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大数据平台

...rm(简称 USDP),是 UCloud 推出的云上智能化、轻量级的大数据基础服务平台,能够帮您快速构建起大数据的分析处理能力。 USDP 构建于 UCloud 的云服务上,无缝集成云端 IaaS 资源能力,通过自研的 USDP Manager 管理工具,支持用户...

大数据科学与应用问答精选

大数据具体是做什么?有哪些应用?

回答:大数据即海量的数据,一般至少要达到TB级别才能算得上大数据,相比于传统的企业内数据,大数据的内容和结构要更加多样化,数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据,最常见的应用就是大数据分析,大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统,还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据,如:政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据,通过大数...

Blackjun | 776人阅读

科学家成功在DNA上运行SQL,生命科学会带来新的数据革命吗?

回答:首先如果真的DNA上运行SQL,生命科学直接引起数据的大革命了。1,什么是SQL?SQL全称是Structured Query Language,是一种数据库查询和程序设计语言,用于存储和查询语言,而SQL在DNA运行,就是把数据存储在DNA上,用的时候拿出来,从而实现把DNA当硬盘一样用。2,实现的依据:每个细胞23对染色体,2万多个基因,31亿个碱基对,由于结构和硬盘不同,能够储存足够多信息,...

wall2flower | 348人阅读

为什么中国大公司不开发Linux桌面应用?

回答:因为开发Linux桌面应用程序没有开发windows或者mac os系统下的应用程序的收益高。由于Linux桌面应用程序需要安装在Linux系统上,Linux系统的普及率直接影响着Linux桌面应用程序的普及率。由于windows系统和mac os的可视化操作界面起步较早,而大量的用户已经习惯了使用windows系统或苹果系统下载应用程序。虽然Linux的操作系统起步时是开源免费的,由于系统本身的...

ybak | 808人阅读

能说下目前各大编程语言的主要应用领域吗?

回答:**1、C**C语言的应用领域极为广泛,从操作系统、嵌入式领域、数据库、服务器、单片机、编译器,到Linux开发等,几乎每个领域都有其身影。对于新手来说,C语言起步难度较大,然而一旦稳定掌握即可前途无忧,拥有3-5年开发C语言经验的程序员月薪约为10-15k,而拥有5-10年工龄的码农,月薪可达到25K-50K。C语言是一门非常基础的必学语言,硬件开发行业对于优秀的C语言开发者将是不错的选择方向,...

NervosNetwork | 1013人阅读

什么是“云计算”,具体是怎么应用的?

回答:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 当进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务),这些资源能够被快速提供,而我们只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互就可以。云计算主要应用的领域有公有云、私有云、云存储、桌面云、物联网、人工智能、大数据、智能制造、智慧城市等。各行各业也都需要云计算,像政府、金融、电力、教育、交通...

susheng | 701人阅读

腾讯的两大应用QQ,微信为什么没有for Linux?

回答:微信本身就是定位的移动即时通讯软件自然不用多说,别说Linux版本,就算是Windows/macOS功能也不是很全。QQ曾经是有过Linux版本的,不过在2012年的时候ucloud已经放弃了Linux版本的QQ研发,主要还是用户群体太小了,目前比较好的解决办法是深度Linux的解决方案比较成熟。最成熟的Linux QQ解决方案来自Deepin Linux深度团队早在2008年7月31日uclou...

用户84 | 3054人阅读

大数据科学与应用精品文章

  • 如何成为数据科学家?数据科学业界牛们倾囊相授

    ...身的真正撩妹达人! 那么现实中,你是否有见过真正的数据科学家呢? 数据科学家,一个大数据时代的新兴称号,被《哈佛商业评论》中被誉为21世纪最性感的职业,2015年,美国白宫首次设立数据科学家的岗位。 他们可能...

    CollinPeng 评论0 收藏0
  • 数据科学真的是一份有前途的工作吗?

    ...演讲。 Sethuraman Janardhanan博士,Happiest Minds Technologies的大数据分析实践主管和客户负责人,负责管理北美大数据分析领域的战略客户。由于无处不在的计算设备和新时代的颠覆性技术的革命,大数据已成为业务中不可或缺的一部...

    newsning 评论0 收藏0
  • 数据科学新发展展望:不得不知的四趋势

    从2012年开始,几乎人人(至少是互联网界)言必称大数据,似乎不和大数据沾点边都不好意思和别人聊天。从2016年开始,大数据系统逐步开始在企业中进入部署阶段,大数据的炒作逐渐散去,随之而来的是应用的蓬勃发展期...

    Fundebug 评论0 收藏0
  • 数据科学新发展展望:不得不知的四趋势

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    alexnevsky 评论0 收藏0
  • 一份关于人工智能、机器学习和数据的报告

    本报告旨在提供未来数据相关领域的职业机会概述。这份报告将有助于理解这些正在发展的技术带来的各种机遇和影响。 前言 Analytics Vidhya 2018是特殊的一年.我们看到来自实验室的人工智能和机器学习成为了我们日常生活的...

    Carbs 评论0 收藏0
  • 一份关于人工智能、机器学习和数据的报告

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    kelvinlee 评论0 收藏0
  • 学习Python:做数据科学还是网站开发?

    ...不过,在翻译过程中,越来越觉得这其实就是一篇搞Python数据科学培训的公司写的软文,里面写的内容还是比较浅的,只适合像我这样的初学者了解大致情况。当然,文章提到了Python作为网络开发技能的市场需求并不是很高,这...

    neu 评论0 收藏0
  • Hadoop遭遇瓶颈的七危险信号

    大多数企业大数据应用案例尚处于实验和试点阶段,对于少数首次在生产环境部署Hadoop系统的用户来说,最常遇到的就是扩展问题,此类问题往往导致企业因噎废食,终止大数据应用项目。部署和扩展Hadoop系统是一件高度复杂...

    468122151 评论0 收藏0
  • 最全!2019数据分析商业智能趋势前瞻

    ...核心观点进行梳理,包含AI、移动BI、自助式BI、云部署、数据治理、增强型BI等多个方向,力求为读者呈现清晰的2019年商业智能蓝图。 2019年,商业智能(BI)解决方案的核心竞争力,仍将取决于其是否具备使手动工作量降到最...

    qpwoeiru96 评论0 收藏0
  • 数据科学实战》作者Cathy O'Neil:数据并不神奇

    ...www.ituring.com.cn/article/195524 Cathy ONeil是约翰逊实验室高级数据科学家、哈佛大学数学博士、麻省理工学院数学系博士后、巴纳德学院教授,曾发表过大量算术代数几何方面的论文。他曾在著名的全球投资管理公司D.E. Shaw担任对冲...

    edgardeng 评论0 收藏0
  • 《福布斯》:数据带来高成本 Hadoop需继续完善

    现今我们已经进入了大数据时代,因为创新的数据管理技术的诞生,使得组织可以对所有的数据类型进行分析。这也使得企业每天都能够发掘出新的商业机会。随着互联网技术的发展,当今网络中每天都在产生海量的信息,这...

    imtianx 评论0 收藏0
  • 2014的12个数据趋势:Hadoop继续升温,R将进入主流

    当下,大数据已成为2013年最火的技术词汇之一;而在过去一年,这个市场的增速和改变也不可谓不大。同时,我们还看到了Hadoop及其生态 系统的使用门槛从顶尖技术人才到数据科学家的改变。越来越多的企业拥抱大数据技...

    pingink 评论0 收藏0
  • AI学习路线

    ...一、人工智能基础 - 高等数学必知必会 本阶段主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵和凸优化这四大块讲解基础,旨在训练大家逻辑能力,分析能力。拥有良好的数学基础,有利于大家在后续课程的学习中更好的理解机...

    xuweijian 评论0 收藏0
  • 【转载】关于机器学习的领悟反思

    ... 作者介绍 张志华教授 北京大学数学学院教授,北京大数据研究院高级研究员。曾在浙江大学和上海交通大学计算机系任教。主要从事机器学习与应用统计等领域的教学与科研工作。 近年来,人工智能的强势崛起,特别是去...

    MorePainMoreGain 评论0 收藏0

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