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2018 年 3 月 17 日 计算机视觉战队

正在悄悄改变世界的大数据


据淘宝数据显示,B罩杯的文胸尺码最为畅销,占比达41.45%,其中最畅销的莫属于75B。其次是A罩杯,购买占比达25.26%,C罩杯只有8.96%。在文胸颜色中,黑色最为畅销。以省市排名,胸部最大的是新疆妹子。


那么怎么得出这结论呢,这就要归功于大数据。截止到目前为止,谷歌通过大数据分析的结果来挖掘二次利用价值,起到了良好的效果,亚马逊通过用户对于历史数据的浏览来分析针对性的书籍,从而有效的提升了销售量。这些真实的大数据分析案例真实的存在于各行各业之中,已经被广泛运用于各种领域,逐步的改变了人们的生活方式和思维方式,也改变了人们阅读的方式、接受教育的方式等。


特别是人工智能正处于一个风口,而大数据又是人工智能必不可少的一部分,有着前所未有的潜力和价值。



大数据人才缺口巨大


随着 AI 技术的渗透,将会有越来越多的企业不得不重视人工智能带来的变革,据《人民日报海外版》报道,2017年中国人工智能人才缺口超过500万人。


但是如果我们把人工智能看成一个拥有无限潜力的项目,那么大数据就是这个项目的强有力支撑,没有了专业海量数据分析的有力支撑,项目难以发展的又快又稳。

据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的人才之一。

领英报告表明,数据分析人才的供给指数最低,仅为0.05,属于高度稀缺。

目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万,会有越来越多人加入到大数据培训,来找到一份不错的工作。

(图片来源:知乎)


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数据挖掘与机器学习都很火爆,均为当前的就业热门方向,自学资源也特别多,但是该如何学起,就业情况是怎样的呢?


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本次邀请的老师陈晓理-Data Scientist at DAL 是数据应用学院联合创始人加州大学环境计算流体博士,数学竞赛保送北京大学力学系,将会为大家结合项目与趋势进行详细讲解。

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深层学习打开了人工智能的大门,但却以“黑箱”闻名,因为深度学习的调参难、训练难。“新型”网络结构的论文大量涌现,使得对所有结构的掌握变成了不现实。


为什么深层学习一直不好掌握呢?因为我们缺少一个对深层学习合理的认识。因此整理了100余篇有关深层学习的论文,希望能对大家有所启发。




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从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。
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