数据科学极简史_光环大数据
大数据自学教程_光环大数据培训
大数据自学教程_光环大数据培训大数据自学教程，说起大数据，恐怕早已无人不知无人不晓了！大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。
大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。
现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。
“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。
简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。
借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。
这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。
后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。
如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。
大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。
在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。
职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。
当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。
大数据时代大数据如何开启时代转型_光环大数据培训
大数据时代大数据如何开启时代转型_光环大数据培训大数据已经上升到国家战略的高度。
让我们通过大数据的主题图书，了解相关概念、知识以及最新发展趋势。
《大数据时代》：预言正一步步变为现实谈到大数据类的主题图书，最经典的应该是维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶所著的《大数据时代》。
维克托·迈尔-舍恩伯格在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。
维克托被誉为“大数据时代的预言家”，现任牛津大学教授。
早在2010年，他就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。
现在看来，他的预言正一步步变为现实。
作者分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。
在第一部分“大数据时代的思维变革”中，作者旗帜鲜明的亮出他的三个观点：一、更多：不是随机样本，而是全体数据；二、更杂：不是精确性，而是混杂性；三、更好：不是因果关系，而是相关关系。
作者最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系。
也就是说，只要知道“是什么”，不需要知道“为什么”。
这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
作者认为，大数据的核心就是预测。
大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。
大数据已经成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。
书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果等大数据先锋们最具价值的应用案例。
《大数据和我们》：打开一盏灯都在产生数据另外一本值得一读的书是《大数据和我们》。
该书作者安德雷斯·韦思岸是研究大数据、移动社交技术和消费者行为的著名专家。
在书中，他告诉读者，每当我们在谷歌上搜索某个问题，在脸谱网上跟某人互动，用优步打车去某处，甚至打开一盏灯时，我们都在产生和分享社交数据。
无论是被动还是主动分享的数据，社交数据的总量呈指数增长趋势。
数据架构简史：转换中的范式_光环大数据培训
数据架构简史：转换中的范式_光环大数据培训光环大数据培训机构，数据架构是一系列决定收集哪些数据，如何在数据库系统中使用、处理和存储数据的规则、策略以及模型。
例如，数据集成是依赖于数据架构用于集成过程中的指令。
如果没有从编程范式转换到数据架构范式，现代计算机将会变得更加笨拙迟钝。
对于早期的计算机，创建过分简单化的程序是为了处理特定类型的计算机问题，甚至没有考虑过数据集成的概念，每个程序之间都是单独分开的。
二十世纪四十年代至七十年代，程序处理是最主要的问题，有关建立数据架构的问题根本考虑得少之又少，甚至不在考虑的范围之内。
程序员致力于让计算机通过执行特定的操作，以支持组织的短期目标。
只有定义为“程序需要”的数据被使用，计算机才不会被用于长期的数据存储，恢复数据需要能够编写、检索特定信息的程序，而这相当耗费时间和金钱。
编程范式转换为数据库架构范式1970年，Edgar F. Codd公开发表题为“大型共享数据库数据的关系模型”的论文，文中提到了组织起数据的相关步骤，Codd的理论基于运用于集合论里面的数学运算，结合了一列规则，以确保数据被存储在最小冗余里。
他的方法成功的创建了数据库架构，简化了计算机的效能。
在Codd的理论之前，COBOL程序和大多数其他的程序都是按等级排列的，这样的排列使得搜索有必要从总类别开始，然后再逐渐缩小搜索类别。
而Codd提供的相关途径则允许用户更加有序、有效地利用二维表储存数据。
(Codd 称之为“关系法”)1976年，在麻省理工学院工作的Peter Chen发表题为“实体-关系模型对数据的统一视图”的论文，文中介绍了实体/关系建模，也就是今天被广泛熟知的“数据建模”。
他以图表的形式生动形象地呈现了数据架构，两年后，Oracle宣布推出首款涉及业务的关系数据库管理系统(RDBMS)。
以计算机为工具工作的人们开始意识到数据架构比程序架构更加靠谱。
它的稳定性源自重新设计系统的中间部分，并将进程彼此隔离(类似于程序员将程序隔离的方式)，重新设计的关键在于添加了数据缓冲区。
光环大数据告诉你数据科学三件事如何做
光环大数据告诉你数据科学三件事如何做可能你还不知道，数据科学是时下的热门。
数据科学的课程、文章和学校遍地开花。
但它们总在强调算法学习。
的确，理解罗吉斯回归或深度学习的原理很棒。
但当你开始做数据工作，就会发现还有更重要的事。
我无法责备这些（强调算法）课程。
我在大学教授多年机器学习，课堂上总是强调具体算法。
学生会学习关于支持向量机、高斯混合模型、K-means聚类等等算法的方方面面。
但直到写硕士论文时，学生才能了解如何适当地做数据工作。
“适当地”是什么意思？为达目标不是可以使用任何方法吗？只要预测表现良好不就万事大吉了吗？这当然没错，但问题关键是确保“未来数据”表现良好。
正如我在其他文章写过的一样，如果只看训练数据，就相信你的模型运行良好，这只是自欺欺人。
所以在本文，我将给出三个书本上没有的见解。
1.评估是关键数据分析/机器学习/数据科学（不管你怎么称呼）的主要目的是建立一个能在未来数据上表现良好的系统。
考虑到监督学习（如分类）和无监督学习（如聚类）的差别，很难统一概括上面这句话的意义，但不管怎样，你通常都是收集数据集，并建立、设计模型。
最终你会想要把模型应用于未来的数据，你会想要确保模型运行良好，并且输出同你在原始数据集里一样好的结果。
初学者常犯的一个错误是只看模型在当前的数据集上的表现。
之后便认定模型会在未来数据上有效。
遗憾的是事实很少如此。
这里我们只谈论监督学习，即基于输入预测输出，例如，分类正常邮件和垃圾邮件。
如果只考虑训练数据，机器很容易通过记忆一切来做出完美预测（除非数据本身自相矛盾）。
类比人类，你在背外语单词时，不得不打乱顺序来做测试，否则大脑仅仅会按顺序逐个记住单词。
机器拥有储存和提取大量数据的强大能力，让他们轻易实现类似的结果。
这会导致过度拟合，缺乏泛化能力。
所以，正确的方法是模拟未来的数据，把原始的数据分割，一部分用来训练，一部分用来预测。
通常训练集要大一些。
整个过程要循环几次，以得到一些数字来了解模型的稳定程度。
光环大数据人工智能培训 人工智能进化史
光环大数据人工智能培训人工智能进化史人工智能即将崛起时说“我认为我们应该对人工智能采取非常谨慎的态度。
如果我不得不猜测我们最大的生存威胁是什么，那很可能就是人工智能。
所以，我们需要非常谨慎。
我越来越倾向于认为应该有一些监管监督，也许是在国家和国际层面上的监管，这只是为了确保我们不会做一些非常愚蠢的事情。
”自从科幻小说将其吹捧为有史以来最伟大的创新之后，人工智能就进入了公共领域。
不过，它的历史要低调得多。
一、小开端：从无到有的人工智能1950年时，围绕人工智能（AI）的讨论就被认为是人类智能和机器之间“缺失的一环”。
直到1946年第一台电子计算机诞生，1949年计算机才拥有存储能力的十年之后，才有了这种讨论和辩论。
计算机科学家当时对这个想法非常感兴趣，而同样水平的前瞻性思维也一直在激励着几代人。
诺伯特·维纳是一位数学家和哲学家，他提出了人工智能的想法，并成为第一批提出理论的人之一，认为所有的智能行为都是反馈机制的结果。
举个例子，如果我教你一些东西，我对你学习的反馈会让你变得聪明。
这适用于几乎所有人类活动，无论是针线工作还是制造手机。
据说诺伯特是计算机科学家艾伦·纽维尔、赫伯特·西蒙和克利夫·肖的灵感来源之一，他们设计了首个名为“逻辑理论家”（1955-56）的人工智能程序。
然而，第一个提出“人工智能”一词的人是约翰·麦卡锡，他也被吹捧为人工智能之父。
1956年，他组织了一个名为“关于人工智能的达特茅斯夏季研究项目”的会议，并让有才华的程序员和设计师参与到这项研究中来。
在人工智能的圣地达特茅斯的项目取得成功之后，其他一些大学也开始关注这一问题，麻省理工学院、基尔大学、密歇根大学以及其他一些大学加快了相关的研究进程。
由于人人都想破解“人工智能”的密码，其他常春藤盟校也开始成立研究中心。
理由很简单。
人工智能将有助于创建能够更有效地解决问题的系统，以及可以自行学习的系统的构建。
光环大数据告诉你大数据是万能的吗_光环大数据培训
光环大数据告诉你大数据是万能的吗_光环大数据培训光环大数据培训机构，数据科学正在被当做货物一样崇拜数据科学已经逐渐成为各个行业公司的重要竞争优势。
随着越来越多的公司开始引进数据管理的新模式，公司内部就可能会产生所谓的“货物崇拜”，即去学习模仿一系列行为而不去了解其中动机的现象。
在数据科学的应用方面，公司很可能会照搬数据科学背后的技术体系，而忽略了建立数据驱动型的组织文化。
这种情况颇为常见，对此我想分享一下解决之法。
数据科学是一种强大的工具，其优势在于：∙自动决策∙辅助人为决策虽然有许多公司已经认识到了数据科学的重要性，但他们往往没有匹配上有效的数据能力。
个人认为这源于对数据科学的根本性误解，这种误解让人们在忽略自身的基础上进行数据科学的技术构架。
其他的领域也存在相似的问题。
本文阐述了我对于规避此类现象的最佳办法以及如何从数据科学投资领域获得更多价值的思考。
一个典型的数据科学项目绝大多数数据科学项目和其他的IT项目一样，遵循以下的发展轨迹：∙上层管理者同意立项，组员们踌躇满志，饱含希望；∙初始原型看似前途无量，项目本身也似乎能解决一个非常重要的组织问题；∙项目中期效果不佳，没能完成既定目标；∙同时，公司管理层不再关心项目的进展，项目推进受阻；∙项目结束，但是没有能实现最初承诺的组织变革。
对于数据项目而言，这个流程本身就是有问题的。
因为数据项目意味着引入新的管理方法和组织行为。
与许多传统的IT项目不同，数据项目是对现有流程的改进，并且旨在改变组织整体的运行模式。
这个项目为什么失败了？多数人，尤其是数据科学家，会归咎于技术缺陷或是管理不当。
然而在我看来，早在初始设计没能理清项目完成后要如何适应组织运作的时候，失败就已成定局。
数据科学的人性面就我的经验来看，一个“数据驱动型组织”要做的远不止分析和测量。
从根本上说，要成为一家数据驱动的公司，就需要让数据成为公司员工日常工作生活的一部分。
这与上述项目形成了鲜明对比，那些项目更注重技术应用而非达成目标，是种典型的货物崇拜行为，例如最为常见的“企业数据湖项目”。
光环大数据：谁是站在大数据金字塔尖的人？大数据挖掘培训助你圆梦!
光环大数据：谁是站在大数据金字塔尖的人？大数据挖掘培训助你圆梦！“未来十年，独角兽出现最多的公司，肯定是大数据人工智能。
”李开复在WISE独角兽大会上表示，未来世界上50%的工作会被人工智能所取代，比如翻译、助理、保安等等。
大数据也成为未来发展最大的就业方向，那么接下来，光环大数据为你分析，谁才是站在大数据金字塔顶尖的人？大数据挖掘培训的必要性，再不加入你就会被时代所淘汰。
虽然数据科学家的需求一直在快速增长，但事实是在业内还没有对数据科学家的准确定义。
有人开玩笑说，「数据科学家就是住在硅谷的数据分析师」没错，找到一位优秀的数据科学家和找到一个理解数据科学家是做什么的人一样难。
要理解数据科学家是做什么，首先要理解人尽皆知却总被误读的大数据：大数据不是大量的数据，而是复杂的数据。
光环大数据挖掘培训会带你走进一个全新的大数据学习领域。
要成为一名数据科学家，需要掌握哪些核心技能?作为一名数据科学家，一般需要编程和数据库、数学统计、交流和可视化、领导力和软技能：四个方面的技能。
1、编程和数据库一般来说，数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景，掌握对处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。
一般能利用python 熟练的获取数据，整理数据，并会使用matplotlib展现数据。
2、数学、统计和数据挖掘除了数学、统计方面的素养之外，还需要具备使用SPSS、SAS等主流统计分析软件的技能。
其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境「R」最近备受瞩目。
R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能，并可以通过简单的命令来运行。
此外，它还具备称为CRAN(The Comprehensive R Archive Network)的包扩展机制，通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。
3、数据可视化信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。
光环大数据_大数据培训_大数据时代 大数据与AI为制胜法宝
光环大数据_大数据培训_大数据时代大数据与AI为制胜法宝进入2018年，互联网金融将度过充满挑战的一年，市场竞争的马太效应、严监管下的优胜劣汰使互金企业在下半场竞争中涅槃重生，金融科技也将逐渐成为未来企业竞争的技术壁垒。
大数据、云计算、区块链、人工智能等金融科技将逐步与互联网金融实践相结合，应用于金融平台的运营管理。
专家指出，金融科技是采用技术驱动，而非单纯商业模式来引导金融创新，因此对金融大数据的深度挖掘以及与技术场景的融合，是当前金融科技发展的全面突破。
未来，金融科技将成为主旋律，金融科技的3.0时代已经来临。
大数据至今为止金融科技经历三大发展阶段：1.0时期：科技初步结合金融业务，科技在1.0阶段作为金融工具，以技术替代人工，提升了金融业务的数据计算、存储与传输效率。
该时期的金融科技仅停留在概念阶段。
2.0时期：变为科技服务金融创新，如：第三方支付、网络借贷、一站式综合金融服务、众筹等。
该时期金融科技存在的主要问题是：数据资源难以共享，影响金融科技的基础设施建设，导致技术无法深度应用。
3.0时期：对大数据进行全面挖掘、整理分析，进入一个新的阶段，金融科技服务从概念阶段真正落实，打通数据孤岛，科技应用大幅提升互联网金融的效率。
互联网金融中的“互联网”所代表的范畴是通过网络和信息系统促进不同机构之间的资金流和信息流更加有序运转，通过大数据技术提高风险定价能力和风控水平。
金融科技的基础是海量数据挖掘、积累、整理、分析，金融产品和服务以及风险控制实际上都是构建在此基础之上。
大数据不仅是金融科技发展的“高速路”，而且其更具有“资本价值”。
“金融+大数据”这样的模式将得到1+1>2的放大效应。
作为互联网金融的践行者，恒昌一直注重互联网金融基础设施建设，加大对于技术研发的投入，组建了聚焦前沿和创新技术的研发团队。
通过大数据的挖掘、研究、应用，以强大的计算和建模能力，将其应用于信用管理、风险定价、量化决策、精准营销等方面，提高普惠金融服务的质量和效率。
大数据知识了解_西安光环大数据培训机构
大数据知识了解_西安光环大数据培训机构数据从哪里来对于数据起源，普遍觉得互联网及物联网是发生并承载大数据的基地。
互联网公司是天生的大数据公司，在搜刮、交际、媒体、生意营业等各自焦点营业领域，积聚并连续发生海量数据。
物联网装备时时刻刻都在收集数据，装备数目和数据量都一日千里。
这两类数据资本作为大数据金矿，正在不断发生各类应用。
国外对于大数据的胜利履历先容，大多是这类数据。
资本应用的经典案例。
另有一些企业，在营业中也积聚了很多数据，如房地产生意营业、大宗商品价格、特定群体消费信息，等等。
从严格意义上说，这些数据资本还算不上大数据，但对贸易应用而言，却是最易获得和比拟轻易加工处置的数据资本，也是以后在海内比拟罕见的应用资本。
在海内另有一类是当局部分控制的数据资本，普遍觉得品质好、代价高，但凋谢水平差。
很多民间统计数据经由过程灰色渠道流畅进去，颠末加工成为各类数据产物。
2015年，国务院印发的《促进大数据行动纲领》把大众数据互联凋谢同享作为尽力偏向，觉得大数据技巧能够实现这个目的。
实际上，长期以来当局部分间信息数据互相关闭分裂是管理成绩而不是技巧成绩。
面向社会的大众数据凋谢希望虽非常美妙，但生怕一段时间内可望而不可即。
在数据资本方面，海内“小数据”、“中数据”应用其实不充分，试图一步跨入大数据期间，借机一并办理后期信息化过程当中没能办理的成绩，远景其实不悲观。
别的，因为中国互联网公司营业主要在海内，其大数据资本也不是环球性的。
蓝皮书分析指出，“数据从哪里来”是咱们评价大数据应用的第一个存眷点。
一是要看这个应用可否真有数据支持，数据资本可否可连续，起源渠道可否可控，数据平安和隐私保护方面可否有隐患。
二是要看这个应用的数据资本品质若何，是“贫矿”照样“贫矿”，可否保证这个应用的实效。
数据怎样用“数据怎样用”是咱们评价大数据应用的第二个存眷点。
大数据纲领计划了很多大数据应用领域和偏向，包含大众部分和财产领域，实际上是提出了很多需要大数据办理的成绩或期待大数据实现的任务。
解读大数据培训之大数据发展历程_光环大数据培训
解读大数据培训之大数据发展历程_光环大数据培训光环大数据的大数据培训，连续数年帮助无数学员高薪就业，为企业输送高技能人才，深受学员和企业的认可。
大数据培训，就选光环大数据！20年前“数据”这一词对普通人来说还是相当专业的词，时至今日数据已经渗透在我们生活的方方面面。
我们在日常生活和工作中收发邮件，接打电话、购物、乘车、计算机的使用等，都在源源不断的产生着大量的数据。
每年，全球产生的数据以及增长速度都是非常惊人的。
这个信息化时代，数据已经渗透到各行各业，逐渐成为生产的重要因素。
大数据的应用给我们带来生产价值的同时，也加速了大数据的发展。
那下面就和小编一起来看看大数据发展历程吧!虽然大数据在我们生活的方方面面，恐怕还有很多人无法认识到大数据的重要性，总是感觉大数据这样的尖端技术离我们的工作、生活还很远，是虚无缥缈的空中楼阁。
那么，就通过几个例子，来为大家讲解一下大数据的发展历程吧!1、2008年，阿里巴巴公司利用大数据技术查询用户的点击次数和购买次数，精准地预测到了2008年的全球金融危机，从而使自己的企业提前作好了防御金融危机的准备。
2、金融行业中的信用卡业务已经广泛利用大数据分析技术进行风险预警、用户行为分析、客户挽留等商业行为分析。
3、谷歌公司曾经运用大数据技术分析流感人群，并跟踪预测到了某个地区流感的爆发，为流感防控提前作出了预警。
4、国家统计局通过对人口数据的分析得出中国人口老龄化的时代已经到来。
5、京东商城正在通过收集到的销售数据以及客户购买行为来向客户推销相关产品。
综上所述，通过几个案例来讲述大数分析发展历程。
相信大家应该能真实地感受到大数据就在我们身边。
它将直接或间接地影响我们每一个人的工作和生活，它将改变我们传统的商业模式、消费行为与沟通方式，开启IT科技的新纪元。
总而言之，生活在信息化的大数据时代，每秒钟都将发生新的故事。
为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
数据挖掘知识点整理_光环大数据培训
数据挖掘知识点整理_光环大数据培训光环大数据培训机构了解到，1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。
2. 主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识3. web挖掘研究的主要流派有： Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘4. 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。
5. 数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型6. 粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。
7. 决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。
8. 从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为四种类型：a) 基于距离的分类方法b) 决策树分类方法c) 贝叶斯分类方法d) 规则归纳方法9. 关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题：a) 发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport ，寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。
b) 生成关联规则:通过用户给定Minconfidence ，在频繁项目集中，寻找关联规则。
10. 数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的，主要的相关技术：数据库等信息技术的发展统计学深入应用人工智能技术的研究和应用11. 衡量关联规则挖掘结果的有效性，应该从多种综合角度来考虑：a 准确性：挖掘出的规则必须反映数据的实际情况。
b 实用性：挖掘出的规则必须是简洁可用的。
c 新颖性：挖掘出的关联规则可以为用户提供新的有价值信息。
12. 约束的常见类型有：单调性约束;反单调性约束;可转变的约束;简洁性约束.13. 根据规则中涉及到的层次，多层次关联规则可以分为：同层关联规则：如果一个关联规则对应的项目是同一个粒度层次，那么它是同层关联规则。
大数据和如何产生出来的_西安光环大数据培训机构
大数据和如何产生出来的_西安光环大数据培训机构如今的社会是一个信息化数字化的社会，互联网物联网和云计算技巧的迅猛发展，使得数据充满着全部天下，与此同时，数据也成为一种新的自然资源，亟待人们对其加以合理高效充分的应用，使之可以或许给人们的生活工作带来更大的效益和价值。
在这类背景下，数据的数目不仅以指数形式递增，而且数据的结构越来越趋于复杂化，这就付与了“大数据”不同于以往通俗“数据”加倍深层的内在。
在科学研讨（天文学生物学高能物理等）计算机仿真互联网应用电子商务等领域，数据量呈现疾速增加的趋向。
美国互联网大数据平台（IDC）指出，互联网上的数据每一年将增加50%以上，每2年便将翻一番，而今朝天下上90%以上的数据是近年才发生的。
数据并不是纯真指人们在互联网上宣布的信息，全天下的工业装备汽车电表上有着无数的数码传感器，随时测量和通报有关位置运动震动温度湿度甚至氛围中化学物质的变更等也发生了海量的数据信息。
科学研讨发生大数据。
如今的科研工作比以往任何时候都依附大批的数据信息交换处置，尤其是各大科研实验室之间研讨信息的长途传输。
好比相似希格斯玻粒子的发现就必要每一年36个国度的150多个计算中心之间停止约26PB的数据交换。
在过去的10年间，衔接跨越40个国度实验室超级计算中心和科学仪器的能源科学网（Esnet）上的流量每一年以72%的速率增加，2012年11月Esnet将升级为100Gbps。
物联网的应用发生大数据。
物联网（the Internet ofthings）是新一代信息技巧的重要组成部分，解决了物与物人与物人与人之间的互联。
本质而言，人与机械机械与机械的交互，大都是为了实现人与人之间的信息交互而发生的。
在这类信息交互的过程中，催生了从信息传送到信息感知再到面向阐发处置的应用。
人们接收日常生活中的各种信息，将这些信息传送到大数据平台，应用大数据平台的智能阐发决策得出信息处置成果，再通过互联网等信息通信网络将这些数据信息通报到四面八方，而在互联网终端的装备应用传感网等设施接收信息并停止有用的信息提取，得到自己想要的数据成果。
从大数据版图看数据科学及其关键技术体系_西安光环大数据培训机构
从大数据版图看数据科学及其关键技术体系_西安光环大数据培训机构明确大数据应用目标以后，咱们再看看数据科学（Data Science），数据科学可以或许懂得为一个跨多学科范畴的，从数据中获得常识的科学办法，技巧和系统聚集，其目标是从数据中提掏出有价值的信息，它结合了诸多范畴中的实践和技巧，包含应用数学，统计，形式辨认，机械学习，人工智能，深度学习，数据可视化，数据发掘，数据堆栈，和高性能计算等。
图灵奖得主Jim Gray把数据科学喻为科学的“第四范式”（履历、实践、计算和数据驱动），并断言由于信息技巧的影响和数据的泛滥增加，将来不论什么范畴的科学成绩都将由数据所驱动。
典型的数据科学进程：包含原始数据收集，数据预处置和清洗，数据摸索式阐发，数据计算建模，数据可视化和报表，数据产物和决议计划支撑等。
传统信息化技巧多是在结构化和小规模数据上停止计算处置，大数据期间呢，数据变大了，数据多源异构了，必要智能猜测和阐发支撑了，以是核心技巧离不开机械学习、数据发掘、人工智能等。
别的还需考虑海量数据的分布式存储治理和机械学习算法并行处置，以是数据的大规模增加客观上增进了DT（Data Technology）技巧生态的繁华与成长，包含大数据收集、数据预处置、分布式存储、NOSQL数据库、多形式计算（批处置、在线处置、实时流处置、内存处置）、多模态计算（图象、文本、视频、音频）、数据堆栈、数据发掘、机械学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技巧范畴和分歧的层面。
可见DT这类新技巧泛型生态下的大数据疆土十分庞杂，固然也有泡沫的成分存在，这个疆土也会时刻处于变化之中，就像PC期间的应用程序，互联网上的网站，移动互联网的APP，大数据期间的技巧和产物也正处于优胜劣汰的进程。
根本涵盖了国外大数据相干技巧和财产链（国内中关村版的大数据技巧和企业照样太少，多是传统信息技巧企业在凑数），从大数据源，开源技巧框架，大数据根基设施建设，大数据核心的计算发掘阐发，大数据行业应用等方面停止了相干技巧、产物和企业的展示。
什么是数据和数据分析师_光环大数据培训
什么是数据和数据分析师_光环大数据培训光环大数据数据分析师培训机构了解到，我们总是故意或无意跑偏自从大数据火了以后，数据分析师摇身一变，成了大家眼中红人。
貌似，有了分析师的分析以后，一个产品或者业务就能循着增长的曲线来前进，不再陷入那深深的黑暗中。
可是，阿里巴巴创业的黑暗期，可有数据去分析?没有数据分析，那玩什么？又怎么成功的？这个问题很重要，值得每个数据分析师去思考那个答案。
舍本逐末。
见利忘义。
我们总是会掉到这个坑里面。
比如教育，我们也会去谈“教育的目的”，但是，多少人真正懂得教育的目的？就算懂了，我们做的是否就是朝着这个目的来做？而不是做了一些看似合理但是以自己利益为驱动的事情？比如自由和民主，我们是真的不懂么？但是，我们的自由和民主，多少是口口声声的自由和民主？世界就是这个样子，目标就在那里，可是因为我们的愚昧、利益，我们又“顺其自然”的做了很多很多看似合理，其实完全错误的事情。
教育这样，政治这样，工作和创业依然。
我们都确定了工作和创业的方向了，最后在一个人，或者一帮人，经过日夜的讨论，打拼之后，发现跑偏了！崔健的《像一把刀子》里面有这样一句歌词：“这时我的心就像一把刀子，它要穿过你的喉咙去吻你的肺……”思考和解决问题的时候，我们就要用这样的态度，往往要穿过问题的喉咙去探它的肺才可以找到答案——像一把刀子。
——From李笑来1，数据的前世今生有了光，有了人，才有了世界。
有了人，有了产品，才有了数据。
从这个角度上说，数据是一个衍生品，而不是根本。
根据历史追溯，最初的“数据”是不是应该属于“结绳”？一天过去了，就系一个绳子疙瘩。
原始人从结绳开始，刻一些壁画，慢慢的进入了文字的世界。
中国古代的数据，文本数据占大多数，比如经史子集，书法诗歌等等。
进入近代社会，尤其伴随西方科学推动商业的发展，数值数据量随着商业膨胀的越来越大。
现在我们说的数据，主要就是数值数据，和文本数据。
为什么大数据最近才有？因为近几年数值数据在互联网发展的效应下，记录和存储技术方面有了更多的突破，所以可以利用的数据越来越多。
简述数据科学的发展简史
简述数据科学的发展简史数据科学是一个涉及统计学、机器学习、计算机科学和领域知识的跨学科领域。
它的发展可以追溯到20世纪50年代，当时人们开始使用计算机来处理和分析数据。
然而，数据科学的真正兴起可以追溯到21世纪初，随着互联网的普及和大数据的出现，数据科学逐渐成为一个热门领域。
20世纪50年代，计算机的出现给数据处理和分析带来了革命性的变化。
人们可以使用计算机来处理大量的数据，进行复杂的计算和统计分析。
然而，在当时，由于计算机的性能和存储容量有限，数据科学的发展受到了很大的限制。
到了20世纪80年代，随着计算机技术的进步和存储容量的增加，数据科学开始迎来了新的发展机遇。
人们开始使用计算机来进行更复杂的数据处理和分析，例如数据挖掘和模式识别。
这些技术的出现使得人们可以从大量的数据中发现隐藏的模式和规律，并从中提取有价值的信息。
到了21世纪初，互联网的普及和大数据的出现进一步推动了数据科学的发展。
互联网的普及使得人们可以更方便地获取和共享数据，而大数据的出现则使得人们可以处理和分析比以往更大规模的数据。
这为数据科学提供了更多的机会和挑战。
随着互联网和大数据技术的发展，数据科学逐渐成为一个热门领域。
越来越多的人开始关注和研究数据科学，并应用它来解决实际问题。
例如，在商业领域，数据科学被广泛应用于市场营销、客户关系管理、风险管理等方面；在医疗领域，数据科学被应用于疾病诊断、药物研发等方面；在社交媒体领域，数据科学被应用于用户行为分析、推荐系统等方面。
除了在实际应用中的广泛应用之外，数据科学也在学术界得到了广泛关注。
越来越多的大学和研究机构开始设立数据科学相关专业或研究机构，并开展相关研究。
同时，一些知名的公司也开始成立数据科学团队，并聘请数据科学家来解决实际问题。
总之，数据科学是一个涉及统计学、机器学习、计算机科学和领域知识的跨学科领域。
它的发展可以追溯到20世纪50年代，当时人们开始使用计算机来处理和分析数据。
大数据特征与发展历程总结_光环大数据培训
大数据特征与发展历程总结_光环大数据培训大数据的定义与特征大数据（bigdata）是这样的数据集合：数据量增长速度极快，用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。
作者认为具有以下五大特征（4V+1O）的数据才称之为大数据，即：数据量大（Volume）。
第一个特征是数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。
大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z （10亿个T）。
类型繁多（Variety）。
第二个特征是种类和来源多样化。
包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低（Value）。
第三个特征是数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。
随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。
速度快时效高（Velocity）。
第四个特征数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。
比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。
这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
数据是在线的（Online）。
数据是永远在线的，是随时能调用和计算的，这是大数据区别于传统数据最大的特征。
现在我们所谈到的大数据不仅仅是大，更重要的是数据变的在线了，这是互联网高速发展背景下的特点。
比如，对于打车工具，客户的数据和出租司机数据都是实时在线的，这样的数据才有意义。
如果是放在磁盘中而且是离线的，这些数据远远不如在线的商业价值大。
关于大数据特征方面，特别要强调的一点是数据是在线的，因为很多人认为数据量大就是大数据，往往忽略了大数据的在线特性。
数据只有在线，即数据在与产品用户或者客户产生连接的时候才有意义。
如某用户在使用某互联网应用时，其行为及时的传给数据使用方，数据使用方通过某种有效加工后（通过数据分析或者数据挖掘进行加工），进行该应用的推送内容的优化，把用户最想看到的内容推送给用户，也提升了用户的使用体验。
大数据技术与应用(最全)—光环大数据
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目录
学大数据，就选光环大数据
一、大数据的来源 二、什么是大数据 三、大数据的应用 四、成功案例
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学大数据，就选光环大数据
1YB相当于7000位人类体内的微细胞总和
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学大数据，就选光环大数据
大数据的4V特征（Velocity）
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实时数据流处理的要求，是区别大数 据引用和传统数据仓库技术，BI技术 的关键差别之一； 1s 是临界点，对于大数据应用而言, 必须要在1秒钟内形成答案，否则处 理结果就是过时和无效的；
大数据带来的思维变革（更多）
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大数据带来的思维变革（更杂）
− IBM的机器翻译 VS Google的机器翻译； − 大数据时代要求我们重新审视数据精确性的优略； − 大数据不仅让我们不再期待精确性，也让我们无法实现精确性； − 错误不是大数据固有的问题，而是一个需要我们去解决的问题，而且会将长期存在；
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大数据带来的思维变革
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大数据带来的思维变革（更多）
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大数据带来的思维变革（更好）
佛教《三世因果经》主要讲：一是人的 命是自己造就的；二是怎样为自己造一 个好命；三是行善积德与行凶作恶干坏 事的因果循环报应规律。
数据分析入门之随笔记 光环大数据
数据分析入门之随笔记光环大数据数据分析是一个大话题，借这篇小笔记整理一下自己的思路：数据分析是什么？涉及到哪些技术？有哪些数据公司玩家？如何定位数据分析的价值？前言数据的一面是银弹(SilverBullet)：无所不能，增长黑客(GrowthHacking)，决策分析(DecisionMaking)；数据的另外一面是镜子(Reflection)：可以看清楚很多苟且和远方的田野。
如何发现利用数据的价值，就是数据分析的目标。
数据分析的重要性可以分为两点：第一是帮助核心业务(Business)成长，找到和验证业务增长点第二是有效的业务推动（Marketing），提高推广的效率(ROI)。
我把营销(Marketing)作为独立的数据分析角度，因为数字营销极度依赖于数据分析，并且有一些通用的分析模型，它同时也是一个非常大的产业，它是各个软件巨擘必争之地。
最近十几年，数据的收集和处理能力大大提升，越来越多的传感器和数据收集，许多大公司的数据正在从TB级别走向PB级别。
互联网公司之间的模式竞争，也转战到对于数据价值的挖掘的能力上，很多时候也就是速度和效率的竞争。
不要迷信数据，更不要忽视数据。
很多时候，数据是你业务的指南针和护城河。
数据量快速增长，数据分析人才紧缺，数据分析工具依赖性，数据分析服务的强需求都反映了公司从粗放型到精细化的转型。
1.什么是数据分析（DataAnalysis）？为了理解数据分析，首先理解一下数据的概念。
管理学家罗素·艾可夫在1989的《“FromDatatoWisdom”，HumanSystemsManagement》提出了DIKW体系体系，这是关于数据、信息、知识及智慧的一个模型，完美诠释了四者的关系。
Data(数据)->Information(信息）->Knowledge（知识)->Wisdom(智慧)。
2.数据分析的技术技术上就是以发现有用信息，知识和洞察为目的，进行数据收集，处理，清晰，过滤，以支持决策制定。
光环大数据告诉你数据科学的8个基本技巧
光环大数据告诉你数据科学的8个基本技巧机器学习是人类最后的发明。
我是一名刚刚进入数据科学这个“未来科技”行业的新手，我有一大堆的问题。
我应该学习哪些工具和语言?我应该关注哪些新技术?在你从事这个行业的过程中，你通常会遇到这些问题，甚至更多相关的问题。
Faizan Shaikh写的这篇文章为所有的数据科学家开创数据科学事业铺平了道路。
只要按照这八个小贴士来做，你就能让自己的职业生涯有一个良好的开端。
下面让我们开始吧!1. 选择正确的角色在数据科学行业中有很多不同的角色，包括数据可视化专家、机器学习专家、数据科学家和数据工程师等等。
根据自己的背景和相关工作经验，你可以在这些数据科学行业中的重要职位中选择与你相关的职位。
但是，如果你不清楚这些职位之间的区别或者你不确定自己应该怎么做?那么我建议：与业内人士交流，弄清楚每个角色的工作职责。
接受他人的指导，占用他们少量时间向他们提出相关的问题。
我相信没有人会拒绝帮助有需要的人!弄清楚你自己想要什么、擅长什么，并选择适合于你自己的角色。
对于数据科学家、数据工程师和统计学家这些角色的详细描述，在Analytics Vidhya博客上有一个详细的介绍，我相信这会帮助你做出相关的决定。
2. 选择一个课程，并学完它现在你已经定下了一个角色，下一步就是专注于理解这个角色。
行业中对数据科学家的需求非常庞大，所以有非常多的课程和研究在那里等着你，你可以学到任何你想学的东西!找到要学习的资料并不难，但如果不努力，很难学会。
你可以选择免费的MOOC(译者注：massive open online courses，大型开放式网络课程)，或加入认证计划。
当你学习一门课程的时候，要积极主动地去学习。
顺着课程、作业和课程中的讨论一步一步进行。
这里有一些不错的网络课程：edX上的Analytics EdgeAndrew Ng的机器学习课程3. 选择一个工具和语言，并坚持下去正如我之前提到过的，理解你所追求的方向非常重要。
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数据科学极简史_光环大数据
数据科学家如何变得性感的故事，大致也就是作为成熟学科的统计学如何与新兴学科计算机科学发生关系的故事。
“数据科学”这个术语的出现较晚近，用来指代一个需要解读大量数据的职业。
但解读数据这件事的历史很长，它已经被科学家、统计学家、图书馆员、计算机科学家以及其他人士讨论多年。
下文的时间线追溯“数据科学”一词的演化，以及它的应用、对它进行定义的尝试和一些相关的术语。
1962年John W. Tukey在《数据分析的未来》(“The Future of Data Analysis”)中写道：“长久以来我以为我是一名统计学者，对于从特例中获得关于总体的推断抱有兴趣。
但当我目睹了数理统计学的发展，我产生了猜想与怀疑…我开始感到我根本的兴趣在于数据分析…数据分析，以及与之相关的一部分统计学，必须…担负更多科学的特性而非数学的特性…数据分析本质上是一门经验科学…预设程序的电子计算机…究竟有多重要呢?在许多情况下，答案是令人惊讶的：重要但不是至关重要，而在其他情况下计算机无疑是至关重要的。
”1947年Tukey 创造了“比特(bit)”这个术语，这个词在1948年被Claude Shannon used用于《传播的数学理论》(“A Mathematical Theory of Communications”)一文中。
1977年，Tukey出版了《探索性数据分析》(Exploratory Data Analysis)，他在书中提出，应该更重视利用数据做出哪些假设需要被测试的建议，以及，探索性的数据分析和论证性的数据分析“能够且应该并驾齐驱”。
1974年 Peter Naur在瑞典和美国出版了《计算机方法的简要调查》( Concise Survey of Computer Methods)。
这是一项有关当时使用的数据处理方法的调查，其中包含许多种应用。
此书遵循国际信息处理联合会的《数据处理概念与术语指南》(IFIP Guide to Concepts and Terms in Data Processing)
中对“数据”的定义：“(数据是)对于事实或想法的一种规范化表现，它须能以某种形式被传播或操作。
此书的前言中提到，在1968年一份题为《数据学：数据和数据处理的科学及其在教育中的地位》的课程计划曾在国际信息处理联合会展示。
Naur为数据科学提供了如下定义：“在数据形成后，处置数据的科学。
而数据与其所代表的东西间的关系属于其他领域与科学的范畴。
”
1977年，国际统计计算联合会( The International Association for Statistical Computing (IASC))作为国际统计研究院( ISI)的一个分支成立。
“国际统计计算联合会的任务是把传统统计方法、现代计算机技术和各领域专家的知识连接到一起，以将数据转化为信息和知识。
”
1989年 Gregory Piatetsky-Shapiro组织并主持了第一届数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases (KDD))研讨会。
1995年，它成为了国际计算机年会有关知识发现与数据挖掘的SIGKDD 会议。
1994年9月，商业周刊发表了一篇关于“数据库营销”的商业报道：“企业收集了大量有关你的信息，并使用这些知识提炼成营销信息精确瞄准你…八十年代对扫码器的热潮在大范围的失望中结束：许多公司被数据总量淹没却无法获得有用信息…不过，许多公司相信，除了勇敢站在数据库营销的前线以外他们别无选择。
”
1996年国际分类协会联盟(International Federation of Classification
Societies (IFCS) )在日本神户举行双年会。
“数据科学”这个术语首次被包含在会议的标题里(“数据科学，分类和其他相关方法”)。
联盟于1985年由六个国别/语言的分类组织共同成立，其中之一的“分类协会”(The Classification Society)成立于1964年。
这些分类协会在其出版物中大量使用数据分析、数据挖掘、数据科学等术语。
1996年 Usama Fayyad、Gregory Piatetsky-Shapiro、Padhraic Smyth 出版了《从数据挖掘到数据库中的知识发现》(“From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases”)。
他们写道：“过去，从数据中寻找有用模式这件事曾被赋予很多名字，包括数据挖掘、知识提取、信息发现、信息收获、数据考古、数据模式处理…在我们看来，KDD(数据库中的知识发现)指代从数据中获得有用知识的整个过程，而数据挖掘指代其中一个具体环节。
数据挖掘是应用特定算法从数据中提取模式…KDD过程中的其他步骤，例如数据准备、数据选择、数据清洗、与合适的已知知识的结合、对挖掘结果的正确解读对于保证从数据中获取有用知识都很重要。
盲目应用数据挖掘方法(在统计文献中被批评为“数据挖泥”(data dredging))可能是危险的，会得出无用的发现和无效的模式。
”
1997年 C. F. Jeff Wu教授(现就职于乔治亚理工大学)在密歇根大学统计系 H. C. Carver主席的就职典礼上倡议，统计学应被重命名为数据科学，统计学家应被重命名为数据科学家。
1997年《数据挖掘与知识发现》( Data Mining and Knowledge Discovery )期刊发行。
这两个术语的顺序意味着“数据挖掘”地位的上升，并成为更流行的描述“从大数据库中提取信息”的方式。
1999年12月，沃顿商学院Knowledge@Wharton的《从数据中挖掘知识的金块》引用了Jacob Zahavi 的说法：“传统统计方法在小数据集上工作良好。
但今天的数据库有上百万行和大量的列…可拓展性成了数据挖掘的一个大问题。
另一个技术挑战是开发出能更好分析数据、发现非线性关系和元素间联系的模型…对于网站决策可能需要特殊的数据挖掘工具。
”
2001 年William S. Cleveland出版了《数据科学：一份扩展统计领域技术领域的行动方案》(“Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics”)。
这份计划“要扩大统计学领域的技术工作主要领域。
这份计划雄心勃勃包含本质性变化。
变化后的领域被称为‘数据科学’。
”Cleveland把这个新领域定位在计算机科学与当代数据挖掘工作中：“…数据分析师收益有限。
因为计算机科学家思考和分析数据的方法有限，就如同统计学家关于计算环境的知识有限。
知识的融合会带来巨大的生产力革新。
这意味着统计学家应多注意有关知识的计算，就如同过去数据科学对数学注意…数据科学系应该由致力于提升数据计算的成员和与计算机科学家合作的成员组成。
”
2001年Leo Breiman出版了《统计建模：两种文化》(“Statistical Modeling: The Two Cultures” )：“在使用统计模型从数据中提取结论的过程中有两种文化。
一个假定数据是由一个特定分布模型生成的。
另一个使用算法模型，并把数据结构看作未知的。
统计学界普遍致力于仅仅使用针对数据的模型。
这种投入产生了无意义的理论、值得怀疑的结论，并让统计学家无法触及大量现实问题。
算法模型，在理论与实践中，在统计学之外快速发展。
它既可以被应用于庞大复杂的数据集，也可以在小数据集上建立精确信息量大的模型。
如果我们这个领域的
目标是使用数据解决问题，那么我们需要摆脱对纯粹基于数据模型的依赖，并使用更多样的工具。
”
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