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大数据技术体系十分繁杂，单单基础技术就能覆盖数据采集、数据预处理、NOSQL数据库、分布式存储、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据挖掘、数据仓库、机器学习、并行计算、深度学习、人工智能、可视化等各种范畴。而现在很多人对于大数据就像是“盲人摸象”，这种现象严重阻碍了中国大数据的发展。中科院鄂维南院士也不止一次的强调：中国大数据发展的最大问

数据科学家可谓是当下炙手可热的职业，机器学习则是他们的必备技能。机器学习在大数据分析中居于核心地位，在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python作为最好最热门的编程语言之一，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的首选语言。本周，小编就为大家分享一本有关机器学习和Python的入门级图书《Python大战机器学

大数据与金融产生深度融合的一个主要表现就是金融互联网化，这就是我们通常所讲的互联网金融。近年来互联网金融一直是创业和投资热点，包含P2P网贷、理财平台、智能投顾、在线支付、金融超市、股权众筹等诸多模式，在互金行业不断发展的过程中，也涌现了不少独角兽企业，比如蚂蚁金服、陆金所、51信用卡、趣分期等。对于金融来讲，大数据的支撑让其能够获得更多的用户数据、交易数据，从而让其金融行为更加精准和专业

中国在很早就开始了算法研究，如《周髀算经》《九章算术》这类最具历史的算法书籍，后来的唐宋元明清各历史朝代也出现了《一位算法》《算法绪论》《算法全书》《算法统宗》等一系列算法名著，算法已经成为各行各业的基础研究。今天，小编为大家推荐的《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例》就主要介绍了在互联网行业中经常涉及的算法，包括排序算法、查找算法、资源分配算法、路径分析算法、相似度分析算法

http://www.datayuan.cn/article/11267.htm随着数据的增长以及企业每天处理越来越多的数据， Hadoop作为一个数据平台已经变得很流行。金融行业想要最小化风险和最大化收益， Hadoop作为一个主宰大数据市场的工具，在其中起着很大的作用。今天，小编为大家推荐的是一位有着超过15年经验的自由大数据架构师Rajiv Tiwari撰写的《Hadoo

随着社交通信、数字广告、电子商务、网络游戏等商业模式的发展，越来越多的互联网企业诞生。他们都享受了大数据基础技术的红利，从初始就具备比较强大的数据收集、分析和处理能力，并且可以用在业务优化上。很显然，因为行业的多样性，业务场景变得越来越复杂，对数据处理的要求已经不仅是体量大和速度快，还要数据结构灵活、编程接口强大、系统可扩展、原子化操作、高效备份、读性能加速或者写性能加速等。在这个技术普及

【每周一本书】之《大数据不说谎：大数据之下的世界》大数据 阅读 数据分析原创 abby |  2017-07-11 08:00【数据猿导读】 数据会说话，但需要人来让数据说话，不仅要说得对，还要说得有趣，让人爱看，看完还记得住来源：数据猿  作者：abby数据会说话，但需要人来让数据说话，不仅要说得对，还要说得有趣，让人爱看，

2017 年大数据行业已经从上半场开始挺进下半场，数据在不知不觉中影响着我们的生产、生活、娱乐等方方面面。我们深耕在行业，深知目前国内从行业角度真正缺乏的是有着商业精神的数据科学家。数据科学家是商业分析、统计学和计算机科学等领域的通才，成为数据科学家正成为年轻人的新梦想。全球到2018年对数据科学家有上千万的职位空缺，仅中国就稀缺上百万这样的人才。今天，小编就为大家推荐一本成为数据

随着机器智能的进步，人类预测技能的价值将会降低。原因在于机器预测比人工预测更为低价和优质，正如机器算数肯定比人力算数更为迅速准确。然而，这却并不像许多专家预言的意味着人类工作的末日，因为人类判断技能的价值将得以凸显。用经济学语言表述就是，判断是预测的互补品，因此当预测的成本降低，对判断的需求就会增大。——The Simple Economics of Machine Intelligenc