No.1期 带你认识大数据 咚咚咚。 一天下午，王老师的门被敲响了。 Mr. 王：请进。 门被轻轻地推开了，随后被有礼貌地关上了。 Mr. 王：你就是小可吧？ 小可：是的，王老师您好，我就是前几天与您联系的那个学生，我想学习些大数据方面的知识。 Mr. 王：好啊，咱们可以一起讨论，看你不太面熟，你是计算机专业的学生吗？ 小可：我是计算机专业的大一新生，会用程序设计语言完成一些很简单的程序设计，不过到目前为止我还没有学习过任何关于大数据算法的课程，我也并不了解什么是算法设计与分析，就连算法是什么都不太清楚，
翻译|建曙 校对|罗双英 大数据正在多方面改变我们的商业运作（照片提供：Ben Torres/Bloomberg） 大数据现在是个时髦词汇，不管是哪个行业、多大的公司，你在任何一个角落都可以看到它。
活动背景 大数据时代已经到来，从国家到地方政府再到企业，都在致力与发展大数据，大数据也已经影响到我们生活的方方面面。2018年5月16日晚加米谷大数据应邀到成都理工大学信科院进行大数据技术讲座。 活动目的 大数据技术讲座的开展，让学生更深刻的了解什么是大数据，让学生能提早的了解到大数据相关职业，以便在未来的发展方向上提前做好准备。 主讲人 张安文，加米谷大数据创始人，国家大数据标准组成员，Spark Contributor，资深大数据专家，15年互联网IT技术经验，6年大数据项目实战经验，精通大数据领域
在最近的一次报告中，Ben Hamner向我们介绍了他和他的同事在Kaggle比赛中看到的一些机器学习项目的常见误区。 这个报告于2014年2月在Strate举办，名为《机器学习小精灵》。 在这篇文章
image.png 大数据似乎在一夜之间迅速走红，它势不可挡地冲击着金融、零售等各个行业。云计算将如何改变计算的世界？未来将有怎样的应用前景？如何解决“信息孤岛”的问题？大数据又将如何提高我们决策的准确性，帮助我们更准确地预测未来？ 在2014年7月25日腾讯互联网与社会研究院主办的“大数据连接的未来——2014腾讯互联网与社会研究院高峰论坛”上，中国人民大学信息学院副院长文继荣分享了《大数据的经验主义解释》。 中国人民大学信息学院副院长文继荣 大数据的经验主义解释 今天很高
<数据猿导读> 数据猿在专访联想集团副总裁田日辉的时候，他提到，大数据在联想的应用已经深入到各个角落，所有的部门都在深入使用大数据来进行业务优化和产品优化。通过这几年的积累，大数据对联想自己的产品，尤
高性能计算被誉为计算机科学的「神来之笔」，在过去的数十年，对气象、海洋、物理、生物、材料、机械工程，甚至人工智能等等领域均产生了重要的影响。
作者：Malcolm R. Parks 当我决定为《传播学日报》写一个特别的关于大数据的主题时，我心中有两个目标。一个是为大众传播，图像技术，政治交流，健康传播以及我们学科中许多其他领域中日益增多的十
今天我要和大家探讨一个备受关注的话题：为什么在大数据服务上使用 Kubernetes（简称 K8s）？Kubernetes 是一个用于自动化容器化应用程序部署、扩展和管理的开源平台，而大数据服务通常包括庞大的数据集和复杂的计算工作负载，这两者似乎并不直接相关。那么，为什么越来越多的组织选择在大数据领域使用 Kubernetes 呢？接下来，我们将深入探讨这个问题，并提供一些实际示例。
大数据技术在安全分析方面的能力这么强，那如果要应用这项技术，我们究竟需要什么样的能力呢？
大数据文摘翻译 翻译：Lindabi 校对：孙强 如需转载，请后台联系我们，未经授权，禁止转载 今年，统计对大数据是非常重要的这一观念充斥着大众媒体。这里有几个例子，首先是Lazer等人在科学杂志上发表的文章，使得这一观念迅速蔓延。 · 谷歌流感的教训：大数据分析的陷阱 · 大数据，我们犯了一个大错误？ · 谷歌流感趋势：大数据的限制 · 八个（不，九个！）大数据的问题 所有这些文章涉及的问题都是统计人员思考了很长时间的问题：抽样总体，干扰因素，多重检验，偏置和过拟合。在大数据的热潮中，这些想法都被忽略或
在清华大学的这次讲座，吴军博士的演讲主题聚焦在大数据和机器智能领域。以下是吴军博士演讲内容（略有删节）： 今天的主题是“机器智能和2%的世界”， 这是今天讲座的副标题——“数据为王和机器智能的时代”。刚说大数据又说机器智能。这两者有什么关系？2%的人又是怎么回事呢？ 先讲下最近几年硅谷看到世界上的投资也好，在大公司（Google 或Facebook）内部也好已经开展的创新的大趋势。大家已经看到了云计算+移动互联网+大数据正在进行时。 今天先讲大数据再讲机器智能。这点大家已经注意到了，在Google
当前大数据价值变现概念很热，但很多人会觉得是炒作，很多有数据的企业也迟迟未动。究其原因，大家对这个东西还是不熟悉，觉得商业模式不成熟，加上充斥着大量关于大数据隐私安全的争论，就更犹豫不决了。那么如
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 【Wikipedia词条解释】 Big data is a collection of data sets so large and complex that it becomes difficult to process using on-hand database management tools or traditional data processing applications. The challenges include capture, curation,
大数据行业作为IT行业中的“大熊猫”，他就像这个行业冉冉升起的新星。当然也正是由于它还处于萌芽阶段，所以在这个领域会出现很大的人才缺口。我们通过整理一些这个行业大数据专家的观点，使想要从事大数据行业的你更加清晰明了。
【摘要】越来越多传统企业在众多IT巨头的“忽悠”之下开始投身大数据的浪潮。大数据的价值可以在产品的各个层次得到体现，该如何将大数据的价值发挥成为企业必须考虑的问题。 越来越多传统企业在众多IT巨头的“忽悠”之下开始投身大数据的浪潮。大数据的价值可以在产品的各个层次得到体现，该如何将大数据的价值发挥成为企业必须考虑的问题。 数据产生于各行各业，在互联网时代大数据概念提出后，人们发现自己手中的数据不再毫无用处，通过强大的技术手段，无形的数据可转化为有形资产。所以在这个大数据的时代，得数据者得天下！
2015年8月14日，由中国科协、中国科学院指导，中国人工智能学会主办的第五届中国智能产业高峰论坛在上海长荣桂冠酒店顺利召开。 下面是中国人工智能学会副理事长、 2015国际人工智能大会IJCAI -15 程序委员会主席、香港科技大学教授杨强的发言。杨强在报告中总结：互联网+为我们带来了大数据，而大数据又为我们带来了智能的可能性。 通过“群体智能”，“终生学习”和“特征工程”，大数据让传统的服务变成又智能的服务。 这也是我们所倡导的“＋智能”的精髓。这种“深度+”是通过大数据来产生的，具有领域知识的、 有群
【CSDN现场报道】2015年6月3-5日，作为云计算领域最具影响力的盛会——第七届中国云计算大会在国家会议中心盛大开幕。大会以“促进云计算创新发展，培育信息产业新业态”为主题，承续前六届的成功经验，超过100位国内外云计算领域核心专家精彩演讲，聚焦生态系统现状和发展趋势，交流实践经验，进一步推动技术创新应用。 在第七届中国云计算大会首日全体会议中，中国大数据专家委员会副主任委员与Teradata天睿公司国际部云计算解决方案专家Joao Cresp一起分享了云计算与大数据的展望和实践。期间，辛儿伦分享了
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 一、企业为何要做精细化运营 随着互联网、媒体、用户、市场的变化，企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了，所以，一些企业开始找寻新的运营方式，比如逐渐转变为CPM(每千人成本)化的精细化经营，通过这样的运营来提升运营的效率，使企业广告投放效率尽可能的最大化。 对企业而言，打造精细化运营的
数据产生于各行各业，在互联网时代大数据概念提出后，人们发现自己手中的数据不再毫无用处，通过强大的技术手段，无形的数据可转化为有形资产。 所以在这个大数据的时代，得数据者得天下！ 那么对于一个企业来说如何让大数据发挥出价值，推动企业业绩的增长呢？
PPV课大数据 这是一个人人都言“大数据”的时代，然“大数据”存在于何处？影响于何处？难免，普通大众被席卷而来的“大数据”之潮迷乱了眼睛，搅乱了思绪。正是在这样的时刻，笔者认为尤为重要的是保有敬畏之心与清醒的思维，认识到“大数据”的局限性。 渗透时刻，无处不在的大数据 大数据可能是时下最吸引眼球的话题之一。从通过鲜花与安全套销量比分析不同城市的浪漫指数到发现深处内陆的新疆人民反而比基尼销量第一，从为节能减排做贡献到德国国家队利用大数据技术搜集球员信息征战世界杯到根据敌方机场起降信号，一分钟内分析出起降批次，
近日，著名数学家、中国科学院院士、北京大数据研究院院长鄂维南教授，带来“信息化、大数据、智能化”的主题报告。报告从大数据和人工智能的发展入手，探讨大数据与各行业和领域的深度融合，以及大数据的技术创新和产业发展之道。鄂院士指出，“工业化的核心是出现了‘会劳动的机器’，而智能化的核心将是创造出‘会学习的机器’。这将对很多领域带来彻底的改变。下一阶段人类生产力显著提高最主要的机会就在于智能化。”
导读：数据产生于各行各业，在互联网时代大数据概念提出后，人们发现自己手中的数据不再毫无用处，通过强大的技术手段，无形的数据可转化为有形资产。 所以在这个大数据的时代，得数据者得天下！ 那么对于一个企业
作者：王喆 链接：https://www.zhihu.com/question/23273263/answer/65433220 先说结论：大数据的终极核心价值在于“资源优化配置”。 无论是大数据在
在互联网时代，大数据炙手可热，许多人言必称大数据，但能够真正说清大数据为何物的人并不多，更遑论如何借助大数据挖掘出巨大的商业价值。究竟如何定义大数据?大数据有哪些特征?本文旨在厘清大数据概念，阐明大
如果你没有直观印象，可以联想一下你的电脑硬盘容量，标配是 500G-1TB，大部分人用了一两年，可能这部分容量都没用完。而 1PB=1024TB=1048576GB。
Scribe是Facebook开源的日志收集系统，在Facebook内部已经得到大量的应用。它够从各种日志源上收集日志，存储到一个中央存储系统上，以便于进行集中的统计分析处理。 Scribe为日志的“分布式收集，统一处理”提供了一个可扩展的、高容错的方案。（老师收学生信息表，需要班长代理收集的例子）。
有一种说法，未来所有的行业都会被互联网改造，这种说法可能会有点绝对，但确实说明了一个趋势。前几天参加BDTC2013，看到了越来越多的原来在传统IT企业的同学和朋友纷纷加入移动互联网、大数据、云计算的阵营，越来越多的传统企业在众多IT巨头的忽悠之下开始投身大数据的浪潮。虽然很多老板对大数据的了解仅仅停留在Google搜索引擎或者Amazon的推荐系统这样的产品层面，但是大数据的浪潮显然已经不可阻挡。大数据在改造传统企业中能发挥多大的力量，怎么样才能发挥更大的力量，我谈谈我的观点吧。 PS：我是一个数据挖掘工
2.人工智能 因为大数据是人工智能的基石。人工智能的发展，离不开海量数据。
在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后，我们可以对业务有一个客观和全面的把握，可是数字本身无法告诉我们发生了什么事情，怎样可以改进。为了得到更深入的信息，我们需要用到很多的分析工具，这里我们只介绍最常用和基础的分析方法：拆分。 1 看数据分布 最简单的拆分方法就是不看平均值，看数据分布。因为凡是“总和”或者“平均”类的统计数据都会丢失掉很多重要的信息。例如李嘉诚来我们公司参观，这一时间我们公司办公室里的“平均资产”就会因为李嘉诚一个人 被抬高到人均几亿身家。如果有人根据这个“平均资产”数据来判定说我们办
写在前面的话 前几期和大家分享学习了几篇有关“数据可视化”方面的优秀推文，小确幸，许多志同道合的筒子和我们进行了问题互动，交流甚是愉快。再有兴趣的new friends可以关注我们“钱塘大数据”的公众号，查看相关历史消息，查阅以往文章。本期我们将进入大数据的另一话题——“数据挖掘”，同样欢迎围观拍砖，围桌研讨。 干货全文较长，建议先马后看 数据产生于各行各业，在互联网时代大数据概念提出后，人们发现自己手中的数据不再毫无用处，通过强大的技术手段，无形的数据可转化为有形资产。所以在这个大数据的时代，得数据者得
今天听了一场报告会，是清华计算机系60周年系列讲座之一，主讲人是哈工大软院院长李建中教授，主题《计算和数据资源受限的大数据计算的复杂性理论与高效算法研究》，李老师介绍的大数据计算理论体系很完善，由于只有一个小时，很多只能稍微提及，但是还是有很多观点让我受益匪浅，分享一下。
「大数据」，想必大家经常听到这个被炒得很热的话题。随之而来的是各种看似高大上的专业术语，比如「扩展性」、「可靠性」、「容错性」，好像真的很高深，要积累多年经验才能学习。 但另一方面，很多同学都刚刚进入互联网这个行业，对分布式计算还没有很多了解，那是不是就要花很多力气才能搞懂「大数据」呢？不必担心，包子老师在这里用浅显易懂深入浅出的语言，帮助没有基础的同学快速的入手「大数据」，让每位同学都能迅速学会最前沿的技术。今天，我们先学习当前使用最广泛的大数据处理框架 Hadoop. Hadoop，你是怎么来的？ 今天
众所周知，通过计算每时每刻都会产生大量的用户数据。通过社交网络数据库和GPS(全球定位系统)，每个人使用某些应用程序时所在的位置，以及他们的行为，观点，兴趣和所有需求都被搜索引擎记录了下来。
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 一、企业为何要做精细化运营 随着互联网、媒体、用户、市场的变化，企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了，所以，一些企业开始找寻新的运营方式，比如逐渐转变为CPM（每千人成本）化的精细化经营，通过这样的运营来提升运营的效率，使企业广告投放效率尽可能的最大化。 对企业而言，打造精细化运营的好
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 一、企业为何要做精细化运营 随着互联网、媒体、用户、市场的变化，企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了，所以，一些企业开始找寻新的运营方式，比如逐渐转变为CPM（每千人成本）化的精细化经营，通过这样的运营来提升运营的效率，使企业广告投放效率尽可能的最大化。 对企业而言，打造精细化运营
你需要的并不是大数据，而是正确的数据。以Uber为例，Uber每天都能收集到海量数据，但Uber会分析全部数据吗?不会，它只用那些能让产品更快连接乘客和司机的关键数据。 问三个问题去挖掘你做决策所需要
2015年8月14日，由中国科协、中国科学院指导，中国人工智能学会发起主办的第五届中国智能产业高峰论坛在上海长荣桂冠酒店顺利召开。 下面是百度研究院副院长张潼的发言： 本文由中国人工智能学会供稿，静沙
【张潼】我们知道“数据量日益增多”这是一个背景，可能每十年要增长一千倍。以前可能仅是线下数据的增加，而现在为什么互联网在数据量增加的作用反而更大了呢？这是因为在今天大数据的驱动很大程度上是来源于互联网公司，包括：互联网和移动互联网。今后可能还会有传感器网，云端等一系列。但是有一个共同前提，这就是“数据量日益增多”。
清华数据科学研究院授权转载 摘自：数据派（ID: datapi） 数据派是清华数据科学研究院官微，定期发布讲座信息，分享讲座实录。 如需转载，请联系christinafu@mail.tsinghua.
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 一、企业
近日，经管之家与贵阳大数据交易所签订了会员入会及数据交易开户协议，标志着双方将在数据交易和人才培养等方面进行深入合作与探索。 协议中称，经管之家成为大数据交易所成员后将拥有合法的数据交易资格，并将开放部分脱敏的用户行为数据作为机构和科研使用。 据了解，经管之家将利用大数据交易所平台的数据清洗、脱敏、分析、建模等增值服务，为论坛用户及CDA数据分析师学员提供更好的体验。 经管之家旗下CDA数据分析师培训品牌未来将与更多机构一起探索人才培养的新模式，不断为行业输送优秀人才，为大数据行业的发展贡献力量。 在前不久
转载请保留 大数据文摘翻译:孙强,陈洁 校对:Jerry 摘自：Science 2014年3月14日 作者： David Lazer 等 原文标题：谷歌流感（Google Flu）启示录：大数据分析的陷阱 阅读原文请点击文末左下角链接 关键词：谷歌 谷歌流感 公共卫生 大数据分析 2013年2月，谷歌流感趋势（GFT）上了头条新闻－－由于一个谷歌高管或流感跟踪系统原创者所不希望看到的原因。 据 《自然》杂志(Nature)报道，GFT预测的流感样疾病数量是美国疾病控制和预防中心（CDC）的估算数量的两倍多
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。
很早的时候，我们一提到大数据都会把他形容成数据大的代名词，此前由于服务器厂商为了销售更多的硬件设备也把大数据跟数据中心联合起来，一时间市场上传递出来关于大数据的概念和理解也就五花八门，弄得讲者吹的天花乱坠，听者一头雾水，那么到底什么是大数据？怎么理解大数据，今天我们来听听美国权威大数据专家为我们解开答案。 近日美国大数据权威专家麦尔荀伯格（Viktor Mayer-Schönberger）来台分享大数据趋势。他认为，大数据三大特性，是巨量、杂乱和相关性，而不是一般常见的3V（Volume、Velocity、
我们经常听到大数据，但很多人仍然不确定它的真实含义。我认为大数据非常强大，所以我想我会写一篇关于大数据的综述性文章，并帮助您了解我们可以使用大数据做什么。
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业
作者：中国移动研究院大数据与IT技术研究所的段翔 首先大数据我们知道这个时代正在来临，这里有一个调查，随着全球移动互联网和工业和生活数字化的进程，数据现在成为一个比较加速爆炸式增长。我们看这个调查报告
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