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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...智能技术进行投资交易的能力，去实现机器代替人脑进行数据挖掘和分析，在海量金融数据中识别出影响股价变动的潜在模式，进而进行理性科学投资，那人工智能到底可以给投资带来什么价值，BigQuant又是如何帮助大家在平台...
1.复利的计算公式及证明 设本金为M，时间为N（通常是以年为单位），年利率为i 第一年末 本利和为 本金M加上第一年得到的利息M乘以i 即 本利和为 M+Mi 第二年末 本利和是把第一年末的本利和作为第二年初的本金，进行进算...
...严格执行来获得收益。这里面有两大核心任务， 一个是数据分析，一个是程序化交易。 与纯粹的数据分析不同，因为有交易动作的存在，同时，在实盘交易中，还要实时更新价格、成交量等数据。这里面可以很明显的看到系统...
...是，相关标准的缺失。十九大报告强调，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。商务部国际贸易经济合作研究院国际市场研究部副主任白明在接受《环球时报》记者采访时表示，借助人工智能、大数据等创新技术...
前言 数据是进行量化交易的基础和关键，目前国内做量化产品的金融机构大部分是从券商获取高频实时行情数据的，另外很多金融网站也提供了数据接口，可以调用接口方式获取，也可以用爬虫的方式获取。文本讲述一种更...
...它从2018年1月1日至今的走势图（参照股票《16、股票交易数据可视化：技术分析常用指标绘制》实现）。 从图中可以看到2018年4月10月是单边下降趋势，而从10月份开始转为上升趋势。那么我们分别对这两段周期做线性回归后发...
在《Python实战-构建基于股票的量化交易系统》小册子中，我们以股票为交易标的讲解量化交易的学习，主要原因是股票的风险和收益介于期货和基金之间。期货一方面加了杠杆，另一方面走势变化非常迅速，稍有不慎有可能...
...的推出一些内容。 本次场外篇笔者在专栏《18、股票交易数据可视化：买卖区间下策略收益绘制》的基础上对策略的最大回撤指标做一定的扩展介绍。最大回撤属于判断策略风险高低的指标，用来描述买入股票后，在策略出现最...
前言 Pandas库提供了专门从财经网站获取金融数据的API接口，可作为量化交易股票数据获取的另一种途径，该接口在urllib3库基础上实现了以客户端身份访问网站的股票数据。需要注意的是目前模块已经迁徙到pandas-datareader包中...
《量化交易之路用Python做股票量化分析》PDF，407页，文字可以复制；配套源代码。阿布 著。 下载地址： https://pan.baidu.com/s/1IUsz...
...做文章，来弥补传统方式信息量的不足，还可以标榜大数据，我们岂安科技也属于后者。 所谓的风险决策，就是利用收集的信任信息，对所有可能的结果做一个损失（损失是基本客观存在的）和概率（主要靠信任信息来推...
...这个用途很多，做垂直网站或者机器学习，都需要大量的数据，可以写个爬虫让它帮你抓数据，放在这个服务器上跑 8.学习linux服务器技术 如果没有用过linux,那么买个服务器，试着搭建一些服务，这是一个很有趣的学习过程 9.学...
...会有人利用信息的不对称性牟利。 把信息整理成结构化数据，通过数据校验的方式，保证其在传播中可保持完整性、全网一致性、可追溯性，不会被恶意篡改；通过冗余存储的方式，保证其公开、共享、可访问，保证数据一直...
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...
史占广
