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大數(shù)據(jù)

9177內(nèi)容??

關(guān)注

大數(shù)據(jù)話題包括大數(shù)據(jù)相關(guān)的最新資訊、前沿技術(shù)、使用技巧、應(yīng)用案例等內(nèi)容，涉及數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、商業(yè)智能、Hadoop、Spark、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、等領(lǐng)域。

文章博文帖子課程

共 9177 條

數(shù)據(jù)資產(chǎn)時代，看亞信如何布局原創(chuàng)

伴隨著大數(shù)據(jù)時代的悄然來臨，對數(shù)據(jù)的重視提到了前所未有的高度。套上大數(shù)據(jù)的光環(huán)后，原本那些存放在服務(wù)器上平淡無奇的陳年舊數(shù)一夜之間身價倍增。面對海量數(shù)據(jù)資產(chǎn)，如何定義、怎樣把握?如何盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)以提高競爭力?

2016-09-14 15:43:01

數(shù)據(jù)資產(chǎn)

大數(shù)據(jù)實現(xiàn)“0”到“1” 要分幾步走？

大數(shù)據(jù)有多火?這樣的答案可能有千百種，也從反向證明了大數(shù)據(jù)真的太火，因為所有人都知道。眾所周知，在Gartner報告中，常常會看到炒作周期這個詞匯。這意味著有很多技術(shù)，雖然人人皆知，但是距離實際應(yīng)用落地還有一段距離，這就是炒作期。

2016-09-13 22:46:41

大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)時代銀行信息安全如何防護？

互聯(lián)網(wǎng)的放大效應(yīng)使公眾的容忍度越來越低，尤其是信息安全事件的影響，讓銀行面臨的聲譽風(fēng)險壓力倍增。不容樂觀的是，在數(shù)據(jù)大集中已經(jīng)成為潮流的今天，信息安全風(fēng)險也在急劇集中，銀行重要客戶的數(shù)據(jù)一旦被不法分子利用，產(chǎn)生身份冒充、釣魚詐騙等違法事件將極難防范。如何既守住信息安全底線，又保障業(yè)務(wù)健康發(fā)展，是擺在眾多銀行面前的一道難題。

2016-09-13 22:23:52

大數(shù)據(jù)技術(shù)互聯(lián)網(wǎng)

Spark的三種集群deploy模式對比

Spark有三種集群部署模式，或者叫做集群管理模式。分別是standalone，YARN和Mesos。這三種模式其實都是master/slave模式。

2016-09-13 14:05:24

Spark 集群管理模式

亞馬遜如何利用大數(shù)據(jù)練就“讀心術(shù)”？

精準(zhǔn)的推薦、心水的價格、充足的庫存以及高效率的配貨，在你還未下單之前，亞馬遜早已使用“讀心術(shù)”并作出預(yù)測，為你計劃好了一整套井井有條的購物體驗。作為電商巨頭的鼻祖，二十幾年來依然占領(lǐng)著電商界前幾名位置，亞馬遜自家的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)是當(dāng)之無愧的大功臣。

2016-09-12 17:34:10

大數(shù)據(jù)預(yù)測 Hadoop技術(shù)

數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理將驅(qū)動經(jīng)濟的創(chuàng)新與變革原創(chuàng)

2016年9月9日，“數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理(DACP)“產(chǎn)品發(fā)布會在京召開，此次會議由北京亞信數(shù)據(jù)有限公司(簡稱亞信數(shù)據(jù))主辦，發(fā)布了DACP (Data Asset Cloud map)五大核心產(chǎn)品并分享DACP在數(shù)據(jù)行業(yè)領(lǐng)先的實踐案例。眾多數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理技術(shù)專家對亞信數(shù)據(jù)DACP如何幫助企業(yè)和組織對其數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行各種系統(tǒng)性的管理、保證數(shù)據(jù)資產(chǎn)的安全完整性和對其數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行合理配置和有效利用，從而提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)帶來的經(jīng)濟效益，保障和促進各項事業(yè)發(fā)展等方面進行解讀。

2016-09-12 10:32:56

數(shù)據(jù)管理

12款領(lǐng)先的企業(yè)級開源軟件譯文

開源社區(qū)已為企業(yè)用戶開發(fā)了成百上千個應(yīng)用軟件，而且與專有軟件一樣，這類軟件的質(zhì)量差別很大。我們?yōu)楸疚倪x擇了12款最流行、最知名的企業(yè)級開源應(yīng)用軟件，它們來自不同類別，包括企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)、客戶關(guān)系管理(CRM)、項目管理(PM)、商業(yè)智能(BI)和企業(yè)服務(wù)器軟件。這些項目背后的許多企業(yè)組織還為想購買它們的企業(yè)提供收費支持和服務(wù)。

2016-09-12 10:21:40

數(shù)據(jù)管理

明略數(shù)據(jù)SCOPA2.0發(fā)布：秒級響應(yīng)客戶任務(wù)，讓業(yè)務(wù)更快

2016年9月8日，明略數(shù)據(jù)于北京實友學(xué)堂召開SCOPA2.0發(fā)布會。SCOPA1.0憑借自身革命性關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘技術(shù)成為中關(guān)村2015年大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)唯一產(chǎn)品形態(tài)的科技成果，時隔一年，明略數(shù)據(jù)董事長吳明輝先生發(fā)布并介紹了SCOPA2.0升級版及其行業(yè)應(yīng)用成果。

2016-09-09 14:37:01

數(shù)據(jù)SCOPA 情報模式

有關(guān)大數(shù)據(jù)的6大誤區(qū)

你的組織是否在考慮分析數(shù)據(jù)的最佳方式？以下是在你采用大數(shù)據(jù)分析之前，需要注意的有關(guān)大數(shù)據(jù)的6個誤區(qū)。

2016-09-09 00:12:41

大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析誤區(qū)

大數(shù)據(jù)服務(wù)還是那個大數(shù)據(jù)服務(wù)嗎？

目前“人工智能”無疑是最流行的詞之一，“大數(shù)據(jù)”是自2012年以來的流行詞之一，現(xiàn)在大大小小的企業(yè)服務(wù)、論壇上都充斥著有關(guān)大數(shù)據(jù)、人工智能的內(nèi)容，那么人工智能+大數(shù)據(jù)的生態(tài)模式究竟是怎樣的？

2016-09-08 23:47:17

大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)服務(wù)

TalkingData馬驥：做好技術(shù)，賦予大數(shù)據(jù)新的生命意義原創(chuàng)

2016年8月26-27日，由51CTO.com主辦的【W(wǎng)OT2016移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)峰會】在北京粵財JW萬豪酒店隆重召開。在大會現(xiàn)場，記者采訪了TalkingData 研發(fā)副總裁馬驥，對于數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、數(shù)字營銷等，發(fā)表了自己的看法。

2016-09-08 10:23:19

TalkingData 大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)湖：大數(shù)據(jù)游泳的安全方式？

在這篇文章中，專家想澄清數(shù)據(jù)池是什么，組織是否會考慮使用數(shù)據(jù)湖，以及他們使用數(shù)據(jù)湖所面臨的挑戰(zhàn)，并概述了一些支持?jǐn)?shù)據(jù)湖軟件工具的發(fā)展。

2016-09-07 15:13:54

數(shù)據(jù)湖 Hadoop 大數(shù)據(jù)

如何提高ElasticSearch 索引速度

這篇文章會講述一些關(guān)于索引參數(shù)的原理，以及一些其他的思路。

2016-09-07 15:02:03

ElasticSear 索引速度

五個角度淺析大數(shù)據(jù)與BI的區(qū)別

不管定義如何不同，大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)BI是社會發(fā)展到不同階段的產(chǎn)物，我們從幾下幾個緯度來可以迅速的看出兩者的區(qū)別。

2016-09-07 14:54:19

大數(shù)據(jù)BI

做數(shù)據(jù)分析時，你的方法論是什么?

當(dāng)你完成一份數(shù)據(jù)分析報告時，不知領(lǐng)導(dǎo)是否有問過你，“你的分析方法論是什么?”。如果分析方法論不正確或不合理，那分析結(jié)果參考價值幾何呢?

2016-09-07 14:41:43

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析方法論

用R語言實現(xiàn)對不平衡數(shù)據(jù)的四種處理方法

本文會介紹處理非平衡分類數(shù)據(jù)集的一些要點，并主要集中于非平衡二分類問題的處理。一如既往，我會盡量精簡地敘述，在文末我會演示如何用R中的ROSE包來解決實際問題。

2016-09-07 13:26:25

R語言不平衡數(shù)據(jù)

大機會?大風(fēng)險?大忽悠? ——它們有一個共同的名字叫“大數(shù)據(jù)”

大數(shù)據(jù)實際上有三個主要的理解：大數(shù)據(jù)確實帶來了大的機會;大數(shù)據(jù)也引來了大風(fēng)險;大數(shù)據(jù)本身非常像大忽悠。

2016-09-07 13:07:55

大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)營銷

開學(xué)好成績!新華三獲Hadoop/Spark大數(shù)據(jù)認證6項第一

開學(xué)季來到，新華三集團迎來新學(xué)期首輪好成績：以12項測試6項第一的傲人成績，通過大數(shù)據(jù)Hadoop/Spark產(chǎn)品能力認證性能專項測試，并在9月1日2016可信云大會開幕式中獲頒證書，成為新華三大數(shù)據(jù)平臺繼4月25號基礎(chǔ)能力認證之后的又一突破。這標(biāo)志著新華三在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域領(lǐng)先的技術(shù)實力受到業(yè)界的一致認可，也預(yù)示著新華三在大數(shù)據(jù)道路上又往前邁進了一大步。

2016-09-06 13:55:54

大數(shù)據(jù)：如何將信息轉(zhuǎn)化為洞察力？譯文

大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵不僅僅是利用數(shù)據(jù)的所謂的3V（種類、速度和數(shù)量）。還需要從更宏觀、更整體的視角看待數(shù)據(jù)如何帶來創(chuàng)造價值。

2016-09-06 10:58:31

大數(shù)據(jù)信息

攜程基于Storm的實時大數(shù)據(jù)平臺實踐

本文講解了攜程在實時數(shù)據(jù)平臺的一些實踐，按照時間順序來說明我們是怎么一步一步構(gòu)建起這個實時數(shù)據(jù)平臺的，目前有一些什么新的嘗試，未來的方向是怎么樣的，希望對需要構(gòu)建實時數(shù)據(jù)平臺的公司和同學(xué)有所借鑒。

2016-09-04 15:14:09

攜程實時數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)平臺

Spark體系架構(gòu)必讀

最近看到一篇關(guān)于Spark架構(gòu)的博文，作者是 Alexey Grishchenko?？催^Alexey博文的同學(xué)應(yīng)該都知道，他對Spark理解地非常深入，讀完他的 “spark-architecture” 這篇博文，有種醍醐灌頂?shù)母杏X，從JVM內(nèi)存分配到Spark集群的資源管理，步步深入，感觸頗多。因此，在周末的業(yè)余時間里，將此文的核心內(nèi)容譯成中文，并在這里與大家分享。

2016-09-04 14:00:31

大數(shù)據(jù)，為什么不是傳統(tǒng)BI的簡單升級?

大數(shù)據(jù)的4V特征大家都懂，大數(shù)據(jù)在量、維度、速度等方面相對于傳統(tǒng)BI的改變的確讓數(shù)據(jù)改造世界的能力發(fā)生了質(zhì)的變化, 那么，大數(shù)據(jù)的“術(shù)”于傳統(tǒng)BI到底有哪些變化?傳統(tǒng)企業(yè)需要做哪些改變呢?

2016-09-04 13:53:23

傳統(tǒng)BI 大數(shù)據(jù)

幫助貴公司搞定大數(shù)據(jù)的七個工具譯文

幾乎在各行各業(yè)，許多公司都在紛紛改用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。但是雖然許多公司擅長收集數(shù)據(jù)，理解數(shù)據(jù)卻來得比較困難。本文介紹的這七款工具可助一臂之力。

2016-09-02 16:10:25

大數(shù)據(jù)工具

一文讀懂Hadoop、HBase、Hive、Spark分布式系統(tǒng)架構(gòu)

機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等各種大數(shù)據(jù)處理都離不開各種開源分布式系統(tǒng)，hadoop用戶分布式存儲和map-reduce計算，spark用于分布式機器學(xué)習(xí)，hive是分布式數(shù)據(jù)庫，hbase是分布式kv系統(tǒng)，看似互不相關(guān)的他們卻都是基于相同的hdfs存儲和yarn資源管理，本文通過全套部署方法來讓大家深入系統(tǒng)內(nèi)部以充分理解分布式系統(tǒng)架構(gòu)和他們之間的關(guān)系。

2016-09-01 13:48:18

Hadoop HBase Hive

大數(shù)據(jù)會撒謊？如何戳破大數(shù)據(jù)的謊言

數(shù)據(jù)科學(xué)家使用統(tǒng)計分析工具深度挖掘數(shù)據(jù)潛在的內(nèi)容時經(jīng)常會遭遇到大數(shù)據(jù)挖的坑，實際上這些坑并不是只有大數(shù)據(jù)才有，大自然本身就存在很多虛假的相關(guān)性，大數(shù)據(jù)只是更加劇了這種虛假的相關(guān)性。

2016-08-31 22:02:15

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)建模

一切盡在大數(shù)據(jù)

近幾年，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展風(fēng)起云涌，“大數(shù)據(jù)”炙手可熱，大數(shù)據(jù)作為一種重要的戰(zhàn)略資產(chǎn)，已經(jīng)不同程度地滲透到每個行業(yè)領(lǐng)域和部門，其深度應(yīng)用不僅有助于企業(yè)經(jīng)營活動，還有利于推動國民經(jīng)濟發(fā)展。

2016-08-31 17:24:05

大數(shù)據(jù)分析

【哈佛商評】關(guān)于數(shù)據(jù)分析，管理者的四個常規(guī)錯誤

有公司嘗試從巨大的數(shù)據(jù)中獲取實際可用的信息，通過與他們合作，我們歸納了管理者在數(shù)據(jù)應(yīng)用上的四個常規(guī)錯誤。

2016-08-31 15:01:46

數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)和實時分析的算法分類

如今，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和進步開辟了收集和傳輸大量的數(shù)據(jù)更有效的新方式。這場革命促進了實時算法和方法的研究和發(fā)展。

2016-08-31 14:41:31

大數(shù)據(jù)實時分析算法分類

數(shù)據(jù)分析師的能力和工具體系

之前我在回答里寫過，數(shù)據(jù)分析師和圣騎士職業(yè)很相似，都需要“門門通”。最近，我嘗試對數(shù)據(jù)分析師的能力和工具體系進行梳理，以下內(nèi)容為一家之言，僅供參考。

2016-08-31 14:33:23

數(shù)據(jù)分析師工具體系

終極對決：R 與 Excel 在數(shù)據(jù)分析當(dāng)中的優(yōu)劣勢對比

Excel是一款不錯的數(shù)據(jù)分析工具，但是，如果你只有這一款工具，則會大大影響你的工作效率。相比之下，R 更好用，而且提供的工具集模塊更完整。而缺點在于不是非常易于上手，用戶一開始相對要花很多時間學(xué)習(xí)使用。如果堅持下去，就會有所收獲，不僅對數(shù)據(jù)更了解，還提高了自己的能力...

2016-08-31 14:15:28

R語言 Excel 數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)之父舍恩伯格：大數(shù)據(jù)的核心要義在于共享

大數(shù)據(jù)之父舍恩伯格說：“如果信息隔絕，就無法實現(xiàn)大數(shù)據(jù)帶來的洞見，讓你有更好的交易和交易決策。因此要分享、開放、透明。這是核心要義。這樣才能實現(xiàn)成功?！薄敖⒒バ牛瑓f(xié)同合作，這樣受益的是整個世界?！?/a>

2016-08-31 13:56:39

大數(shù)據(jù)電子商務(wù)共享

數(shù)據(jù)科學(xué)中最好的5個機器學(xué)習(xí)API

機器學(xué)習(xí)API隱藏了創(chuàng)建和部署機器學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜性，讓開發(fā)者能夠?qū)Ｗ⒂跀?shù)據(jù)挖掘和用戶體驗。同時，將機器學(xué)習(xí)商業(yè)化成云服務(wù)也是當(dāng)今的趨勢，IBM、Microsoft、Google、Amazon以及BigML等公司都為業(yè)務(wù)分析師和開發(fā)人員提供了自己的機器學(xué)習(xí)即服務(wù)(MLaaS)，最近Khushbu Shah在KDnuggets上發(fā)表了一篇文章，介紹了這5個公司的機器學(xué)習(xí)API。

2016-08-31 07:30:03

數(shù)據(jù)科學(xué)機器學(xué)習(xí)API

我與分布式機器學(xué)習(xí)的故事

從畢業(yè)加入Google 開始做分布式機器學(xué)習(xí)，到后來轉(zhuǎn)戰(zhàn)騰訊廣告業(yè)務(wù)，至今已經(jīng)七年了。我想說說我見到的故事和我自己的實踐經(jīng)歷，如果你關(guān)注大數(shù)據(jù)，聽完我說的故事，應(yīng)該會有感觸。

2016-08-31 07:02:51

機器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)

機器學(xué)習(xí)應(yīng)用實例|如何識別標(biāo)題黨?

相信你也遇到過這樣的情況：懷著猶如探秘般萬分期待的心情，點開一篇文章，結(jié)果卻發(fā)現(xiàn)又一次中了“標(biāo)題黨”的誘餌，成功上鉤,下面就講講如何準(zhǔn)確的識別標(biāo)題誘餌。

2016-08-31 06:55:45

機器學(xué)習(xí)標(biāo)題誘餌

大數(shù)據(jù)熱中的冷思考

時下，大數(shù)據(jù)熱持續(xù)升溫，大數(shù)據(jù)一詞已成為各種公開場合中最為炙手可熱的關(guān)鍵詞。大數(shù)據(jù)熱已成為一股洶涌澎湃的潮流，于是乎，各種大數(shù)據(jù)概念滿天飛，人人都在談?wù)摯髷?shù)據(jù)，仿佛你的發(fā)言中沒有提到大數(shù)據(jù)，你的成果中沒有應(yīng)用到大數(shù)據(jù)，那你就徹底OUT了。

2016-08-31 01:30:18

大數(shù)據(jù)市場大數(shù)據(jù)應(yīng)用

Hadoop大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的七大危險信號

大多數(shù)企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例尚處于實驗和試點階段，對于少數(shù)首次在生產(chǎn)環(huán)境部署Hadoop系統(tǒng)的用戶來說，最常遇到的就是擴展問題，此類問題往往導(dǎo)致企業(yè)因噎廢食，終止大數(shù)據(jù)應(yīng)用項目。部署和擴展Hadoop系統(tǒng)是一件高度復(fù)雜的事情，如果用戶能提前對Hadoop擴展可能會遇到的各種問題和危險信號有所了解，就能避免很多“救火”場面。

2016-08-30 14:40:39

Hadoop系統(tǒng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用

常用大數(shù)據(jù)術(shù)語一覽表譯文

大數(shù)據(jù)有許多新術(shù)語，有時不好理解。因此，我們列出了一份大數(shù)據(jù)術(shù)語表，以便大家深入了解。

2016-08-30 11:48:10

大數(shù)據(jù)術(shù)語

大數(shù)據(jù)背后的神秘公式(下)：“貝葉斯革命”

貝葉斯公式在聯(lián)邦黨人文集作者公案和天蝎號核潛艇搜救中大顯身手后(詳見大數(shù)據(jù)背后的神秘公式(上)：貝葉斯公式)，開始引起學(xué)術(shù)界的注意和重視，而其上世紀(jì)八十年代在自然語言處理領(lǐng)域的成功，向我們展示了一條全新的問題解決路徑。計算能力的不斷提高和大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)使它的威力日益顯現(xiàn)，一場轟轟烈烈的“貝葉斯革命”正在發(fā)生。

2016-08-30 00:19:30

大數(shù)據(jù)貝葉斯

大數(shù)據(jù)背后的神秘公式(上)：貝葉斯公式

大數(shù)據(jù)、人工智能、海難搜救、生物醫(yī)學(xué)、郵件過濾，這些看起來彼此不相關(guān)的領(lǐng)域之間有什么聯(lián)系?答案是，它們都會用到同一個數(shù)學(xué)公式——貝葉斯公式。

2016-08-30 00:14:09

大數(shù)據(jù)貝葉斯

大數(shù)據(jù)入門的四個必備常識

大數(shù)據(jù)在IT行業(yè)的應(yīng)用越來越廣泛，今天我們就來談?wù)劥髷?shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)分析工具以及大數(shù)據(jù)熱門職業(yè)的區(qū)分。

2016-08-29 23:00:29

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

幫助企業(yè)開始采用大數(shù)據(jù)的7大工具

幾乎每一個行業(yè)廠商都希望過渡到一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。不過，雖然許多企業(yè)擅長收集數(shù)據(jù)，但了解數(shù)據(jù)卻是比較困難的,以下介紹的這七個工具可以提供幫助。

2016-08-29 22:34:24

大數(shù)據(jù)工具

Hadoop的過去、現(xiàn)在和未來

Hadoop是目前大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的一種分布式架構(gòu)，而經(jīng)過相當(dāng)長時間的發(fā)展，Hadoop在功能上也越來越成熟。

2016-08-28 15:55:04

Hadoop 大數(shù)據(jù)

群蟻算法理論與實踐全攻略

最近有一個關(guān)于群蟻算法的任務(wù)，所以就好好把基礎(chǔ)研究了一下，驅(qū)動式學(xué)習(xí)，目標(biāo)明確，所以還是比較快去接受和理解，然后寫代碼實現(xiàn)就好了。今天就帶領(lǐng)大家走近TSP問題以及群蟻算法。

2016-08-28 14:44:42

算法 TSP 生物智能

數(shù)據(jù)挖掘的常用方法、功能和一個聚類分析應(yīng)用案例

在今天的博文中，筆者整理了數(shù)據(jù)挖掘的常用方法和數(shù)據(jù)挖掘的重要功能(出自MBA智庫百科)，進而對數(shù)據(jù)挖掘有了進一步的認識，并嘗試進行了第一次實際操作。

2016-08-28 12:31:22

數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)項目實踐：基于hadoop+spark+mongodb+mysql+c#開發(fā)醫(yī)院臨床知識庫系統(tǒng)

針對醫(yī)療IT系統(tǒng)現(xiàn)狀,思考擬利用醫(yī)院現(xiàn)有的歷史就診記錄、處方、診斷、病歷數(shù)據(jù)，挖掘出有價值的基于統(tǒng)計學(xué)的醫(yī)學(xué)規(guī)則、知識，并基于這些規(guī)則、知識信息構(gòu)建專業(yè)的臨床知識庫，為一線醫(yī)務(wù)人員提供專業(yè)的診斷、處方、用藥推薦功能，基于強大的關(guān)聯(lián)推薦能力，極大的提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，減輕一線醫(yī)療人員的工作強度。

2016-08-24 17:35:27

hadoop spark 中間件

從數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)生態(tài)、數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)加平臺等方面，漫談阿里大數(shù)據(jù)

目前人人都在談大數(shù)據(jù)，談DT時代，但是，大數(shù)據(jù)是什么，每個人都有自己的一個看法，好比盲人摸象，每個都認為自己摸到是真正的大象。我也擔(dān)心我所看到的，只是大數(shù)據(jù)的冰山一角，畢竟，將引領(lǐng)整個人類下一次變革的大數(shù)據(jù)，不是幾篇文章就能說清楚的。

2016-08-24 17:22:58

數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)生態(tài)數(shù)據(jù)技術(shù)

從Google的PaaS平臺說起，解析中美Docker生態(tài)圈

容器技術(shù)其實本身并不是什么嶄新的技術(shù)，大家經(jīng)常拿容器技術(shù)跟虛擬化技術(shù)比較，有一個通俗的說法，容器是極度輕量的虛擬機。

2016-08-23 10:59:33

容器技術(shù)Docker

人人都需要知道關(guān)于大數(shù)據(jù)最常見的10個問題

正在當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已十分廣泛,今天就讓我們來談?wù)勁c大數(shù)據(jù)息息相關(guān)的十個問題。

2016-08-23 01:03:17

大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)湖的四個最佳實踐譯文

對想要更充分地利用大數(shù)據(jù)的許多公司來說，數(shù)據(jù)湖是一種仍在不斷完善的方法。了解數(shù)據(jù)湖的使用場合是個很好的起點。

2016-08-22 15:15:14

數(shù)據(jù)實踐

讓Spark如虎添翼的Zeppelin – 基礎(chǔ)篇

Spark是一個非常好的計算平臺，支持多種語言，同時基于內(nèi)存的計算速度也非常快。對于剛接觸的人來說，上手以及環(huán)境搭建還是有一些困難。

2016-08-22 11:06:43

Spark Zeppelin python modu

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