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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

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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

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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

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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

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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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