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Greenplum

数据仓库(UDW Greenplum)是大规模并行处理数据仓库产品,基于开源的Greenplum开发的大规模并发、完全托管的PB级数据仓库服务。UDW可以通过SQL让数据分析更简单、高效,为互联网、物联网、金融、电信等行业提供丰富的业务分析...

大数据与机器学习技术问答精选

机器学习必备数据分析库pandas,如何使用pandas完成文件读取?

回答:pandas是python一个非常著名的数据处理库,内置了大量函数和类型,可以快速读取日常各种文件,包括txt,csv,excel,json,mysql等,为机器学习模型提供样本输入(包括数据预处理等),下面我简单介绍一下这个库的使用,以读取这5种类型文件为例:txt这里直接使用read_csv函数读取就行(早期版本中可以使用read_table函数),测试代码如下,非常简单,第一个参数为读取的t...

wushuiyong | 842人阅读

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 | 503人阅读

从零开始,如何学习数据挖掘?

回答:这个问题思考了很久,作为过来人谈一谈,建议在看我这篇回答之前先去了解一下数据挖掘的概念和定义。在学习数据挖掘之前你应该明白几点:数据挖掘目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科,并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效)数据挖掘适用于传统的BI(报表、OLA...

LoftySoul | 833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 | 618人阅读

学习大数据难吗?

回答:大数据的学习有一定难度,但是如果能有一个系统的学习计划,入门大数据也并不是那么困难。要想入门大数据需要做好以下几个方面的准备:第一,根据自身的知识结构找切入点。大数据的基础知识涵盖三部分内容,分别是计算机、数学和统计学,如果是这三个专业的毕业生,那么可以比较容易的进入大数据领域,可以从事的岗位也比较多(数据采集、数据整理、数据存储、数据分析、数据呈现等)。如果是非相关专业,那么要从计算机基础知识入...

Hegel_Gu | 1301人阅读

大数据对于零基础者学习难度大不大?

回答:大数据学习对于零基础学习者来说还是存在一定的难度的,在现在我们可以接触到的一些比较火的编程开发培训中相对来说,大数据的学习难度是比较大的一个学科,这可不是道听途说得来的结论,而是根据学员学习的真实情况反映得到的结论。比如对于同样的编程语言培训的Java学科来说,它对于学员的要求就比大数据低一些,基本上只要是大专学历以上的学员就可以学习,而且也不需要任何基础,对于逻辑思维能力也相对没有那么强,只要正...

wuyangchun | 544人阅读

大数据与机器学习技术精品文章

  • 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
  • 前馈神经网络开山鼻祖---一些概念

    ...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...

    MASAILA 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

    ... SoftServe 进行了这项研究,调查了多个行业的决策者对大数据技术中的风险、挑战和机遇的看法。该数据显示,大数据分析技术尽管相对较新,仍然有 86% 的公司运用了大数据系统。此外,大中型公司认为大数据分析是必须的,...

    sf_wangchong 评论0 收藏0
  • 什么是 AI、机器学习深度学习

    ...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...

    qqlcbb 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

    ...。」当话题转向「算法工程师的招聘」时,TalkingData 首席数据科学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 Lead...

    bawn 评论0 收藏0
  • 从融合洞见AI未来看云计算、数据AI之间的关系

    ...各种新技术常常令人眼花缭乱。或者你已经了解了AI与大数据之间的关系,也弄明白了什么是ML和DL,但是一个新的概念又要刷新你的知识库——AI与云计算的融合。AI是什么?这个问题其实还是比较复杂的,简单的说AI(Artificial I...

    Cc_2011 评论0 收藏0
  • 一份关于人工智能、机器学习数据的报告

    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、机器学习数据的报告

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  • 深度学习out了?深度解读AI领域三前瞻技术

    ...奇点就到来了。迁移学习:批量生产小而美的AI公司?数据缺失、算力有限,很多公司在解决AI可移植问题和普适性问题。试想当你学会中英文互译,就可以将翻译的法则同时运用在中法互译当中;当你学会骑自行车,也就同...

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

    ...有些技术没有意义,不知道有什么用。今天我们探讨一下数据科学领域内的技术存在的意义,分析一下大数据分析是否鸡肋,在数据科学技术体系中,最高价值技术到底是什么,以及在人工智能领域中反对派的声音越来越大的时...

    ziwenxie 评论0 收藏0
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    eccozhou 评论0 收藏0
  • 2017年数据的十发展趋势

    虽然大数据市场将会继续增长这一点毋庸置疑,但企业应该如何应用大数据呢?目前还没有一个清楚的答案。新的大数据技术正在进入市场,而一些旧技术的使用还在继续增长。本文涵盖大数据未来发展的十大趋势,这些趋...

    haobowd 评论0 收藏0
  • GIAC 2017全球互联网架构会最新日程

    ...应用都需要有 APM 体系,可以随时分析性能的情况;在大数据时代,随着数据规模的增加以及硬件计算能力的提升,数据库的使用也发生了重大的变化;最重要的,整个 DevOps 也在进化到人工智能时代,监控、服务治理、调度这...

    617035918 评论0 收藏0
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