回答:有风就跟风,很可能会死在风口上,什么都得不到。但如果是真的看到了价值想要寻求创业,那至少有这几个忠告。首先一定要坚持长期主义。大数据注定是个需要积淀和时间的产业,不管是数据的积淀,还是算法模型的演进,都需要大量的时间、金钱的投入。大数据产业在外界看来就是准不准的问题,没长期的试错验错,优化更新,怎么可能有产出?所以想要短期进入,赚快钱,还是算了吧。现在不是靠ppt就能忽悠投资的的时候了。其次,大数...
回答:嗯……据我所知,现在大数据,云计算服务器都是采用Linux作为操作系统的。操作系统作为业务的基层,必须要熟练掌握,否则连日常的基本运维都无法做到。所以Linux的知识掌握越多越熟练越好。
回答:诚邀回答,下面我来说说我的个人观点:随着大数据的热度不断升温、技术日趋成熟,应用越来越广泛,很多人都看好大数据未来的发展前景。这其中不乏大量Java开发岗位转大数据方向的程序员。究竟是坚守java岗还是去做大数据?我认为最重要的还是要结合个人的职业发展来定位。并不是大数据火了,转行做大数据就业前景就更可观,个人能力、与企业技能要求的匹配度、市场竞争环境、行业人才需求及机遇等都会左右我们最终的职业走...
回答:数据可视化并不是一个新技术,只是随着互联网的发展,数据可视化也在不断演进,特别是随着大数据的快速发展,基于大数据的可视化分析也越来越受到重视,通过建立数据仓库实现企业多源数据的整合,并且基于数据挖掘、机器学习等相关技术,挖掘数据潜在价值,为企业运营决策、战略分析提供数据支撑,所以未来数据可视化还是具备很大的发展前景的,特别是基于大数据、物联网等技术,以数据采集处理为核心、交互式的数据可视化必然会在...
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...
【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...
...经上升为国家战略,开始在越来越多的行业落地。而传统金融行业受到互联网技术的冲击,也纷纷踏上转型之路,向数字化、智能化转型。InfoQ 记者采访了宜信 CTO 向江旭,一起聊聊 AI 在金融行业数字化转型中的应用。 AI 更...
... 在2018年10月18-19日召开的第五届中国国际大数据大会上,金融级分布式数据库厂商巨杉数据库,荣获2018年度金融大数据行业.创新产品奖。 SequoiaDB巨杉数据库成立6年来一直坚持技术驱动产品,专注打造金融级分布式数据库...
金融业数字化转型的加速,使得金融云越来越成为行业标配;但金融云的普及,又让传统网络技术架构受到了前所未有的冲击。这样看来,逻辑就简单了:金融业必须先推动传统网络技术架构的升级,促进金融云的普及应用,才...
复杂的基础IT架构是传统金融的现状,如何快速响应用户需求,加快新业务上线速度,缩短产品的迭代周期? 数人云在容器落地金融云的2年实践中,实现金融核心业务技术WebLogic、J2EE、Oracle中间件的容器生产标准,已在证券交...
...,实现家长、学校、学生,三者之间的信息互通?互联网金融1.云计算在金融行业的规则将由谁制定,是证监会、银监会,还是运营商,还是一些强势的机构?2.云计算在互联网金融中,出现风险后,赔付主体和责任主体是谁?3....
...下,居民在教育领域的投入将会进一步增加。数字化助力金融转型数字化带来了普惠金融,而当下是发展普惠金融的最好时代。从2016年G20杭州峰会上提出的《G20数字普惠金融高级原则》,到今年《政府工作报告》明确提出要改...
...计算平台。随着对应用场景的更加深入,近日,UCloud针对金融行业隐私数据计算,升级多方安全计算产品,可广泛应用于金融行业联合风控、联合统计、精准营销等场景。无可信第三方的多方隐私数据安全计算安全多方计算(MPC...
...的形态出现,而是与图形图像识别、个性化推荐、互联网金融等等具体业务结合。不同业务代表了不同的行业,也能诞生不同创业公司。尽管运用的底层技术核心都是机器学习,但彼此之间差别甚大。通常情况下,一个理想的算...
...户正在做什么,还了解他们为什么这么做。」 研究显示金融服务组织比其他行业更加重视大数据分析,他们是新技术的早期使用者。在这些组织中,67% 认为大数据分析是保持竞争的必需品,68% 期望在未来的两年内在大数据分...
...后,移动互联网的创业红利逐渐消失。2019年以来,更多金融、医疗、交通、科技等领域的企业选择以更加开放和互惠互利的形式构建自己的商业生态和投资体系。 此前享受移动互联网投资红利末班车的头部公司,或进入一个更...
...各司其职,比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的,而不是一个人来复合一堆专业特点。 大数据专业的人才培养也同样走复合型路线,复旦大学大数据学...
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...