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。
新路线图在Spark一章不再以Java，而把Python语言作为第一语言，更适应未来的发展趋势，路线图主要分为六大模块，根据以下内容对照自己掌握了多少大数据的知识，查缺补漏！文末送全套视频+源码资料。
近年来，以第三方支付、P2P平台、众筹为代表的互联网金融模式引起了人们的广泛关注，该模式大量运用了搜索引擎、大数据、社交网络和云计算等技术，有效降低了市场信息不对称程度，大幅节省了信息处理的成本，让支付结算变得更便捷，达到了同资本市场直接融资、银行间接融资一样高的资源配置效率。但由于我国互联网金融出现的时间短，发展快，目前还没有形成完善的监控机制和信用体系，一旦现有互联网金融体系失控，将存在着巨大的风险。 首先是信用风险大。目前我国信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套，互联网金融违约成本较低，容
为何要选大数据？ 本人学生时代学的Java入门技术，主要还是Web方向的。 目前工作将近两年，已经接触到的东西包括一般网站开发的Servlet/JSP、JPA、Web Service等规范，Sprin
成绩已经揭晓（详细请移步CDA官网），崭新的证书大抵都抵达每位通过考试的持证人手中啦！
大数据人才缺口达150万 全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达1500000! 事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。 大数据专
大数据人才缺口达150万 全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达1500000! 事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。 如大
CSDN授权转载 译者：袁璞 摘自：CSDN 2015 年对于银行和金融业公司来说是一个开局之年，在这一年中他们继续用大数据来帮助他们进行业务和组织架构的演进。现在，放眼2016年将要面对的，我们猜测金融服务公司为了利益最大化进而不断整合大数据环境而言，他们面前的路依旧漫长。 银行家们也正在起草大数据战略，制定入门和随后的用例。 对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理
随着互联网与金融的不断融合发展，互联网金融早已成为当下最热门的话题之一。那么，什么才是互联网金融？在大数据时代，互联网金融将会呈现怎样的面孔？现在就让数据猿编辑为你解说。 作者 | 张宏 本文长度为2200字，建议阅读4分钟 随着互联网与金融行业的不断融合发展，互联网金融早已成为当下最热门的话题之一。那么，什么才是互联网金融？在大数据时代，互联网金融将会呈现怎样的面孔？我想很多人都对这些问题有点疑惑，在此数据猿编辑将为您详细解说。 互联网金融最早的概念提出者谢平教授认为，以互联网为代表的现代信息科技，特
2015 年对于银行和金融业公司来说是一个开局之年，在这一年中他们继续用大数据来帮助他们进行业务和组织架构的演进。现在，放眼2016年将要面对的，我们猜测金融服务公司为了利益最大化进而不断整合大数据环境而言，他们面前的路依旧漫长。 银行家们也正在起草大数据战略，制定入门和随后的用例。 对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台
近年来，以第三方支付、P2P平台、众筹为代表的互联网金融模式引起了人们的广泛关注，该模式大量运用了搜索引擎、大数据、社交网络和云计算等技术，有效降低了市场信息不对称程度，大幅节省了信息处理的成本，让支付结算变得更便捷，达到了同资本市场直接融资、银行间接融资一样高的资源配置效率。但由于我国互联网金融出现的时间短，发展快，目前还没有形成完善的监控机制和信用体系，一旦现有互联网金融体系失控，将存在着巨大的风险。
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
数据猿导读 “作为技术人员，千万不能只迷恋新技术。大数据对金融最大的价值之一是降低成本，如果不加区分，一味迷信，很容易造成只要有问题就用所谓的大数据技术，哪怕是传统方法可以解决的问题，进而将造成机会成
这些词充斥着我们的生活和时间，而这些从整体的关系来看，衍生出一个核心变化，就是融合。
导读：股市近期的动荡不安牵动了一波股民的心情的上下翻飞，部分股民的资产更是经历了“奥迪—奥拓---奥妙—奥利奥—奥买噶!”的惨剧。当大部分股民还在关注专家分析、大盘数字时，一些捷足先登的数据分析公司已经开始利用社交媒体上的“社交情绪指数”分析获取股票信息了。 如何利用“Twitter”和“Facebook”上的“情绪指数”分析和预警股票？大数据文摘“金融与商业专栏”今日带您了解金融行业倾听社交媒体的几个案例和问题。 大数据文摘“金融与商业专栏”视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘，内容
随着Python编程语言的流行和普及，越来越多人对如何应用Python做金融数据分析和量化交易充满兴趣。但是不少人对量化投资本身存在一定的误解或认识不清，有的人过于异想天开，认为可以躺着挣钱（怕是只有岛国老师吧）；有的人则因循守旧，认为没啥卵用；也有的人盲目追求模型的复杂性，在编程和数学中迷失了方向。
新增了五个教程： Python 和 Jupyter 机器学习入门 零、前言 一、Jupyter 基础知识 二、数据清理和高级机器学习 三、Web 爬取和交互式可视化 Python 数据科学和机器学习实践指南 零、前言 一、入门 二、统计和概率回顾和 Python 实践 三、Matplotlib 和高级概率概念 四、预测模型 五、Python 机器学习 六、推荐系统 七、更多数据挖掘和机器学习技术 八、处理真实数据 九、Apache Spark-大数据机器学习 十、测试与实验设计 精通 Python 数据
问题导读 1.你对区块链了解多少? 2.区块链与大数据、云计算是什么关系？ 3.区块链原理是什么？ 4.区块链该如何学习？ 5.区块链有哪些应用？ 6.区块链与我们普通开发有什么区别和相同之处？
大数据因为其背后蕴含的价值，被《经济学杂志》在2017年誉为“新的石油”，数据导向的工作也成为很多人的向往之一，特别是数据分析。
<数据猿导读> 对于大数据的概念以及大数据在各行业的应用，每个人心中都有不同的看法。小编每周都会整理大数据牛人们的精彩观点，让你在最短的时间获得最精的思想荟萃。后续，数据猿也会邀请更多行业大牛通过线上
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。
各大高校紧锣密鼓启动大数据人才培养，缘于大数据时代催生的大量相关人才缺口。其实就是一个问题，市场的需求在驱动。
智能风控已经被提及了很多年，在业界也有诸多应用实践，但是，智能风控相关书籍中，能够阐述完整智能风控体系，将智能风控各个环节融会贯通并结合实际案例的还是凤毛麟角。经过十余年的沉淀，蒋宏老师以及他的团队将智能风控的核心方法、流程和应用实践整理成书籍出版，相信能够帮助到智能风控领域的从业者。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 选文及统筹|闫瑾 编译|闫瑾 shawn 卞铮 袁晶 羊羊 吴涤 彭峰 赵炜 张琪 校对|闫瑾 于露 丁雪
Flume NG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时，对数据进行简单处理；
本文主要介绍了大数据技术的基本知识和应用，包括数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化等方面，并探讨了大数据的发展趋势和面临的挑战。
去年被称为互联网金融的创始之年，众多在去年诞生、或打下融资基础的公司，今年在业绩和融资上纷纷取得了长足进展。从今年二季度开始，业内公司开始密集公布投融资消息，短短几个月内已有超过 30 起大额融资发布。全年至今累计发生风投事件近百起，其中不乏数千万美元的大单，P2P 在其中充当了主力军。 为什么是现在？ 去年各类草根创业公司蜂起，玩家良莠不齐。经过一段时间的竞合，我们已经看到：1、市场开始洗牌，优质公司逐渐显现。2、政策导向逐渐明朗，准入门槛、认证标准的提高将会排除一批欠规范化
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
编者按：最近关于高校专业变动的消息引发不小的轰动。一条是：2016年底，教育部公布全国25个省份175所高校大幅撤销576个学位点，另一条是：35所高校申请“数据科学与大数据技术“的本科新专业获批。 这是一个新旧变革的时代，世界唯一能确定的就是不确定性。正如近期高校专业的一系列调整，新的技术驱动下，各行各业无不在变革浪潮中，高校所设专业与市场人才需求渐行渐远，“数据科学与大数据技术"这个学科却逆流而上。 2016年2月，教育部公布新增“数据科学与大数据技术”本科专业，首批北京大学、对外经济贸易大
在20世纪90年代后期，Python经历了一系列1.x版本，具有标志性的是Python1.5.2，在之后的很长一段时间里，它仍然是Python的黄金标准。Python社区自1989年12月创建以来的成长和Python 1的成熟，为Python 2更广泛的扩展奠定了基础。如今，最新的Python3.9的开发计划表已提上日程...
“面对大数据时代趋势和与之相对的高薪，越来越多没有怎么学过计算机和统计学的外门人士也想跃跃欲试踏进数据科学的领域，请问大家伙儿有没有点建议想提醒新人呢。比如一路走来最困难的瓶颈期是在什么阶段？为了这一专业都牺牲了什么？与此同时又给你们带来了什么？在枯燥的学习过程中，学习的原动力和兴趣来源是靠什么？”
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 杨丽 近日，国外著名投资机构First Mark的创始人Mark Turck再次公布了2017年大数据产业生态全景图（Big Data Landscape
关注“hadoop技术学习”这个公众号的同学越来越多，增长很快，不是说这个公众号多吸引人，倒是可以看出了国内hadoop技术人员越来越多。hadoop技术热门是由于越来越多的公司把数据作为重要资产，希望通过数据分析，数据挖掘推动原业务的再增值以及提供更多个性化服务。 国内互联网公司是醒悟比较早的，如淘宝，就把数据放到公司战略层面上来讲，马云希望用数据来支撑淘宝未来的物流，金融等，淘宝的菜鸟物流，以及余额宝等大家应该不陌生。传统行业如华为，有专门数据分析产品，也寄希望在电信行业可以深耕数据分析和数据挖掘。可以
现在IT圈和金融圈最Fashion的话题大概就是区块链本链了。2018年，如果你还没听过区块链、不懂区块链的特点、没有想要从事区块链领域的打算、不能给准丈母娘讲上一顿饭的区块链，那你完全被区隔为了“原始人儿”……
大数据成为全球潮流所趋，世界经济论坛今年的报告更点出它的价值，就等同石油与黄金。 超过六成执行长已经用大数据来做决策，你学了吗? 最简单的五步骤，快速看懂大数据在玩什么，就连羊肉炉店的老板也
互联网和金融的融合已成趋势。不论在互联网业内还是在传统金融业内，各类互联网金融业务近年来都获得迅猛成长。如何监管互联网金融，既把握好风险防范底线，又促进行业健康发展，已成各方所面对的重要课题和紧迫挑战。 互联网金融将“开放、平等、协作、分享”的互联网精神融入金融服务，通过大数据、云计算、移动互联等技术赋能金融产品，大幅降低交易成本和门槛，实践普惠金融。在“互联网金融”概念中，金融的功能属性、风险属性和契约精神没有改变，但相比传统金融已呈现一些本质上的差异，诸如加速货币去纸化、促进金融服务碎片化、推
由国家发展改革委、工业和信息化部，国家互联网信息办公室、贵州省人民政府共同主办的2017中国国际大数据产业博览会在贵阳市开幕。 5月27日下午，在“2017人工智能暨新一代信息技术创新高峰论坛”上，中
Tmfox Venture Partner 一、 洞察 大数据以“降低信息不对称和提高决策有效性”为目标，可广泛作用于几乎所有行业，必然将掀起一场新的革命。目前，大数据已经迎来高速发展的黄金成长期，我们看好其发展趋势，推荐投资者提高对其中蕴含机会的关注度。 从源到流看，大数据涵盖数据入口、数据融合处理、数据应用三个过程；按照物理分层，大数据又可以分为硬件、基础软件、应用软件和信息服务四个维度。每一个细分领域都正在不断演进，存在不少问题也孕育着巨大的机会，万千创业者不断地寻找着新的突破口。 目前制约大数据更好
我们将过去10天里播报的大数据新闻，浓缩成17条精选资讯，您只要在20分钟就可以读完，了解下这个行业的变化吧~ 1. 数说× “各行各业都在装备大数据” 2. 数说内参 ”大数据行业内的【技术、人才、资本】最新动向“ 3.数说笔记 ”算法、模型、学科、语言“ ---- 洞察商机、行业前沿，聊天面试、约会饭局，坚持订阅数说工作室的【十日大数据参考】，让你 不至out，反得永潮 数说工作室 | 大数据 云计算 高逼格 ---- 十日大数据精选 | 20151123-20151202 一、数说× “各行各业都
Y=AF(K，L)的增长核算框架已经在发生变化，数据本身成为了生产要素，即Y=AF(D，K，L)。原有生产函数中，A、K、L一般而言都有明确的产权属性，没有考虑到外部性和溢出效应，没有体现现代共享经济的特点。
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关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 IEEE Spectrum 发布了2017年顶级编程语言交互排行榜，Python高居第一。Python的排名从2016年开始就借助人工智能持续上升，在人工智能的各个领域，包括机器学习、深度学习以及大数据分析等的应用越来越广泛。 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，可以处理系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎
我国早在2017年就将人工智能发展上升到国家战略层面，把人工智能定为新的重要经济增长点让人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力立志打造智能制造、智慧城市、智慧金融、智慧农业等，使得智能社会建设取得积极进展。
今天分享的4个关于Python编程语言的故事，来看看人工智能时代爆发的Python。 每个人都知道Python是“AI时代最好的编程语言”。 言归正传，我们到底该不该选择Python？ ＃1 如果想
大数据存储不是一类单独的产品，它有很多实现方式。EMC Isilon存储事业部总经理杨兰江概括说，大数据存储应该具有以下一些特性：海量数据存储能力，可轻松管理PB级乃至数十PB的存储容量；具有全局命名空间，所有应用可以看到统一的文件系统视图；支持标准接口，应用无需修改可直接运行，并提供API接口进行面向对象的管理；读写性能优异，聚合带宽高达数GB乃至数十GB；易于管理维护，无需中断业务即可轻松实现动态扩展；基于开放架构，可以运行于任何开放架构的硬件之上；具有多级数据冗余，支持硬件与软件冗余保护，数据具有高可靠性；采用多级存储备份，可灵活支持SSD、SAS、SATA和磁带库的统一管理。 通过与中国用户的接触，杨兰江认为，当前中国用户最迫切需要了解的是大数据存储有哪些分类，而在大数据应用方面面临的最大障碍就是如何在众多平台中找到适合自己的解决方案。 EMC针对不同的应用需求可以提供不同的解决方案：对于能源、媒体、生命科学、医疗影像、GIS、视频监控、HPC应用、某些归档应用等，EMC会首推以Isilon存储为核心的大数据存储解决方案；对于虚拟化以及具有很多小文件的应用，EMC将首推以VNX、XtremIO为核心的大数据存储解决方案；对于大数据分析一类的应用需求，EMC会综合考虑客户的具体需求，推荐Pivotal、Isilon等一体化的解决方案。在此，具体介绍一下EMC用于大数据的横向扩展NAS解决方案——EMC Isilon，其设计目标是简化对大数据存储基础架构的管理，为大数据提供灵活的可扩展平台，进一步提高大数据存储的效率，降低成本。 EMC Isilon存储解决方案主要包括三部分：EMC Isilon平台节点和加速器，可从单个文件系统进行大数据存储，从而服务于 I/O 密集型应用程序、存储和近线归档；EMC Isilon基础架构软件是一个强大的工具，可帮助用户在大数据环境中保护数据、控制成本并优化存储资源和系统性能；EMC Isilon OneFS操作系统可在集群中跨节点智能地整合文件系统、卷管理器和数据保护功能。 杨兰江表示，企业用户选择EMC Isilon的理由可以归纳为以下几点。第一，简化管理，增强易用性。与传统NAS相比，无论未来存储容量、性能增加到何种程度，EMC Isilon的安装、管理和扩展都会保持其简单性。第二，强大的可扩展性。EMC Isilon可以满足非结构化数据的存储和分析需求，单个文件系统和卷中每个集群的容量为18TB～15PB。第三，更高的处理效率，更低的成本。EMC Isilon在单个共享存储池中的利用率超过80%，而EMC Isilon SmartPools软件可进一步优化资源，提供自动存储分层，保证存储的高性能、经济性。第四，灵活的互操作性。EMC Isilon支持众多行业标准，简化工作流。它还提供了API可以向客户和ISV提供OneFS控制接口，提供Isilon集群的自动化、协调和资源调配能力。 EMC Isilon大数据存储解决方案已经在医疗、制造、高校和科研机构中有了许多成功应用。
数据猿导读 恒丰银行基于大数据技术构建的信用风险预警系统，通过整合行内外数据形成统一的行业、地域、客户风险视图，加强风险监测、审查的全面性、准确性、及时性，强化风险预测能力，提高信贷资产质量。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，互联网普惠金融研究院联合主办，上海金融行业信息协会、中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联
最近在知乎上发现一个热门话题——有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？3万多人关注了该问题，被浏览251W+次。
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