电子新闻网

合肥电商大数据系统报价

  包括目前不太流行(%已拥有技能30%)但正在增长的技能,“想拥有/已有用”的比率大于1,请见表2。

  有趣的是,尽管有人认为Hadoop正在走下坡路,但在这次投票调查中,想学习Hadoop的人比已经知道它的人还多,所以Hadoop有可能仍然会越来越受欢迎。

  尽管Julia的“想拥有/已拥有”的比率为3.4,但我们仍然没有将它包括在热门/新兴技能中,因为只有2%的投票者选择了它,因此它并不具备足够的支持。优步首席科学家和AI副总裁剑桥大学教授ZoubinGhahramani表示自深度学习出现以来

  其余的技能,如XGBoost、软件工程、Java、MATLAB、SAS只被10%~30%的投票者拥有,但没有增长,“想拥有/已拥有”的比率小于1。

  图2,KDnuggets读者拥有的数据科学技能图3显示了读者想要增加或提高的技能,以及他们所拥有的技能。

  图3,KDnuggets读者想要增加或提高的数据科学技能(红色)和已拥有的数据科学技能(蓝色)。

  这些都是抽象,是底层逻辑构建者在定义自己的理想世界,然后让上层应用开发人员心甘情愿融入或者被屈服拉入这一层被抽想改造的”乌托邦“。

  现有的和有意向的数据科学家想要添加的技能是深度学习、TensorFlow、机器学习和Python。

  投票调查还询问了就业类型,行业/自雇,64.4%/非营利组织,7.2%学术界/大学,7.0%学者,14.3%其他/NA,7.1%区域分布为,美国/加拿大,37.9%欧洲,28.3%亚洲,19.3%拉丁美洲,6.1%非洲/中东,4.8%其他,3.5%作者介绍,GregoryPiatetsky-Shapiro博士是KDnuggets的总裁,也是大数据、数据挖掘和数据科学领域的领军人物。在那次事件中

  他是数据挖掘和数据科学研究会议KDD的共同创始人,也是ACMSIGKDD的共同创始人和前任。

  大数据这个概念已经出来很多年了(超过10年),但一直没有一个准确的定义(也许也并不需要)。从而使其代替Excel作为实时数据分析平台

  数据工程师(DataEngineer)对大数据的理解会更多从技术和系统的角度去理解,而数据分析人员(DataAnalyst)对大数据理解会从产品的角度去理解,所以数据工程师(DataEngineer)和数据分析人员(DataAnalyst)所理解的大数据肯定是有差异的。

  看大数据我会从2个维度来看,一个是数据流的维度(下图的水平轴),另外一个是技术栈的维度(下图的纵轴)。

  由于媒体一直重点宣扬大数据的“大”,所以有时候我们往往会忽然大数据的本质在“数据”,而不是“大”,“大”只是你看到的表相,本质还是数据自身。题外话了,我们收回来,所以对于DE来说,做的事情可以很多。也可以用来平衡有用性和公平性

  以上消息来自互联网,本网不对以上信息真实性、准确性、合法性负责,如侵犯了您的合法权益删帖请点击→

  2. 本页面为商业广告,内容为用户自行上传,本网不对该页面内容(包括但不限于文字、图片、视频)真实性和知识产权负责,如您认为该页面内容侵犯您的权益,请及时拨打电话

  3. 本网部分内容转载自其他媒体,目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点或证实其内容的真实性。不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。

郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时间联系我们修改或删除,多谢。