目前“人工智能”无疑是最流行的词之一，“大数据”是自2012年以来的流行词之一，现在大大小小的企业服务、论坛上都充斥着有关大数据、人工智能的内容，那么人工智能+大数据的生态模式究竟是怎样的？

最近做了一个交叉销售的项目，梳理了一些关键点，分享出来希望对大家有所启发

企业要规划一个BI项目，但是不知道从哪里下手

为计算机构建一个复杂的神经网络是人工智能的关键，但人脑的这一活动却被「隐藏层」笼罩在神秘的面纱中。谷歌的开源人工智能项目 Tensor Flow 最近创造了一个神经网络游乐场，其目的是通过让用户与隐藏层互动和实验的方式除去这个隐藏层的神秘面纱。

大规模数据分析的难点并不在于技术的实现，无论 IT技术还是分析技术，这种分析方法的难点在于方案的构思

如何挖掘数据中的价值?让它变更成真金白银?

我身边很多想要入门数据分析或者要转行的，往往对自己的职业规划一无所知，十分迷茫，经常来问我该怎么办？

DMP？DSP？SaaS？Paas？HaaS？我天这是说的什么？以下为您带来49例大数据基础术语，一起来学习吧！

近日，国际信息技术研究和顾问机构Gartner发布数据与分析领域的十大技术趋势，以提醒业界来提高数据处理和访问的速度，扩大分析规模以应对多变的市场环境。

当我们想要创业却对市场行情不甚了解，该如何迅速了解市场行情，以便我们能更好的切入市场？本文作者介绍了一种零成本用大数据获悉市场行情的方法，对你想要了解市场行情非常有帮助。

人工智能是个几乎万能的工具，关键是你能不能熟悉运用它的技巧，为它找到在你的领域里的运用空间。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

由于技术和工具的进步，机器学习培训项目比以往更容易执行。但是，要获得可靠的结果需要对数据科学和统计学原理有深入的了解，如此才能确保团队从一个坚不可摧的底层数据集开始，这边是成功的基础。

人工智能（AI）是真的，而且已经来了。但成功地将AI投入应用并非易如反掌，而是需要彻底反思商业实践。

与机器学习博士相关的工作职位不仅创下了薪水的新高，而且对世界产生了巨大的影响。80000 小时（YC S15）提供了一个综合指南， 用于指导如何开始你的机器学习博士学位之旅。

究竟什么样的AI人才能被微软这样的巨头聘用呢？

在Google、Amazon、Facebook、Uber、Airbnb等公司成功的背后，有这样一批人：他们可以将大量的数据变为有价值的金矿，例如，搜索结果、定向广告、准确的商品推荐、可能认识的好友列表等。没错，他们就是被誉为「今后10年IT行业最重要的人才」—— Data Scientist（数据科学家）。 现在的互联网行业，越来越多的企业对数据科学家求贤若…

关于人工智能（AI）和机器学习（ML）如何改变商业实践的故事越来越多，数据科学从业者被要求仅用模糊的或高层次的商业目标来“应用机器学习”。在实施人工智能和从数据中创造商业价值方面存在很大差距，数据科学中的许多尚未解决的问题是导致这些差距的原因。

大数据科学家的工作从企业的业务问题开始，下一个步骤是创建分析计划，即一些企业称之为“数据分析计划。”当然，你需要考虑到数据科学家的不同专业背景，如有数学界、软件工程、市场营销学、工商管理等等，几乎所有的数据科学家都会从他们的专业领域出发，设置各种技巧最终整合制定出专注于解决业务问题的计划。 数据科学家和他们的分析团队的计划提出了如何组装数据集，并制定了一个数…

虽然”比特币”和”以太坊”这两个术语常常一起出现，但实际上这两者有很大的区别。以太坊与比特币的唯一联系在于，两者均为成功的区块链技术应用。