“大数据”无疑是当下的热门术语，提及数据分析必谈大数据，这是对大数据和数据分析的双重误解，面对一个流行概念本身所许诺的前景和它所代表
随着移动互联网、物联网、大数据以及人工智能等高科技的层出不穷，一场以大数据和人工智能为代表的智能革命正在悄然发生，人、社会、商业又一
在本文中，我们将与广大读者诸君共同探讨数据存储和传输速度需求是以怎样前所未有的速率向前推进的。文中，您将了解到如何针对新数据中心的架
数据统一在数据分析领域里是个长期的挑战，从事数据分析的从业者希望在数据分析之前，来自不同实体的数据能够在同一个地方呈现出来。
当大数据应用在不同的领域和不同的场景下，所产生的意义及其所代表的意义也都不一样，你没有办法用一句话完全概况。大数据是互联网时代不可或
大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来，大数据价值发现可以划分为三大类：数据服务、数据分析和数据探索。
每个数据驱动的组织机构现在就应该开始规划，以避免最终导致数据不足的问题，但这一担忧只是新的大数据、物联网(IoT)世界中出现的很多潜在的数
真正让“数据科学”发挥出了强大威力的，是在人们意识到，数据不仅止于精算统计、商业智能和数据仓库的时候。将数据人和其他部门（软件开发、
最近有很多人问我，大数据是怎么学？需要学什么技术以及这些技术的学习顺序是什么？今天有时间我把个问题总结成文章分享给大家。
近日，加州大学圣克鲁兹分校（UCSC）斯图尔特实验室博士后 Pablo Cordero 在其个人博客上发表了首篇文章《WHEN NOT TO USE DEEP LEARN
