回答:虽然不一定需要java 语言基础,但是选择java 语言是一条比较好的捷径。首先,大数据的很多组件都是java 语言写的,想要加深学习,就必须去啃源码,要啃源码,那java 语言就近水楼台先得月了。其次,大多数做大数据的公司都是招聘java 开发人员的,这样就业方面,就比较机会多一些。当然,除了java 语言,python 语言,shell 脚本语言,都是需要掌握的,能为工作带来不少便捷。最后,要...
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:1998年9月4日,Google公司在美国硅谷成立。正如大家所知,它是一家做搜索引擎起家的公司。无独有偶,一位名叫Doug Cutting的美国工程师,也迷上了搜索引擎。他做了一个用于文本搜索的函数库(姑且理解为软件的功能组件),命名为Lucene。左为Doug Cutting,右为Lucene的LOGOLucene是用JAVA写成的,目标是为各种中小型应用软件加入全文检索功能。因为好用而且开源(...
回答:作为一名大数据方向的研究生导师,我来回答一下这个问题。从大数据的技术体系来看,主要涉及到三大方面的内容,其一是大数据平台;其二是大数据开发;其三是大数据分析,对于具有Java编程基础的人来说,学习大数据会相对容易一些,但是依然需要一个系统的学习过程,具体需要多长的学习时间取决于自身的学习计划、学习环境等因素。大数据的技术体系目前已经趋于成熟,而且大数据涉及到的知识量也比较庞大,所以应该找一个切入点...
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。
回答:这个我有经验,我来答一下????♂️目前在我们数据行业内的日常用语中,数据分析和数据可视化这两个术语似乎已成为同义词。虽然说两者它都包含数据分析的内容,但实际上还是有一定的细微差别。就比如说数据分析:它更多的强调的是一个逻辑思维能力,强调的是一个探索性的过程,通常从特定的问题开始。它需要好奇心、寻找答案的欲望和很好的韧性,因为这些答案并不总是容易得到的。而数据可视化分析:它就在数据分析的基础上涉...
... 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 ...
... 1.1 大数据时代 1.1.1第三次信息化浪潮 2010年前后,以云计算、大数据、物联网的首发为标志迎来第三次信息化浪潮。 IT发展史历经的信息化浪潮如下: 1.1.2 大数据时代的到来...
大数据的应用开发过于偏向底层,具有学习难度大,涉及技术面广的问题,这制约了大数据的普及。现在需要一种技术,把大数据开发中一些通用的,重复使用的基础代码、算法封装为类库,降低大数据的学习门槛,降低开...
...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...
...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...
...艺术节上,Motley Fool的Tim Byers说过:在很多方面,云和大数据越来越密不可分且功能相似-云资源用来支撑大数据的存储及项目,而且大数据相对于云来说是一个庞大的业务案例。大数据和云技术的最终联姻,必定是天作之合。 ...
...。」当话题转向「算法工程师的招聘」时,TalkingData 首席数据科学家张夏天不免面露难色起来。而在此之前,谈论起算法和数据挖掘等具体业务时,他还滔滔不绝、兴致勃勃。不只是张夏天,自去年 10 月以来,不止一位技术 Lead...
... SoftServe 进行了这项研究,调查了多个行业的决策者对大数据技术中的风险、挑战和机遇的看法。该数据显示,大数据分析技术尽管相对较新,仍然有 86% 的公司运用了大数据系统。此外,大中型公司认为大数据分析是必须的,...
摘要:敏捷大数据智能化的主要目标就是,结合敏捷大数据实施理念,研发灵活的、轻量化的智能模型,并在敏捷大数据平台上对数据流进行实时智能化处理,最终实现一站式的大数据智能分析实践。 一、前言 人工智能的诞...
前两天有人在微博发问,用什么样的方式讲述大数据和云计算才能非专业人士听的更清楚,其实关于大数据的案例有很多,商业智能分析也多次提到过关于数据挖掘的价值和意义,只不过在今天看数据比以前还多而已,大数据...
...淫溪谷,盛怒于土囊之口,……DT时代,未来已来——数据大爆炸首先要明白大家为何从前几年开始谈大数据了?这是一个基本问题,包含着对当下数据现实的基本认识。一个不可忽视的事实是,随着网络和信息技术的不...
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...