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缺乏合格的Linux人才阻碍企业迁移到云端

即使在商店倒闭和大流行病导致的公司裁员的变化时期,由于IT工作者缺乏Linux技能,大量的技术工作也无法填补。 自从大流行以来,已经存在的Linux技术池差距不断扩大,这种结合导致企业计划将本地计算基础迁移到公共云操作的速度减缓或延迟。 Cloud Guru(ACG)希望填补受过培训的Linux技术人员不断扩大的空白。 ACG于今年夏天启动了其新的旗舰云培训平台,以解决需要基于Linux的云培训的技术人员的短缺。它通过基于云的学习平台提供了全面,有效的解决方案。 这个新平台部分源于ACG在2019年12月收购Linux Academy(LA)时获得的资产。新的ACG平台结合了ACG和LA产品的优点和优势,提供了一种创新的解决方案,可在单个学习者和企业团队之间利用云技术。 随着各种规模的企业采用云计算来获得竞争优势,云服务已经急剧增长。实际上,为了应对当前的大流行,有80%的人正在迅速提高云的采用率。 IT决策者表示,优化云采用和成熟度的主要挑战是缺乏熟练的人才。 86%的人同意,缺乏合格的人才会拖慢今年的云项目。 ACG联合创始人兼首席执行官Sam Kroonenburg表示,传统教育并未为员工提供在IT事业中取得成功所需的技能。 他说:“现代技术需要现代的教育方法,ACG和Linux Academy都率先进行了技术学习的转变。”

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热点:Nature最新前沿,Python深度学习基因组学助力您发高分文章!

基因组学(genomics)是对生物体所有基因进行集体表征、定量研究及不同基因组比较研究的一门交叉生物学学科,基因组学的目的是对一个生物体所有基因进行集体表征和量化,并研究它们之间的相互关系及对生物体的影响 。机器学习已经被广泛应用于基因组学研究中,利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测,深度学习,可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活,在适当的训练数据下,深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学,变异检测,致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性,并将基因组数据转化为可操作的临床信息。改善疾病诊断方案,了解应该使用哪些药物和给谁服用药物,最大限度的减少副作用,最大限度的提高疗效,所有这些都要求从基因组原始数据开始进行分析。这将是一项非常耗时的过程,因为涉及到的变量太多了,而深度学习恰恰能帮助缩短这一过程,近两年国内外顶尖课题组MIT、Harvard University、UPenn、清华大学、复旦大学等都在从事深度学习基因组学的研究,这一研究成果更是多次发表在Nature Reviews Genetics、Nature Methods、Science Advances、Cancer Cell、Nature Biotechnology 等知名国际顶刊上,为我们发表顶刊鉴定了基础。

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