大数据系统在深度自学习外，未来将通过逐步开放合作理念，对接外部第三方平台，扩展客户数据范围和行为触点，尽可能覆盖用户线上线下全生命周
18年后的今天，我们正身处于数据爆炸的时代。现在，仅仅一天产生的数据量就可以轻松超过那个数字。据IBM表示，现在每天产生的数据量为25亿GB，
近期，福布斯杂志上刊登了一篇由各公司领导层关于缺乏对客户理解的文章，“缺少积极的、持续的来自企业或品牌关怀相关的用户体验，会导致企业
常用的数据分析工具，包括一些厂商的数据库产品，包括IBM的DB2、甲骨文的Oracle数据库。这些厂商的数据库本身带有一些统计分析的包，里面有些
在Apache Hadoop等技术的支持下，组织一直在寻求构建数据湖——企业范围的数据管理平台，允许以原生格式存储所有数据。
数据正在将我们的生活水平和科技技术不断地提升到一个新的高度，大数据已经不再是理论而是已经逐渐形成一种思维。
收集整理了所有数据专家都应该会的七款 Python 工具。The Galvanize Data Science 和 GalvanizeU 课程注重让学生们花大量的时间沉浸在这些技术里。
在大数据时代，数据的价值仍然存在，只是处于“休眠”状态，而要解锁这些数据的价值，就必须通过统计人员的不懈努力并借助新一代的方法和工具
Deep Traffic模拟典型的高速公路环境，其玩家使用深度学习来控制自己的汽车。该模拟使初学者对复杂的技术概念易于上手，而游戏化推动了专家开
如果我们可以主张个人数据的所有权权利，人们可以想象未来工资的增长将用于弥补从现有劳动力收集的信息价值，工作日也由于空闲时间可以收集额
