PMP、大数据、NPDP 真的那么火爆吗?

PMP是真的越来越火爆,有说考完对自己很有帮助的;也有人吐槽用处不大,费用也贵的。在我看来呀(仅代表自己的看法),打算长期从事项目管理的人,考PMP的好处是有的,无论是工作还是生活方面。毕竟往年报考PMP的数据摆在那。我之前有回答讨论过这方面的问题,这里就不多讲了,链接放这了。

PMP在中国真的有那么火吗?

相比PMP,NPDP认证可能没那么火。虽然一年只有两次考试,但是报考的人也不少;考试内容不多,难度的话肯定是不小的。在工作中,有的项目可能需要项目经理和产品经理共同协助完成。关于NPDP的详细介绍,我之前有回答过,见下文。

在国内NPDP有多少含金量?

对于大数据,本人没怎么了解过。我去网上摘录了一些文本。

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。

适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。

大数据的价值体现在以下几个方面:
(1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
(2)做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型;
(3)面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

在这里插入图片描述

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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