当繁重的任务与职责。产品经理肩负自身所管理的产品，因此可以在一定程度上被视为小范围内
产品管理岗位一直被视为一类对知识水平要求较高的业务角色，但事实上它还接近于一整套特定技能组合，旨在帮助产品经理处理一切可能导致产品推广遭遇阻碍的难题及挑战。产品经理的任务在于服务客户并听取他们的见解及
近两年来，大数据发展浪潮席卷全球。研究机构IDC预测，全球大数据与分析市场规模将由2015年的1220亿美元，在5年间成长超过50%，并在2019年底达到1870亿美元的规模。资本也敏锐地追逐着高增长市场。数据显示，美国在2013年大数据领域的新创公司就获得了36亿美金(200多亿人民币)的投资，硅谷大数据公司Palantir更是获得高达200亿美金的估值。 对于被大数据概念包围的人们来说，理解大数据趋势和价值的最有效的办法就是了解最优秀的大数据创业公司。接下来我们就来盘点全球最热门的十家大数据公司，其中
工作原理：它是先假设一组检测数据只含有随机误差，对其进行计算处理得到标准偏差， 按一定概率确定一个区间，认为凡超过这个区间的误差，就不属于随机误差而是粗大误差， 含有该误差的数据应予以剔除。
近日，Gartner 研究公司发布了最新的分析和商业智能软件平台魔力象限报告。该报告根据每个玩家在市场上的实力将其分为四类——领导者、挑战者、有远见者和利基玩家。上榜企业共21家，其中，Qlik、Tableau、ThoughtSpot和微软都是分析和商业智能平台的顶级提供商。
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 人们总是倾向于把数据可视化与大品牌和大型企业联系在一起。Target, Deloitte, GitHub和Time Warner Cable 都使用数据可视化工具来分析和解释有关其客户的信息，使他们能够更好地进行市场定位，制定销售策略，完善内部流程。 对于许多小型企业来说，数据可视化可能在很大程度上只是一个陌生的概念，或者说只是一个时髦新鲜的词汇而不是现实。这些企业大多没有意识到他们可能已经
T客汇 卿云 SaaS在最近几年风生水起 SaaS大潮还在继续。Gartner预计，2017年SaaS市场将比上年增长20％，2018年增长19％。初创公司不断涌现，传统企业正在转型重塑。以下是全
如今，数据可视化软件风靡起来，很多企业认为数据可视化软件是启用先进分析技术的入口。但对一些应用而言，情况并不是这样的。
导读：上一期介绍了无人驾驶的发展现状，今天我们来了解一下深度学习和机器学习的不同实践和运用（文末更多往期译文推荐） GoodData数据科学和机器学习高级总监Arvin Hsu 认为，尽管深度学习和机
作者：T客汇 杨丽，原文作者：风险投资咨询师 Philip Levinson 关键词：SaaS、创业 对处于成长期的 B2B 软件和 SaaS 公司而言，向企业售卖服务并不容易。想让众多企业客户长期购买你的解决方案，却看不到你的销售增长，年收益率停滞在 1500 万～2500 万美元，这确实很难。 Salesforce, Workday, NetSuite 和 athenahealth 等一些企业在 B2B 领域一直享有极高的销售成就，并成功转型成为 SaaS 领域的巨头。但大多数私企仍面临着极大的挑战。有
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 米尺网络CEO 裘勇刚 前言： 大数据的重要分支是新一代 BI，11 月 8 日 BI 界头牌 Tableau 在德州的奥斯丁开会，本来是个老美公司搞搞业绩的例行会议，可是有个对头 DOMO 在街对面直接租了个大场子，取了个行动代号：『逃离 Tableau 地狱』，只要是参加 Tableau 会议的人员除了免费送唐纳滋，还可以跑街对面免费听流行歌手 Snoop Dogg 的火热演出：震天响的欢乐的说唱音乐，这会儿还怎么开的下去？ 而 2016 年，T
T客汇官网：tikehui.com 译者 | 飞逸 随着大数据和云计算的流行，云分析也开始在市场中展露了头角。2017年二月，Garnter在其商业智能分析平台魔力象限图 报告中指出，大部分的受访者（51%）已经或正在计划部署BI分析。 Garnter的分析师说到：“我们预计这种趋势将会继续，2020年绝大多数（超过一半）的本地许可证模式将迁移至云端。”据Garneter预测，到2020年，BI分析市场每年将增长7.9%。 而哈佛商业评论则认为人们对于云分析的兴致似乎更高：到2017年底，预计将有69%的
2016年是大数据风起云涌的一年。没人知道2017年将发生什么，但这不会阻止我们对新的一年作出各种预测。以下是最具有轰动效应的一些项目、事件和趋势，它们使2016年成为了大数据年。 商业智能（BI）领袖衰落 2016年2月，红极一时的BI和可视化工具提供商Tableau发布财报，业绩令人大失所望，其市值在一天之内被腰斩。这预示着2016年的BI市场将动荡不安。几个月后，风暴再起，Qlik Technologies的股价暴跌一半多，在2016年6月被Thoma Bravo以大约30亿美元的价格收购。 虽然
Zen and The Art of JavaScript Programming
现如今，我们身边很多人对一些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说得透彻，比如大数据，如果被问大数据和你有什么关系，估计很少能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知
在写这篇文章之前，我发现身边很多IT人对于这些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系？估计很少能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很“土鳖”；二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，所以大家没有必要花时间去知其所以然。 我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值
现如今，我们身边很多人对一些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说得透彻，比如大数据，如果被问大数据和你有什么关系，估计很少能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然，在聊天时不会显得很“土鳖”；二是在工作和生活环境中，真正能参与实践的大数据案例实在太少了，所以大家没有机会花时间去知其所以然。
我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论，我很真诚的希望进入事物探寻本质。
编辑 | 薛梁 Lucien 我是汪源，来自网易杭州研究院，网易有不同的事业单元，包括说媒体、教育、音乐、严选、游戏等，我们团队给所有的事业单元提供技术支撑。同时这几年我们也通过网易数帆品牌为 300 家以上中大型的客户提供技术服务。今天来 ArchSummit 全球架构师峰会上，主要分享我们长期以来对数据分析技术相关的趋势的观察和思考。 首先介绍一下自己。我可以说是干了一辈子数据相关的技术研发，我在网易杭州研究院也会管理基础设施、云原生、IT 等相关的团队，从我个人来说最关注的还是数据相关的领域，因为我
在写这篇文章之前，我发现身边很多IT人对于这些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系？估计很少能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很“土鳖”；二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，所以大家没有必要花时间去知其所以然。 我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形
很多人对于热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系？估计很少能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很“土鳖
特征工程是指使用专业的背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发生更好的作用的过程。更好的特征意味着更强的灵活性，只需简单模型就能得到更好的结果，因此，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位，可以说是决定结果成败的最关键和决定性的因素。
本文共8300字，建议阅读时间15分钟 本文节选自《大数据入门》2015.01.17 硅谷创业协会讲座笔记。 首先自我介绍一下，我叫董飞，目前在硅谷的一家做在线教育公司Coursera做数据工程师，之前本科南开大学毕业，加入创业公司酷迅，做实时信息检索，后来进入百度基础架构组，搭建了Baidu AppEngine的早期版本，随后去杜克大学留学。 攻读硕士期间，做跟Hadoop大数据相关的研究项目Starfish，之后在Amazon EC2部门实习，了解它们的内部架构，毕业后加入Linkedin，做广告组的架
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