自从 Google 的人工智能 AlphaGO 成为围棋界的百胜将军开始，AI（Artificial Intelligence，人工智能）这两个英文字，刹那间成为科技业最热门的关键字之一。
数据源头，各种炫酷新技术，搭建Hadoop、Hive、Spark、Kylin、Druid、Beam~，前提是你要懂Java，很多平台都是用Java开发的。
现今如此多大数据被收集与分析所带来的问题。当你想寻求更长远的视角而开始回顾过去时，你会发现现在的东西太多而过去的东西又太少。目光短浅
大数据被很多人吹捧成了大企业的救星：有人说它能预言未来，照亮我们的道路，给古老的商业模式带来新的生机。但是在现实世界中，数据是会杀人
在这个信息爆炸的时代，数据采集正以惊人的速度发展，但我们不一定了解这些数据。目前，大数据就像是一种肆无忌惮的“野兽”–非常复杂、无结
那么是什么原因导致大数据行业集体进入寒冬?是实体经济下行影响吗?还是大数据停留在概念炒作阶段，未进入到实际应用?
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机器学习能发现数据下隐藏的各种客观规律，对提高产品的智能化程度，提升用户满意度等方面有很大的帮助，这里不再赘言。那么怎么实现一个机器
DT时代，人们比以往任何时候都收集到更多的数据。据IDC报告，预计到2020年，全球数据总量将超过40ZB(相当于40万亿GB)，这一数据量是2011年的22
根据IDC半年度全球大数据和分析开支指南，IDC预测大数据和业务分析（BDA）收入到2017年将达到1508亿美元，相比2016年增长12 4%。BDA相关硬件
对于这些善于成本控制、产品及市场目标明确的公司而言，寒冬或许是一个新的机遇。就如一个优秀的猎手，在凛冽寒风中耐心的等待，等待着对手倒
