作者|杜圣东 “数据科学家走在通往无所不知的路上,走到尽头才发现,自己一无所知。”-Will Cukierski,Head of Competitions & Data Scientist at Kaggle 最近不少网友向我咨询如何学习大数据技术?大数据怎么入门?怎么做大数据分析?数据科学需要学习那些技术?大数据的应用前景等等问题。由于大数据技术涉及内容太庞杂,大数据应用领域广泛,而且各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大,难以三言两语说清楚,本文从数据科学和大数据关键技术体系角度,来说说大数据的核
数据猿导读 在2017年3月28-29日举办的“2017大数据产业峰会”上,中国信息通信研究院牵头开展了全国范围内的大数据和人工智能企业调查,经过数据采集、加工、整理以及大数据分析,逐步完成跨区域、跨
来源:中国工业评论 导读: 推动智能制造的并不是大数据本身,而是大数据的分析技术。大数据給了我们一个看世界的新角度,成为创新驱动核心动力的来源。我们要从设备智能管理、工业大数据入手分析,驾驭工业物联网的三驾马车,结合现代制造业企业的下一代企业架构,打造并形成数据红利。 全文目录: 大数据驱动智能制造,实现制造强国之梦(上)01、大数据以及工业大数据的特性 02、大数据与智能制造的关系 03、推动智能制造的三驾马车 04、资产智能管理是一种强大的数据来源 05、工业物联网平台 大数据驱动智能制造,实现制造
现在的社会是一个科技与信息高速发展的社会,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据技术不知不觉地渗入人们生活的方方面面。人不仅生产大数据,同是也在使用大数据
数据科学教育特点:不仅依赖于传统的信息管理于信息系统专业,更依赖于计算机、数学、统计等学科。大数据专业十一门涉及广泛的交叉性的学科。
导读:推动智能制造的并不是大数据本身,而是大数据的分析技术。大数据给了我们一个看世界的新角度,成为驱动创新的核心动力来源。我们要从设备智能管理、工业大数据入手分析,驾驭工业物联网的三驾马车,结合现代制造业企业的下一代企业架构,打造并形成数据红利。 大数据驱动智能制造,实现制造强国之梦(下) 全文目录 06、大数据分析工具 07、大数据与智能制造的意义与影响 08、大数据规范性分析将促进规范性维护 09、大数据是智能制造核心驱动力 10、大数据对质量的新要求 11、利用大数据来实现制造业卓越运营 上期回顾
大数据和人工智能是当今最流行和最有用的两项技术。人工智能诞生于十多年前,大数据诞生于几年前。计算机可以用来存储数百万条记录和数据,但分析这些数据的能力是由大数据提供的。
随着科技的迅猛发展,大数据和人工智能(AI)已经成为当今科技领域的两大热门话题。它们不仅在各自领域内取得了重大突破,还在不断地交汇和融合,开创了数据大帝国的时代。本文将深入探讨大数据和人工智能的融合,分析其在不同领域中的应用,以及这一趋势对未来的影响。
随着如今5G时代来临,大数据技术和人工智能逐渐成为现代社会的主流技术,因此也有越来越多的人想去了解和学习大数据技术,一方面是为了紧跟时代步伐把握未来发展趋势,另一方面是为了自身利益谋求发展。随着近些年互联网科技的快速发展,大家不难发现学习大数据技术的发展前景确实未来可期。那么今天就带大家盘点一下,有哪些国内高校开设了大数据专业。
“真正的大数据不是有了数据,把这些数据接入之后存起来就可以了,真正要做的事情是智能分析和智能决策,通过在两化融合的基础上构建的智能分析优化系统“工业大脑”,进行相应的智能决策。” 近年来,工业大数据逐
制造业是一个国家综合国力最重要的表现,在国民经济中占有重要份额,也是决定民众生活质量的重要条件。中国的制造业在改革开放30多年来取得了举世瞩目的成就,连续几年成为“世界制造力竞争指数”最强的国家,中国已然成为世界制造业的新中心。2015年中,国务院印发《中国制造2025》,部署全面推进实施制造强国战略。配套“互联网+”和“供给侧改革”等多项措施,“智能制造”被定位为中国制造的主攻方向。 一.大数据及工业大数据的特性 数据本身不会为你带来价值,数据的技术也不会让我们的制造业更先进,数据必须转成信息后才会对产业
数据猿导读 2016年,大数据已从前两年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段。2017年,大数据依然处于理性发展期,大数据发展依然存在诸多挑战,但前景依然非常乐观。 作者 | 傅志华
对未来不确定性的恐惧 我们所生活的世界,就像一片混沌(chaos),大数据时代,我们周围更是充斥着各种不同的理论、知识、信息和噪音,数据爆炸式增长和科技高速发展所带来的冲击,加大了未来的不确定性。当我们接收的数据和信息越多,面临的选择就越多,如若不善于过滤、挖掘和处理,对各种决策就可能会造成负面影响,当然也会放大我们对未来不确定性的恐惧。小到个人命运大到国家前途,都是在这样一片混沌中煎熬着。 如何从混沌中发现规律,成为预测未来的“先知”,抑或是少出几只黑天鹅?是历代人类的梦想,不管是古人的占卜、算命还是现在的专家系统、商业智能、数据挖掘、机器学习、人工智能、智慧地球、智慧城市等应用,都源于我们对未来不确定性的恐惧。当然还有应对当前管理走向的失控,软件在加速吞噬世界,而大部分人类对其原理和特性却知之甚少,就像华尔街的金融交易一样,系统越复杂出现黑天鹅的概率就会增大;社交网络的实时性打破了时空限制,信息的流动速度和广度让也管理者越发难以掌控。随着舍恩伯格教授《大数据时代》一书的面世,给我们带来了“醍醐灌顶”式的认知洗礼,难道抓住大数据这根救命稻草,我们就有机会做“先知”?从而也更有能力把自己和周遭世界管理得更好吗?在一定程度上是这样的,但我们也要知道,任何技术都是把双刃剑。 舍恩伯格其实没有机器学习背景,书上所说的某些内容也是有争议的,不过在教育民众和政府官员科普方面,还是具有重要意义,至少让大家知道了什么是大数据,也能在一定程度上促使我们思考大数据的价值和潜力,从而提升大数据应用水平以应对管理失控和黑天鹅等问题。
在中国智能制造2025的变革中,数据湖不会是数据仓库和BI平台的终结者,但数据湖一定是未来企业数据技术(DT)的核心纽带,成为引导中国制造2025变革的数字宠儿。 实现工业4.0或中国制造2025的前
领先的大数据智能分析科技公司Kyligence今日宣布正式发布其企业级大数据智能分析平台KAP,同时,Kyligence宣布与Hadoop数据管理软件与服务提供商Cloudera达成深度战略合作,双方
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。
数据猿导读 大数据行业在经历2015年的资本热潮后,2016年起进入快速发展阶段,在服务领域、业务模式和产品技术方面不断深化。面向企业的ToB类大数据服务,帮助企业重整业务模式,提升业务竞争力,受到众
“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
大数据产业发展了两年之后,从探索阶段进入了应用阶段。数据被定义成重要的资源,正在得到企业的重视,在经营过程中发挥着重要的作用。企业看到了数据价值,从被动了解走向主动拥抱。
<数据猿导读> 无论是为促销产品还是作为战略目标,大数据已然成为很多公司和机构过度使用的术语。笔者认为,数据基本就是两类,一类是人类轨迹产生的数据,另一类机器自动产生的数据。这两类数据构成了我们今天的
这几天,你们是不是也和小编一样,一打开朋友圈,就是满屏的踏遍中国的“足迹地图”?这款小程序,利用用户自身提供出行数据提高了参与度,并通过“超过百分之多少的用户”这一数据来提高游戏性,用形象直观的中国地图,瞬间形成了病毒式传播,引爆朋友圈。
数据猿导读 大数据产业发展了两年之后,从探索阶段进入了应用阶段。数据被定义成重要的资源,正在得到企业的重视,在经营过程中发挥着重要的作用。企业看到了数据价值,从被动了解走向主动拥抱。 作者 | 鲍忠铁
如何从混沌中发现规律,成为预测未来的“先知”,抑或是少出几只黑天鹅?是历代人类的梦想。不管是古人的占卜、算命还是现在的专家系统、商业智能、数据挖掘、机器学习、人工智能、智慧地球、智慧城市等应用,都源于我们对未来不确定性的恐惧。 随着舍恩伯格教授《大数据时代》一书的面世,给我们带来了“醍醐灌顶”式的认知洗礼,难道抓住大数据这根救命稻草,我们就有机会做“先知”?从而也更有能力把自己和周遭世界管理得更好吗?在一定程度上是这样的,但我们也要知道,任何技术都是把双刃剑。 大数据泡沫:泡沫是必然但有其深远意义 甲骨文公
7月13日,2017中国大数据应用大会及同期举办的中国电子展在成都召开。大会聚焦“大数据、大智能、大健康”,梳理过去一年大数据在各行业、各领域的创新应用,探讨我国建设大数据强国的机遇与路径。中国电信北
目前最火的物联网、大数据、人工智能之间到底有没有关系呢?回答是肯定的,而且关系非常紧密,现最通俗的讲下: 📷 1、物联网——基础中的基础 物联网,万物互联的结果,就是人和物、物和物之间产生通信和交互。想象下,相当于一个物品也有了一部手机(芯片),可以给出频率、方位、轨迹、习惯。这些通信和交互,跟人类一样,最终都以数据的形式呈现。 而数据就可以被存储、建模、分析。人的数据被采集,物的数据被采集,人与人、人与物、物与物各自的数据和相互之间的数据,随时间的推移,都被记录采集了下来,OK,这些海量数据,怎么办?当然
此前,研究机构IDC预测,全球大数据(Big Data)与分析市场规模将由2015年的1220亿美元,在5年间成长超过50%,并在2019年底达到1870亿美元的规模。 进入2016年之后,人工智能、
大数据产业作为数字化时代的基础设施之一,正在成为新时代经济发展的重要动能之一。11月30日,在2022腾讯全球数字生态大会大数据专场上,腾讯云大数据重磅发布了两款具有高频应用场景的产品体系——智能推荐平台和BI(商业智能)。两大产品体系将进一步帮助企业释放数据价值,实现业务的增长转型、精细化运营和快速商业决策,同时,也帮助企业提升产品和服务的用户体验。在产品战略对谈会上,腾讯云和IDC共同发布了《2022年云上产品趋势报告》,洞见云上产品的十大技术趋势。
6月19-20日,由中国通信标准化协会主办,中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会(CCSA TC601)承办的首届“数据智能大会”在京召开。
提到大数据搜索,作为全球最大的搜索引擎google,同时也是我们公认的大数据的鼻祖。储着全球万亿网页数据,发明了GFS分布式文件系统,也是因为他抓取几乎所有能访问的网页 以及采用pageRank做网页排名发明了MapReduce分布式计算框架,有了谷歌的探索才有了后来大数据搜索应用的百花齐放。
选自ACMCSUR 专知编译 参与:左熠昆、Quan 昨天向大家推荐了最新的相关综述论文最新综述文章推荐:自然语言生成、深度学习算法、多媒体大数据分析,今天为大家详细介绍下多媒体大数据分析综述这篇文章。 Samira Pouyanfar, Yimin Yang, Shu-Ching Chen,Mei-Ling Shyu, and S. S. Iyengar. 2018. Multimedia Big Data Analytics: A Survey. ACM Comput. Surv. 51, 1, Art
近几年大数据被越来越广泛的运用到各个领域,也得到了企业对大数据人才的重视,许多公司开始或正在实施和扩展大数据技术应用,大数据在行业内的火爆程度,已经是互联网公司必不可少的一项技术配置,甚至受到了更大的重视。大数据工程师的薪资待遇和发展前景都是不可限量的!大数据这么火,那大数据还有哪些发展趋势
大数据技术涉及内容庞杂,应用领域广泛,各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大。本文从数据科学和大数据关键技术体系角度,来说说大数据的核心技术什么。
在今天的数字时代,城市化进程不断加速,城市面临着前所未有的挑战,包括交通拥堵、资源管理、环境保护等。为了更好地解决这些挑战,智慧城市的概念应运而生。智慧城市利用大数据和人工智能(AI)等先进技术来提高城市的运行效率和生活质量。本文将深入探讨大数据和AI在智慧城市中的关键作用,以及它们是如何成为城市幕后的英雄的。
导读:本文从工业大数据的概念、特征入手,对工业大数据的发展态势进行了探讨,指出工业大数据可广泛应用于企业生产过程的各环节。并按照研发设计、供应链、生产制造、营销与服务等场景,对工业大数据应用进行了分析
大数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大
伟大的力量,伟大的责任,2018年全球大数据公司全景画像汇总。未来的公司,都可以称为数据公司;不掌握数据的公司,如盲人般看不到未来。所以,从互联网巨头到创业新贵,从中国到全世界,已经有无数技术公司投身到大数据和人工智能的洪流之中。
<数据猿导读> 智能交通在生活中应用很广,如我们平时所见的城市公共交通采用一卡通的便捷快速刷卡换乘、互联网、电话等多种购票方式,这些只是智能交通的初级阶段呈现。未来,你可以幻想一下,坐在无人驾驶的汽车
[导读]无论是为促销产品还是作为战略目标,大数据已然成为很多公司和机构过度使用的术语。笔者认为,数据基本就是两类,一类是人类轨迹产生的数据,另一类机器自动产生的数据。这两类数据构成了我们今天的大数据多结构化数据源。大数据不仅要关注实际数据量的多少, 而最重要的是关注在大数据的处理方法,让数据产生巨大的创新价值。这也就是为何以谷歌为代表的技术创新类的公司会在未来成为全球市值最高的公司的核心原因之一。 本文整理自张礼立博士作品、中国工业评论 实现工业4.0或中国制造2025的前提之一是构建智能工厂, 其核心要
作者:中润普达 中文语义识别技术的突破将推动人工智能产业化,从而形成可持续的大数据生态圈。 11月24日在北京召开的“2017互联网+智慧中国年会”上,中润普达CEO杜小军受邀在研讨会上做《人工智能与大数据生态》主题演讲,并分享了上述观点。 大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能等新兴技术正在城市的综合治理中发挥越来越重要的作用,推动创新型的智慧城市快速迭代和应用升级,基于创新技术的突破,亟需在新的视角、新的评价体系下重新思考社会治理与城市发展的未来。数据正在重塑当今时代资源观,数据治理能力正在成为组织
随着大数据、人工智能等技术集中爆发和走向融合发展,大数据的基础作用正在逐步显现,大数据技术服务需求增加,基于大数据与数字经济、智慧城市与政务大数据、运营商大数据、大数据标准化、互联网+大数据、健康医疗大数据应用等众多项目及企业纷纷入局,大数据产业发展进入务实推进的新阶段。大数据交易信息安全等国家行业政策的相继出台,也为大数据的流通交易的规范发展提供了法律支撑。
大数据,big data,《大数据》一书对大数据这么定义,大数据是指不能用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。
大数据挑战和机遇并存,大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段,大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。未来的大数据发展依然存在诸多挑战,但前景依然非常乐观。 大数据发展的挑战 目前大数据的发展依然存在诸多挑战,包括七大方面的挑战:业务部门没有清晰的大数据需求导致数据资产逐渐流失;企业内部数据孤岛严重,导致数据价值不能充分挖掘;数据可用性低,数据质量差,导致数据无法利用;数据相关管理技术和架构落后,导致不具备大数据处理能力;数据安全能力和防范意
对于一家成立仅7个月,且经历了年初这场突如其来的疫情的初创公司而言,当下最需要做的是什么?
北京理工大学副校长,中国科学院院士梅宏在会上做了《大数据与数据驱动的智慧》的演讲,探索了大数据带来的挑战和可能的应用。梅宏认为,目前来讲,大数据还在炒作的阶段,真正的大数据应用应该体现在数据挖掘的深度
之所以要区分大数据应用与BI(商业智能),是因为大数据应用与BI、数据挖掘等,并没有一个相对完整的认知。 BI(BusinessIntelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。 伴随着BI的发展,是ETL,数据集成平台等概念的提出。 ETL,Extraction Transformation Loading,数据提取、转换和加载,数据集成平台主要功能对各种业务数据进行抽取和相关
近年来大数据技术的快速发展深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出,大数据时代,人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化:第一,人们处理的数据从样本数据变成全部数据;第二,由于是全样本数据,人们不得不接受数据的混杂性,而放弃对精确性的追求;第三,人类通过对大数据的处理,放弃对因果关系的渴求,转而关注相关关系。事实上,大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为,大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维,使得大数据像具有生命力一样,获得类似于“人脑”的智
数据猿导读 基于AI+大数据的营销分析公司ActionIQ获1300万美元融资;贵州与科大讯飞合作,启动人工智能“大数据+”教育工程;软件技术服务公司“丽正软件”拟新三板挂牌上市……以下为您奉上更多大
导读:《中国制造2025》五大工程包括:制造业创新中心建设、工业强基、智能制造、绿色制造和高端装备创新,近日,工信部等四部委正式联合印发五大工程的实施指南,该实施指南最大的亮点是在数值上分步骤细化了目
人工智能的诞生可以追溯到上世纪50年代,在达特茅斯会议上,麦卡锡提出了AI的概念,但在初期的热度过后,人工智能的发展经历了多次低谷,直到从90年代中末期开始至今的这近二十年的时间里,人工智能才真正迎来了黄金时期。尤其是在近10年来,各方面因素都推动其不断发展:理论上,机器学习,尤其是统计学习和神经网络理论不断突破,效果显著;外部环境上,软硬件技术的进步为人工智能模型的实现提供了足够的计算能力;此外,极为重要的一个因素就是在数据方面,大数据技术的发展使人工智能终于摆脱了数据的桎梏,可以在充足的样本基础上提升模型的能力。可以说,现在各领域智能模型的研发绝大多数都离不开大数据技术的支持。
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