回答:大數據需要開發功底,比如python語言,通過編程需要抓取數據。當然會前端需要比如Html,javascript,將抓取的數據整合后通過前端去展示。所以個人覺得學習一門開發語言是必須的。
回答:這個我有經驗,我來答一下?????♂?目前在我們數據行業內的日常用語中,數據分析和數據可視化這兩個術語似乎已成為同義詞。雖然說兩者它都包含數據分析的內容,但實際上還是有一定的細微差別。就比如說數據分析:它更多的強調的是一個邏輯思維能力,強調的是一個探索性的過程,通常從特定的問題開始。它需要好奇心、尋找答案的欲望和很好的韌性,因為這些答案并不總是容易得到的。而數據可視化分析:它就在數據分析的基礎上涉...
回答:Hadoop是目前被廣泛使用的大數據平臺,Hadoop平臺主要有Hadoop Common、HDFS、Hadoop Yarn、Hadoop MapReduce和Hadoop Ozone。Hadoop平臺目前被行業使用多年,有健全的生態和大量的應用案例,同時Hadoop對硬件的要求比較低,非常適合初學者自學。目前很多商用大數據平臺也是基于Hadoop構建的,所以Hadoop是大數據開發的一個重要內容...
回答:作為一名大數據方向的研究生導師,我來回答一下這個問題。從大數據的技術體系來看,主要涉及到三大方面的內容,其一是大數據平臺;其二是大數據開發;其三是大數據分析,對于具有Java編程基礎的人來說,學習大數據會相對容易一些,但是依然需要一個系統的學習過程,具體需要多長的學習時間取決于自身的學習計劃、學習環境等因素。大數據的技術體系目前已經趨于成熟,而且大數據涉及到的知識量也比較龐大,所以應該找一個切入點...
回答:有風就跟風,很可能會死在風口上,什么都得不到。但如果是真的看到了價值想要尋求創業,那至少有這幾個忠告。首先一定要堅持長期主義。大數據注定是個需要積淀和時間的產業,不管是數據的積淀,還是算法模型的演進,都需要大量的時間、金錢的投入。大數據產業在外界看來就是準不準的問題,沒長期的試錯驗錯,優化更新,怎么可能有產出?所以想要短期進入,賺快錢,還是算了吧。現在不是靠ppt就能忽悠投資的的時候了。其次,大數...
... SoftServe 進行了這項研究,調查了多個行業的決策者對大數據技術中的風險、挑戰和機遇的看法。該數據顯示,大數據分析技術盡管相對較新,仍然有 86% 的公司運用了大數據系統。此外,大中型公司認為大數據分析是必須的,...
...造財富,只分配財富的行業。? 1.為什么很多人進入IT/大數據行業? ? ? ? ?工作這些年,參與和負責的面試人數在百人以上,也算見識過形形色色的面試者,有初出校園的大學生,有深入行業多年的佼佼者,有某個領域的專家...
深度神經網絡能夠煥發新春,大數據功不可沒,然而大數據的版權是否應當延伸到深度學習產生的知識,這是一個現實的問題。本文通過ImageNet可視化大數據、Caffe共享深度學習模型和家中訓練三個場景審查了深度學習的權值與...
...早期研究者和布道者,他的工作經歷可以說同步了通用大數據平臺到專用機器學習平臺的轉變歷程。因此,在這之前,InfoQ對黃明的進行了一次采訪問答,他將與大家分享人工智能時代的大數據平臺演進之路,并結合Angel的開發...
...。」當話題轉向「算法工程師的招聘」時,TalkingData 首席數據科學家張夏天不免面露難色起來。而在此之前,談論起算法和數據挖掘等具體業務時,他還滔滔不絕、興致勃勃。不只是張夏天,自去年 10 月以來,不止一位技術 Lead...
零基礎學習hadoop開發先明白這層關系大數據hadoop無疑是當前互聯網領域受關注熱度最高的詞之一,大數據技術的應用正在潛移默化中對我們的生活和工作產生巨大的改變。這種改變給我們的感覺是水到渠成,更為讓人驚...
本報告旨在提供未來數據相關領域的職業機會概述。這份報告將有助于理解這些正在發展的技術帶來的各種機遇和影響。 前言 Analytics Vidhya 2018是特殊的一年.我們看到來自實驗室的人工智能和機器學習成為了我們日常生活的...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...