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:谢谢邀请！大数据是我的主要研究方向之一，目前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，大数据时代的到来与互联网、物联网和云计算的发展有密切的关系，互联网和物联网的发展产生了大量的数据，这是大数据的基础，而云计算的发展则提供了强大的算力支撑，为进行大数据价值化提供了保障。所以，大数据时代的到来是科技发展的一个必然。之所以大数据广受关注，一个重要的原因是大数据自身开辟出了新的价值领域，...
only_do
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回答:其实根本就没有什么数据分析师，或者说，人人都是数据分析师。懂我这个意思吗？我的文章里，也写过很多数据行业的知识，你可以去看看，其实有时候想想，你就不一定非得从事这样的行业了。就拿数据挖掘来说吧，据我所知，厂商今年都混的不怎么样，为什么？客户需求很少，而且都是定制化的，整个项目的周期很长。还有就是一个企业里，互联网公司可能还好一点，数据分析师根本不需要那么多，你看看ucloud的数据分析报录比，20...
bingchen
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回答:谢谢邀请！首先答案是肯定的，市场营销人员掌握Python语言是有一定必要的。对于市场人员来说，数据分析是非常重要的，在大数据时代背景下，通过Python做数据分析是一个比较流行的做法。通过Python做数据分析至少能为市场营销人员带来以下几点好处：第一：数据分析是制定营销策略的依据。市场营销人员制定策略的一个重要依据就是数据分析的结果，数据分析可以从客观的角度来呈现出基本的市场规律，所以数据分析对...
Yang_River
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回答:1、您问的这两点问题有点歧义，Python是编程软件，而SQL是数据库软件，任何编程都需要用到编程软件和数据库软件，所以两者都要学；2、主流的编程软件有以下几种，最知名的是Java，其次还有Python，还有开源的PHP，还有微软的.net，你说的Python一般用于人工智能，功能最强大的还是Java，基本上可以通吃各种平台，强烈建议是先学Java，学会了Java，其他的也都很容易学了，不过Jav...
lscho
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回答:近年来，大数据非常火，人人都谈大数据。但也有人认为，大数据是华而不实，没有什么实际意义。那么大数据究竟是什么？大数据能为我们带来什么呢？我们一起来看一看。大数据是什么？对于很多人来说，当第一次听到大数据这个词的时候，就会自然而然地从字面上去理解：大数据就是大量的数据，大数据技术就是大量数据的存储和处理技术。然而，事实并非如此，大数据比我们一般的想象更为复杂。大数据技术不只是一项数据处理和存储的技术...
Julylovin
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...以在此处阅读我的上一篇文章：现代SaaS堆栈和未开发的数据量。 今天的营销和分析环境 在2000年代中期，从传统出版业诞生的数字媒体生态系统开始发生变革。回到那时，世界是以网络为中心的。今天的世界不仅不再以网络...
...。而4月16日召开的以智慧凝聚为主题的IPF2019浪潮云数据中心合作伙伴大会，也标志着浪潮正在加速推进内生力量与外生力量的共振，在做强做大人工智能产业的同时，加速产业中人工智能的应用落地。内生力量全面爆发 浪...
...的工作在哪里 统计数据显示，印度目前有超过50,000个与数据分析相关的职位空缺。这清楚地表明，我们并没有真正掌握这些可用机会的合适技能。目前与世界相比,印度提供了12%的就业机会,,然而，由于世界上缺乏这类技能的人...
...Microsoft Azure拥有高标准的服务等级，能有效保证稳定性和数据安全。Adobe于1998年进入中国，如今已入华20年，黄耀辉表示：在过去的20年里，Adobe帮助中国客户释放创意、提高生产率，提供无以伦比的客户体验，Adobe期待在接下...
...命正在兴起，在网络信息和数字经济领域，以云计算、大数据、人工智能为代表的新技术，已经成为全球研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动最明显的技术创新领域，最先深刻影响并迅速改变我们的生活，改变...
...简单的找Bug 测试用例测试用例的方法缺陷管理工具掌握数据库App测试Python语言Linux系统前端语言 互联网行业发展的十多年，对软件的使用要求越来越高，所以企业对招聘测试人也从当初的功能测试上升到自动化测试，那么...
...014年加入百度，先后带团队建设为百度地图6大Place场景做数据分析，后专注于百度外卖大数据生态从0开始孵化并最终完善。自主研发涉及到数据采集3大平台、开放式ETL4件套、OLAP分析平台、Adhoc、大数据分布式调度、数据集市、...
...广度和深度都远远不够。 只有机器学习才能系统地通过数据挖掘出大量复杂的、医生通过自己经验和理解都无法触及的暗知识。这些数据不仅包括病人的数据，也包括生物、药理、生理、气候、环境等数据，机器能在这些复杂...
...统产品，并重新建立企业的信息化体系，如再次录入产品数据等。这样的迭代成本企业很难承受，所以企业在考虑是否选择 SaaS 产品时往往需要非常高的决策成本。如果这样的情况不发生改变，可能将会有一半以上的 SaaS 产品会...
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...
