大数据入门

【AIGC调研系列】StarCoder2模型与其他模型对比的优势和劣势 StarCoder2模型是一种用于代码生成、编辑和推理任务的模型,其优势主要包括: 性能:StarCoder2模型具有性能优势,旨在为代码生成、编辑和推理任务提供强大的支持。 透明度:该系列模型希望成为代码生成领域的新标准,提高了模型的透明度和可访问性。 成本效益:StarCoder2的推出旨在降低代码生成的成本,提高开发效率。 编程学习支持:作为编程学习工具,StarCoder2能够帮助初学者理解编程概念和代码结构,提升编程技能。 阅读详情

大数据:

 
 

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的海量、高增长率和多样化的信息资产。(引自Gartner)

 
 
 

大数据的四大特征:

 
 

1、Volume  数据体量大 

  2、Velocity 数据产生的速度快
 
3、Value 数据价值密度较低
 
       4、Variety   数据类型繁多
 
 
 

大数据与云计算的关系:

 
 

云计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展为云计算的落地找到了更多的实际运用。

 
 

大数据分析:

 
 

在得到了数据之后,分析大数据,将分析结果应用于决策中才是最重要的事情。预测分析(predictive analytics)是大数据分析领域中的一个常用模式,他通过分析采集的数据来预测未来的行为或趋势。

 

大数据在很多行业都有广泛的应用,只是有的还没有发展起来,所以大数据在未来将有广阔的应用前景,2016年一年产生的数据是前10年的总和,数据每年都在翻倍增长。

 

大数据产业链分析:

 

  • 大数据应用(政府、金融、运营商、互联网等)、大数据交易、大数据运营
  • 大数据分析工具(数据处理、数据挖掘、可视化、模型预测)
  • 基础软件平台(数据采集、内容管理、数据库)
  • 基础设施(计算、存储和网络)
角色分析:
  1. 数据提供商
  2. 算法提供商
  3. 数据优化提供商
  4. 应用提供商
 
 
总而言之,大数据分析 = 数据 +算法  ,现在已经到了“数据为王的时代”。
 

大数据

 
大数据入门书籍推荐 1.《数据的本质》 作者:车品觉 无论是企业行为或是政府决策,还是个人文化和心智修为,判断世间千人万物,甚至是力图洞察时空转换之宏大宇宙的变化等,都可以也应该嵌入数据化思考。数据化思考正是我们在DT时代需要坚持的一个基本理念。 阿里巴巴集团前副总裁,首任阿里数据委员会会长——车品觉的《数据的本质》为我们带来了一种观察和应用大数据的全新视角和观点,他一直秉承着“假设数据都是可以获取的... 阅读详情

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StarCoder_Yue
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