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Python数据可视化的四种简易方法
发表于：2018-11-26 作者：方向 分类：大数据数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分。人们常常会从探索数据分析(EDA)开始，来深入了解数据，并且创建可视化确实有助于让问题更清晰和更容易理解，尤其是对于那些较大的高维度数据...
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HBase在人工智能场景的使用
发表于：2018-11-22 作者：明惠 分类：大数据近几年来，人工智能逐渐火热起来，特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据，处理完的数据一般...
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浅谈数据中心VxLAN技术
发表于：2018-11-21 作者：网者荣耀 分类：大数据随着网络技术的发展，云计算凭借其系统利用率高、人力 管理成本低以及灵活性 扩展性方面展现的优势，已经成为目前各大行业IT建设的新趋势。而服务器的虚拟化作为云计算的核心技术之一，也得到了越来越多...
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从睫毛膏到太空垃圾，2018年度最佳数据可视化作品都在这了！
发表于：2018-11-21 作者：大数据文摘 分类：大数据为了致敬世界各地为数据可视化作出贡献的艺术家和设计师们，我们收集了2018年最优秀的一批数据可视化作品。当然，其中也包含了一些2017年以及更早些的，因为它们真的赏心悦目，不容错过。
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入门数据分析的一些建议
发表于：2018-11-20 作者：shenzhongqiang 分类：大数据最近经常被问到怎么入门数据分析，可能很多同学对怎么开始学习还是比较困惑的。我回想自己学习数据分析的经历，总结了一些建议，希望能给到大家帮助。
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为什么你不应该成为一名数据科学通才
发表于：2018-11-20 作者：大数据文摘 分类：大数据似乎，数据科学家涉及的领域越广，越能突出数据科学这份职业的价值。但是，情况恰恰相反！有着丰富的数据科学经验的SharpestMinds联合创始人Jeremie Harris告诉你，千万不要成为一个数据科学通才！
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大数据方向的安全技术研究
发表于：2018-11-19 作者：佚名 分类：大数据近年来，随着大数据应用的爆发性增长，大数据衍生出独特架构，并推动存储、网络及计算机技术的发展，同时也引发了新的安全问题。国际社会已经将大数据安全列入国家信息网络安全战略，国内学术界、信息安全...
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我，一个数据科学家的三大弱点
发表于：2018-11-19 作者：大数据文摘 分类：大数据通过定位我在数据科学方面的弱点——软件工程，扩展分析 模型，深度学习——我的目标是高自己，鼓励他人思考自己的弱点，并向你展示想成为成功的数据科学家并不必要学习所有知识。
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数据中心日益增长的边缘计算能力，谁将受益？
发表于：2018-11-16 作者：佚名 分类：大数据在日常生活中，经常看到青少年采用Xbox玩游戏，同时通过平板电脑上观看YouTube视频内容以获得游戏提示，并且还与在线联网玩游戏的朋友进行沟通。丰富的内容和可靠的连接性在这个时代已经是预期的标准规范。
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数据浪潮之间的前端工程师
发表于：2018-11-15 作者：张梓雄 分类：大数据繁多的互联网接入端也催生了海量数据的产生与富集，开启了所谓的 DT 时代;我们利用云计算、人工智能、深度学习等手段分析数据、利用数据，将数据作为燃料，赋能新的商业模式。
