回答:目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟，不再是以概念贯穿的模式，大数据越来越多的被使用，伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代，以数据为核心，用数据进行决策，基于数据驱动企业的创新与发展，相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间，对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源：对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀，在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换，...
arashicage
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回答:在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台，这部分工作的难度较高，从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的...
khlbat
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回答:随着大数据应用的逐渐落地，很多人都想从事大数据方面的工作，这其中自然就有很多非大数据相关专业（数学、计算机、统计学）的从业者，那么大数据到底能不能从零基础开始学呢？答案是肯定的，但是也要根据自身的知识结构来选择大数据的学习方向。大数据技术体系在2016年的时候已经趋于成熟，目前正处在落地应用的阶段，大数据的细分岗位比较多，自然也就需要具备不同的知识结构。大数据的岗位集中在数据采集、整理、存储、分析...
wuyangnju
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回答:大数据是处理海量数据的一种技术，你说的写SQL只能处理结构化数据，更多的是非结构化数据（文本数据），和半结构化数据。并且通过SQL处理的数据量一般很少，几个T就根本不行，大数据涉及存储（存储级别为PB级别），资源调度（一般是分布式系统，不是一台机器），计算框架（hadoop;storm;spark）这三部分，缺一不可，你说的写SQL只是相当于计算框架（勉强算得上，性能差远了）。
tracymac7
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回答:很高兴能够看到和回答这个问题！如今这个时代，大数据，云计算这些热门概念是人们茶余饭后议论的热点话题，然而很多人还是搞不清楚什么是大数据。今天，每日精彩科技将根据自己的经验回答这个问题！什么是大数据？半个世纪以来，当计算机技术全面融入社会，信息不断积累，直至变革开始。它不仅充满了信息，而且加速了信息的增长。在天文学、遗传学等信息爆炸的领域，出现了 大数据 的概念。如今，这一概念几乎适用于人类思维和发...
guyan0319
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...专家还没有形成统一定义的时候，就快速被大众关注；大数据概念就是这样的概念，虽然非常普及，但不同人有不同的理解，这样在交流中反倒容易引起误解。今天想阐述一下大数据的概念。大数据不是传统的数据技术我了解大...
以我角度看大数据 最近公司开启了大数据项目，有幸的，我能够有个平台学习和实践大数据。研究和实验了两个月，虽然都是属于个人研究，但还是有所体会。在此分享给大家。既然要从我的角度说大数据，那我得说下我的...
...机器学习与深度学习？ 大家好，我是杨锋，作为一个大数据从业人员，相信大家整天都在被 AI、机器学习、深度学习等一些概念轰炸。有时候甚至有点诚惶诚恐，一方面作为一个业内人士而自豪，二方面觉得新概念一个接...
...yc(Lenat and Guha,1989)，一个推断引擎，一个CycL语言描述声明数据库。声明由人类监督者输入。设计足够复杂形式化规则精确描述世界(Linde,1992)。 AI系统需自己获取知识。原始数据提取模式，机器学习(machine learning)。解决现实世界知...
...yc(Lenat and Guha,1989)，一个推断引擎，一个CycL语言描述声明数据库。声明由人类监督者输入。设计足够复杂形式化规则精确描述世界(Linde,1992)。 AI系统需自己获取知识。原始数据提取模式，机器学习(machine learning)。解决现实世界知...
...yc(Lenat and Guha,1989)，一个推断引擎，一个CycL语言描述声明数据库。声明由人类监督者输入。设计足够复杂形式化规则精确描述世界(Linde,1992)。 AI系统需自己获取知识。原始数据提取模式，机器学习(machine learning)。解决现实世界知...
...在翻修千万别去……所以说，网络监控的预知能力、数据分析的定位能力、智能调度的决策能力等才是融合CDN的核心难点和核心价值，而这样的融合CDN，市场上有它的专业名称——智能融合CDN。抛开智能谈融合，基...
...个值称之为损失（loss），我们的目标就是使对所有训练数据的损失和尽可能的小。 如果将先前的神经网络预测的矩阵公式带入到yp中（因为有z=yp），那么我们可以把损失写为关于参数（parameter）的函数，这个函数称之为损...
... 大数据概述 1.1 大数据时代00 简要介绍01 时代背景的支撑 1.2 大数据的概念和影响00 大数据的 `4V ` 特性⭐01 大数据的影响 1.3 大数据的应用00 影视剧的投拍01 谷歌预测流感03 ...
通常情况下，我们容易将大数据与云计算混淆在一起，笔者就概念定义先做科普工作。著名的麦肯锡全球研究所给出大数据定义是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据...
...方安全计算、联邦学习、可信执行环境三大主流方法外，数据限制发布类的、数据失真类的、区块链类的相关技术也应纳入广义隐私计算的范畴，实现隐私保护前提下数据安全共享的一系列技术都在广义隐私计算的范畴内。针对...
...几次同样的对话场景：问：你是做什么的？答：最近在搞数据仓库。问：哦，你是传统行业的吧，我是搞大数据的。答：...... 发个牢骚，搞大数据的也得建设数据仓库吧。而且不管是传统行业还是现在的互联网公司，都需要对...
...一般情况关注的是算法的最坏运行情况，所以数组中搜索数据时间复杂度为O(N)。 1.3常见例题 void Func1(int N){ int count = 0; for (int k = 0; k ++count; } printf(%d/n, count);} 基本操作执行了2N+10次，通过推导大O阶方法知道，时间复杂度为 ...
Hadoop和大数据有点像一种原始的汤汁。至少目前没人能确定要用它去做什么，但我们也提过一些新的业务或者产品也逐渐出现，也就是雅虎的Hortonworks。 最近该公司的CEO Eric Baldeschwieler在接受媒体采访中，表达...
...题。 那么，我们实际生产环境中都有什么问题呢？ 1. 当数据库性能遇到问题时，是否能够横向扩展，通过添加服务器的方式达到更高的吞吐量，从而充分利用现有的硬件实现更好的投资回报率。 是否拥有实时同步的副本，当...
轻量云主机已更新简化版Windows帕鲁镜像的安装教程，现在仅需3步，就可以畅游帕鲁大陆！需要Lin...
UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程，现在仅需1步，就可以畅游帕鲁大陆！也欢迎大...
