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Greenplum

数据仓库(UDW Greenplum)是大规模并行处理数据仓库产品,基于开源的Greenplum开发的大规模并发、完全托管的PB级数据仓库服务。UDW可以通过SQL让数据分析更简单、高效,为互联网、物联网、金融、电信等行业提供丰富的业务分析...

大数据的机器学习问答精选

大数据的现状和发展如何?现在学习大数据还有出路吗?

回答:这是一个非常好的问题,作为一名IT从业者,同时也在带大数据方向的研究生,所以我来回答一下这个问题。首先,从技术体系结构上来看,当前的大数据技术已经趋于成熟了,在数据存储、数据分析、数据呈现和数据应用等方面,已经形成了一整套技术框架,相关的技术生态也在不断完善当中。当前大型科技公司也开始逐渐形成自己的大数据平台,不同平台也都有自身的技术特点,总的来说,当前在技术上已经为大数据的行业应用创新奠定了基础...

alexnevsky | 1128人阅读

机器学习必备数据分析库pandas,如何使用pandas完成文件读取?

回答:pandas是python一个非常著名的数据处理库,内置了大量函数和类型,可以快速读取日常各种文件,包括txt,csv,excel,json,mysql等,为机器学习模型提供样本输入(包括数据预处理等),下面我简单介绍一下这个库的使用,以读取这5种类型文件为例:txt这里直接使用read_csv函数读取就行(早期版本中可以使用read_table函数),测试代码如下,非常简单,第一个参数为读取的t...

wushuiyong | 1076人阅读

如果你是一个面试者,怎么判断一个面试官的机器学习水平?

回答:如果面试官始终问你,机器学习是什么?要学什么课程?发展方向是什么?诸如此类泛泛的问题,这说明他机器学习水平一般。如果面试官问你,人工神经网络、贝叶斯学习主要研究什么?Boosting与Bagging算法的主要区别是什么?这说明他对机器学习还算了解。如果他给你如下三张图,并让你指出每张的含义,现场用计算机编程,或者搜一段算法程序,估计你要很重视他了,应当是个高手。总结:千万不要小看面试官,即使他是个...

Apollo | 1366人阅读

有Java经验想转大数据还需要学习多久呢?有没有好的建议呢?

回答:作为一名大数据方向的研究生导师,我来回答一下这个问题。从大数据的技术体系来看,主要涉及到三大方面的内容,其一是大数据平台;其二是大数据开发;其三是大数据分析,对于具有Java编程基础的人来说,学习大数据会相对容易一些,但是依然需要一个系统的学习过程,具体需要多长的学习时间取决于自身的学习计划、学习环境等因素。大数据的技术体系目前已经趋于成熟,而且大数据涉及到的知识量也比较庞大,所以应该找一个切入点...

leo108 | 1449人阅读

学习大数据难吗?

回答:大数据的学习有一定难度,但是如果能有一个系统的学习计划,入门大数据也并不是那么困难。要想入门大数据需要做好以下几个方面的准备:第一,根据自身的知识结构找切入点。大数据的基础知识涵盖三部分内容,分别是计算机、数学和统计学,如果是这三个专业的毕业生,那么可以比较容易的进入大数据领域,可以从事的岗位也比较多(数据采集、数据整理、数据存储、数据分析、数据呈现等)。如果是非相关专业,那么要从计算机基础知识入...

Hegel_Gu | 1501人阅读

大数据对于零基础者学习难度大不大?

回答:大数据学习对于零基础学习者来说还是存在一定的难度的,在现在我们可以接触到的一些比较火的编程开发培训中相对来说,大数据的学习难度是比较大的一个学科,这可不是道听途说得来的结论,而是根据学员学习的真实情况反映得到的结论。比如对于同样的编程语言培训的Java学科来说,它对于学员的要求就比大数据低一些,基本上只要是大专学历以上的学员就可以学习,而且也不需要任何基础,对于逻辑思维能力也相对没有那么强,只要正...

wuyangchun | 794人阅读

大数据的机器学习精品文章

  • 道器相融,由Angel论一个优秀机器学习平台自我修养

    ...早期研究者和布道者,他的工作经历可以说同步了通用大数据平台到专用机器学习平台的转变历程。因此,在这之前,InfoQ对黄明的进行了一次采访问答,他将与大家分享人工智能时代的大数据平台演进之路,并结合Angel的开发...

    leo108 评论0 收藏0
  • 前馈神经网络开山鼻祖---一些概念

    ...个值称之为损失(loss),我们的目标就是使对所有训练数据的损失和尽可能的小。   如果将先前的神经网络预测的矩阵公式带入到yp中(因为有z=yp),那么我们可以把损失写为关于参数(parameter)的函数,这个函数称之为损...

    MASAILA 评论0 收藏0
  • 数据+深度学习:未来两年内将成为部分企业标配

    ... SoftServe 进行了这项研究,调查了多个行业的决策者对大数据技术中的风险、挑战和机遇的看法。该数据显示,大数据分析技术尽管相对较新,仍然有 86% 的公司运用了大数据系统。此外,大中型公司认为大数据分析是必须的,...

    sf_wangchong 评论0 收藏0
  • 从融合洞见AI未来看云计算、数据与AI之间关系

    ...各种新技术常常令人眼花缭乱。或者你已经了解了AI与大数据之间的关系,也弄明白了什么是ML和DL,但是一个新的概念又要刷新你的知识库——AI与云计算的融合。AI是什么?这个问题其实还是比较复杂的,简单的说AI(Artificial I...

    Cc_2011 评论0 收藏0
  • 数据与深度学习是一种蛮力?

    ...议。其实在今年夏天,我就写文章说机器学习的成功是大数据时代经验主义的胜利。在里面我强调说,过度去拟合数据,虽然能在真实数据中得到检验,但里面会有很大风险,至少比基于数学推理建立的系统风险大得多。在这次...

    lidashuang 评论0 收藏0
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    yankeys 评论0 收藏0
  • 一份关于人工智能、机器学习数据报告

    本报告旨在提供未来数据相关领域的职业机会概述。这份报告将有助于理解这些正在发展的技术带来的各种机遇和影响。 前言 Analytics Vidhya 2018是特殊的一年.我们看到来自实验室的人工智能和机器学习成为了我们日常生活的...

    Carbs 评论0 收藏0
  • 什么是 AI、机器学习与深度学习

    ...机器学习与深度学习? 大家好,我是杨锋,作为一个大数据从业人员,相信大家整天都在被 AI、机器学习、深度学习等一些概念轰炸。有时候甚至有点诚惶诚恐,一方面作为一个业内人士而自豪,二方面觉得新概念一个接...

    qqlcbb 评论0 收藏0
  • 数据+”实践:数据平台设计与搭建

    ...。在近期举办的2018 ArchSummit全球架构师峰会上,个推首席数据架构师袁凯,基于他在数据平台的建设以及数据产品研发的多年经验,分享了《面向机器学习数据平台的设计与搭建》。 一、背景:机器学习在个推业务中的应用场...

    BlackHole1 评论0 收藏0
  • 4家数据公司技术Leader 聊算法和数据挖掘工程师机会和选择

    ...。」当话题转向「算法工程师的招聘」时,TalkingData 首席数据科学家张夏天不免面露难色起来。而在此之前,谈论起算法和数据挖掘等具体业务时,他还滔滔不绝、兴致勃勃。不只是张夏天,自去年 10 月以来,不止一位技术 Lead...

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