[ 导读 ]清华-青岛数据科学研究院（以下简称“数据院”）自2014年4月成立以来，秉承“学校统筹，问题引导，社科突破，商科优势，工科整合，业界联盟”的指导原则，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创新能力的“Π”型人才。
0x00 前言 本篇总结一下自己对大数据算法认知的过程。正文包含两部分：自己对算法的认知过程和对大数据算法的理解。 写这篇博客的原因有很多，总的来讲有下面几点： 自己在算法的路上一直懵懵懂懂，现在刚刚有了一点点头绪，赶快做个记录。 梳理清楚自己的思路，后续会有一个算法学习的一到两年的计划，这算是个引子。 谈起算法大家都只会想到经典算法和机器算法，除此之外还有很多有意思的算法，特别是为了解决大数据量问题的算法，这些很容易被忽略掉，但是我认为这才算是大数据算法。 0x01 认知过程 1. 算法没什么用 刚入坑的
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。
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。
数学专业，在大众化的眼光看来，毕业后的就业前景无非是当老师或者搞科研，这个专业似乎太古板且就业道路狭窄。然而，在AI时代，这些都是偏见，数学专业毕业生早已是互联网、金融界、IT界、科研界的“香饽饽”，数学专业的就业前景有你看不见的“前途似锦”! 数学专业的划分主要如下： 专业 基础数学(应用数学)概率论与数理统计(概率与统计精算)数学工程的科学与工程计算系专业概况数学系一般开设基础数学、应用数学两专业，而这两个专业方向基本是相通的，都是为培养数学和其他高科技复合型人才打下基础。基础数学学科较多地涉及：代
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。
安德鲁•W•穆尔简介 卡耐基梅隆大学的计算机科学学院院长，机器学习、人工智能、机器人技术，大数据统计计算行业背景，热爱算法和统计，最喜欢机器人技术。 曾在机器人控制，生产制造，强化学习，天体物理学算法，防恐，网络广告，网络点击率的预测，电子商务的监控算法，物流等领域工作过。 我热爱的技术（算法，云架构，统计，机器人，语言技术，机器学习，计算生物学，人工智能和软件开发过程）对社会的未来的影响。我们很幸运的生活在这样一个激动人心的充满变化的时代。 以下的一些链接指向了一套关于数据挖掘的很多方面的教程
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
在 2013 年，大数据刚刚崭露头角，有一大批程序员，在那个时间点，踏上了靠转型大数据升职加薪的日子。在那个时候，只要稍微懂一点点 Hadoop，会写一点点 HQL，工资翻一番是分分钟的事情。
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
翻出来了17年自己梳理的数据工程师的算法学习内容，当时的理解和现在会有些许不同，但整体来看还是可以的，有一些比较细节的内容并没有花较多的时间来整理，留待大家自己补充了，在此不再做任何修改分享给大家参考，也算是对当时思路的一种保留吧。
#玩转大数据#12点的钟声敲响后，意味着已经跨过2015，进入2016了。新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。可能这个计划会相对宽泛，大家可以根据自己的需求去调整和补充。 一名数据科学家的新年计划 根据数据科学家一生的三个发展阶段，我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现有阶段的
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？
最近有很多人问我，大数据是怎么学？需要学什么技术以及这些技术的学习顺序是什么?今天我把个问题总结成文章分享给大家。 大数据处理技术怎么学习呢？首先我们要学习Python语言和Linux操作系统，这两
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
经常有人问我“要成为数据挖掘工程师或者数据科学家应该读什么书？”类似的问题。下面是一份建议书单，同时也是成为数据科学家的指南，当然，这不包括取得合适大学学位的要求。 在深入探讨之前，数据科学家似乎需要掌握许多技巧，如：统计学、编程、数据库、演讲技巧、数据清理与变换知识。 理想情况下，你需要具备以下技能： 了解统计学与数据预处理知识。 理解统计陷阱。你必须明白在统计分析过程中偏差与常见错误都将影响统计分析人员。 了解几个机器学习与统计技术的工作原理。 时间序列分析。 编程技巧 (R, Java, Pyth
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
在大数据和人工智能行业，有众多与数据相关的岗位，名目繁多：数据分析师、数据产品经理、数据挖掘工程师、大数据工程师、数据开发工程师、机器学习工程师、算法工程师、NLP算法工程师、数据科学家等等。很多应届生或准备转行的朋友面对如此多的岗位名称，都会傻傻分不清楚。本文将这些数据相关的职位分为三类：数据分析师、大数据工程师和算法工程师，并从工作内容和技能要求来做一下分析，帮助新入行朋友选择适合自己的岗位。这里我暂且不谈最顶级的数据科学家，这部分人均为名校博士，全世界可能只有几千个，他们可以轻轻松松年薪百万，是整个食物链的最顶层。他们不需要找工作，都是工作在找他们。
虽然我们栏目名字叫“每天一个数据分析师”，但本期C君采访了可不止一位，他们有的是从业几年甚至十几年的老兵，有的是从零开始想要转型的准数据分析师。但他们不久前做了同一件事儿，那就是参加了第三届CDA数据
大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Python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。 Python：Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它
随着信息技术和网络技术的快速发展，人类所存储的数据越来越多，数据已经从量变走向了质变，成为了“大数据”(Big Data)。大数据概念首见于1998年《科学》(Science)中的《大数据的管理者》(A Handler for Big Data)一文。 2008年《自然》(Nature)的“大数据”(“Big Data”)专刊之后，大数据便爆发了，成为了学术、产业和政府各界甚至大众的热门概念，美国等发达国家已经制定并实施大数据战略。 刘红、胡新和指出，大数据带来了第二次数据革命，使得万物皆数的理念得以实
·大数据处理技术怎么学习呢?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
大数据时代的到来催生了一门新的学科——数据科学。首先，本文探讨了数据科学的内涵、发展简史、学科地位及知识体系等基本问题，并提出了专业数据科学与专业中的数据科学之间的区别与联系；其次，分析现阶段数据科学的研究特点，并分别提出了专业数据科学、专业中的数据科学及大数据生态系统中的相对热门话题；接着，探讨了数据科学研究中的10个争议及挑战：思维模式的转变（知识范式还是数据范式）、对数据的认识（主动属性还是被动属性)、对智能的认识（更好的算法还是更多的数据）、主要瓶颈（数据密集型还是计算密集型）、数据准备（数据预处理还是数据加工）、服务质量（精准度还是用户体验）、数据分析（解释性分析还是预测性分析）、算法评价（复杂度还是扩展性）、研究范式（第三范式还是第四范式）、人才培养（数据工程师还是数据科学家）。再次，提出了数据科学研究的10个发展趋势：预测模型及相关分析的重视、模型集成及元分析的兴起、数据在先，模式在后或无模式的出现、数据一致性及现实主义的回归、多副本技术及靠近数据原则的广泛应用、多样化技术及一体化应用并存、简单计算及实用主义占据主导地位、数据产品开发及数据科学的嵌入式应用、专家余及公众数据科学的兴起、数据科学家与人才培养的探讨。最后，结合本文工作，为数据科学研究者给出了几点建议和注意事项。
近些年，大数据的火热可谓是技术人都知道啊，很多人呢，也想学习大数据相关，但是又不知道从何下手，所以今天柠檬这里分享几个大数据脑图，希望可以让你清楚明白从哪里入门大数据，知道该学习以及掌握哪些知识点
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__
如今，只要能谈论点儿大数据就显得很高大上。然而，大数据挖掘、大数据分析、大数据营销等事情仅仅只是个开始。当然，也有很多人直接批判大数据或大数据营销给我们造成隐私威胁。大数据到底是什么？它又有着哪些价值呢？
再更一篇技术杂谈类的文章。。。粉丝甲：所以这就是你拖更系列文章和视频的理由吗？？？粉丝乙丙丁：就是！就是！都断更多久了？我：咳。。。最近杂事缠身，还望恕罪！下面是食用须知：
作者｜Jeff Leek 翻译｜任然 校对｜罗双英 在数据统计中，有10个概念与大数据分析密切相关。这10个概念聚焦在数据预测准确性，交互分析等方面。 在之前的帖子中，我曾指出大数据中一个关键问题，即忽略了应用统计学。但是许多应用统计学中犀利的概念确实与大数据分析密不可分。为此，我觉得我得回答我上一贴的第二个问题：“当我们在思考大数据时代时，我们到底理解了哪些统计学概念？” 鉴于网络总是喜欢列“前十名单”，那我也就列出十个概念。不过如果人们感兴趣深入探讨的话，这些概念当然不会止步于十。当然，大家对于我的观点
大数据这个行业在科学发展的潮流中也变得越来越火了，来带你看看大数据工程师需要学习哪些必备知识和技能呢？
大数据文摘翻译 翻译：Lindabi 校对：孙强 如需转载，请后台联系我们，未经授权，禁止转载 今年，统计对大数据是非常重要的这一观念充斥着大众媒体。这里有几个例子，首先是Lazer等人在科学杂志上发表的文章，使得这一观念迅速蔓延。 · 谷歌流感的教训：大数据分析的陷阱 · 大数据，我们犯了一个大错误？ · 谷歌流感趋势：大数据的限制 · 八个（不，九个！）大数据的问题 所有这些文章涉及的问题都是统计人员思考了很长时间的问题：抽样总体，干扰因素，多重检验，偏置和过拟合。在大数据的热潮中，这些想法都被忽略或
越来越多的管理者意识到数据分析对经济发展、企业运营的重要意义。在古代，得琅琊阁者得天下；现在，得大数据者得天下。
AI 科技评论按：日前，中国科学院数学与系统科学研究院胡旭东研究员在一次内部会议上发表了以《运筹学与人工智能》为题的专题报告。在报告中，他扼要介绍中美两国政府、研究机构、学界和业界专家对人工智能发展现
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
传统科学思维中，决策制定往往是“目标”或“模型”驱动的——根据目标（或模型）进行决策。大数据时代下，数据成为决策制定的主要“触发条件”和“重要依据”。
在数据统计中，有10个概念与大数据分析密切相关。这10个概念聚焦在数据预测准确性，交互分析等方面。 在之前的帖子中，我曾指出大数据中一个关键问题，即忽略了应用统计学。但是许多应用统计学中犀利的概念确实与大数据分析密不可分。为此，我觉得我得回答我上一贴的第二个问题：“当我们在思考大数据时代时，我们到底理解了哪些统计学概念？” 鉴于网络总是喜欢列“前十名单”，那我也就列出十个概念。不过如果人们感兴趣深入探讨的话，这些概念当然不会止步于十。当然，大家对于我的观点可能会有不同看法，我认为它们普遍来说也不是什么坏事。
今年秋招之前，我曾以为我以后会是一名Java开发，但是在真正的秋招过程中，我出轨了大数据(呵呵，男人！)，既然将它作为第一份职业，那就要好好来了解下它，要对现有的大数据的生态有个直观的理解，所以在此基础上列出自己的学习计划和自己的职业规划。在这里，要特别感谢韩顺平老师B站2020大数据公开课，受益匪浅，视频链接在参考文献中，感兴趣的小伙伴可以看看。
0x00 前言 最近发现身边有不少小伙伴想转行做数据工程师，聊天的过程中发现大家对该如何入门有很多迷茫的地方，周末写篇博客记录一下。 哪些人适合继续阅读 数据工程师该如何入门？话题有点大，而且每个人的理解都很不一样，因此我们会先限定一下会对这个话题感兴趣的人群： 做了几年其它软件开发，发现大数据方向更有前景 在校的童鞋，毕业后想搞数据开发，但是学校没相关课程 没搞过软件开发，对之前的工作没信心想搞互联网，发现大数据方向挺不错 本文结构 前面已经限定了一个大致的话题范围，下面介绍一下主要的文章结构： 数据工程
有人给予了大数据专家许多美好的称号，比如“数据开采者”、“数据建筑师”等，但其中最时髦的当属“数据科学家”。当记者在互联网上搜索“数据科学家”这个关键词时，看到的都是“21世纪最性感的职业”、“大数据行业最时髦的职业”等溢美之词。埃森哲大中华区技术咨询董事总经理何悠毅(Jouni Hakanen)表示，目前对数据科学家需求极大。 “性感”的数据科学家 记者采访人人游戏高级数据科学家陈弢时，他提到了当年在香港科技大学计算机系读博士的时候曾听教授这样调侃：“只有那些不能严格被算为科学而又想挤进科学的学科，才会在
1.灵感·大数据× 大数据在各行各业的应用、以及最新分析报告。 2.内参·大数据产业 大数据行业的【人才、资本、战略】最新动向 3.利器 算法、模型、学科 ---- 【精选】7日大数据精选 01 灵感·大数据× 大数据在各行各业的应用、数据分析最新资讯 携程机票大数据 携程APP大数据发现，在预订机票的旅客中， （1）20%的人会通过网站或App提前选座； （2）其中“靠窗位”占比超过“过道位”； （3）而28-35岁的男性商务人士则是最爱选座的人群。 看美国如何实现农业大数据的建设 据悉，爱荷华州全职农民
大数据作为一个新兴的热门行业，吸引了很多人，但是对于大数据新手来说，按照什么路线去学习，才能够学习好大数据，实现从大数据菜鸟到高手的转变。这是很多想要学习大数据的朋友们想要了解的。
当前，越来越多的同学进入大数据行业，有的是底层的技术，有的是工程，有的是算法，有的是业务。每个产品、都需要工程化的实现，以前，工程师都是操练着java/python/c等各种语言操纵中各类的软件，比如jquery，spring、mysql，实现产品的业务逻辑。在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark、hbase、jstorm等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下，本文是围绕hadoop的。对于算法、机器学习是另一个范畴，本篇不涉及，不过从事机器学习算法的研发，能力最好在中级之上。
作者游文娟 摘自生命科学研究快报 2014年6月13日，《科学》杂志刊载了一篇由美国科学促进会（AAAS）科技出版顾问Mike May撰写的一篇题为“Big Biological Impacts from Big Data”的文章。鉴于大数据作为目前的一个热点概念，本文对该文进行了编译。本文首先梳理了大数据所包含的三层含义，然后就这三层含义进行了分析和解读。基于基因组数据量越来越多的情况下，很多机构都意识到利用大数据的前景。本文列举了一些机构已开发或正在研发的、用以分析大数据的方法或工具。例如，美国Bio
很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书？今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴，作为参考。
生物信息学是一门跨学科的科学领域，它将生物学、计算机科学和统计学等多个学科的知识相结合，利用计算方法和工具来解决生物学领域的问题。随着生物学数据的急剧增加，人工智能（AI）技术在生物信息学中的应用变得越来越重要。本文将介绍如何利用AI技术分析和挖掘生物大数据。
#玩转大数据#新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家
最 早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的 挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日， 却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。 进入大数据时代，首要的就是思维变革： 要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本 要乐于接受数据的纷繁复杂，而不是追求精确性 要关注
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。
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。
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛，很多人都想要从事大数据技术开发工作，但是，请问要怎么做，路线是什么？从哪里开始学？学哪些？这是一个大问题。对于我自己来说，最近也在学一些大数据开发相关的技术，所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》，希望对你有所帮助。
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