回答:目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟，不再是以概念贯穿的模式，大数据越来越多的被使用，伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代，以数据为核心，用数据进行决策，基于数据驱动企业的创新与发展，相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间，对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源：对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀，在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换，...
arashicage
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回答:在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台，这部分工作的难度较高，从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的...
khlbat
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回答:随着大数据应用的逐渐落地，很多人都想从事大数据方面的工作，这其中自然就有很多非大数据相关专业（数学、计算机、统计学）的从业者，那么大数据到底能不能从零基础开始学呢？答案是肯定的，但是也要根据自身的知识结构来选择大数据的学习方向。大数据技术体系在2016年的时候已经趋于成熟，目前正处在落地应用的阶段，大数据的细分岗位比较多，自然也就需要具备不同的知识结构。大数据的岗位集中在数据采集、整理、存储、分析...
wuyangnju
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回答:大数据是处理海量数据的一种技术，你说的写SQL只能处理结构化数据，更多的是非结构化数据（文本数据），和半结构化数据。并且通过SQL处理的数据量一般很少，几个T就根本不行，大数据涉及存储（存储级别为PB级别），资源调度（一般是分布式系统，不是一台机器），计算框架（hadoop;storm;spark）这三部分，缺一不可，你说的写SQL只是相当于计算框架（勉强算得上，性能差远了）。
tracymac7
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回答:很高兴能够看到和回答这个问题！如今这个时代，大数据，云计算这些热门概念是人们茶余饭后议论的热点话题，然而很多人还是搞不清楚什么是大数据。今天，每日精彩科技将根据自己的经验回答这个问题！什么是大数据？半个世纪以来，当计算机技术全面融入社会，信息不断积累，直至变革开始。它不仅充满了信息，而且加速了信息的增长。在天文学、遗传学等信息爆炸的领域，出现了 大数据 的概念。如今，这一概念几乎适用于人类思维和发...
guyan0319
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看到了一篇非常好的学习大数据挖掘学习的博文，所以特此转载过来，闲暇时可以用python练练手。Kaggle 是玩数据、机器学习的开发者们展示功力、扬名立万的江湖。 这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且独立完...
...AI专家的指导。 大赛官网（challenger.ai）同步上线了训练数据集以及验证数据集，供参赛选手下载，进行算法设计、模型训练及评估。 参赛团队来自世界各地，包含多位国际顶级AI赛事冠军 AI Challenger全球AI挑战赛是由创新工...
...巨头的B端转型包含诸多领域，如物联网、人工智能、大数据等，但作为数字化转型的载体，云计算是物联网、大数据等新兴领域的起点，与之相关的业务能力也显得至关重要。 换言之，2018年厮杀惨烈的云计算市场，2019年...
...总提交次数超过10000次，各支队伍竞争异常激烈。2.1 训练数据集此次竞赛的训练数据集只能使用官方提供的3个数据集，不允许使用其它额外数据集以及预训练模型，以保证各算法对比的公平公正性。官方提供的3个数据集，分别...
...究人员进行大规模物体识别和检测时，最先想到的视觉大数据来源。ImageNet 数据集最初由斯坦福大学李飞飞等人在 CVPR 2009 的一篇论文中推出，并被用于替代 PASCAL 数据集（后者在数据规模和多样性上都不如 ImageNet）和 LabelMe 数...
...。我们小组从一起讨论我们竞赛平台的需求，到我们设计数据库，选择项目使用什么样的框架，采用什么样的结构，再到我们建立起后端逻辑，完成前端页面，我们经历了一个个困难又将它们一个个跨了过去。总体还是很享受这...
...生一个疑问：**我上的是计算机吗？**除了个别的C语言、数据结构以外充满课表的电路、高数让不少人都措手不及。甚至因为觉得自己上了个假985的假计算机，从而产生上课无用论、60分万岁等错误心理。 大学的第一次...
Special Sponsors 内容来自 DataSciComp，人工智能/数据科学比赛整理平台。Github：iphysresearch/DataSciComp 本项目由 ApacheCN 强力支持。 微博 | 知乎 | CSDN | 简书 | OSChina | 博客园 Classification of Normal vs Malignant Cells in B-ALL White ...
... 1. 线下评估策略 通常在数据竞赛中，参赛者是不能将全部数据都用于训练模型的，因为这会导致没有数据集对该模型的效果进行线下验证。为了解决这一问题，就要考虑如何对数据进行划分，构...
...测、图像识别的工业应用，等等。是的，你仍然需要一些数据，你也需要对监督学习是什么以及它的工作原理有一些高层次的理解。但所需要的也就这么些。小结结果令人吃惊。我没有应用数据增强（data augmentation），也不需要...
作为今年新晋的五大生产要素之一，数据的地位正在蹭蹭上涨，跻身新家族，自然要凭实力说话，数据也肩负着目标KPI：虽然只有短短三句，但推进起来可不是那么容易，今天咱们就来谈谈数据开放共享这件事。在种类繁多的数...
...言，能解决这门语言中90%的问题就算精通了。 五、学好数据库 几乎所有的应用软件后台都需要数据库，爬虫、数据分析、web开发等等方面，多少都跟数据库有牵扯，一般规模大一点的数据都会用到数据库，计算机本身就跟大...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
