回答:一、HadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的，此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。二、SPSS统计软件 它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要是掌握一定的 Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以...
h9911
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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
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回答:数据可视化并不是一个新技术，只是随着互联网的发展，数据可视化也在不断演进，特别是随着大数据的快速发展，基于大数据的可视化分析也越来越受到重视，通过建立数据仓库实现企业多源数据的整合，并且基于数据挖掘、机器学习等相关技术，挖掘数据潜在价值，为企业运营决策、战略分析提供数据支撑，所以未来数据可视化还是具备很大的发展前景的，特别是基于大数据、物联网等技术，以数据采集处理为核心、交互式的数据可视化必然会在...
Faremax
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回答:嗯……据我所知，现在大数据，云计算服务器都是采用Linux作为操作系统的。操作系统作为业务的基层，必须要熟练掌握，否则连日常的基本运维都无法做到。所以Linux的知识掌握越多越熟练越好。
Freelander
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回答:诚邀回答，下面我来说说我的个人观点：随着大数据的热度不断升温、技术日趋成熟，应用越来越广泛，很多人都看好大数据未来的发展前景。这其中不乏大量Java开发岗位转大数据方向的程序员。究竟是坚守java岗还是去做大数据？我认为最重要的还是要结合个人的职业发展来定位。并不是大数据火了，转行做大数据就业前景就更可观，个人能力、与企业技能要求的匹配度、市场竞争环境、行业人才需求及机遇等都会左右我们最终的职业走...
Tony_Zby
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...级别甚至更多。 3）旧技术不能适应大数据需求：传统的数据处理工具和软件基本已经超过20年，简单地说就是已经过时。由于其旧的设计理念和对于金融行业的海量数据、高并发和快速响应的需求基本无法适应。像数据库...
...1．金融服务行业在任何行业的财务运营中，都有大量的数据进行分析和生成。财会业务（如税务会计）有时需要回顾过去的信息以及汇总当年的费用。而通过计算机或文件柜来存储和容纳所有这些信息是非常困难的，并且在某...
...造财富，只分配财富的行业。 1.为什么很多人进入IT/大数据行业？ 工作这些年，参与和负责的面试人数在百人以上，也算见识过形形色色的面试者，有初出校园的大学生，有深入行业多年的佼佼者，有某个领域的专家...
...注流行技术。比如动态语言、Ruby、Python、nginx、并发、大数据。但这些东西离传统行业的工作内容非常远，每天和寄存器，底层驱动，还有跟芯片厂商封装了无数层的SDK打交道。不少程序员的进取心也被磨灭的差不多了。 传统...
...注流行技术。比如动态语言、Ruby、Python、nginx、并发、大数据。但这些东西离传统行业的工作内容非常远，每天和寄存器，底层驱动，还有跟芯片厂商封装了无数层的SDK打交道。不少程序员的进取心也被磨灭的差不多了。 传统...
看起来很美很热闹的云计算大数据，在具体落地时却不得不面对一系列这样的现实问题。正如中国电子学会副秘书长林润华所言：产业界确实认为这是大的发展方向，也是非常好的转型机会，但是用户还抱着非常审慎的态度...
...完全具备。那么，当技术落地应用到各行各业，则必须以数据为生产要素、融合行业智慧、利用AI创造价值。 具体来说，到2025年，85%的企业将完成数字化，大量的数据将在企业发展进程中不断、快速地积累，AI领域的从业者...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
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大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
陈江龙
