营销的基本原理是一致的，每个人都喜欢洞察力，因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动，更有效地运作，以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
新基建大背景下，全社会数字化转型步伐加快，数据应用场景更加丰富，大数据洪峰暴涨，大数据处理需求与日剧增。另一方面，计算产业也在不断迭代，推出满足市场需求的产品，为社会提供更方便的大数据工具，以及更强大的算力。
数据技术涵盖的内容还是比较多的，技术路线也比较多，对于零基础的人来说要想高效的学习大数据，应该做好以下几件事：
据日前的一则大数据工具使用情况调查，我们知道了Java程序猿最喜欢用的大数据工具。 问题：他们最近一年最喜欢用什么工具或者是框架？ 受访者可以选择列表中的选项或者列出自己的，本文主要关心的是大数据工具。Java调查包括下列内容： 开发语言 Web框架 应用服务器 数据库工具 SQL数据 大数据 开发工具 云供应商 现在，来看看维基百科上对大数据的定义： 大数据，广义上来说是一组量很大很复杂的数据集合，在这种情况下传统的数据处理方式将不再适用。
据日前的一则大数据工具使用情况调查，我们知道了Java程序猿最喜欢用的大数据工具。 问题：他们最近一年最喜欢用什么工具或者是框架？ 受访者可以选择列表中的选项或者列出自己的，本文主要关心的是大数据工具。上一篇Java调查包括下列内容： 开发语言 Web框架 应用服务器 数据库工具 SQL数据 大数据 开发工具 云供应商 现在，来看看维基百科上对大数据的定义： 大数据，广义上来说是一组量很大很复杂的数据集合，在这种情况下传统的数据处理方式将不再适
译文链接：http://www.codeceo.com/article/big-data-tools-java-programmer-use.html
大企业or小企业 对于中小企业在小型和个人数据集上使用大数据技术，我能看到大量优势，但是对它们而言也有很多理由来关注一下大数据本身。最近的一项调查中，我们发现这的确是小企业优先考虑的问题，但首先，究竟什么是大数据？ SAP将大数据定义为“一个用来形容数据的指数增长和可用性，包括其结构化和非结构化的流行词汇。并且大数据对企业（和社会）可能像互联网一样重要。为什么？因为更多的数据可能会导向更精确的分析。” 从可获取的早期描述中，高纳德公司把大数据定义为“3V，即大数量（Volume）、快速度（Vel
新年将至，对于2017年大数据领域的进展和变化，各位IT大佬们分享了一些他们眼中的惊喜事件。 Endpoint Systems创始人，Lucas Vogel 我眼里的惊喜应该是，像Equifax这样的不良行为者继续证明：即使是最大的数据驱动公司，数据治理的处理能力也不过如此。 Lucidworks首席执行官，Will Hayes 惊喜是看到了“倒下的大象”。我们许多客户已经就hadoop将不再是成功的大数据工具一事上达成了共识。组织正在挑选分布式文件系统，并朝向灵活、实时和无服务器的访问技术迁移。 Live
大数据文摘编译作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 荐文专家招募： 如果你是业界专家， 如果你的工作和数据有关， 更重要的是，如果你能够找到好文章并愿意与读者分享
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 如果您是一位银行家，无论置身于世界任何一个地方，风险管理这个话题都必定是您最位关心的。自从2008年金融危机，大多数银行家和政府管理者愈发意识到风险管理的重要性。这种环境并未变得更为简单，实际上反而日趋复杂。 监管与审查持续增加，但声誉和收益却仍处在风险之中。市场波动率增大，股东，消费者，商业伙伴以及供应商的需求不断增长(更不用提例如互联网,手机银行等科技)，正改变着一家银行必须管理和应对的风险范畴。 伴随着例如多德 -
但随着大数据工具数量的增长和计算能力的飞跃，数据科学家越来越多地发现，如果他们想从自己的模型中获得最佳性能，那就必须考虑所使用的数据管道。 数据科学工具的功能通常围绕着预测建模，机器学习和数据可视化。
在当今的数字革命浪潮中，大数据成为公司企业分析客户行为和提供个性化定制服务的有力工具，大数据切切实实地帮助这些公司进行交叉销售，提高客户体验，并带来更多的利润。 随着大数据市场的稳步发展，越来越多的公司开始部署大数据驱动战略。 Apache Hadoop是目前最成熟的大数据分析工具，但是市场上也不乏其他优秀的大数据工具。目前市场上有数千种工具能够帮你节约时间和成本，带你从全新的角度洞察你所在的行业。 以下介绍18种功能实用的大数据工具： Avro：由Doug Cutting公司研发，可用于编码Hadoop文
大数据的兴起 - 以及关于如何充分利用它的讨论的演变 - 一直很快，并且没有显示出放缓的迹象。在过去的几年里，全世界的专家和IT供应商为分析推动的未来奠定了基础，我们将不断从我们收集的大量有价值的信息中发现新的见解，让我们做出更明智的决策更快速。
9月15、16日，清华大学大数据能力提升项目必修课《大数据系统基础A/B》课程实践项目宣讲会以线下+线上的方式顺利举行。授课教师软件学院院长王建民教授、闻立杰副教授和宋韶旭副教授分别对大数据系统软件的相关知识、课程内容和目标以及考核方式等做了详细的介绍。 王建民老师介绍课程 课程自开设以来就深受学生欢迎，其最大特色是突破了传统的教学方式，学生通过自行组队，以小组的形式在实际的企业项目中运用所学知识动手完成实践任务。今年，经过授课教师的严格把关和层层遴选，课程共引进了近20家来自业界的真实项目，行业数据多
作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图。如果在众多数据分析工具中您只了解最基本的Excel，以下是最好的进阶路线:
跟踪大数据的趋势，研究和统计数据为专业人士提供了一个规划大数据项目的坚实的基础，这里有每个IT专业人士都应该知道的15个有关大数据的重要事实。 每个人都在谈论大数据，从年度支出的挑战，到创造就业机会，
大数据，听着很高端但似乎离我们又有些遥远，但其实大数据早就和我们的生活息息相关了。并且从国家所出台的政策来看，大数据俨然已经成为未来发展的主力军，所以不要让大数据成为一条被忽视的黄金赛道。
第18届年度KDnuggets软件投票又一次受到了分析、数据科学界和软件生产商的热情参与。与去年相似，约有2900人参与了此次投票。 最近几年，Python的使用增长率一直比R快，到今年，Python终于以微弱的优势超过了R的使用率 (52.6% Vs 52.1%)。然而最大的惊喜应该是深度学习工具的广泛共享和使用。 深度学习工具使用率 2017年深度学习有32%的使用率，而在2016年只有18%，2015年9%。谷歌Tensorflow迅速成为深度学习平台的领头者，以20.2%的使用率领先于其他平台。
2017 年，AI技术汇聚了大量资本，在国务院出台的《新一代人工智能发展规划》中，人工智能核心产业规模计划在2030年超过10000亿元。
原创2015-03-09罗超 《穹顶之下》令人印象深刻的一点，是keynote（幻灯片）。通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。Keynote在观众中的接受程度带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。 《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢？其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这
什么是大数据 大数据是指无法在一定时间范围内用传统的计算机技术进行处理的海量数据集。 对于大数据的测试则需要不同的工具、技术、框架来进行处理。 大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。 需要你学习掌握更多的大数据技术、Hadoop、Mapreduce等等技术。 大数据测试策略 大数据应用程序的测试更多的是去验证其数据处理而不是验证其单一的功能特色。 当然在大数据测试时，功能测试和性能测试是同样很关键的。 对于大数据测试工程师而言，如何高效正
大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。
通过部署和使用大数据分析工具，分析流程可以帮助公司提高运营效率，产生新的利润，获得竞争优势。企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情，揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。
谈到大数据，我们很常会想到hdfs、mapreduce、hbase、spark、hive等高大上的大数据工具或底层组件，但我们不能忘了饮水思源，我们的大数据的数据从哪里来呢？ 有来自于mysql、oracle等关系型的结构化数据库，也有来自html、log等半结构数据，但问题来了！log类的文本如何采集、如何上传到hdfs或kafka中？ 大家可能会想到采用ftp等手工传输方式，但实际是根据不可行，ftp如何保证数据保存至hdfs、kafka中。好，今天，我来们讲一种工具，flume，帮助您自动采集前端数据，并自动帮您保存至您想保存至的数据目的地。
我们与Exaptive的数据科学家Frank Evans就Spark在数据科学中的地位进行了非常愉快的交流。
大数据不仅仅是一个营销词汇，大数据是一种思维，一种技术。一言以蔽之，大数据最直接的意义就是让“随机性”的事情变得可提前预测，从而提高效率和行动价值。下文主要是跟大家分享大数据领域的创业思考，大数据行业的创业机会如何，未来的创业方向又有哪些。 1 资本层面关注点 对于大数据项目，投资人到底看什么？在写这篇文章之前，我们与多家投行的投资人曾经做过访谈，下面是我们根据访谈内容整理出来的内容。 大数据没有直截了当的变现模式，那么一个新创大数据企业想要获得成功，拿什么去拼？当然是人才。这也是投资人最关注的东西。 投
github：https://github.com/doukoi-BDB今日主题：
Linux 基金会和在线求职招聘网站 Dice 发布了一份关于开源招聘的调查结。结果显示，相对于其他类型的 IT 工作者，67% 的管理人员更希望雇佣在开源技术方面有所专长的技术人员。
一年一度由世界知名科技媒体InfoWorld评选的Bossie Awards于2016年9月21日公布，评选了最佳大数据工具奖，最佳大数据应用奖，最佳网络与安全奖等多个奖项。在最佳开源大数据工具奖中，
大数据已成为当今企业不可分割的一部分，越来越多的企业纷纷寻找熟悉大数据分析工具的人。他们都期望员工在技术方面体现能力，并展示才华和思维过程。到目前为止流行的所谓的需求技能已经不再了，如果今天还有什么比较大热的技能，那就是大数据分析。
对于大数据项目，投资人到底看什么？在写这篇文章之前，我们与多家投行的投资人曾经做过访谈，下面是我们根据访谈内容整理出来的内容。
大数据已然成为当今最热门的技术之一，正呈爆炸式增长。每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。幸运地是，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面就来盘点最受欢迎的十大开源的大数据技术。 1 Hadoop 高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。 2 Spark 使用简单、支持所有重要的大数据语言（Scala、Python、Java、R）。拥有强大的生态系统，成长迅速，对microbatching/batching/SQL支持
摘要： 大数据真正的财富蕴含在产业链条而非消费链条之中，因此，大数据与产业融合将成为落地的根本。目前随着基础设施布局的逐渐完善，大数据的发展已经走到一个新的临界点。 大数据真正的财
稳固，企业实力和其他一切的基础。您需要YARN和HDFS以及Hadoop的基础架构作为主要数据存储并运行关键的大数据服务器和应用程序
大数据已然成为当今热门的技术之一，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面就来盘点受欢迎的十大开源的大数据技术。
面对新技术，法律专业人士通常是最保守的人群之一，但大数据时代，律师和律师事务所要想脱颖而出，卓尔不群，尽快采用大数据技术是不二之选。 2008年金融危机以来，律师行业经历了长期的低潮，越来越多的企业客户无法负担高昂的律师费用，导致律所裁员不断，规模日渐萎缩。而那些行业领先的律所开始推崇“精益企业”，收费模式也从过去的固定费率调整为按需服务。 但是“精益律所”并非根本的解决方案，律师事务所还必须借助大数据大幅降低信息处理成本，提高数字竞争力。近日GigaOM专栏作者Derrick Harris撰文指出，律师事
诉讼案件会产生大量文档，而这些文档蕴藏的数据对此后同类型案件的代理和审判具有很高的参考价值。法律业大数据的时代已悄然到来。天同律师事务所是一个专注于商事诉讼的小律所，却希望通过实施诉讼大数据的战略，从
据WSJ报道，Google Ventures 领投了用大数据服务肿瘤医疗行业的创业公司Flatiron Health的 1.3 亿美元 B 轮融资，该轮的跟投者还有First Round Capital和Laboratory Corporation of America。据 Google Ventures 确认，这是他们迄今为止对医疗软件公司的最大一笔投资。 Flatiron Health 是一家想用大数据改变肿瘤医疗行业的科技公司，面对全美仅有 4% 的确诊肿瘤病人会参与临床
这一次参与调查的人数超过了2300，比2017年少了一丢丢。这有可能是因为只有RapidMiner把这次调查放心上了，主动搞了一次campaign鼓励大家投票。其他软件都十分高冷，佛性参赛。
<数据猿导读> 兴民智通拟2.46亿元收购车联网服务商“九五智驾网”，打造车联大数据闭环；互联网房地产金融服务平台“房金所”获2600万元融资；信用业务解决方案供应商“未至科技”新三板挂牌上市，成信用
当下，大多数企业都明白大数据的作用。大数据——这个庞大甚至是有时是压倒性的信息包含了企业日常经营的过程：销售策略，营销邮件的打开率，网站点击量等等，利用好大数据也能让你发现消费者的行为和心理。
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。
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