25个大数据术语 大数据从业必读

如果你初来乍到,大数据看起来很吓人!根据你掌握的基本理论,让我们专注于一些关键术语以此给你的约会对象、老板、家人或者任何一个人带来深刻的印象。让我们开始吧:1.算法。“算法”如何与大数据相关?即使算法是一个通用术语,但大数据分析使其在当代更受青睐和流行。2.分析。

人工智能和数据分析的可视化模型将会是2018的趋势

笔记本电脑、智能手机、传感器,都为物联网带来了大量数据。这是获得竞争优势(或者保持竞争力)的重大机遇,前提是企业足够灵活,可以管理好数据并把数据变成有用的商业智能。人脑能高效地处理视觉图像。在这个过程中,大脑使用了潜意识,让决策者可以通过迅速扫描图像来处理信息。可视化图表利用了大脑的图像识别能力,出色的可视化模型将成为处理庞大数据集的更好选择,也是2018年重要的大数据趋势之一。

海量数据中如何淘提炼有价值的数据

早上醒来,智能手环记录下我们的睡眠时间和睡眠质量。吃完早餐,匆匆挤上公交车或地铁,滴的一声,交通卡刷卡器已经记下了我们的上车地点和上车时间。一路上刷朋友圈、看新闻,手机又记录下了我们偏好的内容。下班后约朋友去吃饭,打开地图搜索附近的餐厅,又留下了我们的行动轨迹。当今社会,数据已如空气和流水,无时无刻不围绕在人们周围。我们不仅享受信息时代带来的便利,而且如辛勤工作的蜜蜂一般,不断产生、贡献着我们的数据。

数据分析技术给商业模式带来颠覆的五种方式-

近年来,越来越多大型企业开始投资数据分析技术,希望借此证明“我可以做得更好”。而云计算的兴起,也使得规模有限的初创企业也可拥有将大数据技术与高级数据分析加以结合的能力。在今天的文章中,我们将共同探讨数据分析技术给商业模式带来颠覆的五种方式。

数据科学项目失败最常见的4个原因

数据挖掘专家称2017年为数据扫盲和数字转换年。虽然数据是推动真正数字转换的关键要素,但企业往往以错误的方式处理数据和分析项目。事实上,只有13%的数据和分析项目已经完成,而在那些已经完成的项目中,只有8%的公司领导报告对结果完全满意。为什么数据科学项目的结果如此惨淡?

大数据安全的挑战和对策

当前,随着互联网+、大数据、云计算、移动互联网等新技术兴起,特别是大数据技术创新应用,使我们具备了对海量数据的处理和分析能力,数据驱动的时代已经来临。与此同时,数据汇聚、数据分析等带来的安全问题也给我们带来前所未有的挑战。从国家层面而言,大数据已经影响到国家安全的方方面面。

人脸识别可能造成生物信息泄露

告别百花齐放的阳春三月,进入四月,2018年的武大樱花季已经离我们而去。在今年的樱花节上除了传统的樱花看点之外,就要数武汉大学在校园管理上的优化了。除了保持“实名限额、免费预约、双重核验”等基本政策外,还特别引入了人脸识别闸机,预约而来的游客需要“刷脸”才能进入校区。从2015年到2017年,人脸识别技术经历了从快速落地到多领域应用的井喷式发展。如今,坐车可以刷脸、支付可以刷脸、自动取款也能刷脸、甚至连公厕取纸都能够刷脸……

大数据行业的两大误区

    大数据这个词,恐怕是近两年IT界炒的最热的词汇之一了,各种论坛、会议,言必谈大数据,“大数据”这个词,在IT界已经成了某果一样的“街机”或者叫“街词”,不跟风说两句“大数据长,大数据短”都不好意思跟人说自己是搞IT的。从某种程度来讲,大数据这个“圈”太乱了,一点不比“贵圈”好。    先从概念上来说,大数据是什么?

成为一名数据科学家需要具备什么样的素质

仅仅在几年前,人们还对“数据科学家”这个工种持怀疑态度。这听上去似乎只是对已有工作角色的简单重塑,就跟“业务分析师”、“数据经理”或“报表专员”一样,人们总是觉得这个工作和科学没有半毛钱关系。可是到了今天,“数据科学家”有了新的意义。

19个真正有用的大数据认证

现在数据科学家、数据分析师和数据工程师的需求量很大。这里是证明你的事业的优势。数据和大数据分析正在迅速成为任何成功企业的命脉,正确采用技术可能是一项挑战,但是建立打造一个出色的团队,具有能够承担起大数据项目的团队可能更难。这一点也从大数据技能和认证的需求不断上升得到了印证。如果您正在寻求提高竞争力,那么大数据认证是一个不错的选择。