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    大数据电子书
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    给大家带来的一篇关于大数据相关的电子书资源,介绍了关于大数据主义、大数据方面的内容,本书是由中信出版社出版,格式为PDF,资源大小34.9 MB,洛尔编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.4,更多相关的学习资源可以参阅 数据库电子书、等栏目。

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  • 大数据主义

    内容介绍

    依据这项估算,人类的历史上95%的统计数据都会以往2年中造成。2012年,国际数据公司分折,统计数据全球已升至4.1千万亿字节数。要是将这般浩物的数据量储存在苹果平板电脑ipad中,累加起來的Ipad的薄厚可超过宇宙到月球间距的2/3。这意味着人们早已进到了互联网时代。
    煤、铁和原油是促进科技革命系统进程的几大规模性财产,现如今信息内容经济发展时期的关键原料是大数据。

    在《大数据主义》一书中,创作者表述了云计算技术将怎样引起这场新的辛亥革命,推动本轮经济发展高效率的提升和自主创新。互联网技术经营规模的海量信息集将被用以基本上各行各业、每个制造行业和每个公司,以开展探寻、分折和开源节流。《大数据主义》重中之重关心这些处在计算机科学行业最前沿的年青实业家,也有诸如此类IBM等为企业市场前景而在计算机科学行业押下巨大输赢的制造行业大佬。

    《大数据主义》还详细介绍了新的技术性辛亥革命将怎样更改人们的管理决策方法——大家将更为取决于统计数据和剖析,而并不是判断力和工作经验;一样,它还将更改领导能力和管理的本质。

    此书对小读者来讲是二本制造行业手册,它分折了制造行业趋势,详尽表述了本人和机构应当怎样运用、维护并管理方法大数据,进而在变幻无常的将来仍能站稳脚跟。

    目录

    • 推荐序
    • 第1章 大数据到底有多“大”?
    • 我们已经进入大数据时代
    • 技术进步与摩尔定律
    • 大数据主义的兴起
    • 第2章 人的潜力与数据的潜力
    • 一位年轻的明星数据科学家
    • 一个阅读兴趣广泛的“T型人”
    • 聪明人也会犯低级错误
    • 从华尔街到脸谱网
    • 第3章 蓝色巨人与大数据的博弈
    • 大数据技术在医疗领域的应用
    • IBM公司的大数据战略
    • 从“蓝色巨人”到“智慧的地球”
    • 大数据时代的企业生存法则
    • 第4章 企业决策与数据挖掘
    • 数据、直觉与好的决
    • 大数据将引发“管理革命”
    • 数据驱动型企业的赢利之道
    • 第5章 数据科学的崛起与发展
    • 社交网络大数据的价值何在?
    • 用户数据分析技术是脸谱网的引擎
    • 数据科学家们的颠覆式创新
    • 第6章 人工智能与机器学习
    • 厘清大数据中的相关关系和因果关系
    • 人类与人工智能的未来
    • 人工智能系统要学会讲故事
    • 第7章 用大数据推动企业与行业发展
    • 当传统的葡萄酒业遇上大数据
    • 物联网与大型工业机器的数字化
    • 大数据可以产生巨大的经济效益
    • 第8章 物理世界与数字世界的融合
    • 人与智能机器的合作博弈
    • 大数据营销的艺术与科学
    • 用大数据建立人类行为模型
    • 第9章 医疗行业的大数据革命
    • 最棘手也是最有价值的问题
    • 建立数据驱动的医疗保健体系
    • 用数据杠杆撬动医疗行业的进步
    • 第10章 大数据时代的隐私“黑洞”
    • 个人隐私权受到前所未有的挑战
    • 大数据会泄露多少我们的隐私?
    • 是个性化服务还是经济歧视行为?
    • 能精准量化人类性格特征的数据技术
    • 如何将隐私风险降至最低?
    • 第11章 大数据主义与美丽新世界
    • 大数据市场的野蛮生长
    • 大数据技术引发的关键思考
    • 致谢

    读书笔记

    大数据用什么语言?

    大数据是这近年来一直比较火的一个词语,让很多人都情不自禁走入大数据的学习中。可是你知道大数据用什么语言吗?

    大数据用什么语言?

    1、Python语言
    十多年来,Python在学术界当中一直很流行,尤其是在自然语言处理(NLP)等领域。因而,如果你有一个需要NLP处理的项目,就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择,包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模,或者超快、准确的spaCy。同样,说到神经网络,Python同样游刃有余,有Theano和Tensorflow;随后还有面向机器学习的scikit-learn,以及面向数据分析的NumPy和Pandas。
    还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式,将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一,不过这年头,这个概念证明大有用途,以至于出现在了奉行读取-读取-输出-循环(REPL)概念的几乎所有语言上,包括Scala和R。
    Python往往在大数据处理框架中得到支持,但与此同时,它往往又不是“一等公民”。比如说,Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位,可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本(对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此)。
    与R相反,Python是一种传统的面向对象语言,所以大多数开发人员用起来会相当得心应手,而初次接触R或Scala会让人心生畏惧。一个小问题就是你的代码中需要留出正确的空白处。这将人员分成两大阵营,一派觉得“这非常有助于确保可读性”,另一派则认为,我们应该不需要就因为一行代码有个字符不在适当的位置,就要迫使解释器让程序运行起来。
    2、R语言
    在过去的几年时间中,R语言已经成为了数据科学的宠儿——数据科学现在不仅仅在书呆子一样的统计学家中人尽皆知,而且也为华尔街交易员,生物学家,和硅谷开发者所家喻户晓。各种行业的公司,例如Google,Facebook,美国银行,以及纽约时报都使用R语言,R语言正在商业用途上持续蔓延和扩散。
    R语言有着简单而明显的吸引力。使用R语言,只需要短短的几行代码,你就可以在复杂的数据集中筛选,通过先进的建模函数处理数据,以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。
    R语言最伟大的资本是已围绕它开发的充满活力的生态系统:R语言社区总是在不断地添加新的软件包和功能到它已经相当丰富的功能集中。据估计,超过200万的人使用R语言,并且最近的一次投票表明,R语言是迄今为止在科学数据中最流行的语言,被61%的受访者使用(其次是Python,39%)。
    3、JAVA
    Java,以及基于Java的框架,被发现俨然成为了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。 “如果你去看Twitter,LinkedIn和Facebook,那么你会发现,Java是它们所有数据工程基础设施的基础语言,”Driscoll说。
    Java不能提供R和Python同样质量的可视化,并且它并非统计建模的最佳选择。但是,如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统,那么Java往往是你的最佳选择。

    以上就是大数据用什么语言?的详细内容,更多请关注码农之家其它相关文章!

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