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回答:目前階段大數(shù)據(jù)技術(shù)及體系已經(jīng)逐漸趨于成熟，不再是以概念貫穿的模式，大數(shù)據(jù)越來越多的被使用，伴隨互聯(lián)網(wǎng)化的發(fā)展更多的企業(yè)信息化已經(jīng)由IT時代轉(zhuǎn)變?yōu)镈T時代，以數(shù)據(jù)為核心，用數(shù)據(jù)進行決策，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展，相信在將來大數(shù)據(jù)也會有更廣泛的應用空間，對于大數(shù)據(jù)的理解主要分為以下幾個層面。1.數(shù)據(jù)來源：對于大數(shù)據(jù)時代而言更多強調(diào)基于業(yè)務數(shù)據(jù)的沉淀，在一定規(guī)模的數(shù)據(jù)上進行進一步的分析、處理、轉(zhuǎn)換，...
arashicage
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回答:大數(shù)據(jù)學習對于零基礎學習者來說還是存在一定的難度的，在現(xiàn)在我們可以接觸到的一些比較火的編程開發(fā)培訓中相對來說，大數(shù)據(jù)的學習難度是比較大的一個學科，這可不是道聽途說得來的結(jié)論，而是根據(jù)學員學習的真實情況反映得到的結(jié)論。比如對于同樣的編程語言培訓的Java學科來說，它對于學員的要求就比大數(shù)據(jù)低一些，基本上只要是大專學歷以上的學員就可以學習，而且也不需要任何基礎，對于邏輯思維能力也相對沒有那么強，只要正...
wuyangchun
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回答:在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域大概有四個大的工作方向，除了大數(shù)據(jù)平臺應用及開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析與應用和大數(shù)據(jù)平臺集成與運維之外，還有大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)與研發(fā)，除了以上四個大的工作方向之外，還有一個工作方向是大數(shù)據(jù)技術(shù)推廣和培訓，這部分工作目前也有不少人在從事。大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)與研發(fā)主要的工作內(nèi)容是研發(fā)底層的大數(shù)據(jù)平臺，這部分工作的難度較高，從事這部分工作的研發(fā)級崗位也并不多?，F(xiàn)在不少技術(shù)研發(fā)團隊都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:近幾年，大數(shù)據(jù)的概念逐漸深入人心，大數(shù)據(jù)的趨勢越來越火爆。但是，大數(shù)據(jù)到底是個啥？怎么樣才能玩好大數(shù)據(jù)呢？大數(shù)據(jù)的基本含義就是海量數(shù)據(jù)，麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。數(shù)字經(jīng)濟的要素之一就是大數(shù)據(jù)資源，現(xiàn)在大家聊得最多的大數(shù)據(jù)是基于已經(jīng)存在的...
khlbat
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回答:隨著大數(shù)據(jù)應用的逐漸落地，很多人都想從事大數(shù)據(jù)方面的工作，這其中自然就有很多非大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)（數(shù)學、計算機、統(tǒng)計學）的從業(yè)者，那么大數(shù)據(jù)到底能不能從零基礎開始學呢？答案是肯定的，但是也要根據(jù)自身的知識結(jié)構(gòu)來選擇大數(shù)據(jù)的學習方向。大數(shù)據(jù)技術(shù)體系在2016年的時候已經(jīng)趨于成熟，目前正處在落地應用的階段，大數(shù)據(jù)的細分崗位比較多，自然也就需要具備不同的知識結(jié)構(gòu)。大數(shù)據(jù)的崗位集中在數(shù)據(jù)采集、整理、存儲、分析...
wuyangnju
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回答:大數(shù)據(jù)是處理海量數(shù)據(jù)的一種技術(shù)，你說的寫SQL只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，更多的是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（文本數(shù)據(jù)），和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。并且通過SQL處理的數(shù)據(jù)量一般很少，幾個T就根本不行，大數(shù)據(jù)涉及存儲（存儲級別為PB級別），資源調(diào)度（一般是分布式系統(tǒng)，不是一臺機器），計算框架（hadoop;storm;spark）這三部分，缺一不可，你說的寫SQL只是相當于計算框架（勉強算得上，性能差遠了）。
tracymac7
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這些軟件都是市場上比較好的軟件，用的人比較多的，行業(yè)不透明時有些人看到了弊端，但有些人也因此看到了機會。國內(nèi)最早開始做2串1打水是在14年巴西世界杯時興起的，當時互聯(lián)網(wǎng)彩票政策寬松...
...關(guān)鍵的位置下出勝負手的對弈者，方能成為產(chǎn)業(yè)中真正的贏家?！ ∽鳛橛^棋者，我們怎樣判斷產(chǎn)業(yè)中最后的贏家花落何處？顯然，我們可以更為看好那些全神貫注投入棋局對弈，在初期階段下出縝密的布局，并在中盤的每一步...
近年來，云計算在中國蓬勃發(fā)展，公有云服務市場上有幾家國內(nèi)大廠商影響力巨大，其中尤以阿里云發(fā)展最為迅猛，幾乎搶占了國內(nèi)公有云市場的半壁江山。阿里云代理為客戶定制方案，阿里云代理價格靈活，贏得了業(yè)界的好評...
...就只能作為基礎設施的提供者，將能力開放給邊緣計算的贏家，吃著老本收辛苦費，看著別人掙大錢?！綜DN廠商】CDN的技術(shù)原理已經(jīng)完全透明了。CDN廠商依托部署在各地的邊緣服務器，通過中心平臺的負載均衡、內(nèi)容分發(fā)、調(diào)度...
...爭對手OpenShift相比，Cloud Foundry現(xiàn)階段無疑是PaaS項目中的贏家。但眾商圍繞PaaS平臺之爭，歸根結(jié)底都是受到商業(yè)利益驅(qū)使，OpenStack的PaaS項目Solum并不會因為CloudFoundry的剝離而停滯不前，RedHat的Openshift項目也不會因此被拋棄，直到...
...處理器來完成對應的模型訓練任務。在這一領(lǐng)域，最大的贏家無疑就是NVIDIA。面對這一市場的巨大需求和豐厚利潤，NVIDIA不僅推出了針對不同性能和應用環(huán)境的多款GPU產(chǎn)品，更推出了對應的一體機甚至是為大規(guī)模GPU互聯(lián)提供更高...
...些已經(jīng)很大且擁有大量數(shù)據(jù)的公司會變得更強大了多遠？贏家通吃效果有多遠？很容易想象良性循環(huán)強化了贏家：更多數(shù)據(jù)=更準確的模型=更好的產(chǎn)品=更多的用戶=更多的數(shù)據(jù)。從這里開始，這是Google / Facebook /亞馬遜擁有所...
眨眼2016就到了尾巴，年底是總結(jié)與展望的好時機，小數(shù)為大家?guī)硪黄獊碜訟nchore的國外容器技術(shù)調(diào)查報告，幫助大家全面了解這一年國外容器發(fā)展和使用情況。 本次報告數(shù)據(jù)的采集來自各個領(lǐng)域和方向，包括容器計劃和使...
...的較大挑戰(zhàn)者。最終，谷歌和亞馬遜將成為該市場的兩大贏家。?毫無疑問，這將是一場長期斗爭。亞馬遜早在六年前就推出了云服務Amazon Web Services，目前全球190個國家的數(shù)十萬家企業(yè)在使用。這些企業(yè)可以為自己的網(wǎng)站租賃服...
...目》成交公告，中國電信、華為軟件、浪潮軟件成為最終贏家，將為全國26個省市機關(guān)事業(yè)單位提供公有云服務，150萬以下的云服務可省去招投標過程，直接向以上三家廠商下單采購。而未中標的廠商將與未來數(shù)億量級的中央國...
...平臺上，并且整個團隊將會加入Google。云計算之爭誰是大贏家？盡管Google在努力推動Google Cloud服務于更多的企業(yè)和更深的業(yè)務層面，但當涉及到企業(yè)的信任程度和使用頻率上，Google仍然落后于亞馬遜AWS以及微軟Azure。日前，Google ...
...幣就已經(jīng)紅遍了大江南北。沖頂大會、芝士超人、百萬贏家，這些仿佛一個工業(yè)生產(chǎn)線中出來的APP，也預示著各家大佬們在這個領(lǐng)域中必爭的心態(tài)，不惜花費重金進行各種撒幣活動。當然，這些大佬瘋狂撒錢也并不是為了...
...目》成交公告，中國電信、華為軟件、浪潮軟件成為最終贏家，將為全國26個省市機關(guān)事業(yè)單位提供公有云服務，150萬以下的云服務可省去招投標過程，直接向以上三家廠商下單采購。2017年的IDC報告顯示，中國政務云基礎設施市...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓練、推理能力由高到低做了...
