你可能有注意到，「大数据(Big Data)」在我们的生活里已经掀起滔天巨浪，继云端运算(Cloud Computing)之后，俨然成为学术界跟科技业中最热门
数据中心的位置对于企业来说是至关重要的，需要考虑和权衡各种因素。行业专家发现财政激励，当地气候，电力资源，光纤基础设施，专业人才这五
企业规模不同、数据应用的成熟度不同，大数据技术的发展更是一日千里。俗话说，“一口气吃不成胖子”，企业如何科学地搭建适合自己的大数据视
如今，大数据的应用已经成为行业市场主流。2016年，大数据市场规模为1301亿美元，到2020年将达到顶峰，达到2030亿美元。
基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute)，通常找寻最相似的案例来做比较。
最近几年关于Apache Spark框架的声音是越来越多，大家通过Google搜索更多关于Spark的信息。然而很多人对Apache Spark的认识存在误解，在这篇
大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Python语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
如果组织还没有使用大数据，那么现在在某些方面已经落后。
既然已经身在工业界，那么我就谈谈工业界未来几年需要什么样的机器学习人才。不谈学术界主要还是因为大部分人最终不会从事研究，而会奋斗在应
既要保持数据的自由流动性，又要维护每个主体在数据上的权益，这是个空前的法律难题。而创制和维护这样的数据利用秩序却是大数据应用的前提，
