摘要：Uber是一款提供出租车预订服务的智能手机应用，为需要搭车的用户和想要载客的司机搭建了沟通渠道。这项服务引起了很大争议，一方面普通的出租车司机抱怨Uber毁掉了他们的生计，另一方面民众担心Uber的司机缺乏监管。 但这些争议并没能阻止Uber取得巨大的成功：2009年发布时仅覆盖旧金山一地，到了现在，除了南极洲之外，已覆盖所有大陆的许多主要城市。 这家…

这篇我们来好好拆解一下我们的蓝图

摘要：拥抱开源技术的前提——认识数据湖 世界对数据湖的兴趣依然在不断增长，但如果说对数据湖的宣传都是的话，这就贬低了数据湖真正的能力。“数据仓库”和“大数据”等概念都逐渐深入人心，但“数据湖”仍然是让IT和业务相关者头疼的一件事情。 随着人们对于数据湖的清晰定义、使用案例、最佳实践等信息的需求不断增长，IT专业人士需要一则明确的数据湖指南，回答以下问题：数据…

如何在数据的蛮荒时代来拓荒

蛮荒时代

数据服务产业链初现，大数据公司在其中扮演什么角色？

前言，本篇幅将进入大家熟知的互联网时代，数据平台发展史仅是自己经历过由传统数据平台到互联网数据平台发展一些简单回忆，在这一篇章中将引用部分互联网数据平台架构，在这里仅作案例。 相信很多从传统行业转到互联网时是各种不适应，适应短则几个月，长则一年以上。进入到互联网有种感觉，它是一个擅长制造流行新概念的行业，“数据平台“，”数据产品“也不幸免。数据平台这词Dat…

你中枪了吗？

金融服务公司必须完全数字化，才能从大数据中获得宝贵的见解。

有关人工智能、神经网络、机器学习、深度学习与大数据的技术合辑

随着比特币的不断发展,它的底层技术区块链也逐步走进公众视野,引起大众注意。本文用不到50行的Python代码构建最小的数据区块链，简单介绍了区块链去中心化的结构与其实现原理。

一手把“大数据”带进国内的阿里，正经历一场数据危机 所以，就像当初的来往，有些仗是不得不打。 “我们正处在人类历史上第三次技术革命，从IT时代走向DT时代，是真正的大释放。”这是今天马云在“2015杭州云栖大会”上的讲话。 事实上，在我们周围有很大一部分创业者是抱着“听马云讲互联网未来”的“朝圣心态”，穿越大半个主城区，来到云栖小镇参加这么一场大会的。至于，…

最近几年，Python的使用增长率一直比R快，到今年，Python终于以微弱的优势超过了R的使用率 (52.6% Vs 52.1%)。

Facebook去年底挖来了一个机器学习大神Vladimir Vapnik，他是统计学习理论和支持向量机的主要发明者。Vladimir Vapnik被称为统计学习理论之父，他出生于俄罗斯，1990年底移居美国，在美国贝尔实验室一直工作到2002年，之后加入了普林斯顿的NEC实验室机器学习研究组，同时任哥伦比亚大学特聘教授。2014年，Vladimir Vap…

Yarn在Hadoop的生态系统中担任了资源管理和任务调度的角色。

前言 推荐系统并不是新鲜的事物，在很久之前就存在，但是推荐系统真正进入人们的视野，并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司，还是近几年的事情。 随着互联网的深入发展，越来越多的信息在互联网上传播，产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段，用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。 解决信息过载有几种手段：一种是搜索，当用户有了明确的信息需求意图后…

摘要：KDnuggets编辑给你“20个问题来分辨真假数据科学家”的答案，包括什么是正则化、我们崇拜的数据科学家、模型验证等等。 作者：Gregory Piatetsky, KDnuggets. 最近KDnuggets上发的“20个问题来分辨真假数据科学家”这篇文章非常热门，获得了一月的阅读量排行首位。 但是这些问题并没有提供答案，所以KDnuggets的小…

我主要分析了大数据平台架构的生态环境，并主要以数据源、数据采集、数据存储与数据处理四个方面展开分析与讲解，并结合具体的技术选型与需求场景，给出了我个人对大数据平台的理解。

像硅谷这种初创公司Splunk和Cloudera，他们的核心竞争力究竟在哪里?

对于数据科学来说，现在是发展的黄金时期。这是个新领域，但增长迅速，同时数据科学家的缺口也很大，据说他们的平均年薪可以达到10万美元。哪里有高薪，哪里就吸引人们，但是数据科学技能的差距意味着许多人需要努力学习。 第一步当然是询问“我怎么学习数据科学”，这个问题的答案往往是一长串的课程和书籍阅读，从线性代数到统计数据，这几年我也是这样学习过来的。我没有编程背景，…