导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 图1：摄于清华大学清华路 一、在兴趣和专业中与大数据项目结缘 我对数据科学的热爱，既有一种发自
大数据技术的发展是一个非常典型的技术工程的发展过程，荣辛通过对于谷歌经典论文的盘点，希望可以帮助工程师们看到技术的探索、选择过程，以及最终历史告诉我们什么是正确的选择。
为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。
评职称要发论文，可是为什么论文投出去，都石沉大海、毫无音讯了呢？隔壁的王教授、张老师，为什么写一篇论文，核心期刊就发一篇，他有什么秘诀？ 各位老师、同学，是不是特别想知道如何才能提高你的论文上核心期刊的命中率。今天，小编特别综合人大报刊复印资料多年积累的大数据，告诉你：如何写论文才能上核心期刊。 核心期刊那么多，为啥离我那么远？ 要知道，核心期刊的编辑每天要收到上百篇稿件，这么多的论文，编辑是如何审稿的呢？初审编辑，一般会先看题目，筛选一批论文，淘汰一批论文。其次，编辑会通过摘要内容，再刷掉
【大数据国家档案】 姓名：澳大利亚 数据开放计划：开放地理空间数据 大数据国家战略：澳大利亚公共服务大数据战略 发布时间：2013年8月 主导机构：澳大利亚联邦政府 核心内容：通过发布公共服务大数据战略，旨在推动公共行业利用大数据分析进行服务改革，制定更好的公共政策，保护公民隐私，使澳大利亚在该领域跻身全球领先水平 涉及部门：政府ICT监管委员会、澳大利亚信息管理办公室、澳大利亚税务局、澳大利亚财政部、澳大利亚研究理事会、澳大利亚财政与解除管制部门 国家战略 2013年8月，澳大利亚政府信息管理办公室（A
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 我是土木工程系 2019 级博士生毛灵栋。我报名参加大数据能力提升项目是在我刚入学的一年级。当时我
【新智元导读】KDD2017 大会熊辉教授和团队总共有8篇文章被接收（包括oral），去年他们团队的论文被接收数量是9篇，可谓非常高产。在采访中，熊辉教授谈到了数据挖掘新趋势的最新趋势，比如与深度学习的结合。在应用上，他分享了“治理雾霾”的应用原理。 2017年8月13日至17日，数据挖掘国际顶级学术会议 KDD2017在加拿大哈利法克斯市举行。本次大会总的注册人数达到1656人，来自全世界51个国家和地区。其中，美国注册人数最多，其次是中国，第三是加拿大。 关于本次大会论文接受数据、中国学者和公司的表现以
其实，我们每次做临床科室大数据解析的时候，都战战兢兢、如履薄冰。因为担心会有漏检，或者出现错误。
为服务国家大数据发展战略，打造多层次、多类型的大数据人才队伍，清华-青岛数据科学研究院（以下简称：数据院）“RONG”奖学金答辩会于2018年12月14日成功举办。清华大学大数据能力提升项目教育指导委员会主任刘政、研究生院专硕办副主任李鹏辉、数据院执行副院长韩亦舜，清华校友AI大数据专委会秘书长王霞、海航科技首席科学家谢耘及数据院教学部共7位专家作为评委，认真听取了来自我校12个院系的19位同学的答辩汇报，并根据同学们的汇报表现逐一进行了点评和指导。
为了方便大家梳理清楚大数据学习路线，本文从以下四个方面来介绍大数据技术： 大数据技术栈 大数据发展史 大数据应用 大数据开发岗位
大数据（Big Data），又称为巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理的时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
最近在知乎上面看到这样一个问题：Hadoop 和大数据的关系？和 Spark 的关系？
2016年度CCF-腾讯犀牛鸟基金共计支持18项科研基金，22项创意基金。在过去的一年中，基金获奖者与腾讯研发团队在前沿科技领域的开展深入合作。 双方根据共同关注的技术难点、增长点，通过交流合作，快速迭代的方式促进高质量学术成果的产出，加速研究成果的产业落地与应用。 依托2016年度CCF-腾讯犀牛鸟科研基金共计发表高质量论文139篇，其中CCF A类、B类论文60+篇，与腾讯联合发表论文12篇。联合申请专利30+项，部分技术储备将落地于相关合作业务。 近日我们已经分享了12位CCF-腾讯犀牛鸟科研基金
第七届数据挖掘与大数据国际会议（DMBD'2022） The Seventh International Conference on Data Mining and Big Data (DMBD'2022) 第七届数据挖掘与大数据国际会议（DMBD'2022）是研究人员和从业者交流其在数据挖掘和大数据以及人工智能技术的理论、算法、模型和应用方面的进展和最新成果的国际性论坛。 DMBD'2022将于2022年11月21日至24日在北京召开，今年的会议主题是“智能金融与创新”。DMBD'2022是继之前的广州、
不少读者留言提了两个问题： 我能不能多讲讲我的文章里提到的基本概念，比如MPP。或者干脆开个数据库系统基础系列。 怎么样去学习数据库系统的知识。 所以我开贴简单讲一讲。先回答第一个问题，我的文章，涉及到技术，在我力所能及的范围内我会选择讲得透彻一些。但是很多概念其实也是基础知识，正如一篇文章里面无法让只知道26个字母的人看懂英文名著一般的道理，有些东西的确是不容易讲清楚。那么我也就只能尽量做到讲技术和讲八卦分开来了。给大家各取所需就好。 至于开个数据库基础系列，我目前没这个打算。主要两个原因吧，一是受众有
我们常说的大数据技术，大致主要起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，其实数据处理早就存在，每个公司或者个人都有自己的大数据处理系统，并没有形成编程框架和理念，而这三篇论文也就是我们熟知的大数据三驾马车，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库BigTable，这三篇论文影响了当今大数据生态，可以称得上大数据的基石，Doug cutting大佬在基于谷歌的三篇论文开发出了hadoop hdfs分布式文件存储、MapReduce计算框架，实际上从hadoop开源代码中窥见大数据并没有多么高深的技术难点，大部分实现都是基础的java编程，但是对业界的影响是非常深远的。那个时候大多数公司还是聚焦在单机上，如何尽可能提升单机的性能，需求更贵的服务器，谷歌通过把许多廉价的服务器通过分布式技术组成一个大的存储、计算集群给业界应对存储计算问题提供了新的发展思路。
PayPal高级工程总监Anil Madan写了这篇大数据的文章，一共有100篇大数据的论文，涵盖大数据技术栈，全部读懂你将会是大数据的顶级高手。当然主要是了解大数据技术的整个框架，对于我们学习大数据有莫大好处。
Doug Cutting启动了一个赫赫有名的项目Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce，分别实现了GFS和MapReduce其中两篇论文
来源：东方早报（上海） 作者：吴跃伟 贺梓秋 中国科学家在国际上率先使用CRISPR技术对人类胚胎细胞进行基因修改，但随即陷入伦理争议漩涡——这会“制造”出转基因婴儿吗？科学研究的底线在哪里？ 相关论文先是投给《自然》《科学》两家国际知名学术期刊被拒，继而在国际上引发广泛质疑。 4月29日，进行这项研究的团队所属的中山大学告诉早报记者，论文引发的争议属正常学术争论。中国科学院一位不愿具名的专家则认为，该研究符合中国的医学伦理规范，国外科学界的质疑源于观念上的差异。 论文在国内刊发引争议 完成上述研究的是中
大数据起源于2000年左右，也就是互联网高速发展阶段。经过几年的发展，到2008年 Hadoop 成为 Apache 顶级项目，迎来了大数据体系化的快速发展期，到如今 Hadoop 已不单单指一个软件，而成为了大数据生态体系的代名词。
本文为第一课（开篇）。在后续我也将按照自己积累的经验和学习群大家的讨论内容对后续的内容进行不断的整理。也感谢所有学习群群友的帮助，路漫漫，在数据治理的道路上让我们一起并肩前行。
如果你没有直观印象，可以联想一下你的电脑硬盘容量，标配是 500G-1TB，大部分人用了一两年，可能这部分容量都没用完。而 1PB=1024TB=1048576GB。
想学习大数据技术，是不是首先要知道大数据技术有哪些呢？这样也好知道自己未来应该往哪个方向发展，应该重点学习哪些知识？
最近，很多同学都在问大数据的毕业设计如何做，如何能把大数据的毕业设计做出点东西等等，今天就主要写写大数据毕业设计如何做，以及大数据毕业的设计的难点在哪。
2020年Alluxio经历了前所未有的快速增长，并入选十大基于Java的重要（Critical）开源软件项目。此次研讨会系列，我们将围绕如何基于最新的开源技术，如Alluxio，Presto，Kubernetes，Hudi，Fluid，Kylin等，构建云原生或者混合云数据和AI平台这一话题展开讨论，并重点关注其中关键性数据工程方面的挑战和解决方案。
现在人们谈论大数据，常常会从新世纪的谷歌三篇论文开始，其实大数据这词很早就出现了。早在1980年，美国未来学家托夫勒的著作《第三次浪潮》中就提到了大数据，并且判断：大数据将是人类第三次信息化革命浪潮中的华彩乐章。当然，那个时代的大数据只是专家学者笔下一个名词，和现代人们生活、工作息息相关的大数据技术还有很大差距。
虽然仅仅举办过六届，ICLR已经是深度学习领域的顶级会议，得到了业界的广泛认可。第六届ICLR于2018.4.30~2018.5.03在温哥华会展中心召开，笔者署名的一篇文章有幸被workshop接收且受邀参会，下面聊一聊个人在ICLR2018上的见闻。
最近，很多人问学习数据挖掘有哪些网站和公众号可以推荐的，我结合自己的学习经验和知乎大神上的推荐，现在给大家归纳一下，希望能对大家的学习有帮助。 1.公开的数据集 UCI（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html）：加州大学欧文分校开放的经典数据集，被很多机器学习实验室采用。 Awesome Public Datasets （https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets）：这是github一大神整理的
目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了，其实不仅是互联网公司，包括传统企业也拥有大量的数据，也想把这些数据发挥出作用。在这种环境下，大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑。
2023年3月29日，清华大学大数据研究中心大数据能力提升项目2022年度 “RONG”奖学金答辩会于东主楼成功举办。为服务国家大数据发展战略，打造多层次、多类型的大数据人才队伍，清华大学设立了大数据能力提升项目，为表彰项目中表现突出的同学，特设立RONG奖学金。 答辩评委老师和同学全体合影 清华大学大数据研究中心主任孙家广院士、清华大学临床医学院副院长高彦芳、清华大学研究生院专业学位教育办公室刘静、清华大学大数据研究中心主任助理金涛、清华大学社会学系郑路教授、北京志翔科技股份有限公司总裁办主任杨晓露、中
“数据故事计划”旨在收集各类有关大数据的故事然后进行比赛及相关的宣传和推广。包括同学们接触大数据、使用大数据、最终取得成果的过程，主要内容为大数据在各类行业的应用以及个人感悟。希望以此活动使得更多同学认识大数据，学会利用大数据解决问题，最终实现向“数据ers”的转变。
最近，《科学》杂志封面刊登了一篇重磅研究：人工智能终于能像人类一样学习，并通过了图灵测试。 这个人工智能像你一样学习写字 假设你从来没有见过菠萝。有一天，有人送了你一个菠萝。尽管你这辈子只见过这一个菠萝，但你只用一眼就看出了菠萝的特征。第二天，你去水果店，很快就能从一堆苹果、葡萄、柚子中认出菠萝来。你甚至还能在纸上画出菠萝的简笔画。 这种‘仅从一个例子就形成概念’的能力对人来说很容易。然而，尽管人工智能近年来取得了长足的进步，但要让机器做到这一点，却难于上青天，因为目前的人工智能通常需要从大量的数据中进行
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 贾其萃，女，清华大学水利系在读三年级博士生。2020年秋季学期参与清华大学大数据能力提升项目，充分
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 作为一名文科生，我在学习统计和编程语言的路上一直以来都磕磕绊绊，十分艰难。我以文科生的身份考入武汉
正在举办的KDD2018（国际数据挖掘与知识发现大会）是数据科学领域的顶级学术盛宴，京东全面亮相，并以发表10篇论文的成绩展示了中国技术发展的“京东力量”，创新的技术和落地的应用成为这些论文最吸引行业关注的特色。
大家好，我是飞总。目前就职与全球领先的大数据可视化公司Tableau。应该有很多人以前就读过我的大数据系列的公众号文章，我今天的这个讲座和以往的嘉宾都有一些不同。讲的不是现在流行的大数据工具和使用大数据来解决业务的具体问题。主要的原因有两个，一个是我主要做系统的研究和开发，而且讲的不是现在流行的大数据工具和使用大数据来解决业务的具体问题。做的都不是开源的系统。开发和使用来说差别比较大。所以我并没有使用系统解决实际问题的经验。二是我本身的背景很多出自学术圈，读论文讲八卦为主，所以大家可以听得轻松一点。 今
为了更好地引导和推动我国人工智能领域的发展，由中国人工智能学会发起主办，CSDN承办的2015中国人工智能大会（CCAI 2015）于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。本次会议的主旨是创办国内人工智
近年来，随着大家对高级认知能力的积极探索，知识图谱因为表达能力强，扩展性好，并能兼顾人类认知与机器自动处理，引起了学术界、工业界以及政府部门的高度关注。
新坑，鉴于工作越来越忙，填坑速度会慢一些，一周争取两到三次更新吧。 大数据这个概念红红火火的也有两三个年头了，我在这个坑里的时间可能要更长一些，勉强可以从08年开始算。所谓年头待得久了，看得也多一些。对应中国传统文化的说法，什么东西老了都能成精。这个坑的主要目的还是以八卦为主，顺便把我知道的道听途说的有的没的的大数据相关的东西给大家讲一讲，顺便也把大数据来龙去脉理一理，权当诸位茶余饭后的谈资。倘若写到精彩之处，还请多多打赏。钱多钱少其实不是问题，收起打赏就颇有成就感。感觉人生又完整了一些。 大概说起大数据
8月25日，数据派THU联合百度技术沙龙将为大家带来“百度大数据系统探索研究及应用实践“的专题分享。 百度多年来积累了非常丰富的大数据系统研究开发、应用实践的经验：为Apache 基金会贡献的Doris数据库项目，以极速易用的特点被人们所熟知；基于流式计算的系统，正在支撑着百度智能云的关键业务；时空大数据技术帮助决策者洞察和理解城市。学术界，来自清华大学的吴及教授，也将为大家带来医疗大数据方面的探索与研究。 敬请关注和期待。 直播时间：2022/08/25 14:00-17:00 欢迎扫码预约直播 特邀
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | thebackpropaganda 编译 | happen，丁雪，钱天培 上周，大数据文摘为大家介绍了在深度学习领域近几年影响力最大的5篇论文（点击链接查看大数据文摘文章《熬过深宫十几载，深度学习上位这五年》），有不少读者在后台留言表示，这些论文的数学部分实在是太难攻克。 相信不少读者在阅读机器学习论文时也都遇到过类似的问题。满怀野心地打开一篇论文，却被里面成片的数学公式地吓得赶紧丢掉了那篇论文。今天，大数据文摘就为大家带来了几个小tips，帮助大家阅读被数学公式堆
这本书的最大特点是通俗易懂，只要有一点点的开发经验就可以读懂这本书。通过这本书，可以很轻易地理解类似于淘宝、京东这样的网站背后是怎么运行的，然后建立起一个比较宏大的视野，了解到自己平时所做的工作在整个团队里的是怎么样的定位。可能唯一的遗憾在于这本书成书于2012年，有些技术已经跟不上现在的技术发展，比如云原生、分布式数据库。
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 图1. 参加学术会议（1） 怀着对数据科学的向往，我于2019年秋季学期报名参加了清华大学大数据
2.人工智能 因为大数据是人工智能的基石。人工智能的发展，离不开海量数据。
今天的干货，不是一般的干，噎死人那种干。没下面这些准备的话直接退出吧，回去度娘啊谷哥啊弄懂是什么东西再回来。 知识储备必须有这些： BitMap知识。概率论二项分布。泰勒展开。函数求极限。求期望值。求方差、标准差。log对数变换。极大似然估计。 照例甩一波链接。 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(一)No.47 <- HashSet 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(二)No.50 <- BitMap 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(三)No.51
想从事人工智能领域的研究，盲目地在网上购买了一本又一本的参考资料，学习视频刷了一遍又一遍…… 反过头来看，这些方法可能作用并不是很大，却消耗了大量的时间和金钱。
文 | 王通讯 来自光明日报 （作者系中国人事科学研究院原院长） 微软公司的一位副总裁说：大数据与“云计算”就像一枚钢镚儿的两个面，相辅相成。大数据相当于储有海量信息的信息库；“云计算”相当于计算机和操作系统。大数据与“云计算”二者结合起来，将给世界带来一场深刻的管理技术革命。当然，人才工作也包括在内。 A.让人才培养不再凭直觉 人才培养要靠教育与培训。但是以往一个很大的弊端是，教师不知道学生和学员是不是真正把课听懂了。如果问一声大家懂了吗？一般回答都会说懂了。这里就掩盖了有的学生、学员因为羞于回答不懂而带
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