大数据技术

“再想想既然中学时能自学大学课程，当下好歹也该试着突破一下困境吧。于是从高中数学课本开始看，一直看到机器学习专业的教材。”

大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业，信息像洪水一样地席卷企业，使得软件越发庞然大物，比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重，并且对精密分析和强大又实时处理的需要变得前所未有的巨大。

一键用车现在已经烂大街，但是 Uber 简单的界面下又隐藏着怎样复杂的后端架构和服务呢？这些复杂的路径规划和订单匹配算法又是如何让车找到人，将人送到目的地的呢？现在让我们揭开Uber App这神秘的面纱。

魅族Flyme大数据平台经理莫涵宇基于《魅族大数据平台架构实践》分享了魅族在人员变化、数据规模、业务支持等的DT转型和大数据历程。

微博是从 2010 年开始引入 Redis ，现在 Redis 已经广泛应用于微博的多个业务场景，如关系、计数、通知提醒等，目前 Redis 集群存储超过百亿记录，每天上万亿的读取访问。

这一篇来自于Uber数据架构组，他们负责人Chandar说：Spark 已经是“必备神器了”。

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的开源分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储。

数据科学领域的相关技术，近两年发展迅猛。有时仅凭个人的经验很难解决一些问题。互联网上遍布各类文章和资源，在学习时应该集万家之长，注重实践，并善于总结。同上面各博客的博主一样为知识的开源做一份贡献，让知识广为传播。

世界各地无数的组织，他们使用的数据现在日益庞大而复杂，使用传统的数据处理程序已无法再进行优化分析及获得洞察。而这正是的新一代的大数据应用程序要解决的问题。

大数据如何促使传统金融机构升级转型？大数据如何提升金融风控能力？大数据如何助力精准营销？

“完美的数据永远是等不来的，碎片化的数据也可以整合起来做分析，做数据分析的出发点是有多少数据可以做多少事。”

拥有大数据的理念，能够掌握数据和运用数据的人，就是下一个时代的魔法师，反之，你就成了麻瓜！

大数据应用的下一阶段发展方向在哪里?

乔丹为耐克代言说的是Just do IT而不是Just do DT

数据可视化分析仍是主流，但听觉可能是人类最没有被充分开发的感官。