大数据

现在有很多数据科学家跨行业跨公司的横向薪水调查，但是很少有分析展示出数据科学家的职业发展中，薪水随时间的变化。

本次分享的主题为推荐系统中模型训练及使用流程的标准化

本文将从大数据的基础特性开始，进而解释分而治之的处理思想，最后介绍一些流行的大数据技术和组件，读者能够通过本文了解大数据的概念、处理方法和流行技术。

虽然现在数据中台如火如荼，给了数据团队名义上的机会，考虑到数据中台的本质特征是业务化，但如果你连接触前端的机会都没有，怎么可能能建设好一个业务化的数据中台呢？

大数据正使市场营销推向21世纪。这就是它的与众不同之处，让产品更具市场价值。

数据科学就业市场正在迅速变化。能够建立机器学习模型曾经是只有少数杰出科学家才具备的一项精英技能。

这是一次数学家独创的完美约会经验贴

20世纪90年代后期，IBM深蓝（Deep Blue）研究了一系列的国际象棋算法，期望于打败当时的世界冠军加里•卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。

就近几年的科技发展水平来看，中国已逐步向科技大国迈进，这在提升中国在全球的科研影响力之余，也在一定程度上改变了全球科学人才流动背后的格局。

或许一场关于自然语言处理的精彩辩论可以告诉我们何谓“半个贝叶斯人”，让我们把时光拨回到几年前。

“ 数据科学家是一种很宽泛的职称。虽然对于数据科学家和数据工程师有更具体的职业发展路径，但其技能需求并不存在泡沫。“

追随内心，还是追随大数据？

大数据在营销中的7大优势。

随着千禧一代和10后获得更多的购买力，以及年轻人变得更懂科技，电子商务的业务将会得到更大的增长，因为人们喜欢网上购物的便利。

企业数据科学仍然是一个新领域。许多学者还没有为真正的企业解决实际问题。因此，他们以与数据和业务环境分离的方式教授教科书算法。这可以在智力上很有趣。但是，如果学生认为这些课程能够很好地为数据科学家工作，那么他们就错了。