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: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:随着大数据技术开始逐渐落地应用,未来不仅IT互联网领域的从业者需要掌握大数据技术,传统行业从业者也需要掌握一定的大数据技术,尤其是管理类岗位,掌握大数据技术对于提升自身的资源整合能力,以及扩展自身的能力边界,都有比较积极的意义。从我近些年带大数据方向研究生的情况来看,早期选择大数据方向的同学,往往都来自于数学、统计学和计算机大类专业的同学,近两年管理学专业的同学也开始选择大数据方向了,这是一个明显...
回答:大数据学习对于零基础学习者来说还是存在一定的难度的,在现在我们可以接触到的一些比较火的编程开发培训中相对来说,大数据的学习难度是比较大的一个学科,这可不是道听途说得来的结论,而是根据学员学习的真实情况反映得到的结论。比如对于同样的编程语言培训的Java学科来说,它对于学员的要求就比大数据低一些,基本上只要是大专学历以上的学员就可以学习,而且也不需要任何基础,对于逻辑思维能力也相对没有那么强,只要正...
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...
...小程序,年轻能加班 这时候去面试一家公司,面试官会如何选择? 当然,有人会说6年经验的疯狂学习,技术牛逼。这种情况不太多,我们看普通大众情况 可是在大多数面试官眼里,年轻人加入可以为团队注入新鲜血液 能加班...
...代的大数据平台演进之路,并结合Angel的开发经验,谈谈如何打造一个优秀的机器学习平台,以及开源后Angel的最新消息和未来规划。 人工智能到底会给企业带来什么?——是改变,机遇,还是更大的挑战? 在之前的大数据时代...
...辑实现的迅捷性。 我们已经让数据处理变得敏捷,那么如何将数据智能也变得更加敏捷呢?为了解决这一问题,我们提出了敏捷AI的实施思路,即在现有敏捷大数据产品的基础之上,基于业务场景设计开发一系列可插拔的实时智...
...网市场的头部效应下,企业所面临的竞争压力越来越大,如何有效解决获客成本高、用户黏性低、变现能力弱等问题,正是越来越多的企业开始构建大数据平台的初衷。但由于大数据解决方案所涉及的组件错综复杂、技术门槛较...
...仅仅是DevOps人员手中的神器了,每一个开发者都应该学会如何使用Docker。 为什么要结合SparkR和Docker SparkR的精髓在于分布式计算,而Docker的精髓在于标准容器的拓展性,SparkR和Docker的组合充分结合了二者各自的优点,将分布式应...
...算法和使用算法。在这个过程中也隐藏着许多问题,比如如何解决冷启动问题,如何解决假曝光问题,如何清洗异常数据,如何选择正负样本,如何解决数据稀疏问题,如何从亿级特征中选择显著特征等。 在机器学习的过程中...
...算法和使用算法。在这个过程中也隐藏着许多问题,比如如何解决冷启动问题,如何解决假曝光问题,如何清洗异常数据,如何选择正负样本,如何解决数据稀疏问题,如何从亿级特征中选择显著特征等。 在机器学习的过程中...
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...