回答:大数据即海量的数据,一般至少要达到TB级别才能算得上大数据,相比于传统的企业内数据,大数据的内容和结构要更加多样化,数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据,最常见的应用就是大数据分析,大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统,还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据,如:政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据,通过大数...
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,...
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...
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...
回答:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 当进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务),这些资源能够被快速提供,而我们只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互就可以。云计算主要应用的领域有公有云、私有云、云存储、桌面云、物联网、人工智能、大数据、智能制造、智慧城市等。各行各业也都需要云计算,像政府、金融、电力、教育、交通...
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...
IDC分析指出,2018年中国政务大数据市场的竞争呈现多元化、分散化、齐头并进的态势,而2019年和2020年将是政务大数据平台建设真正爆发之年。政务大数据市场引无数厂商竞折腰,谁又能最终脱颖而出呢?政务大数据落地是当务...
... 大数据概述 1.1 大数据时代00 简要介绍01 时代背景的支撑 1.2 大数据的概念和影响00 大数据的 `4V ` 特性⭐01 大数据的影响 1.3 大数据的应用00 影视剧的投拍01 谷歌预测流感03 ...
大数据应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 天气预测应用案例: 典型的案例即天气预测。各类气象指征瞬时发生,以典型的高频复杂的形式出现,给各类分析人...
【转自凤凰网】原文链接 如今,金融行业的大数据浪潮已经无法抵挡,而国内的基础软件真的做好了应对大数据浪潮冲击的准备了吗? 目前,国内的金融大数据处在发展阶段,传统的软件厂商的份额正在被许多互联网风格...
...就浅显的给大家介绍一下五大流行区域的发展前景。 大数据的发展前景: 当前大数据行业真的是人才稀缺吗? 学了几年后,大数据行业会不会产能过剩? 大数据行业最终需要什么样的人才? 接下来就带你们看看分析结果: 当前大...
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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...