外媒速遞:2018年我們將迎來的五項大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢
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今天給大家推薦的內(nèi)容包括:2018年我們將迎來的五項大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢、Julia對Python—數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域王牌語言對決、如何打造一套推薦系統(tǒng)和九種陳舊但卻仍然重要的技能等。
一、2018年我們將迎來的五項大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢
原文標(biāo)題:5 Big Data Industry Trends in 2018
大數(shù)據(jù)確實極為龐大。事實上,如今我們每天創(chuàng)造出約2.3萬億GB數(shù)據(jù),這意味著數(shù)據(jù)世界每兩年都將增長一倍。那么,展望即將到來的2018年,大數(shù)據(jù)領(lǐng)域會出現(xiàn)哪些變化?這些變化又會給我們造成怎樣的影響?我們將在今天的文章中一同探討。
1. 我們終將利用暗數(shù)據(jù)
2. 結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化邊界的消失
3. CDO快速崛起
4. 量子計算進(jìn)入公眾視野
5. 媒體關(guān)注度有所下降
二、Julia對Python:數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域王牌語言對決
原文標(biāo)題:Julia vs. Python: Julia language rises for data science
在Python所涵蓋的眾多用例當(dāng)中,數(shù)據(jù)分析可能是其中規(guī)模***也最為重要的項目。憑借著Python生態(tài)系統(tǒng)中的眾多庫、工具與應(yīng)用程序,科學(xué)計算與數(shù)據(jù)分析工作正變得愈發(fā)便捷。但對于Julia語言的開發(fā)者而言,Python仍然不夠快速或者方便——他們希望拿出一款專門用于科學(xué)計算、機(jī)器學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)挖掘等場景的語言選項。那么,二者到底誰高誰低?我們將一同進(jìn)行討論。
1. Julia語言是什么?
2. Julia語言的優(yōu)勢
3. Python語言的優(yōu)勢
三、實戰(zhàn)教程:如何打造一套推薦系統(tǒng)
原文標(biāo)題:How to implement a recommender system
時至今日,為了緊緊抓住受眾者的注意力,提供***的相關(guān)內(nèi)容顯然非常必要。很明顯,每位受眾都希望看到與其興趣最為相關(guān)的個性化內(nèi)容。在今天的文章中,我們將立足實踐,聊聊如何打造一套切實可行的推薦系統(tǒng)。
1. 矩陣因子分解
2. 矩陣分解示例:Netflix
3. 圖像算法
4. 圖像算法示例——Pinterest
四、九種陳舊但卻仍然重要的技能
原文標(biāo)題:9 legacy programming skills still in demand
Gartner公司報告稱,隨著當(dāng)前技術(shù)人員在技能層面的差距日益擴(kuò)大,企業(yè)正面臨著新的挑戰(zhàn)。由于一批老員工即將離職甚至退休,傳統(tǒng)技能急需新生力量加以支持。更具體地講,企業(yè)可能會突然發(fā)現(xiàn)自己在某些“已經(jīng)過時”的技能層面遭遇人才短缺。面對這樣的好機(jī)會,我們自然有必要對此類重要技能加以整理。
1. DB2
2. C
3. Cobol
4. 匯編語言
5. Perl
6. Delphi與Object Pascal
7. Fortran
8. REXX
9. Pascal
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