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现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。
在之前的文章《Bagging 或Boosting让你的模型更加优化》中,我们介绍了可以通过Bagging或Boosting技术,使得模型更加稳定和准确率更高,那么今天要介绍的随机森林算法,本身的算法逻辑已经使用了Bagging技术,来构建多棵树,最终实现构建“森林”的目的。
麦肯锡2013年出版了一份特别的报告,预言全球商业界将会感觉到下一个十年数据科学专业人士的紧缺,尤其是善于从大量静态和动态(实时)数据中发现有价值的情报的数据分析师,缺口达150万。这个预言现已成真
打击盗版是当今世界面对的共同难题,这不仅关系到企业的长远发展,同时也关乎一个国家的国际形象和社会经济秩序的稳定。中国正处于经济转型的关键时期,保护知识产权、推行软件正版化、推动技术创新显得尤为重要。
可以用来开发机器学习主要有三门语言:Python Java C++,其中Python是主流。下面是Python具体的学习大纲,所以大家也可以参考来学习一下。
在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长;到2020年,市场产值会超过10亿美元。IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分。
如今技术创新的速度比以往任何时候都快。就在几年前,云技术被认为是最前沿的。现在,不仅互联网企业都在部署云计算,传统企业也纷纷向云计算转型。对于未来科技发展趋势,我们依然充满期待。
我们都知道,在Cognos 11版本中增加了Web方式的数据建模工具“data modules”,中文操作界面翻译为“数据模块”,让我们的业务人员可以在没有IT协助的情况下自己进行数据建模操作,更容易的为报表和仪表板准备数据。Cognos Analytics V11 R4进一步丰富了数据模块的建模功能,在今天的文章中,我们将一起来了解在数据建模上的增强。
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