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大数据挖掘需要什么技术

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...

大数据挖掘需要什么技术问答精选

大数据究竟是什么?大数据有哪些技术呢?

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 | 521人阅读

学习大数据需要什么基础?

回答:大数据需要开发功底,比如python语言,通过编程需要抓取数据。当然会前端需要比如Html,javascript,将抓取的数据整合后通过前端去展示。所以个人觉得学习一门开发语言是必须的。

Moxmi | 942人阅读

大数据分析需要学习什么?

回答:这个我有经验,我来答一下????‍♂️目前在我们数据行业内的日常用语中,数据分析和数据可视化这两个术语似乎已成为同义词。虽然说两者它都包含数据分析的内容,但实际上还是有一定的细微差别。就比如说数据分析:它更多的强调的是一个逻辑思维能力,强调的是一个探索性的过程,通常从特定的问题开始。它需要好奇心、寻找答案的欲望和很好的韧性,因为这些答案并不总是容易得到的。而数据可视化分析:它就在数据分析的基础上涉...

linkin | 372人阅读

大数据Spark技术是否可以替代Hadoop?

回答:1998年9月4日,Google公司在美国硅谷成立。正如大家所知,它是一家做搜索引擎起家的公司。无独有偶,一位名叫Doug Cutting的美国工程师,也迷上了搜索引擎。他做了一个用于文本搜索的函数库(姑且理解为软件的功能组件),命名为Lucene。左为Doug Cutting,右为Lucene的LOGOLucene是用JAVA写成的,目标是为各种中小型应用软件加入全文检索功能。因为好用而且开源(...

ctriptech | 628人阅读

数据分析需要用什么技术?java还python好一点?

回答:先说结论,问题1回答:数据分析技术简单来说可归类为统计分析技术和数据可视化两类。问题2回答:目前阶段做数据分析使用Python更高效,方便一点。希望我作为数据分析师的经验能对你有帮助1、数据分析的本质数据分析是指用适当的统计方法对收集的大量数据进行数据分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程,最后再通过得到的结论应用到行业中解决实际问题。简单概括来说数据分析就是-- 处理数...

ormsf | 1229人阅读

听说现在大数据很火,想转行做大数据行业,需要什么条件才可以呢?

回答:有风就跟风,很可能会死在风口上,什么都得不到。但如果是真的看到了价值想要寻求创业,那至少有这几个忠告。首先一定要坚持长期主义。大数据注定是个需要积淀和时间的产业,不管是数据的积淀,还是算法模型的演进,都需要大量的时间、金钱的投入。大数据产业在外界看来就是准不准的问题,没长期的试错验错,优化更新,怎么可能有产出?所以想要短期进入,赚快钱,还是算了吧。现在不是靠ppt就能忽悠投资的的时候了。其次,大数...

wangshijun | 723人阅读

大数据挖掘需要什么技术精品文章

  • 技术人攻略访谈十八:当数学家遇上数据

    ...而创业则要面对更多的变量,在寻求优美架构的背后,还需要很多商业上的支撑。见面那天,他的日程安排得很紧张,下午刚参加完微软孵化器的面试,晚上还要继续见人。采访完成后,我们一起吹着冷风,步行从中关村去北大...

    endiat 评论0 收藏0
  • 什么数据技术架构

    ...大,涉及技术面广的问题,这制约了大数据的普及。现在需要一种技术,把大数据开发中一些通用的,重复使用的基础代码、算法封装为类库,降低大数据的学习门槛,降低开发难度,提高大数据项目的开发效率。大数据在工作...

    ningwang 评论0 收藏0
  • 数据+深度学习:未来两年内将成为部分企业的标配

    ...际应用案例分享与讨论,分析工具,ETL工具,数据仓库,数据挖掘工具,报表系统等全方位知识QQ群:81035754

    sf_wangchong 评论0 收藏0
  • 数据技术原理与应用》第一章-数据概述

    ...常小,可用于生成决策的时间非常少 不少企业级应用都需要遵守秒级决策定律 ④ Value 价值密度低 数据量大,价值密度低,商业价值高 举个例子:摄像头每时每刻都在产生视频数据,但这其中真正被我们用到的数据很少,...

    1fe1se 评论0 收藏0
  • 云计算和数据:成功组合指南

    ...,但我们知道一种深度组合不可能在一夜之间就发生,它需要付出很多努力。云和大数据也不例外。      大数据能带来什么? 在这个过份炒作的组合里,大数据除了那些好听的名词,大数据本身责任重大,大数据所有所要做...

    XBaron 评论0 收藏0
  • 云计算和数据什么?云计算和数据区别是什么?

    ...把许多计算资源集合起来,通过软件实现自动化管理,只需要很少的人参与,就能让资源被快速提供。也就是说,计算能力作为一种商品,可以在互联网上流通,就像水、电、煤气一样,可以方便地取用,且价格较为低廉。 ...

    不知名网友 评论0 收藏0
  • 数据分析&人工智能:技术内容价值观辨析

    ...还是在于底层工具的掌握,由于发展尚处于初级阶段,还需要人们掌握大量的底层工具,这条道路因为走得人少所以才会显得泥泞不堪,只有将基础工具发展和掌握成熟之后,才可以降低使用者的门槛。 对于我们而言,这条路...

    ziwenxie 评论0 收藏0
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    eccozhou 评论0 收藏0
  • 4家数据公司技术Leader 聊算法和数据挖掘工程师的机会和选择

    ...家张夏天不免面露难色起来。而在此之前,谈论起算法和数据挖掘等具体业务时,他还滔滔不绝、兴致勃勃。不只是张夏天,自去年 10 月以来,不止一位技术 Leader 曾向我吐过「招聘算法工程师难」的苦水。尽管「算法」背后代...

    bawn 评论0 收藏0
  • 数据分析的八趋势

    ...则就有被甩掉的危险。他还说:过去,新兴技术往往需要十年左右的时间才能够成熟,但是现在大大不同了,人们几个月甚至几周时间就能想出解决方案。那么,有哪些新兴技术是我们应该关注,或者说科研人员正在重点...

    BlackMass 评论0 收藏0
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    104828720 评论0 收藏0
  • 我国当前数据的发展现状——阿里巴巴、百度和腾讯为例

    大数据时代,催生了各种各样的数据分析和数据挖掘岗位,让使得越来越多人投身到大数据分析和大数据挖掘的行列。对于大数据的未来发展,大家都是秉持着乐观的心态的,而且当前的互联网金融和各个公司都开始重视和...

    wupengyu 评论0 收藏0
  • 数据、java、Python、区块链、人工智能哪个发展前景更好?

    ... Python被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘等多个行业和领域。一项专业调查显示,75%的受访者将Python视为他们的主要开发语言,反之,其他25%受访者则将其视为辅助开发语言。将Python作为主要开发语言的...

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    guyan0319 评论0 收藏0

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