4. Bloom Filter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，下面描述错误的是__
通过大数据，百度掌握你的隐私，微信知道你的社交圈子，淘宝了解你的购物习惯，移动电信联通三大运营商存有你的 通话记录和上网记录……
作者：马双鸽，刘蒙阕，周峙利，方匡南，朱建平，谢邦昌 本文是发表在《统计研究》的论文基础上整理的，获国家社会科学基金项目“大数据的高维变量选择方法及其应用研究”( 批准号13CTJ001) 和国家自然科学基金面上项目“广义线性模型的组变量选择及其在信用评分中的应用”(批准号71471152) 的资助。 一、引言 随着计算机技术，尤其是互联网和多媒体技术的普及与飞速发展，人类社会被呈爆炸性增长的信息所包围。据国际商业机器公司（IBM）资料显示[1]，目前数据的生成每日以千万亿字节来计算，全球近90%的数据是在
大数据和人工智能，都是当下的技术热点，受到的关注都不少，并且这两个技术领域，本身也存在很强的关联性，因此很多人也会把这两者拿来做对比，从技术难度到未来前景，大家都非常关注。大数据还是人工智能？哪个未来发展更好？今天我们来具体聊一聊。
大数据 (big data) 是指由于容量太大和过于复杂，无法在一定时间内用常规软件对其内容进行抓取、管理、存储、检索、共享、传输和分析的数据集。 大数据具有“4V”特征：①数据容量 (Volume) 大，常常在 PB(1 PB=250 B)级以上；②数据种类 (Variety) 多，常常具有不同的数据类型（结构化、半结构化和非结构化）和数据来源；③产生和更新速度 (Velocity) 快（如实时数据流），时效性要求高；④科学价值 (Value) 大，尽管利用密度低，却常常蕴藏着新知识或具有重要预测价值。
数据猿导读 在国家战略需求层面，生命大数据研究正如火如荼的开展起来，为精准医学研究打下基础。可以预见，在三到五年内，将会产生大量中国人群的各类生命大数据以及对应的知识注释。 作者 | 方向东 本文长度
大数据作为当前前景广阔、薪资优渥的新兴行业，很多零基础者也萌生了想要学习大数据的想法，随之而来的，就会产生诸如我不是计算机专业到底能不能学大数据？我到底适不适合学大数据技术？大数据到底要学什么？等等一系列问题。下面我们就从零基础学习大数据的角度，来说一说学习前需要考虑的问题。
欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，回复“翻译”和“志愿者”了解详情。 “医疗大数据”专栏诚招：如果您是专业人士并愿意与大家分享，请后台留言，附自我介绍及微信ID，加入我们，一起把这个平台和专栏做得更好。 大数据文摘翻译作品 编译：孙沁(Kiki), 徐丽玲，孙强 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 作者：MuinJ.Khoury，John P.A. Ioannidis 摘自：Science（ 28 November 2014） 导语
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
不过大数据学习并不是高深莫测的，虽然它并没有多简单，但是通过努力，零基础的朋友也是完全可以掌握大数据的。
5月21日~23日，由香港化学生物及环境工程学会（HKCBEES）-生物学和生物信息学会（BBS）主办的第十三届生物信息学和生物医学技术国际会议（ICBBT 2021）、第九届IEEE生物信息学与计算生物学国际会议(ICBCB 2021)、图形与图像处理国际前沿研讨会（FGIP 2021）在西安同期召开，深圳国家基因库（以下简称“国家基因库”）受邀作为协办单位参与三大会议，国家基因库生命大数据平台（CNGBdb）亮相ICBBT 2021主会场主题演讲，获得国内外医学与生物信息领域研究人员的广泛关注。
4月21日~23日，由IEEE, 浙江大学主办，深圳国家基因库(CNGB) 等单位协办的第11届生物信息学与计算生物学国际会议（ICBCB2023）在杭州顺利举行。国家基因库生命大数据平台（CNGBdb）亮相ICBCB2023大会特邀报告，获得生物信息与计算生物学领域研究人员的广泛关注。
经常有朋友通过知乎私信、微博私信、电子邮件、QQ和微信问我，如何进入大数据行业？该学哪些知识？大数据行业如何创业，到底先从哪里做起？我想，这些问题，并没有一个准确的答案，关键在于，你到底想不想干？想不想在大数据时代闯一把。
学生党以及很多没设计过大数据开发的小伙伴呢，都对大数据这么一个领域感到非常非常的好奇非常非常的神秘，我今天就非要戳穿给你们看。
这篇文章是根据2015年5月29日邱泽奇教授在北京大学社会学系的一个讲座整理而成。为了缩短篇幅，在整理中删除了重复的、缺乏信息的内容。
高考出分了，又是一年一度各位考生和家长手忙脚乱开始填报志愿的时候了。很多考生和家长纷纷咨询Alfred：大数据现在不是很火吗？大数据专业怎么样呀？应该填选择哪个大学比较好？
在目前，当零基础学习大数据视频教程前，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
应届毕业生们看过来，最新毕业生就业月历来了！ 关键时间点别错过！ 每个月重点关注的就业信息都有哪些？ 2018年还有哪些就业机会？ 继2016年北京大学、中南大学、对外经贸大学首批设立大数据相关学
最近经常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具备哪些通用的技能。
在数据“爆炸”的时代，大数据常常被寄予厚望。到底，什么样的数据才算大数据，怎样才能用好大数据，传统统计学还有用武之地吗？
每天都会有很多小白在社交平台上问我：“青牛没有基础可以学习大数据吗？能不能学的懂啊？我不懂java可以学大数据吗？”，针对这些基础性的问题，我写了这篇文章，希望能够帮助到所有想学大数据技术的人们。 学习大数据首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java 大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Strut
马上奔三，对程序员35岁的魔咒耿耿于心。上有老下（即将）有小，人到中年实在没有勇气面对251坐牢警告，和裁员为了n+1的赔偿和hr斗志斗勇，只能尽量延长自己的职业道路亦或是另寻出路。
10月26日，第一财经旗下DT财经发起的数据社群——数据侠联手复旦大学大数据研究院人文社科数据研究所，共同举办以“大数据商业应用解析与未来展望”为主题的公开课。
在数据“爆炸”的时代，大数据常常被寄予厚望。到底，什么样的数据才算大数据，怎样才能用好大数据，传统统计学还有用武之地吗？清华大学统计学研究中心前不久成立，著名统计学家、哈佛大学终身教授刘军担任主任。日前，刘军做客人民日报、人民网《文化讲坛》，分享他的思考。 让大数据区别于数据的，是其海量积累、高增长率和多样性 什么是数据？数据（data）在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的，就可称之为数据
在数据“爆炸”的时代，大数据常常被寄予厚望。到底，什么样的数据才算大数据，怎样才能用好大数据，传统统计学还有用武之地吗？清华大学统计学研究中心前不久成立，著名统计学家、哈佛大学终身教授刘军担任主任。日前，刘军做客人民日报、人民网《文化讲坛》，分享他的思考。
什么是数据？数据（data）在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的，就可称之为数据。古人“结绳记事”，打了结的绳子就是数据。步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。
被广泛关注的大数据，这几年在国内的发展，可以说是进入了比较平稳的一个时期，基本上企业对于技术开发人员的要求，都开始与大数据接轨。那么学大数据需要学哪些内容，今天我们从大数据主流技术栈开始，为大家做个简单介绍。
作者：Jeff Leek 翻译：岳辰 校对：Vanessa 在大数据时代，统计学应当如何发挥它的优势？很多统计学家都在探讨这个问题，包括Steve M. 和Larry W. 也在他们的博客探讨了有关的内容。而笔者的科研方向主要是研究基因组学，也通常被列为统计学和统计学家发挥巨大作用的“大数据”的领域之一，所以对这个问题也思考了一段时间。 一个自然而然的问题就是：“为什么在基因学研究中，统计学家可以取得如此大的成功？”笔者这里想借用Brian C.的一句话来解释：Problem first, not s
另外，你也要考虑时间、精力、金钱等各方面的投入情况。学习和掌握大数据相关技术也非一朝一夕之事，不可能一蹴而就，一般的培训课程只能达到入门级别的介绍和讲解，真正要学会并很好地运用大数据技术你还需要后续更深入的学习和大量的实践。所以需要你一个良好的学习规划。
大数据又称巨量资料，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。
摘自|统计之都 看这题目，多吓唬人。又是方向，又是选择。一看就是知道作者是一个深受商学院教育毒害的砖家！但是，想跟大家说的是，我真心想把这个题目整小点，但是困难。为什么？因为接下来跟大家瞎聊的故事，确
大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。有人通过下方的等式给出了大数据的定义。大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。既然要学的知识很多，那么一个正确的学习顺序就非常关键了。
最近在社会上刮起一阵大数据的不正之风，本科生也敢拿着几个G的硬盘声称这些数据能解决某某疑难问题，让人联想起存满硬盘黄片的处男说这家伙老爽了。 虽然在社会科学领域流行程度远不及计算机和工程，谷歌学术我用关键字搜索一下，大数据和社会科学为内容的文章2011年是194个，2012年 635，2013年1820，这两年算是以1.2左右的指数增长了吧。一个话题一年一两千篇文章并不算多，相比之下”social stratification”2014年还没过完就已经16800多篇了，但是大数据这个话题在网上传的很神，
从IT时代进入DT时代，高校在大数据方向上设置了哪些专业，具体学什么，就业怎么样，作为新兴专业，考生如何报考? 具体内容 专业名称：数据科学与大数据技术; 人才培养目标：以大数据为核心研究对象，利
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 很多数据分析小白，都会有这个疑问：学数据分析如何开始，哪些是要学的，怎么学，学到怎样程度才算，小编偶然在贴吧上看到一
IT行业发展速度快，市场需求大，而且，程序员薪酬高、福利待遇高，成为很多从业者向往的职业，当然，也刺激了很多非计算机专业的从业者进入该领域。转行进入IT行业在最近的几年一直是个热门，那么对于0基础的求学者，入行大数据开发需要什么基础呢？
在当今信息时代，大数据已成为了无处不在的存在。从社交媒体上的点赞和分享，到在线购物的记录，再到传感器生成的海量数据，我们的世界充斥着各种各样的数据。这些数据的数量之大，以至于我们开始用“数据大爆炸”来形容这一现象。但这些数据不仅仅是数字的堆积，它们是有价值的资源，因为通过适当的大数据分析，我们可以从中提取出有意义的信息，这不仅改变了商业，也改变了我们的生活方式、医疗保健、科学研究等方方面面。
电子科大一项研究发现，学生成绩的好坏与其行为习惯紧密相连 对于新入校的学生来说，大学生活该怎样合理安排？如何才能在大学里炼成一个学霸？ 别担心，有大数据来告诉你！这不，由国内大数据领域的领军专家、电子科技大学教授周涛等人共同研发的“学生画像”系统，通过数据整合、分析，挖掘出每个学生的学习、生活状态，预测出学生的挂科危险以及可能出现的“特殊状况”。这个系统已经覆盖电子科大两万余名本科生。 那么，现在我们就来看下，在大学里怎样才能成为一个学霸。 1 新奇的发现 打水次数减少35次学生
高考阅卷紧锣密鼓，月底即将陆续放榜，届时考生将会面临与高考同样重要的问题：志愿填报。今年有一个获批的新增专业备受瞩目——数据科学与大数据技术。 “大数据”概念再火热，填报志愿的学生和家长也要冷静，这几个问题必须先想好： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗？ 学了几年后，大数据行业会不会产能过剩？ 大数据行业最终需要什么样的人才？ “热门专业”填报，有哪些注意点？ 接下来就为您一一分析： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗？对！未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。 先看大数据人才缺口有多大？ 根据L
前言 大家好,我是程序员Manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。 前两天有学妹私信我说,她已经上完大一,大数据专业的,只学过大数据导论,问我大
导语 随着全国各省高考分数线的公布，考生和家长也投入到了报考志愿的战争中。高薪、市场需求居高不下的数据科学家正在成为众多年轻人的理想职业。那么想要进入大数据领域并成为佼佼者，如何从高考选专业开始科学规划？ 大数据文摘联合数据派（datapi）策划了本期专题，针对“数据科学家”的专业成长路径，采访了清华大学徐葳教授、阿里数据专家刘智勇、哥伦比亚大学数据科学在读硕士王昱森，希望他们从各自不同的角度，给想要走上大数据这条路的年轻人选择专业提供一些参考。 ◆ ◆ ◆ 数据分析师：市场需求增长,五成年薪在50万以
大数据时代是现代生产力水平发展到一定阶段的必然产物。数据不断产生，而且越来越多。尽管当今“大数据”潮流让我们获得了海量数据，但掌握这些海量数据本身并无意义，真正的意义体现在对数据信息进行专业化的处理。这就使统计学面临新的机遇和挑战，应用统计学应运而生。 突显实践分量 走进首都经济贸易大学统计学院院长纪宏的办公室，首先映入眼帘的是墙上贴的各种柱形图、折线图、饼形图。记者凝视许久，仍看不出什么“名堂”。“你可能不熟悉统计学，我给你举个例子。假如统计学是一把大刀，那么统计学学硕就是‘铁匠’，他知道如何打出一把好刀
10月26日，CDA数据分析师董事长赵坚毅访问社科大，并与中国社会科学院大学经济学院签署战略合作框架协议。社科大经济学院执行院长何辉、党委书记钟德寿出席仪式。双方将充分发挥各自优势，共同探索产学研合作新模式，树立校企合作发展新标杆，推动双方新一轮共同发展。
文章《大数据与人工智能在癌症研究中的应用》全面概述了肿瘤学领域的当前状态和未来展望。以下是其关键要点和启示的总结： 1. **大数据与AI在肿瘤学中的整合：** 文章强调了大数据和人工智能在癌症研究中的变革性影响。它突出了AI用于多模态数据融合和分析的作用，促进了从复杂数据中提取信息的新时代。 2. **挑战与解决方案：** 论文讨论了癌症研究中数据整理和利用的挑战，并提供了战略性解决方案。它强调了高效数据整理、深入分析和利用的必要性。 3. **多组学分析及应用：** 作者详细介绍了AI方法在处理癌症大数据中的角色和应用，重点是多组学分析。这包括识别新的生物标志物、理解机制和开发疗法。 4. **智能服务平台：** 文章提出了一个基于机器学习的智能服务平台，旨在整合癌症大数据并使用AI算法进行个性化健康管理。 5. **成功案例：** 文章提供了大数据和AI在发现可修改的风险因素、生物标志物、药物发现和重新定位以及风险预测建模方面成功应用的例子。 6. **未来机遇和挑战：** 它概述了精准肿瘤学中当前的挑战和未来机遇，强调了提高患者结局和深入了解癌症的跨学科合作的必要性。 **启示：** - **精准肿瘤学的进步：** 大数据与AI的整合在精准肿瘤学方面标志着重大飞跃，从早期诊断到个性化治疗。 - **跨学科方法：** 文章强调了研究人员、临床医生和数据科学家之间合作的必要性，以有效利用癌症研究中的大数据。 - **创新方法论：** AI和大数据在肿瘤学研究中的成功应用为创新方法论铺平了道路，这些方法论可能会显著增强癌症的诊断、治疗和管理。 - **挑战即机遇：** 识别的挑战，如数据整理和模型解释，为肿瘤学领域的进一步创新和完善提供了机会。 总之，该文章全面展现了当前在利用大数据和AI进行癌症研究方面的进展和挑战，凸显了在更有效地理解和治疗癌症方面取得重大突破的潜力。
百科是这样定义的：精准医学（Precision Medicine）是以个体化医疗为基础、随着基因组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展起来的新型医学概念与医疗模式。
大数据是眼下非常时髦的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。 这群人被称做数据科学家(Data Scientist)，这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英(LinkedIn)和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。 不过在国内，大数据的应用才处于萌芽状态，人才市场还不太成熟，每家公司对
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