大数据
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自学大数据技术是否可行？
随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
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区块链与大数据技术结合产业发展更快速
大数据是一个以系统方式分析数据，并且从数据中提取信息所属领域的技术。在数据越来越庞大，越来越杂的情况下，相比传统的数据处理软件件，大数据有着数据储存、分析、共享、传输等优势。大数据不仅受到许多数据科学家的青睐，而且也给区块链开发人员带来了一些启示。比如说将区块链技术运用大数据中，然后再运用到生活中的一些行业，是否能加快这个行业的发展，甚至使这个行业实现一个质的飞跃呢?除了区块链技术，大数据这个词也是今年科技领域的热门话题。那么什么是大数据?它又能给我们身边的一些行业带来什么变化呢?
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做大数据岗位热潮中脱颖而出的职员
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。在2019年，数据分析是企业发展需求最大的、最热门的工作之一。数据分析需要的技术领域包括Python、C ++和Java等编程语言，机器学习和AI经验、定量分析能力、数据挖掘以及SQL / NoSQL数据库和算法开发等技能。
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冷数据存储方式
对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据时代，人们的生活、工作都在数据化，时时刻刻都有新的数据产生，数据正在呈几何倍数爆炸式增长。如何存储、管理和使用这些数据，是现代企业面临的难题。
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大数据时代，数据安全的保护方法
大数据作为企业改造升级的一项重要支撑技术，在数据采集、处理、存储、聚合、交换、应用等多个环节都有着安全防护的要求。随着大数据在企业数字化转型的逐步应用，大数据安全问题已成为企业必须面对的重点问题。企业要站在战略角度高度关注大数据安全，提高风险防范能力，从组织机构、管理措施、技术措施等方面做好安全防护工作。数据驱动创新战略的提出，数据已经成为重要的生产要素，数据安全程度将对企业转型升级的成败产生重大影响。企业在利用信息平台对外界进行管理和服务时，应制定技术和管理措施，加强对整个数据生命周期过程的安全保护，增强数据盗窃和防损能力，为成功实现数字化转型提供技术支撑。
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数据与大数据的区分
大数据(big data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据本身是基于数据价值化而构建出来的新概念，虽然概念比较新，但是数据却一直都在，所以大数据的核心并不在“大”上，而是基于大数据所构建出的一个新的价值空间。
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《地球大数据支撑可持续发展目标报告》里的玄机
随着科技发展日新月异，在用大数据编织的细密网络中，地球这颗蓝色星球变得越来越“透明”。近日，出席第74届联合国大会的中国代表团正式向联合国递交了4份文件。其中包括中国科学院组织编写的《地球大数据支撑可持续发展目标报告》，展示了我国利用地球大数据技术支持2030年可持续发展议程落实和政策决策的探索与实践。报告里都有什么玄机?
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现在转行大数据行业是否合适？
我在研究生阶段我原有专业其实是数据库与数据挖掘。但是最后在校招找工作的时候，我自己却选择了大数据行业的工作，而没有选择人工智能相关的工作。我当初选择大数据的原因，一个是自己的机器学习算法和数学理论比较薄弱，自己如果从事人工智能，会没有优势。另一个则是自己对工程类的开发工作更感兴趣。结合这两个原因我最后选择大数据。也正是这两个原因，一直让我坚持自学大数据相关的技术和准备相关的面试，最终通过了面试。
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贵安空间大数据如何助力地方发展
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
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数据玩得溜，牢饭吃个够?怎么回事？
2019 年 9 月以来，多家知名公司相关人员被抓或被调查，这些机构均涉及大数据风控业务和爬虫技术的应用。爬虫技术违规吗?开展业务到底存在哪些风险点?由此，大数据业务的合规合法问题、爬虫技术的合理应用问题，引起了大数据和金融科技行业的特别重视。近日，在一本学院的风控与助贷业务课堂上，上海瀛东律师事务所的高级合伙人及管理委员会成员冉晋律师，特别就大数据行业的合规合法问题进行了深入解读。以下为部分内容整理。
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手机进入5G+大数据时代变身癌症诊断手段？
于10月12日从武汉国家生物产业基地举办的人工智能肿瘤早期诊断新技术成果研讨会上了解到，由武汉大学兰丁人工智能细胞病理诊断研究中心自主研发的“兰丁视霸(Landing Smart)”智能手机显微镜技术即将投入应用。研讨会现场，一台华为5G手机装上“兰丁视霸”手机端组件后，瞬间变身显微镜。演示人员将宫颈细胞标本片插入组件，3分钟内便完成了细胞扫描和上传云平台的工作。后方的“兰丁”人工智能大数据云平台接收到宫颈细胞数字图像后，迅速完成宫颈细胞分类诊断并生成检验报告回传。一次原来需在医院实验室才能完成的复杂宫颈细胞检测在很短的时间内便轻松完成。
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AI算命依靠大数据技术或泄露指纹信息
扫一扫面相、手相，即可测算出你的一生运势，且准确率高达95%?曾在小巷中摆摊的算命先生，如今，披上人工智能的外衣，摇身变为高科技的“AI算命”产品。然而，记者了解到，此类“AI算命”并不科学，测算结果依靠大数据，具有一定的随机性。且在使用此类“AI算命”软件的过程中，极有可能泄露自己的面部信息或指纹信息，具有一定的风险性。
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九次方助力广电传媒完成百街千村工程
随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。依托股东九次方大数据在近百个城市构建的庞大的全国性数据资产运营服务网络，玖云大数据公司将继续不断激发广电行业持续健康发展的动力和活力，以更加奋发有为的精神状态，更加务实有力的工作举措，全力以赴地确保“百街千村”项目顺利实施。
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内蒙古大数据推进数字生活
随着科技的高速发展,各行业各领域向着精准化、智能化转型,你可曾有此一问——我们迎来了一个怎样的时代?有人说,我们迎来了大数据时代。随着我国“数字经济”的蓬勃发展,大数据产业已成为国家经济发展的又一新增长极。在国家实施大数据战略的政策指引下,锡盟盟委、行署高度重视大数据创新发展,紧紧抓住自治区建设国家大数据综合试验区的有利时机,围绕“一中心、两张网、两平台、八大库、十六项智慧应用示范工程”的总体建设思路,坚持问题导向、目标导向的原则,统筹推进全盟大数据发展,取得了阶段性建设成效。
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大数据时代已至，关于大数据的以下几点你该了解一下
其实我一直不太喜欢张口闭口讲“大数据”，我更喜欢说“数据”。因为大数据的本质在于“数据”，而不是“大”。由于媒体一直重点宣扬大数据的“大”，所以有时候我们往往会忽然大数据的本质在“数据”，而不是“大”，“大”只是你看到的表相，本质还是数据自身。在我们讲清楚大数据的含义之后，我们来聊聊大数据目前到底处在一个什么样的位置。从历史发展的角度来看，每一项新技术都会经历下面这样一个技术成熟度曲线。
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重庆时空大数据加工厂支撑全市超过200个系统的应用
近年来，重庆市规划和自然资源局利用云计算、大数据和空间地理信息技术，建成集空间数据采集汇聚、融合治理、共享应用、运行监测于一体的自动化、智能化的时空大数据加工厂，实现了数据采集自动化、数据治理智能化、数据服务实时化。在数据采集汇聚方面，通过建立自动化的采集手段，每天能够采集数据量达100多万条，涵盖地理空间数据、政务信息数据、互联网公开数据、物联网传感数据等多个类别，解决了复杂数据汇聚问题，丰富时空数据来源。
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央企投身大数据行业建设数字中国
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。在中国，央企是国民经济的重要支柱。经过多年持续重组整合，央企目前共有128户。
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重庆时空大数据展示中心的地图有何神奇之处？
10月10日，重庆日报记者来到重庆时空大数据展示中心。该展示中心由市规划和自然资源局打造，此次是首次对媒体开放。在重庆时空大数据展示中心，工作人员演示智慧城市设计与仿真平台自动计算和调整各项数据的方法。对数据的处理，就如同打造一颗颗钻石，首先要按一定标准进行筛选，选出符合要求的、可用的原石(原始数据)，然后利用各种工具去清理掉原石中含有的各种杂质(有问题、有错误的数据)，最后再通过精心打磨加工(时空融合)形成完美的钻石(高质量时空大数据资源)。
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如何利用大数据进行财富发展？
大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征，随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。非结构化数据和半结构化数据。
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大数据时代介绍三种思维方式来适应
大数据(big data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在大数据时代我们有三种思维方式可供参考。
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