在DTCC 2016中国数据库技术大会“大数据创业”专场，Sensors Data CEO 桑文锋分享了主题为《深入浅出大数据分析》的演讲，作为一名资深大数据牛人，从大数据思维讲起，深入浅出剖析数据驱动的理念，常用的数据分析方法，推荐的思路，多维数据分析技术等。
大数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。想要玩出数据的商业价值，让数据变成生产力，就需要读书了。俗话说：“读书如登山，每向上一步都又是一番风景，数据分析的成长之路也如登山一样，要想成为数据分析师，读书是必不可少的。
世界如此喧嚣，知识何其稀少。这是一个信息爆炸的时代，被资讯洪流裹挟的我们，都养成了非常不好的思维习惯：把信息当作知识，把收藏当作学习，把阅读当作思考，把储存当作掌握。为了给读者提供跟多有价值的信息，文
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？ https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些？ https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 3、清洗：去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者，考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
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10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。
但数据叔真心希望，在这个以团圆为关键词的节日里，你能早点下班，跟家人一起过节。光说几句祝福的话好像诚意不够，数据叔再送一本书，愿你在新年开工之际提高姿势水平、提高效率，早早下班！（福利详情见文末）
【每周一本书】之《数据驱动：从方法到实践》（文末有彩蛋）
有句话叫做：投资啥都不如投资自己的回报率高。 从参加工作到现在，短短的几年内，我投资在自己身上的钱已超过三十多万，光买书籍的钱就已超过总投资的三分之一，买了不少于上千本书，有实体书，也有电子书。这些书不仅提升了我的技术能力，更提升了我的视野和认知。
6月28日下午，由成都商报主办、加米谷大数据机构和茂烨智能控股公司共同承办的大型全民公益活动——“商报财富沙龙”第四期如期顺利举行。
最近几天在思考，如果用一个简单的例子来说明下大数据中涉及到一些方面或者内容。经过反复拿捏，感觉下面的例子对于未接触过大数据的人来说，比较容易接受和理解。
大家好，我是Tom哥。校招进阿里，研究生，P7技术专家，出过专利，竞赛拿过奖，CSDN博客专家，负责过电商交易、社区生鲜、营销、金融等业务，多年团队管理经验，爱思考。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 当前，数据不仅是企业的核心资产和重要战略资源，也是重要的生产要素。数据资产已日益成为企业抢占未来发展主动权的前提和保障，做好数据治理、学会用数据赋能企业、驱动增长势在必行。 当一个时代来临的时候，最怕的是我们看不懂。 所以，为了帮大家看懂这个数智驱动的时代，博文菌为大家精心挑选了8本与数据赋能企业相关的权威经典书，希望帮助大家了解未来商业新形态的思考与实践，全面认识企业数智化转型，找到驱动企业持续增长的新力量，成为企业不可或缺的新势力人才！ ----
在大数据开源系统框架当中，Hadoop始终是一个值得关注的重点，经过这么多年的发展，Hadoop依然占据着重要的市场地位。学大数据，必学Hadoop，也说明了Hadoop在大数据当中的重要性。今天给大家带来一份Hadoop技术入门书单推荐。
首先你要有自己职业规划，知道数据分析和大数据是做什么的、能解决什么问题，给自己定一个小目标。一个有经验的数据科学家：最少要有2到3年工作经验，而工作经验体现在运用数据科学处理各种商业问题的能力上，同时需要具备以下技能： 一流的分析技巧：探索凌乱的数据集并提取洞察的能力； 在SQL运用能力方面是一名内行； 能很好的掌握假设检验、分配、回归分析和贝叶斯方法； 有与商业方面的机器学习经验； 对于Python语言和Jupyter环境有经验； 对于pandas、numpy、sk-learn和NLTK有一
随着互联网的深入发展，前端开发工程师已成为市场上极具竞争力的人才。许多学生，包括以前的UI，java，或完全零基础，想学习的前端。那么话不多说，直接上干货，希望能帮助到大家。
现在，几乎所有公司都离不开推荐、广告、搜索这 3 类业务场景，因此 Spark 也相应成了大多数互联网公司的标配： 美团在 2014 年就引入 Spark，并将其逐渐覆盖到大多数业务线；字节跳动也基于 Spark 构建数据仓库，去服务了几乎所有的产品线；还有 Facebook 也将数据分析引擎切换为 Spark。 以美团为例，它海量的日志数据将被汇总处理、分析、挖掘与学习，为各种推荐、搜索系统甚至公司战略目标制定提供数据支持。 而 Spark 能在相同资源使用情况下，把作业执行的速度提升百倍，极大的提高了生
作者 CDA 数据分析师 前言 2017年7月29日，由CDA数据分析师主办，以“跨界互联 数据未来”为主题的CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会在北京中国大饭店隆重举行。 7月29日当天，除了引人眼球的主会场以外，上午同步开放4个分论坛，我们将逐一推送每个分论坛的盛况，以及演讲嘉宾速记稿整理，给每一个CDA成员奉上干货。 CDAS 2017中国数据分析师行业峰会上午的互联网大数据分论坛中，来自猎聘网、吆喝科技、云幕后、七麦科技等六位专家与教授，分享了大数据在互联网领域的实践和应用。
导语：读书是一生的功课，技术人通过读书实现自我提升，学习优秀知识沉淀。TEG书知道本期特邀腾讯云数仓数据湖产品负责人堵俊平、腾讯云数据库负责人林晓斌、腾讯TEG云架构平台部数据块中心高级工程师王银虎，腾讯TEG计费平台部账户中心专家工程师潘安群为大家带来大数据方向好书推荐。来看看技术大牛在读什么，收藏优质内容，愿本期书单助您更专业。 堵俊平，腾讯云数仓数据湖产品负责人， T4专家工程师，腾讯开源联盟（TOSA）现任主席，Apache开源基金会Member, Apache Hadoop项目Commi
作者：卢钧轶 出处：CENALULU’S TECH BLOG 本文罗列了一些适用于MySQL及运维入门和进阶使用的书籍。 背景：各大论坛上总是有很多同学咨询想学习数据库，或者是为入行DBA做些准备。几年来作为一个MySQL DBA的成长过程有一些积累和感悟，特此拿出来和大家分享。 ---- SQL 入门 在准备成为MySQL DBA之前，能熟练的编写SQL是一个必要条件。exists 和 join之间的等价转换；基本的行列转换；SQL 循环等的熟练掌握对之后的运维和调优工作都有很大的帮助。 推荐书籍： 《S
大概是自带了亲和属性，经常会有很多机会听到身边同事、朋友，甚至一些仅有数面之缘的人分享他们对于职业的看法和困惑。前不久，身边相熟的妹子，非常困惑地问我，为什么学了那么多软件，还是做不好数据分析？ 这样的问题，不是第一次听到。我经历过那种痛苦而纠结的过程。今天老师说SPSS常用，明天发现金融行业SAS才是王道。回头翻翻网络，原来R已经铺天盖地。正当痛苦地一遍遍写代码时，发现朋友圈已经在刷“life is short，you need python”。我们拼命追赶，却永远赶不上前辈们的脚步。到最后，疲惫不堪。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
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数据分析最近很多朋友问我，怎么样才能成为一名数据分析师呢，我没有基础，能不能做数据分析师呢？ 正常智力的人，想要从菜鸟成为一名数据分析师，都是可行的，只不过，数字敏感度好的人，成长更快，那是不是说明，我们就不需要花时间学习数据分析的技能了呢，我之所以把数据分析称之为技能，而不是职能。 是因为，现在我们所处的阶段就是工业化转型信息化的时代，美国天生就是一个大数据国家，现在仍然有19万数据分析师的缺口，目测2016年，国内会有10万左右数据分析师的缺口，即使你是财务、运营、产品，数据分析都是你必备的一种技能
R语言的资料非常多，R语言的书籍也聆郎满目啊。如何选择R语言书籍阅读呢？在此，我给大家分享一张自己做的R语言书籍导读的心智图。 这个心智图，一共包括预备知识、初级入门、高级入门、数据可视化和问题域研
编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉～每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期，我们学习了单词出现行计数的相关内容。PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看 No.72 在 Spark 上实现 WordCount 小可 ：我记得在学习 Hadoop 时，最
最近一年以来，大数据这个概念被吹嘘的天花乱坠，仿佛你要是不说大数据就落伍了。继云计算之后，大数据已然成为IT行业的热点。《哈佛商业评论》更是宣称“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家都不知道它干的是什么。这里我不想重复什么是大数据，什么是数据科学，而是想以个人过去接近2年时间通过MOOC（开放课程）来学习数据科学的实践来给出一份个人建议的数据科学学习之路的课程清单。 数据科学家的自我修养 Drew Conway给出的数据科学的一个文氏图，很好的诠释了数据科
数据科学家自我修养——一份数据科学的开放课程清单 最近一年以来，大数据这个概念被吹嘘的天花乱坠，仿佛你要是不说大数据就落伍了。继云计算之后，大数据已然成为IT行业的热点。《哈佛商业评论》更是宣称“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家都不知道它干的是什么。这里我不想重复什么是大数据，什么是数据科学，而是想以个人过去接近2年时间通过MOOC（开放课程）来学习数据科学的实践来给出一份个人建议的数据科学学习之路的课程清单。 数据科学家的自我修养 Drew Conway
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好像一下子，进入了AI时代，后台的很多小伙伴其实都很迷茫，自己现在该如何去做好准备，去迎接即将到来的All in AI。 所以就有了今天这篇文章啦。今天呢，跟大家分享分享目前机器学习的历程吧，我到现在都没觉得我入门了机器学习，所以也没有什么所谓的经验啊，成功实践啊，没有。 首先甩三句始终相信的话。 不要为了机器学习而机器学习。 机器学习只有洞悉来自业务的需要，配合业务发展，才能发挥作用，单纯的机器学习没什么用。 python大法好，用2.7。 业界的前沿机器学习基本都是只支持python和C++，行业标
编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉～每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期，我们学习了在 Spark 上实现 WordCount 的相关内容。PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看 No.73 在 HDFS 上使用 Spark 小可 ：Spark 不是
由PPV课发起举办的数据创客活动之大数据创业机会研讨会于10月31日在天使岛创客中心圆满落幕。 大数据是继云计算和物联网之后有一大颠覆性技术变革，尤其是今年8月份国务院出台了《促进大数据发展的行动纲要》，随后又出台了具体落地的时间表，国内的大数据发展可以说进入了一个新的历史阶段。与此同时，我们也可以看到国内大数据成熟的案例和应用还较少，人才的缺乏也制约了企业的发展，理性决策、靠数据说话的数据思维方式也需要进一步的普及。 由PPV课、天使岛创客空间联合举办的“数据创客系列活动”之《大数据创业机会研讨会》的
在由中国人工智能学会举办的第一期AIDL《人工智能前沿讲习班》上，国内著名人脸识别专家、中科院计算所山世光研究员畅谈了从人脸识别看深度学习对计算机视觉的推动及挑战。值得注意的是，山研究员指出近期人脸识别进展的最大特点，“人脸识别不再搞特殊化了”。此外，他还简要的介绍了由他带领的中科视拓的主打产品SeetaFace人脸识别引擎的框架及技术。并对媒体追捧AI表达了很理性的看法：“切勿过度承诺，避免第三次AI寒冬”。关注公众号，回复“AIDL山世光”即获取77页PPT全文下载。
在一个庞大机房的角落里， 存放着一台普普通通的服务器。 每天一开机，里边的居民就开始忙活起来了。 大家都要在操作系统老大的指挥下干活。 日子一天天地过去，这一天，大家正在干活，外边突然传来了咔嗒一声。 CPU阿甘很快掌握了拆箱子、装箱子的技巧，他变得非常熟练，乐在其中。 可是好景不长，IT系统很快进入分布式时代。 一个系统后面往往有数百台甚至数千台服务器在支撑，服务器之间需要频繁地交流。 网络通信的性能成为关键。 而阿甘发现，数据包太多， 自己在拆箱子、装箱子上已经力不从心了。
现如今每个公司都有自己的大数据平台和大数据团队，可以看出大数据建设在公司的重要地位，不管是用于做数据分析、BI还是做用于机器学习、人工智能等领域，大数据都是基础，海量数据成为了互联网公司的重要资产。
Nginx是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器，在BSD-like 协议下发行。其特点是占有内存少，并发能力强，事实上nginx的并发能力确实在同类型的网页服务器中表现较好，中国大陆使用nginx网站用户有:百度、京东、新浪、网易、腾讯、淘宝等。
随着互联网技术的发展，每一个业务都与数据息息相关，如搜索，推荐。这些业务有一个共同的特点是连接用户和数据。随着数据量的不断增加，对大数据的处理的要求也就会越来越高，在这期间出现了很多大数据的处理平台和工具，如Hadoop，Storm等。在不同的应用场景中也有不一样的数据架构，那么什么是大数据架构，引用如下的定义：
转载声明 本文为灯塔大数据原创内容，欢迎个人转载至朋友圈，其他机构转载请在文章开头标注：转自：灯塔大数据；微信：DTbigdata 编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉～每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期，我们学习了“Hello World”程序的相关内容。PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—
2.因为优点1的存在，对于团队来说，可以更好的分配开发任务，比如各个团队负责一个独立的模块，开发完成后，只需要利用webservice服务的形式将模块的功能以API的形式开放出来
好的开始等于成功的一半，2022给自己一个美好的期许! 为了感谢2021年广大技术人对奈学科技的关注和支持，在2022新年开篇之际，奈学科技的核心教研团队将于1月11日特别推出【奈学科技技术开放日】免费体验学习活动，以高含金量的智慧福利倾情回馈广大学员！ 随着微服务架构模式的广泛应用，采用RPC的方式调用服务是众多企业采用的方式，而几乎每个大厂都会自创自己的RPC框架或者基于知名的RPC框架进行改造，所以想要进军大厂或者在业界开拓更宽广的天地，吃透RPC高性能、高容错的底层原理和核心机制就成了题中之义。 前
这是国外数据科学学习平台DataCamp成员写的一篇图文 8步 成为数据科学家。我们具体来看下有哪些学习内容和学习资源。
有了这些书，再也不愁下了班没妹纸该咋办了。慢慢来，认真学，揭开机器学习和数据挖掘这一神秘的面纱吧！ 《机器学习实战》：本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的
我不喜欢一上来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。
我不喜欢一上来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。 同样的，下面介绍的是我之前刚开始自己学习python的1种方法，只需要1种就可以了。 第1步，基础入门 很多人喜欢搞一本厚厚的书来看，虽然看完了但是还不会用Python，这是最大的悲哀。 伤心吧？难过吧？ 其实，你只需要，看菜鸟教程网站的这个教程就足够了，网站地址： Python3 教程 | 菜鸟教程
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 互联网时代，都说得数据者得天下。 企业需要通过数据分析得出的结论做出正确的决策，确保业务精准符合用户市场需求，数据分析师这个岗位也得到了越来越多求职者的青睐。 本期就为大家分享14本数据分析类图书，让你轻松掌握数据分析的三板斧：Excel、SQL、Python，打好理论知识（统计学、机器学习）的基础。 即使你是零基础的小白，也能够轻松入门，并逐步进阶，找到自己喜欢的工作。 ---- 01 ▊《深入浅出数据分析》 Michael Milton 著
《机器学习实战》：本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统
我不喜欢一来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。 同样的，下面介绍的是我之前刚开始自己学习python的1种方法，只需要1种就可以了。 第1步，基础入门 很多人喜欢搞一本厚厚的书来看，虽然看完了但是还不会用Python，这是最大的悲哀。 伤心吧？难过吧？ 其实，你只需要，看菜鸟教程网站的这个教程就足够了，网站地址： Python3 教程 | 菜鸟教程
这一年，数据圈口碑炸裂的好书，今天给大家做个大盘点。也希望大家能多了解一些领域，或许还能从中培养出新的兴趣。
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