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马云认为，大数据就像电一样会连接人们生活的方方面面，对于国内的中小企业来说，这是企业获得竞争优势的重大机遇，未来二三十年是最佳的换道超车时代，大数据就是机会。 【详细】
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大数据技术的广泛应用使其成为引领众多行业技术进步、促进效益增长的关键支撑技术。根据数据处理的时效性，大数据处理系统可分为批式(batch)大数据和流式(streaming)大数据两类。其中，批式大数据又被称为...【详细】
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昨天上午，“第四届智慧旅游与营销年会暨中国旅游信息化与大数据产学研联盟成立大会”在京举行。【详细】
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2017年是我国大数据产业快速发展的一年。【详细】
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“大数据目前发展的问题，不再是数据的数量不足，而是如何挖掘数据的连接价值。”在近日举办的“第四届世界大城市交通发展论坛”上，中国电信北京研究院副总工杨明川讲道。【详细】
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随着“数智新升级”阶段开启，联通大数据已经开始向值得信赖的数据智能服务运营商成长。 【详细】
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近年来，随着大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术的快速发展，这些新技术与金融业务深度融合，释放出了金融创新活力和应用潜能，这大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效...【详细】
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以安装部署Apache Hadoop2.x版本为主线，来介绍Hadoop2.x的架构组成、各模块协同工作原理、技术细节。安装不是目的，通过安装认识Hadoop才是目的。 【详细】
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2017年，大数据已经从概念走向落地;2018年，中低端IT工程师紧随浪潮加速向大数据转型，企业对大数据人才争夺直接进入白热化阶段。因此，对于零基础想学IT技术的人而言，直接选择学习大数据技术是符合潮流...【详细】
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近期多地机构编制方案已经通过，各地除了根据中央部委机构改革成立新的机构外，还根据自己的实际情况，成立了大量新的机构，如大数据局、金融监管局等。 【详细】
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彻底掌握Spark框架源码的每一个细节;根据不同的业务场景的需要提供Spark在不同场景的下的解决方案;根据实际需要，在Spark框架基础上进行二次开发，打造自己的Spark框架; 【详细】
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那怎么写好一个Python函数呢？ 【详细】
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Spark提供了一个简单的方式在集群之间并行化这些应用，隐藏了分布式系统、网络通信和容错处理的复杂性。【详细】
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如今，Hadoop在诸多领域大显身手。随着开源社区和国际众多国际技术厂商对这一开源技术的积极支持与持续的大量投入，相信不久的将来，Hadoop技术会被拓展到更多的应用领域。 【详细】
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大数据可视化工具因其能将数字变成酷炫的图表而进入大众视野，但大家对该产品的了解还很有限，本文将从竞争格局、发展现状以及未来趋势三个维度具体探究大数据可视化工具市场的发展。 【详细】
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Python市场占有率为4.333%，仅次于Java以及C和C++位列这个榜单的第四。【详细】
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数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。 【详细】
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自2016年开始，国家信息中心已经连续3年利用大数据技术反映‘一带一路’的建设进展和成效。除此之外，大数据技术目前已经在很多领域有了具体应用案例。【详细】
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大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。 【详细】
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大数据技术体系庞大，包括的知识较多，系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识? 【详细】
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随着大数据的不断成熟，这个词本身可能会消失或者变得过时，没有人会使用它了。它是成功通过技术，变得很普遍，无处不在，并最终无形化。 【详细】
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大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代...【详细】
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学习Python过程中，注重这8个小细节，让你在大数据领域事半功倍
为了进一步巩固我自己对这些概念的理解，也为了帮大家节省一下每次上网搜索的时间，我在这里整理了一下自己使用 Python、NumPy 和 Pandas 时遇到的一些常见的小问题，希望对你有帮助。 【详细】
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对于大数据而言，以业务为中心的方式分析它的挑战是实现这一目标的唯一方法，即确保公司制定数据管理策略。但是，有一些技术可以优化您的大数据分析，并大限度地减少可能渗入这些大型数据集的“噪音”。以...【详细】
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大数据时代的来临，改变了数据与信息的传统处理方式，为生态环境治理带来了前所未有的机遇，可以有效整合全方位的社会资源，构建立体化的生态环境治理模式，提升生态环境治理的组织效率、业务水平和整体能...【详细】
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云计算作为底层为上层大数据处理提供支撑，加速应用开发与服务创新；另一方面，应用的丰富激发数据体量增长，人工智能技术落地实现，构成Artificial Intelligence + Big Data + Cloud的大数据行业发展趋势...【详细】
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大数据云让数据的运用更灵活，让数据共享交换变得随时随地、按需和便捷，充分调度计算设施、存储设备、应用程序等资源，满足用户多元化、复杂的需求，降低了开发、管理的难度。 【详细】
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大数据基础大盘点【详细】
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如何使用好HBase，甚至于如何选择一个最优的数据存储方案，还需要我们根据场景需要具体分析和设计。 【详细】
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数据不是信息，而是有待理解的原材料。但有一件事是确定无疑的：当NSA为了从其海量数据中“挖掘”出信息，耗资数十亿改善新手段时，它正受益于陡然降落的计算机存储和处理价格。 【详细】
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对于大数据而言，以业务为中心的方式分析它的挑战是实现这一目标的唯一方法，即确保公司制定数据管理策略。但是，有一些技术可以优化您的大数据分析，并大限度地减少可能渗入这些大型数据集的“噪音”。 【详细】
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主要分享网易如何围绕和改造开源技术，以产品化思维打造网易自己的大数据平台， 也会分享一下网易在大数据平台构建和支撑互联网业务过程中面临的技术挑战，以及我们在调度、安全、元数据管理、spark多租户...【详细】
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一文看懂大数据、机器学习、神经网络之间的关系【详细】
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自从像AWS这样的公共云产品开辟了大数据分析功能以来，小企业通过挖掘大量的数据做到只有大企业才能做到的事情，至今大约有10年时间。这些事情其中包括网络日志、客户购买记录等，并通过按使需付费的方式...【详细】
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今天主题是数据模型讨论并看一下数据交换模型。我是因为接触过几次过于复杂的数据交换模型而对这个领域开始感兴趣的。【详细】
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数据挖掘原理已经存在了许多年，但是随着大数据的出现，它更为流行了。【详细】
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UCan下午茶杭州站：大数据时代的“答疑解惑”，还需要 get 这些！
身处被广泛热议的大数据时代，人们普遍意识到，不但数据量迅速上升为“浩如烟海”，就连数据的功能，也早已突破“信息”的范畴，逐渐成为企业从中获得无限商业价值的战略资产。 【详细】
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阿里巴巴发布2019财年Q1财报：收入大增61%，连续6季度高速增长
北京时间8月23日晚，阿里巴巴集团公布2019财年第一季度（2018.4.1-2018.6.30）财报。当季，阿里巴巴收入同比大增61%达到809.20亿元人民币，连续6个季度保持超过55%的高速增长。【详细】
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