做这个投票的主要原因是最近经常有找浪尖咨询大数据，自学，培训及找工作的事情，问题归类如下：
对于许多想转行到大数据行业的人来说，“选择自学还是选择报班？”这个问题是最令人纠结懊恼的。
Java开发转大数据开发要做到几点?假设你有Java基础选择了自学大数据，而对于完全没有编程和Java基础的人来说，自学绝对是浪费时间和精力的事情。Java开发转大数据开发要做到几点? 现在已经从之前
专升本的第一学年末，凭借着自学Java拿到了人生的第一份Java开发的实习offer。我深知那时候我的Java水平有限，也深知能拿到offer并不是因为我多优秀，而是公司一批招了20多个人。
如今大数据发展的越来越成熟。各大企业纷纷成立大数据部门。数据已成为企业最核心的资产。
大家好，我是鱼皮。因为种种原因，最近我接手了组内部分大数据开发工作，对我来说是一个几乎完全陌生的领域；大学虽然也自学过，但也都是浅尝辄止，面对企业项目还是有点虚的，所以最近抽了很多时间在自学大数据，很少写文章了。
今年火热的行业，你都知道有哪些吗？其中我们关注得最多的就是IT行业了吧，这个行业自从互联网兴起就开始变的火热，久经不衰。直到现在也依然是唾手可得的火热行业，纵观未来，在现在互联网科技发展的如此迅速的情况下，相信IT行业还会有更大的发展。
作为普普通通的人，我们的愿望无非就是稳定的工作。所以当我们在一个行业待得时间过于长久尝不到甜头，亦或是对自己人生有了新的规划的时候，也会开始深思熟虑要不要转行。其实想要转行的人在之前可能都会有这样那样的疑问，担心甚至于大过于期待，但系自己不适合这个行业，担心自己学不会，担心会有年龄的限制，担心找不到工作。犹豫跟害怕是我们在做任何一个重大决定前的一个常态，但是这样说也绝不是让你盲目转行，而是当你一旦确定想要转行，就不要犹犹豫豫，而是认真的做出规划，查看行业动态以及查看各大APP，增加自身的底气。
翻译 | 伯乐在线 - 柒柒 原文来自Eileen McNulty 无论你对大数据一无所知，还是想要拓展机器学习方面的知识；无论你有三小时，还是三分钟；无论你是想进一步了解这个技术还是那些高级应用，一起来看YouTube上最棒的大数据视频。（视频要翻墙观看哦！） 1. 《Kenneth Cukier： Big Data is Better Data 大数据让我们做得更好》 https：//www.youtube.com/watch？v=8pHzROP1D-w 毫无疑问，这个选自人气颇高的TED Talks
《好书收藏！大数据领域十本有价值的书（二）》推荐了六本大数据领域的书籍，包括《大数据处理之道》、《大数据基础与应用》、《超越大数据》、《爆发：大数据时代预见未来的新思维》等。这些书籍涵盖了大数据处理、应用、历史、技术等方面的内容，对于大数据爱好者、企业决策者、大数据架构师等具有较高的参考价值。
IT行业发展速度快，市场需求大，而且，程序员薪酬高、福利待遇高，成为很多从业者向往的职业，当然，也刺激了很多非计算机专业的从业者进入该领域。转行进入IT行业在最近的几年一直是个热门，那么对于0基础的求学者，入行大数据开发需要什么基础呢？
小生不才，在某知名IT企业打拼了若干年（限于领导的威慑力，公司名称就不说了），终于借着大数据的东风，在去年成功逆袭成为我们公司的大数据系统研发工程师，过上自己向往的领导重视、薪酬优厚的生活。虽然长得没有吴彦祖帅气，不过比起毕姥爷要耐看多了。但悲催的是，到现在一直没有女朋友！所以《非诚勿扰》《百里挑一》诸如此类的相亲节目，我还是关注较多的……看来看去，感觉自己也应该去参加此等选秀节目，相比那些去相亲的男同胞们，身为大数据男的我还是很有竞争优势的。 首先智商高。你想想，作为近两年才兴起的从各种各样纷繁复杂的数据
时光疾驰，从事IT行业已两年有余。16年11月开始自学Java，从此开启自学之路，后来实习期自学大数据、python、爬虫等，最终成长为一名平凡的程序员。回首望去，一路上的过往历历在目，有初学Java掌握皮毛后的沾沾自喜，也有遇到问题无法解决时的埋头绝望。曾在学校的夜晚洋洋洒洒写下笔记百十行，只为记住一个知识点。也曾实习期凌晨，走在公司到站牌昏暗灯光挥洒的马路上，唱着自己喜欢的南山南庆祝着成长。
时光疾驰，从事IT行业已两年有余。 16年11月开始自学Java，从此开启自学之路，后来实习期自学大数据、python、爬虫等，最终成长为一名平凡的程序员。回首望去，一路上的过往历历在目，有初学Java掌握皮毛后的沾沾自喜，也有遇到问题无法解决时的埋头绝望。曾在学校的夜晚洋洋洒洒写下笔记百十行，只为记住一个知识点。也曾实习期凌晨，走在公司到站牌昏暗灯光挥洒的马路上，唱着自己喜欢的南山南庆祝着成长。
前言 大家好,我是程序员Manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。 前两天有学妹私信我说,她已经上完大一,大数据专业的,只学过大数据导论,问我大
Apache Spark是Apache的开源大数据框架，具有与SQL，流，图处理和机器学习有关的内置模块。它于2010年开源，从一开始就对大数据和相关技术产生了明显影响，因为它很快吸引了250多个组织和超过1000个参与者的关注。拥有众多Apache Spark书籍，很难找到用于自学的最佳书籍。
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
要写好一篇技术博文，首先你需要确定自己的博文的主题，并且要有清晰的思路。在写作过程中，你要确保把重点放在内容上，避免过多的冗长和拖沓。你还要确保文章的内容是有价值的，并且能够解决读者遇到的问题。在撰写完成后，一定要进行拼写检查和语法检查，以确保文章的质量。最后，你可以考虑向别人征求意见，以便提高文章的质量。
PPV课原创文章 转载请注明出处 未来是一个大数据的时代，从企业实践来看，建立大数据的存储和数据管道首先需要技术，但是怎么通过数据去做分析？这就需要数据建模能力。怎么确定建模或者分析的方向？这就需要业务能力。在大数据系统实施过程中，需要的技术人员不只是IT方面的技术人员，还要专业领域里的技术专家，才能够把这个系统建好，否则根本无法了解一个系统分析的方向。 “+”时代呼唤“+”人才 大数据时代到底需要什么样的人才？主要有三个方面，一是技术相关人才，包括平台搭建和应用开发；二是统计学相关人才，包括数
2015年6月16日，标志性的DaaS（数据即服务）大数据公司“星图数据”宣布上线国内首个大数据开放平台—“蜂巢”。“蜂巢（DataComb）”大数据开放平台将开放星图数据自有的大数据体系，并引入第三方数据源和数据开发者，面向各行业提供更丰富更优质的“大数据+”应用服务，实现多方共赢的大数据商业化生态圈。发布会邀请中关村管委会、中关村大数据产业联盟等政府领导出席，并由WPP集团、京东、中国电信等合作伙伴共同启动平台上线。 大数据起源于美国，而北美大数据行业的繁荣兴盛很大程度上是有赖于大数据开放生态的普
2017年4月15日－16日，首届大数据教育高峰论坛在山水甲天下的桂林顺利落下帷幕。
未来是一个大数据的时代，从企业实践来看，建立大数据的存储和数据管道首先需要技术，但是怎么通过数据去做分析？这就需要数据建模能力。怎么确定建模或者分析的方向？这就需要业务能力。在大数据系统实施过程中，需要的技术人员不只是IT方面的技术人员，还要专业领域里的技术专家，才能够把这个系统建好，否则根本无法了解一个系统分析的方向。 “大数据+”人才 大数据时代到底需要什么样的人才？主要有三个方面，一是技术相关人才，包括平台搭建和应用开发；二是统计学相关人才，包括数学、建模、算法；三是业务人才，就是要有一定的专业领域知
上面这几种情况，一看就是没经历过真实项目，也没有受过系统训练导致的，我们做大数据的薪酬是高，但门槛也是高，因为不管你是什么级别，所需要的技术栈你都应该用过，否则，别说大厂了，进中小企业都难。
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。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈
在一线城市，年薪10万仅能饱腹，就算熬夜加班苦干10年达到100万，相信也所剩无几。
1大数据hadoop--背景 大数据Hadoop是由 Apache Software Foundation 公司于 2005 年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入。它受到最先由 G
初次接触编程是13年9月份，大一的第一节C语言课上，学了一个简单的max(a,b)。当时属于代码看不懂，所以也没有考虑学这个有什么用，只是觉得nblity。
作者刘永平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。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，
其实直到3个月前，我还不知道数据分析是什么。不知道的原因是一直以来我从事的都是医学相关专业。我就是在看了一场演讲之后，毅然决定从新选择一条职业道路。
为服务国家大数据发展战略，打造多层次、多类型的大数据人才队伍，清华-青岛数据科学研究院（以下简称：数据院）“RONG”奖学金答辩会于2018年12月14日成功举办。清华大学大数据能力提升项目教育指导委员会主任刘政、研究生院专硕办副主任李鹏辉、数据院执行副院长韩亦舜，清华校友AI大数据专委会秘书长王霞、海航科技首席科学家谢耘及数据院教学部共7位专家作为评委，认真听取了来自我校12个院系的19位同学的答辩汇报，并根据同学们的汇报表现逐一进行了点评和指导。
Python语言在近几年的上升趋势非常明显，语言生态也越来越健全，在Web开发、大数据开发、人工智能开发（机器学习、计算机视觉等）、嵌入式开发和各种后端开发等领域都有普遍的应用，随着大数据和人工智能的不断发展，未来Python的发展空间将非常值得期待。
【新智元导读】杨强教授认为，DeepMind把端到端的深度学习应用在强化学习上，使得强化学习能够应付大数据，因此能在围棋上把人类完全击倒，它做到这样是通过完全的自学习、自我修炼、自我改正，然后一个一个迭代。杨强还指出，搜索和学习的结合才是人工智能的发展方向。我们不能完全依靠机器去全部自动化自我学习，机器学习的弊端是自我偏差，目前仍需要人为干预。未来，迁移学习会是这个问题的解决途径。迁移学习还能让人工智能得以摆脱对大数据的严重依赖，从而让人工智能不再只是“富人的游戏”。 “2016全球人工智能技术大会（GA
前两天有同学私信我，让老梁推荐一下算法工程师入门书单。今天就和大家抛砖引玉聊聊这个话题。
很多人都看过关于大数据方面的文章/书籍，但都是零散不成系统的，对自己并没有起到特别大的作用，所以本文希望能解决大家的疑惑，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。
大数据热度居高不下，基于大数据的发展，越来越多的企业开始布局相关业务，组建数据团队，这使得大数据人才需求持续上升。当然，也有越来越多的小伙伴看好大数据的前景，想要入行，今天我们就来讲讲，零基础如何开始大数据学习。
大数据作为当前前景广阔、薪资优渥的新兴行业，很多零基础者也萌生了想要学习大数据的想法，随之而来的，就会产生诸如我不是计算机专业到底能不能学大数据？我到底适不适合学大数据技术？大数据到底要学什么？等等一系列问题。下面我们就从零基础学习大数据的角度，来说一说学习前需要考虑的问题。
编者按：数联寻英发布的首份《大数据人才报告》显示，目前全国大数据人才只有46万，未来3到5年人才缺口达150万之多。 今年3月份时，谷歌开发的人工智能AlphaGo打败了全球最顶尖的围棋高手，轰动全世界，AI时代正式拉开序幕。实际上，人工智能这一概念早在上世纪一大批科幻小说陆续发表时，就已被人们接受，而随着科技的发展，人工智能的发展前景更是日益清晰。一个人工智能的诞生需要无数个工程师挥洒汗水。其中，负责开发学习算法、使机器能像人类一样思考问题的数据挖掘工程师更是无比重要。什么人能完成人工智能的开发
数据猿导读 加州大学伯克利分校的AMPLab升级为RISE实验室，标志着世界顶级计算机科学系在大数据计算领域中下一个五年重大研究计划。新实验室专注于下一代大数据计算系统 “实时智能安全决策引擎（RIS
导读 ---- 智能分析和网络物理系统的出现，为我们实现生产管理和工厂转型提供了新的思路。而工业大数据通过360度全景的数字视角，为制造业带来了新的优势，它将提供预测自主维修决策支持分析，打造智能化供应链。大数据是工业4.0的核心驱动。 在当今竞争激烈的商业环境中，企业正面临着前所未有的挑战，即如何利用大数据，快速而精确地决策以提高生产力。追溯过去，整个制造业看的是生产力需求。今天我们的需求发生了变化。 全文较长，为了您有选择性地耐心阅读， 我们安排目录如下： 1、如何理解工业4.0的核心驱动 2、如何
1、无论你目前从事的是什么职业，在会python的基础上你的路子很变得更宽，升值更快，工资会更高
最近有很多人问我，大数据专业有什么好的毕设项目，我就简单的回复了一下。也有直接问我要源码的....
原作者：理查德·瓦勒潘（warepam）。小草编译。 推荐理由：实用。原文地址：https://medium.com/illumination/how-to-effectively-learn-data-science-in-2024-b3f508db4f67
博主96年，从事大数据开发工作4年。实时、离线、数仓、springcloud、爬虫、机器学习都略有接触及实际开发经验。
2020年618已结束，你剁手了么？贡献了多少呢？全网又销售了多少呢？我们一起来看看《618全网销售数据分析报告》吧。
本文想讨论下大数据分析处理平台的调度从架构上看应该起到一个什么样的作用，达到一个什么样的能力。 谈调度之前，先说说大数据分析处理平台的定义：集成数据采集/导入/存储、高效统计分析/挖掘分析、结果数据可视化呈现等功能的一体化系统，它具有简单易用、高度管理、平滑扩展、定向定制、算法丰富、支持迁移、可视呈现等特点。一般来说，大数据分析处理平台有以下几个显著特点： 1、规模大，集群化。百度，腾讯，阿里的大数据分析平台目前都在几千甚至上万台X86服务器的规模。 2、复杂度高，多个子系统
大数据进入我们的视线中，成为我们生活的主宰，那大数据对数字化虚拟世界的意义在哪呢?会带来怎样的挑战呢? 从人类文明诞生起，人类就在构造一个虚拟世界。文明，就是人类用可沟通、可理解的方式构造了一个与现实
首先，引用马云的一句话，员工离职的原因基本上可以归结为两点：钱，没给到位;心，受委屈了。这些归根结底就一条：干得不爽。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
