看来你已经决定要进入数据科学这个领域了。数据正在驱动越来越多的业务，世界的联系正在变得越来越紧密，似乎每个业务都需要数据科学实践。因此，对数据科学家的需求是巨大的。更好的是，所有人都承认这个行业的人才短缺。
在第一篇文章中介绍了以下术语：算法，分析，描述性分析，规定分析，预测分析，批处理，Cassandra，云计算，集群计算，黑暗数据，数据湖，数据挖掘，数据科学家，分布式文件系统，ETL，Hadoop，内存计算，IOT，机器学习，Mapreduce，NoSQL，R，Spark，流处理，结构化。非结构化数据。 现在我们来看看还有50个更大的数据条款。 Apache软件基金会（ASF）提供了许多Big Data开源项目，目前有350多个项目。我可以花一整天的时间来解释这些项目，而不是选择几个热门词汇。 Apache
image.png 大数据似乎在一夜之间迅速走红，它势不可挡地冲击着金融、零售等各个行业。云计算将如何改变计算的世界？未来将有怎样的应用前景？如何解决“信息孤岛”的问题？大数据又将如何提高我们决策的准确性，帮助我们更准确地预测未来？ 在2014年7月25日腾讯互联网与社会研究院主办的“大数据连接的未来——2014腾讯互联网与社会研究院高峰论坛”上，腾讯公司社交网络事业群总裁、腾讯公司高级执行副总裁汤道生先生和牛津大学互联网研究院主任、谷歌首席顾问Luciano Floridi教授围绕上述问题，
网络上没有任何文章比较和对比数据科学术语。所有类型的人都写了各种各样的文章，将他们的意见传达给任何愿意倾听的人。这几乎是压倒性的。
英文：Alan Skorkin 译者：伯乐在线 - 黄利民 网址：http://blog.jobbole.com/444/ 点击“阅读原文”，可查看本文网页版 【伯乐在线导读】：Alan Skorki
遗憾的是依然有大量候选人答非所问，无法搞清楚 cookie 和 session 之间的区别。而在工作中也有让人惊讶的真实案例：把 user ID 存储到 local storage 中当做 token 使用，原因是他们声称弃用了 cookie 这种落后的东西；一个移动端项目，服务器给出的 API 中需要客户端模拟一个 cookie，从而像浏览器中 ajax 那样消费 API。
对于企业内部系统来说，CAS系统是一个应用最广的开源单点登陆实现了，其实现模仿Kerberos的一些概念，例如KDC、TGS等等，都是来自于Kerberos。具体可参见 用CAS原理构建单点登录。互联网发展之后，多个网站需要统一认证，业界需要适合互联网的单点登陆技术。 2002年，微软提出了passport服务，由微软统一提供帐号和认证服务，理所当然，大家都不愿意受制于微软，但是很认同微软提出WEB SSO理念，于是产生了Liberty Alliance，另外指定一套标准，这套标准发展起来就是SAML（安全
混合云是许多组织的选择，因为它以适合业务和用户需求的方式结合了私有云和公共云的优点。由于没有明确的混合定义，公共云与私有云的部署比例仍然取决于每个组织的具体情况。它可能包括企业将内部托管和外部托管相结合，但同样可以应用于那些利用公共云内部服务的业务。
这篇文章展示了一组数据科学相关的关键术语，这些关键术语简明而实用，由12个不同的主题组成。 20个大数据的关键术语的解释 链接地址为http://www.kdnuggets.com/2016/08/big-data-key-terms-explained.html 大数据, 它至少在十多年前就开始成为流行术语了。但是，仅仅听说过这个术语，或者已经接受了(或反对)它的简单用法，并不意味着人们知道它到底意味着什么，或者它包含了什么。实际上，试图在一篇文章中详尽地描述大数据是没有意义的。但是收集与大数据相关的一些
原文地址：https://medium.com/@nellsonx/how-to-properly-invest-in-bitcoin-blockchain-and-other-cryptocurrencies-in-2017-32d59e2ff435
如今，网络需求正在不断发展。全球化要求企业在洲际距离与他人联系。云迁移意味着大多数流量现在流向互联网，而不是直接流向数据中心。此外，传统VPN连接不良，并要求企业适应支持远程工作。这些驱动因素结合起来，迫使企业改变了如何处理网络的策略。 网络基础 企业网络需要满足容量，可用性，以及延迟的要求，同时控制成本，并解决企业增长，并购，地域扩张等变化的问题。 以下是基本注意事项： •为了满足可用性，客户需要了解网络连接的可靠性，持续维护和修复中断所需的时间投入，以及部署到新办公室和位置的连接所需的时间。 •容量限
最近几年IT技术的发展真的是日新月异，什么云计算、大数据、机器学习、AI等等名词层出不穷。多数程序员内心其实是恐慌的，我也时常会感到危机感。每每看到“xx培训，大数据就业，钱景好”我嘴上说不要，身体还是很诚实的。
本版精彩集锦 DevOps领域的爆炸式增长 本版的技术雷达中，我们花了大量篇幅来评估DevOps领域中浩如烟海的各项技术，并且这些技术仍在以爆炸式的速度增长和创新。容器化、云产品以及它们的各种排列组合，使得在这个领域中的创新简直该用疯狂二字来形容。微服务架构风格的普及和流行，进一步扩大了架构技术与DevOps之间的交集，所以，我们预计，在这个领域中的疯狂创新仍将持续下去。 下一代数据平台引人注目 大数据并不是新名词（事实上，这段时间我们强烈反对炒作此概念），但是，我们也开始关注相关技术并研究如何
本文是老司机给数据科学家新手的一些建议，希望每个致力于成为数据科学家的人少走弯路。
摘要 Python已经有将近30年的历史，在过去30年中，Python在运维工程师和数据科学家群体中受到广泛欢迎，然而却极少有企业将Python作为生产环境的首选语言。在最近几年，这一情况有所改变。随
我漫步在离家最近的交通工具大市场中。两旁，商行们令人眼花缭乱的光影广告卖力地宣传着各种奇异的载人工具。
腾讯将加强与社区成员在数据中心、网络、服务器等方面的技术交流和联动，推动基础设施的跨企业开发以及软硬件前沿技术的普及。
为了帮助IT从业者职业之路拥有更多收获，在诸多C粉的殷切期待下，由CTO俱乐部打造的CTO线上讲堂自登场以来获得大家好评。本期邀请EasyStack联合创始人兼CTO刘国辉带来“OpenStack行业
计算机运算对于上世纪80年代的我们来说是件非常兴奋的事，还记得我们第一次启动386DX处理器的场景。对，是”DX”，不是”MX”。尽管没人能够正确说出“DX”在数学或其它方面的优势是什么，但我们仍然会付出额外的200美元在Super VGA图形卡上安装16MHz的386DX，然后让那个坏男孩上钩，去CompuServe购买快如闪电的14,400 波特的U.S. Robotics “Sportster”调制解调器。在AI Gore创建因特网之前这很好，在那之后，一切都变了。个人计算机已经不再酷了，所有都是与“
当下越来越多的企业需要数据支持其决策，世界也变得越来越紧密，几乎每个企业都需要大量的数据科学实践。因此，对数据科学家的需求是巨大的。当然，人才短缺也是业内所公认的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
