2014中国绿公司年会“改变的年代：现实与远见”于20日至22日在广西南宁举行。爱国者公司董事长冯军在“大数据”变革企业经营与管理圆桌论坛上表示，BAT怎么做大的，三个企业都是针对它的目标客户群，用大数据去提供服务，做的精致，做的好。 以下为冯军发言实录。 冯军：今天爆满，可能有两个原因，一个是很多企业家，特别是干实体经济得特别关心到底大数据跟我们是什么关系，是来学习的，几位不管是专家还是企业家，说的挺清楚的。 其实大家更关心的是究竟跟我们自己的企业能有什么直接关联，这部分我想用稍微通俗一点的理解，一
养码场的线上课程，以技术人员为核心的学习、交流、分享社群，全方位服务技术人和技术创业者。这里聚集了众多BAT/美团/京东/滴滴/360/小米/网易等知名互联网公司技术总监&技术负责人，他们在这里分享经验、招聘人才，与你一起成长。
2014中国绿公司年会“改变的年代：现实与远见”于20日至22日在广西南宁举行。爱国者公司董事长冯军在“大数据”变革企业经营与管理圆桌论坛上表示，BAT怎么做大的，三个企业都是针对它的目标客户群，用大数据去提供服务，做的精致，做的好。 以下为冯军发言实录。 冯军：今天爆满，可能有两个原因，一个是很多企业家，特别是干实体经济得特别关心到底大数据跟我们是什么关系，是来学习的，几位不管是专家还是企业家，说的挺清楚的。 其实大家更关心的是究竟跟我们自己的企业能有什么直接关联，这部分我想用稍微
<数据猿导读> 智慧足迹数据总经理李振军在2016年中国信息通信大数据大会上主要发表了以“位置大数据行业应用”为主题的演讲，主要围绕运营商做大数据，就如何把大数据做到产品化、专业化进行分享 数据猿报道
现在能源行业，不论是政府政策还是群众呼应，都要求建设智能智慧能源行业，今天我们从为什么，怎么做来为大家讲解如何建设能源行业大数据。
对于企业来说，在大数据时代，应该怎么做呢？我的建议是三点：首先，要拥抱大数据技术。其次，企业要有懂大数据的人。最后，要善于利用第三方服务。 本文作者：桑文锋，神策数据创始人&CEO，前百度大数据部技术
本文共5000字，建议阅读时间8分钟 本讲座选自工业4.0研究院院长兼首席经济学家胡权于2015年4月8日在青岛大数据高峰论坛产业大数据分论坛上所做的题为《大数据在工业4.0演进中的价值》的演讲。 演讲实录： 今天非常高兴跟大家来分享工业4.0研究院对工业大数据的认识。具体来讲，我们将讨论工业4.0演进过程中，大数据将呈现什么价值，我们将从商业模式的设计来认识工业大数据的潜力。 在正式开始前，我先解释一下工业4.0的认识，它是怎么样来定义的。刚才的专家从不同的角度讲述了对工业4.0的认识，有的是认为它是
今天很容易通过大数据对市场一目了然，但一目了然之后怎么做？漠视它、改正它、还是适应它？当整座城市管理，都可以用大数据运算出一个“最佳方案”时，城市又会怎样？ 当下中国，大数据是个热词。 大数据是怎样发
<数据猿导读> HCR大数据产品部总监黄鸣在2016年中国信息通信大数据上发表了以“基于运营商“行业洞察”标签的传统企业掘金之路”为主题的演讲。黄鸣提到，在5年前运营商大数据处于1.0阶段，现在进入运
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 吴甘沙：英特尔中国研究院院长 围墙里的大数据注定成为死数据。大数据需要开放式创新，从数据的开放、共享和交易，到价值提取能力的开放，再到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让更多的长尾企业和数据思维创新者产生多姿多彩的化学作用，才能创造大数据的黄金时代。 我的大数据研究轨迹 我做了4-5年的移动架构和Java虚拟机，4-5年的众核架构和并行编程系统，最近4-5年也在追时髦，先是投入物联网，最近几年一直在做大数据。我们团队的大数据研究
为了更好地引导和推动我国人工智能领域的发展，由中国人工智能学会发起主办，CSDN承办的2015中国人工智能大会（CCAI 2015）于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。本次会议的主旨是创办国内人工智
从前任百度大数据部门的技术经理，到今天神策数据CEO，9年时间，桑文锋身上发生了许多变化。他笑称，这种变化从他的微信好友数量就能看出来。创业之前，他只有200多个好友，现在已经迅速逼近5000人的上限
用互联网大数据来选股，这事儿靠谱么？！ 蚂蚁金服最近联合博时基金、恒生聚源、中证等金融机构向外展示了他们最新的联合研究成果：淘金100指数。简单说，就是通过对电商大数据的分析，同时参考传统的财务数据、K线图分析等，挑选出100只股票进行等权重投资。 据说战绩惊人，今年，淘金100上涨高达41.5%，而上证综指的上涨只是15.9%。淘金100指到底是怎么做到的，互联网大数据是否真能指导投资？来看下文这篇详细的图文干货。 ---- 余额宝之后，互联网理财开始爆发，参考美国等成熟市场的发展历程，预计3年后，
<数据猿导读> 目前基因组数据流究竟是什么样子？测序、传输、存储管理、分析计算、注释报告...其中，数据传输环节不仅工作量大，而且速度特别慢。聚道科技CEO李夏戎在分享会上告诉大家，从基因数据流真正做
作者 CDA数据分析师 每一次重大的技术革命都需要很长的时间来消除它的负面影响，因为新的技术革命会让很多产业消失，或者让从业人口大量减少，这次大数据革命也不例外。大数据时代把贫富差距越拉越大，我
当下中国，大数据是个热词。大数据是怎样发挥价值的？关注到腾讯近日发布的大数据报告《95后迷之隐私观大揭秘》，记者走进位于深圳的腾讯总部，走进那些让数据“活”起来的人。记者在这里却看到，人与人交流的传统调研模式，不仅没有被所谓大数据掩埋，反而在大数据时代，被一个个数据又激发出来。
大数据这块做的好的平台， 就个人来看，A算做的不错了，从云计算的布局到大数据，步步为营，也是筚路蓝缕。大公司的优势在于三个字，熬的起。 本人目前在A从事2B的大数据解决方案与产品设计工作，以大数据商业
当下中国，大数据是个热词。大数据是怎样发挥价值的？关注到腾讯近日发布的大数据报告《95后迷之隐私观大揭秘》，记者走进位于深圳的腾讯总部，走进那些让数据“活”起来的人。记者在这里却看到，人与人交流的传统调研模式，不仅没有被所谓大数据掩埋，反而在大数据时代，被一个个数据又激发出来。 大数据给不出解释 搞大数据研发，不就是坐在实验室、电脑前，整天对着数字噼里啪啦地运算？ 可腾讯公司用户与市场研究中心调研员韩娜，更多地是奔波在见调研对象的路上。 韩娜讲了一个对于她来说“家常”的故事。 一年冬天，她从南方的深圳赶到
当下中国，大数据是个热词。大数据是怎样发挥价值的？关注到腾讯近日发布的大数据报告《95后迷之隐私观大揭秘》，记者走进位于深圳的腾讯总部，走进那些让数据“活”起来的人。记者在这里却看到，人与人交流的传统调研模式，不仅没有被所谓大数据掩埋，反而在大数据时代，被一个个数据又激发出来。 大数据给不出解释 搞大数据研发，不就是坐在实验室、电脑前，整天对着数字噼里啪啦地运算？ 可腾讯公司用户与市场研究中心调研员韩娜，更多地是奔波在见调研对象的路上。 韩娜讲了一个对于她来说“家常”的故事。 一年冬天，她从南方的深圳赶
红领，这个对众多IT人还很陌生的企业，正在慢慢进入大家的视野。海尔集团董事局主席兼首席执行官张瑞敏参观后对其非常认可，并让海尔集团几百名中层以上领导分9批到红领学习。工信部出版的《信息化和工业化深度融合干部知识读本》中，红领也作为典型案例刊登于内。甚至中央电视台的《新闻联播》，也对其进行了三分多钟的报道。为何红领可以兼顾规模化与定制化？其后的数据支撑功不可没。 UPS山东最大客户是谁？ 情理中，其将会是一家总部在国外的跨国公司，频繁的国际业务往来离不开UPS或DHL。但实际并非如此，恰恰是一家名声并不显赫
达观数据CEO陈运文被特邀为拓扑秀第五期（拓扑社旗下的线上活动）采访嘉宾，以下正文为线上分享实录，由拓扑社编辑后报道。 【陈运文简介】陈运文，博士，达观数据CEO；中国知名大数据技术专家，国际计算机学会（ACM）会员，中国计算机学会（CCF）高级会员，复旦大学计算机博士和杰出毕业生；在国际顶级学术期刊和会议上发表多篇SCI论文，多次参加ACM国际数据挖掘竞赛并获得冠军荣誉；曾担任盛大文学首席数据官（CDO），腾讯文学高级总监、数据中心负责人，百度核心技术研发工程师，在大数据挖掘、用户个性化建模、文本信息处理
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！ 我已经就大数据及其益处和挑战写过不少东西了。有一件事情我谈得并不多，那就是做大数据有多么容易。的确，在大数据这个领域起步是一件简单直接的事情。 在做比较深入的论述之前，我必须澄清一点，如果你要在很多地方运用大量数据做大规模分析，那么，你很有可能需要在平台、工具和人员上花上一大笔钱。换句话说，如果你在大数据领域还是个新手，只是想初步了解一下怎么做，或者数据分析怎样改善公司业务，那么你并不需要花
<数据猿导读> 大数据已经是我们国家重要的基础性战略资源，我们认为随着大数据市场和这个业务平台的发展，自然会产生一个社会化的分工，这个社会化的分工也出现了类似于上海交易中心专业机构的产生。 为进一步发
10 月 31 日，由北京智源人工智能研究院主办的 2019 北京智源大会在国家会议中心开幕，本次大会围绕人工智能基础研究现状及面临的机遇和挑战、人工智能技术未来发展的核心方向等话题，回归 AI 技术本身，开展深入研讨，探索人工智能前沿科技发展趋势。
在日前的中关村创业讲坛上，神州数码首席科学家谢耘对人工智能进行了主题演讲；在演讲时，谢耘分享了人工智能研究的几个阶段，并表示，随着让计算机运算的速度越算越快，IT产业迎来了第二个关键性的转变，“就是在
① 构建Application的运行环境，Driver创建一个SparkContext
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 大数据文摘(ID: BigDataDigest)整理编辑 会议：第十四届中国网络媒体论坛 分论坛二：创新：大数据时代的媒体运营 时间：2014-10-31 地点：苏州 主讲嘉宾：秦雯 北京缔元信互联网数据技术有限公司首席执行官(CEO)。1995年进入互联网行业，曾就职瀛海威、千龙新闻网、新浪网。2007年，创立缔元信网络数据公司，专注网民行为数据收集处理和挖掘应用，为大型媒体网站、传统企业、政府机构提供数据管理解决方案、数据应用产品及咨询服务。 缔元信(微信ID:dr
两则轶事 前几天跟一位自媒体搞的不错的朋友聊天，这位朋友近期不太活跃了，用他的话讲：没啥好玩的了，粉丝已经有几万，粉丝发他的消息都懒得看。 炭岩建议他，应该多跟粉丝互动，每次的互动都要有主题，还要将积极参与的粉丝遴选出来，留作以后的进一步发展。至于发展什么，那不一定的，得看自媒体玩家的意志倾向。 自媒体，一样要管理粉丝关系。通过管理和细致入微的互动开发，能带来意想不到的正向收益。最麻烦的倒是刚玩自媒体时热情很高，时刻关注粉丝数字，过一段热情就消失了。这样的做法只是追求一种虚拟体验，如果只是玩，还不如注册个
目前国内外关于大数据的谈论很多，大多是谈运营级别的，或者说从服务端、服务方提得较多一些。笔者要跟大家交流的问题是作为各类企业尤其是客户方的企业来说，大数据跟他们有什么关系，或者说作为企业方怎样去参与，这是企业方现在面临的最大问题。 这个问题的答案重点在于大数据应该从小数据开始。因为现在很多企业面临的最大问题不是怎么用大数据，而是内部的一些小数据整合出现问题，或者小数据都没用好的情况下怎么用大数据。大数据应该是从小数据逐渐演变上去的，是一个正常的生态，而不是瞬间变化的。大数据这个概念跟自媒体的概念类
当今大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下，数据是新的原油。而即使获得相同的原油，但是不同的企业由于技术的差异，能够从原油中萃取出来的价值也是不一样的。一般对大数据的价值来说，大家耳熟能详的主要是数据化管理、数据驱动精细化运营等，这些主要还是以分析应用的场景为主，除此之外，大数据还可以借助AI的能力，把价值更加极致地发挥出来。
在日前的中关村创业讲坛上，神州数码首席科学家谢耘对人工智能进行了主题演讲；在演讲时，谢耘分享了人工智能研究的几个阶段，并表示，随着让计算机运算的速度越算越快，IT产业迎来了第二个关键性的转变，“就是在让计算机越算越快的道路上又出现了一个重大的转折--今天基础技术平台在绝大多数的情况下足够富裕了，不再成为应用的瓶颈。 谢耘认为，在1956年，一群来自于神经学、逻辑学、数学计算机等的牛人，在美国开了两轮会提出了人工智能的概念，这是人工智能研究的标志性时间；随后一直 到上世纪八十年代，科学家们一直认为模拟人的
采访嘉宾：洪小文 微软亚太研发集团主席，微软亚洲研究院院长，微软杰出首席科学家，电气电子工程师学会院士 采访视频：http://www.csdn.net/article/2015-12-21/2826528/3 采访文字实录 CSDN：有一种说法是，我们经常会高估科技在短期的影响力，又低估科技在长期的影响力。那对于AI来说，您觉得人工智能近期的影响会是什么？长期的影响又会是什么？ 洪小文：从高估的角度来说，最近探讨的话题如机器比人聪明，临界点等等，担心我们造出一个东西比人还聪明，取代我们，跟我们作对。我
导读：本文内容整理自美国加州大学洛杉矶分校的朱松纯教授在 2019 北京智源大会上的主题演讲《走向通用人工智能：从大数据到大任务》。
大数据这个架构，好像产品非常多，对于初学者来说似乎很不友好。于是大家觉得，好像和我们之前的开发很不一样。但实际上和之前的开发是一模一样的。为什么一模一样？
0x00 前言 前段时间有不少朋友让推荐一些数据仓库的书出来，本着“如果重复三次回答同一个问题，就应该写一篇博客”的原则，在这里梳理一下数据仓库相关的资源给大家。 这里的推荐只有居士自己看过的书，至少
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | 邓旭川 魏子敏 *本文为清华数据科学研究院联合大数据文摘发起的《数据团队建设全景报告》系列专访的第二篇内容。 “数据分析师与数据科学家的区别 就像本科与博士做研究一样：本科生是老师手把手教题目，而博士生是自己找题目。” 作为人群聚集区，城市是一个天然的数据集中池。 社交媒体、交通流量、气象、地理等多种大数据都在这里汇聚，物联网、传感器的发展，也让这些数据得以被追踪存储。当这些时空数据集被组合起来，并与人工智能结合，这似乎是一条解决交通拥堵、环境恶化、能耗增加等城市问
目前国内外关于大数据的谈论很多，大多是谈运营级别的，或者说从服务端、服务方提得较多一些。笔者要跟大家交流的问题是作为各类企业尤其是客户方的企业来说，大数据跟他们有什么关系，或者说作为企业方怎样去参与，这是企业方现在面临的最大问题。 这个问题的答案重点在于大数据应该从小数据开始。因为现在很多企业面临的最大问题不是怎么用大数据，而是内部的一些小数据整合出现问题，或者小数据都没用好的情况下怎么用大数据。大数据应该是从小数据逐渐演变上去的，是一个正常的生态，而不是瞬间变化的。大数据这个概念跟自媒体的概念类似，需要企
上一篇文章提到了疫情之下的产业转型，产业转型的一个大的方向就是线下转线上，即有能力的企业发展自己的电商平台，小企业借助别的电商平台。当这种转型进入一定的阶段后，接下来的必然要走的一步就是进行一些大数据的分析，开发相关的大数据平台。对应的这种情况，其实也是有能力的企业开发自己相应的数据平台，或者提供通用的数据分析平台，对外提供服务，小企业则借助这种服务进行数据分析。
主讲嘉宾：吴甘沙 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承 办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 吴甘沙：现任英特尔中国研究院院长。在此以前，吴甘沙作为首席工程师主持大数据方面的研究，工作重点为大数据内存分析与数据货币化。 吴甘沙于2000年加入英特尔，先后在编程系统实验室与嵌入式软件实验室承担了技术与管理职位，期间参与或主持的研究项目有受控运行时、XScale微架构、众核架构、数据并行编程及高生产率嵌入设备驱动程序开发工具等。吴甘沙于2011年晋升为首席工程师，同年，他共同领导了公司的大数据中长
文 | 桑文锋 很多大数据创业公司提供的服务，似乎企业自己也能实现，那何不干脆自己做？结论也不能下得太武断。 如果这个问题换做是：在电气时代，每家公司都要有个发电厂吗？是不是会更好回答一些？ 事实上每一种重大技术的出现，都会对产业产生大的变化。在蒸汽时代，采矿机采用蒸汽机后，会带来生产效率的极大提升，而轮船加上蒸汽机，再也不需要靠风才能航海了。在电气时代，电灯代替了蜡烛，电报代替了快马送信，而报纸也被广播和电视所侵蚀。 可以说是现有产业加上新技术，形成了新产业。 我们回过头来看这两次工业革命，生产蒸
很多大数据创业公司提供的服务，似乎企业自己也能实现，那何不干脆自己做？结论也不能下得太武断。 如果这个问题换做是：在电气时代，每家公司都要有个发电厂吗？是不是会更好回答一些？ 事实上每一种重大技术的出现，都会对产业产生大的变化。在蒸汽时代，采矿机采用蒸汽机后，会带来生产效率的极大提升，而轮船加上蒸汽机，再也不需要靠风才能航海了。在电气时代，电灯代替了蜡烛，电报代替了快马送信, 而报纸也被广播和电视所侵蚀。 可以说是现有产业加上新技术，形成了新产业。 我们回过
<数据猿导读> 在大数据时代，每家公司都要有自己的大数据部门吗? 结论也不能下的太武断。如果这个问题换做是：在电气时代，每家公司都要有个发电厂吗?是不是会更好回答一些 来源：数据猿 作者：桑文锋 如
谁人都在谈大数据，可是怎样才能让大数据为企业创造利润呢？往下看，你会找到答案。 在移动社交时代，我们每天会在社交平台产生大量的数据，以往这些数据并不被企业所重视，但是伴随技术的发展，企业发现这些数据对于企业营销的价值非常巨大，所以大数据如何帮助企业在社交时代找到营销点就成了企业关心的事情。 1 大数据有何魔力让企业着迷 先让我们看一组数据：在一份对不同企业的大数据调查中显示，超过50%的受访者认为未来三年大数据分析是一项重要的营销策略。而目前已有78%的营销人员利用大数据来了解最新的市场趋势，让其产品和服务
数据猿导读 在人工智能和大数据技术在实施过程中你可能会陷入三个误区：业务部门没有清晰的大数据需求和规划；企业内部数据孤岛非常严重；组织架构未能有效支撑大数据实施。这三个误区是最常见的，该怎么规避以上误
如今所有人都在谈论大数据，但事实上，关于它很多的言论都太过夸张。就业数据显示，大数据似乎很为企业招聘者所需要。然而，更多的数据表明，企业并不知道要利用这些大数据专业人才做些什么。 然而，比大数据本身更重要的是大数据的分析和管理。而这一潮流正让服务器自动化配置系统工具大量涌现。Puppet等就是支撑“DevOps”潮流的背后力量。 正如Dice.com数据所展示的那样，Puppet是一种潮流，因为它给企业提供了一种更加简便的方式来管理一定规模的IT基础设施。这些基础设施要不被叫做“大数据”,要不被叫做听起
现在大数据火得不行，几乎人人都在说大数据，但到底什么是大数据，恐怕没有多少人知道，鱼目混珠的人太多。 大数据不是指很多很多数据。 所以不是存储了很多数据就是在搞大数据了，因为“大数据”只是个简称，说全一点应是“大数据挖掘”，没经过挖掘的大数据只是没有开采出来的原油，一点用处都没有。 大数据也不是指一般意义上的数据挖掘。 有很多人以前是搞数据分析或数据挖掘的，当《大数据时代》这本书一问世、大数据开始火的时候，他们摇身一变就成了搞大数据的专家了
AI是生产力丶云计算是生产关系丶大数据是生产资料丶物联网是自然环境丶量子计算是催化剂。 AI（人工智能）依赖于算法和数据。算法是给出一个好的方法去运算，就是通过机械运算，让机器学会思考和学习，这是学习的过程就需要数据；这里数据越多机器学习越深越全面，这里就需要庞大的数据做支撑去学习，学习的过程，就需要不同的算法去优化。 比如：阿尔法学习围棋，首先它需要庞大的数据供它学习，大量的残局学习，当遇到这种残局是应该怎么做，阿尔法就是通过长时间的机器学习。但是如果马上就阿尔法去下象棋，可能它完全就不会下了，因为它没有
互联网的业务无外乎线上OLTP场景和线下OLAP场景，这两种场景，数据量增大后，我们应该分别怎么应对呢。
大数据是个好东西，大数据是个坏东西。化妆品是好东西，化妆品是坏东西。——取决于谁在用，怎么用。若大数据把人弄成了深井冰，就是坏东西。 但若大数据把化妆品行业弄成了深井冰，就是罪过。今天，我们要用化妆品
最近两年，大数据这个词非常火，以大数据为基础和核心的人工智能也以迅雷不掩耳之势蔓延到各个领域，无人驾驶，无人超市，智慧城市等等。毫无疑问，火爆的大数据已然成为当今互联网世界中的新宠儿，创造着巨大的商业价值，是当今互联网巨头的必争之地。
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