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...
回答:大数据的入门学习有多条学习路线,可以根据自身的知识结构进行选择,并不是所有的学习路线都是从学Linux操作系统开始,然后是Java、Hadoop、Spark等,学习大数据也可以从数据分析开始。对于职场人来说,学习数据分析的工具如何使用,远比学习Hadoop更加实际。大数据的核心是数据价值化,只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事,所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要...
回答:谢谢邀请!大数据是我的主要研究方向之一,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。学习大数据首先要根据自身的知识结构选择学习方向,比如数学和统计学专业的学生可以选择数据分析方向,而计算机专业的学生可以选择大数据开发方向,不同的学习方向需要制定不同的学习计划。虽然不同的学习方向往往需要学习不同的内容,但是对于零基础的学习者来说,以下三方面基础知识是都需要学习的:第一:编程语言。不论是选...
回答:先上一张大数据技术学习的必备技能图:入门学习需要掌握的基本技能:1、Java2、Linux命令3、HDFS4、MapReduce5、 Hadoop6、Hive7、ZooKeeper8、HBase9、Redis10、Flume11、SSM12、Kafka13、Scala14、Spark15、MongoDB16、Python与数据分析等等。我们所说的大数据培训学习,一般是指大数据开发。大数据开发需要学...
回答:大数据需要开发功底,比如python语言,通过编程需要抓取数据。当然会前端需要比如Html,javascript,将抓取的数据整合后通过前端去展示。所以个人觉得学习一门开发语言是必须的。
...。第四,处理速度快1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个V——Volume,Variety,Value,Velocity。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角...
深度神经网络能够焕发新春,大数据功不可没,然而大数据的版权是否应当延伸到深度学习产生的知识,这是一个现实的问题。本文通过ImageNet可视化大数据、Caffe共享深度学习模型和家中训练三个场景审查了深度学习的权值与...
...造财富,只分配财富的行业。 1.为什么很多人进入IT/大数据行业? 工作这些年,参与和负责的面试人数在百人以上,也算见识过形形色色的面试者,有初出校园的大学生,有深入行业多年的佼佼者,有某个领域的专家...
...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...
...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...
...习平台以及其它形式的科技都能够收集数据,并通过这些数据挖掘出同学们如何处理学习材料。比如,VR眼镜可以捕获到同学们的眼睛运动,并能够分析出哪些类型的信息最能吸引到它们。这样就能够获得他们感兴趣的信息,之...
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...