Публикации по теме 'big-data'


Как нанять отличного специалиста по данным — Сайкат Саркар, эксперт по науке о данных, AirCTO
Наука о данных — это относительно новая область, в которой большинство из нас не разбирается, согласны? На самом деле, это настолько обширная область, что компаниям трудно определить предпосылки, необходимые для хорошего кандидата. Наем и собеседование с ними - это вызов, который, безусловно, следует. Поэтому мы решили взять интервью у нашего главного эксперта по науке о данных Сайката Саркара, который работает и преподает в этой области последние 10 лет. В настоящее время он выступает в..
ПОДРОБНОЕ РУКОВОДСТВО ПО 8 ЛУЧШИМ РАБОТАМ В НАУКЕ ДАННЫХ В 2022 ГОДУ
Вакансии в области науки о данных являются одними из самых быстрорастущих и востребованных технологий. С 2012 года число специалистов по данным увеличилось на 650 %, и этот рост не собирается останавливаться. Бюро статистики труда США прогнозирует, что спрос на навыки работы с данными вырастет еще на 27,9 % к 2026 году. Наука о данных, безусловно, будущее технологий, и она останется. Большинство профессий, связанных с наукой о данных, требуют одинаковых или очень похожих навыков,..
Планировщик заданий DAG 2.0: создание более динамичной и гибкой экосистемы распределенных вычислений
Автор: Чен Инда, старший технический эксперт Alibaba Cloud Intelligence 0. Предисловие Планировщик заданий и распределенная система выполнения, являющиеся основой для основных возможностей Alibaba в области больших данных, поддерживают большинство требований к вычислениям больших данных платформ больших данных Alibaba Group и Alibaba Cloud. Различные вычислительные механизмы, такие как MaxCompute и PAI , работающие в системе, ежедневно обрабатывают огромные потребности..
Что такое большие данные, что такое анализ больших данных и каковы возможности работы?
Большие данные С точки зрения непрофессионала, большие данные относятся к массивным и сложным данным. Превратите огромный и сложный физический мир в цифровой. Короче говоря, это преобразование следов, производимых каждым из нас каждый день, таких как жизнь, учеба, работа и т. Д. В современном обществе нет недостатка в интеллектуальном программном обеспечении для захвата…
Введение в Apache HBase (часть 2)
Это вторая часть сообщения в блоге, посвященная основам Apache HBase. Первую часть можно найти здесь . Эта глава будет посвящена темам администрирования HBase, например Кластерная архитектура HBase, репликация, формат хранения данных и т. Д. Это будет полезно системным администраторам, а также разработчикам, которые хотят знать, как HBase работает внутри. Архитектура HBase Мы начнем с компонентов, которые есть в кластере HBase, и с того, как они взаимодействуют друг с другом...
Статистика - главное в машинном обучении
За последние 5 лет наблюдался экспоненциальный рост количества выпущенных приложений для машинного обучения. Технология улучшилась не по дням, а по часам - в первую очередь, качество программного обеспечения для распознавания речи на наших смартфонах. Использование голосовых команд для вызова друга больше не направляет звонок в какое-то курьерское агентство или сердитому бывшему. Фактически, голосовые команды находятся на грани того, чтобы стать основным способом взаимодействия с..
Как научиться глубокому обучению новичку шаг за шагом
Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, основанное на принципах работы мозга. Это тип искусственного интеллекта, который позволяет программному обеспечению лучше выполнять задачу с данными без явного программирования. Глубокое обучение является ключевой технологией для беспилотных автомобилей, распознавания лиц и голосовых помощников, таких как Siri и Alexa. Глубокое обучение — это мощный инструмент для создания приложений ИИ, но новичкам может быть сложно начать работу...