因为大数据爆发，因此出现了大数据开发、大数据分析这两大主流的工作方向，目前这两个方向是很热门，不少人已经在开始转型往这两个方向发展，相较而言，转向大数据分析的人才更多一点，而同时也有不少人在观望中，这边科多大数据收集了十个为什么要学习大数据分析的十个理由。
虽然大数据分析工具提供的功能并非全新，但有三大关键因素已经降低大数据分析的门槛，可以让更多的企业考虑采用大数据技术。 成本 早期的产品通常标价很高，并提供昂贵的集成与部署售后服务。现在的工具套件可选择性多，价格模式也更容易令人接受。 简易 越来越多的工具是面向非专家级别的用户设计的。早期的产品使用者是统计师和数据家，他们不但建立模型，而且还理解这些模型具体如何工作。现在的产品不要求用户要有高级科学学历才能够理解模型结果中的业务优势。 性能 可扩展平台可以满足大数据分析对数据量和计算的需求。现在有很多开源平台
由全球视觉计算行业领袖NVIDIA® （英伟达™）和中科院联合举办的首届“大数据分析论坛（BDA 2015）”于10月26日成功举办，从“大数据分析领域前沿”、“大数据分析的商业应用”以及“大数据分析的科学应用”等三个主题进行了深入讨论，并吸引各方技术专家参与讨论。会中并由NVIDIA全球副总裁、PSG&云计算业务总经理Ashok Pandey与中科院计算机网络信息中心副主任兼超级计算中心主任迟学斌，共同为双方联合建立的GPU研究中心进行揭牌仪式。本次活动为国内结合GPU高性能计算的大加速数据应用市
出人意料的是，音乐人才、物理学家和工商管理人士能为大数据团队带来全新的视角。 你的企业正在打造数据科学团队吗？首先，你应当从业务部门抽调专家来提出正确的问题。然后考虑招募一些物理学家、音乐人才，当然，还有统计人才和计算机科学家。 这些才是顶级大数据团队的关键“配方”，至少管理咨询与技术顾问公司Booz Allen的战略创新部门副总裁乔什沙利文是这么认为的。沙利文的部门负责帮助客户开展数据分析项目，在这个过程中沙利文看到太多企业犯下相同的错误。 “大多数企业只知道招聘计算机科学家，因为他们认为大数据是一个技术
佛瑞斯特研究公司（Forrester）的研究人员发现，2016年，近40％的公司正在实施和扩展大数据技术应用，另有30％的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。2016年NewVantage Partners的大数据管理调查发现，62.5％的公司现在至少有一个大数据项目投入生产，只有5.4％的公司没有大数据应用计划，或者是没有正在进行的大数据项目。 研究人员称，会有越来越多的公司加速采用大数据技术。互联网数据中心（IDC）预测，到2020年大数据和分析技术市场，将从今年的1301亿美元增加至2030亿美
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受
与大数据概念知名度和企业热情形成对比的是：大数据正面临全球性的人才荒。企业对新型大数据分析和预测技术人才的热情和需求正在超过传统的商业智能和信息管理人才。 无论是数据分析的新手还是老鸟，都需要对大数
作者 CDA数据分析师 每一次重大的技术革命都需要很长的时间来消除它的负面影响，因为新的技术革命会让很多产业消失，或者让从业人口大量减少，这次大数据革命也不例外。大数据时代把贫富差距越拉越大，我
大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20% 随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。大数据分析师是做什么的？阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示，“大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联
大数据市场目前的焦点问题是：从社交网络、APP和市场调查等多种数据源收集海量数据容易，但真正产生商业价值的大数据分析项目的实施依然很难。 根据Cloudera提出的大数据三大应用模式Transform、Active Archive和Exploration，大数据分析目前大多处于前两个模式，只有少数企业真正能够进入大数据分析的实质性阶段。 近日，数据挖掘分析专家Shankar根据17年的商业分析经验（服务过的客户包括Home Depot、Best Buy、可口
“大数据”不再只是一个流行词。弗雷斯特研究公司的研究人员发现，“2016年，近40%的公司在实施大数据技术，并且扩大了采用力度。另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。” 类似的，NewVantage Partners的《2016年大数据高管调查》发现，如今62.5%的公司在生产环境中至少有一个大数据项目，只有5.4%的企业组织没有计划或开展大数据项目。 研究人员表示，采用大数据技术的势头不太可能很快就减慢。IDC主管分析和信息管理的集团副总裁丹·维塞特(Dan Vesset)说：“出现的大量
作者简介 张梦溪先生（Simon Zhang）：GrowingIO CEO， 中国大数据分析俱乐部理事长，硅谷大数据分析和数据科学的专家，于2015年在硅谷和北京建立了大数据分析公司GrowingIO。 张梦溪先生曾经任职于世界知名社交网络LinkedIn公司，亲自建立了LinkedIn将近90人的数据分析和数据科学团队支撑LinkedIn公司所有与营收相关业务。他也是LinkedIn美国总部级别最高的华人，一直倡导硅谷海外华人团结奋斗，互相帮助，在技术和业务上做到与时具进。另外他也是中国大数据分析俱乐部的
2001年，宾夕法尼亚大学法律系教授特德·鲁格（Ted Ruger）正在参加一个研讨会，听取安德鲁·马丁（Andrew Martin）和凯文·奎因（Kevin Quinn）两位政治学家关于一篇大数据分析文章的报告。马丁和奎因所报告的文章称，仅仅利用与案件政治特征相关的几个变量，他们就能预测出高等法院法官的投票结果。对此，特德不以为然。 特德看起来一点儿也不像大家平时看到的那些貌似身体瘦弱的学究们；他的身材像运动员一样健硕，长着方下巴，脸上虽然布满皱纹但容貌英俊。他听研讨会时，不喜欢那些政治学家们报告其研究
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受。
无论是数据分析的新手还是老鸟，都需要对大数据引发的数据分析职业革命做好充分的准备，以下是Information Week根据一次大数据企业应用调查总结的大数据分析职业十大趋势： 一、薪酬持续增长 BI
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测，他们分别是：
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品，的确是件难事，因为很多工具具有相似的特征和功能。此外，有些工具的差异是非常细微的。所以，关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度，重点考虑如何在易用性、算法复杂性和价格之间寻找平衡。 我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商的产品进行对比，即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 Microsoft、 Oracle、 RapidMiner、SAP、 SAS 和 Teradata，其中有的厂商提供的工具不
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测，他们分别是： 趋势一、结合智能计算的大数据分析成为热点 大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合，成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标，需要提升对数据的认知计算能力，让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力，其背后的核心技术就是人工智能。近些年，人工智能的研究和应用又掀起新高潮，
记者从近日召开的2014中国大数据技术与学术大会获悉，近年来，在各方的共同推动下，我国的大数据产业取得了长足发展，但一些新特点、新现象也层出不穷。会上发布的《中国大数据技术与产业发展白皮书(2014年)》预测， 2015年我国大数据产业发展将主要有以下十大特点。 一、结合智能计算的大数据分析成为热点，包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能等相关技术结合。大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标，需要提升对数据
“企业数据分析，中美在理念方面相差2-3年，而在实际执行层面或许有5年左右的差距。”美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang（汪晓宇）博士表示。
来源：搜狐科技 每一个做过调研的人，都会惊讶于中美两国在大数据分析理念和客户心态上的巨大差别。 “企业数据分析，中美在理念方面相差2-3年，而在实际执行层面或许有5年左右的差距。”美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang（汪晓宇）博士表示。 目前，国内的企业级客户在进行大数据分析时，仍以分析结构化数据为主，而对于内涵丰富的非结构化数据，市面上并没有有效的工具进行分析。 同时，在进行结构化数据分析时，仍采用了“招标＋外包”的传统模式，即
大数据主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。
众所周知，通过计算每时每刻都会产生大量的用户数据。通过社交网络数据库和GPS(全球定位系统)，每个人使用某些应用程序时所在的位置，以及他们的行为，观点，兴趣和所有需求都被搜索引擎记录了下来。
迎接大数据时代的来临，要如何运用既有优势，同时克服将到来的挑战呢？大学副教授洪士灏指出，硬软件整合是的机会，但业界的思维必须转型，要从纯硬件的代工制造业，转为有能力针对特定应用，产生最佳的硬软件整合方
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/kCDYOInF8KjHstIMAWSljA
大数据时代，考计算机证已经out到天边去了。具备大数据分析相关经验的数据科学家与分析师以及了解如何打理Hadoop集群与其它技术的工程师与开发人员如今正变得炙手可热。当下与大数据紧密相关的认证数量正迅
中青在线讯（实习生 周冯宁 中国青年报·中青在线记者 叶雨婷）4月20日，由大数据分析与应用技术国家工程实验室主办的“大数据分析与应用技术创新论坛2019——暨大数据分析与应用技术国家工程实验室2019年会”在北京大学召开。
数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都可统称为“大数据工程师”。
导语 大数据和分析项目可以是颠覆性的，它会使你具有洞察力来超越竞争对手，创造新的收入来源，更好地为客户服务。大数据和分析项目也可能导致巨大的失败，导致浪费大量的资金和时间，更不用说会失去那些有才华的技术人才，他们对管理层犯得错误感到失望和厌烦。 遵循以下六个最佳做法来超越竞争对手，创造新的收入来源，更好地为客户服务。 大数据和分析项目可以是颠覆性的，它会使你具有洞察力来超越竞争对手，创造新的收入来源，更好地为客户服务。 大数据和分析项目也可能导致巨大的失败，导致浪费大量的资金和时间，更不用说会失去那些有才华
【活动背景】 如今的大数据时代，很多企业已经开始以数据化运营来驱动企业重大战略决策和业务发展，获得了卓越的成绩，成为行业里数据化运营的领先者。虽然，很多企业已经意识到以数据驱动企业决策的价值，但是在“淘金”大数据的过程中，仍然对思维架构、方式方法上有些模糊不清。尤其是当企业IT部门面对瞬息万变的业务需求，面对TB/PB级的海量大数据的实时分析，面对多维度复杂的数据分析时，常常感到束手无策。 8月29日下午，北京永洪商智科技有限公司将携手天善智能和中国统计网在广州广交会威斯汀酒店举办一场“数
作为新一轮的技术热点，大数据所受到得到关注是空前的，并且在这两年的发展当中，企业对于大数据的重视程度还在进一步上升，企业基于大数据业务开展所需要的相关岗位人才，也进一步上升。那么培训出来大数据就业前景及工资怎么样，今天我们来详细了解一下。 行业当中早期的大数据从业者，其实很多也并非是大数据科班出身，因为国内的大数据专业，其实是在2016年才首次获批设立。所以行业当中已有的大数据人才，很多人也是从其他的开发方向上转过来的。
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
【CSDN现场报道】2014年12月12-14日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中科院计算所与CSDN共同协办，以推进大数据科研、应用与产业发展为主旨的2014中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014）暨第二届CCF大数据学术会议在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 中科院计算所研究员，CCF大数据专家委员会秘书长程学旗发表了大数据白皮书与发展趋势报告。《中国大数据技术与产业发展白皮书（2014年）》主要介绍
众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识， 大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1. 可视化分析。 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的
嘉宾介绍： 李永，大数据厂商联盟理事长，20多年从事数据分析实践、10多年电信公司管理、10多年数据仓库BI经验；首批受聘广东省电子政务大数据专家；长期游历MIT、Stanford、CMU从事大数据技
本期关键词 经典统计学与大数据 人物档案 Thomas，北京人，毕业于首都经济贸易大学，目前在一家做个性化推荐的新闻客户端公司任职，主要从事数据挖掘方向的用户研究，基于用户行为、态度等各方面的数据进行分析，以及帮助技术团队梳理自己的推荐算法逻辑。 将大数据和调研数据有效地结合，得到更有价值的数据 DA：您是如何入行的？ Thomas：我是2009年本科毕业，专业是统计学，毕业之后就在零点咨研究集团做数据分析工作，因此算是一毕业就入行了吧。 DA：请您讲述一下您的工作经历，目前的工作职责（做哪块），工作中曾
调查对象被问到，与传统系统相比，他们看到的大数据中的最大机遇是什么？62% 的人同意实时分析隐藏着当下最大的机遇。
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
导读：SoftServe是全球领先的技术解决方案提供商，近日发布了自己的Big-Data-Analytics-Report，研究显示62%的大中型公司希望在未来的两年内能将机器学习用于商业分析。今年四月，Vanson Bourne为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，并且接受基于大数据分析的新技术。 调查对象被问到，与传统系统
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 埃博拉病毒是魔鬼，会让患者口吐内脏组织、七窍流血而死亡，死亡率更是高达70%。有报道称，埃博拉在月底会登录中国，大数据分析在埃博拉肆虐传播中能做些什么？大数据文摘翻译团队为大家精选了BBC的一篇文章，为国内同仁借鉴。 原文地址：http://www.bbc.com/news/business-29617831 BBC新闻 - 记者：马修•沃尔 翻译：王翕然，贾雯静，符罗 校对：孙强 大数据文摘翻译，转载需注明以上信息。 感兴趣加入我们翻译团队的请回复“翻译”和“志愿者”了
目录： 大数据分析的五个基本方面 如何选择适合的数据分析工具 如何区分三个大数据热门职业 从菜鸟成为数据科学家的 9步养成方案 从入门到精通—快速学会大数据分析 一、大数据分析的五个基本方面 1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2.数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户。大数据分析与挖掘包含了哪些技术呢？
大数据因为其背后蕴含的价值，被《经济学杂志》在2017年誉为“新的石油”，数据导向的工作也成为很多人的向往之一，特别是数据分析。
近日，在全国政协十二届五次会议上，养老问题成为许多委员关注的焦点。据山东省政协办公厅联合浪潮集团推出的养老行业大数据分析报告，我国人口老龄化的速度在加快。对此，全国政协委员、山东英才学院董事长杨文建议
随着大数据发展上升为国家战略，大数据和人工智能的话题也越来越多。人工智能和机器学习是被广泛关注的新兴技术，将在企业甚至整个行业中掀起革命浪潮。而大数据技术则是人工智能、机器学习的基础，对于这些技术而言，大数据分析是不可或缺的一环。在大数据分析领域，人工智能、机器学习、物联网、IT运维、安全等应用都已经成为不可或缺的一环，这些技术的结合将会为企业带来更大的价值。
作者 | 蔡芳芳 采访嘉宾 | 陈龙 2020 年 9 月，主打云数据仓库产品的硅谷独角兽 Snowflake 正式登陆纳斯达克，首日 IPO 筹资高达 33.6 亿美元，是有记录以来金额最大的软件 IPO，突破了 Uber 2019 年 5 月上市创下的最大规模纪录。 如今，大数据技术早已进入普及期，数据仓库 / 分析领域更是巨头林立，既有传统厂商 Oracle、Teradata，也有开源软件 Hadoop，还有云厂商 AWS Redshift、Google Bigquery，在这样一个竞争环境下
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