『壹』 大數據的意義知乎
問題一：大數據最核心的價值是什麼 知乎 核心價值，當然是透過分析而得出的藏在數據之中的規律
大數據，要經過數據分析，才能展現出它的價值所在
問題二：大數據和雲計算之間有什麼關系 知乎 兩者都是以龐大的數據為依託，但後者更加註重分析結果！
問題三：博士+交通大數據都研究什麼 知乎 博士和碩士就學位等級來說，博士高於碩鎮配士；碩士需要繼續學習才能獲得博士學位。
1、我國高等學歷教育分為三個學歷層次:分別為專科，本科，研究生，而研究生學歷為最高學歷，但研究生可以根據學位分為碩士研究生和博士研究生，博士研究生是高等學歷教育中最高的教育等級。博士研究生畢業時，可以獲得全日制博士生畢業證書和相應的博士學位證書。而以同等學歷在職攻讀博士學位的，則不能取得學歷證書只能取得學位證書，其學歷仍然是原學歷，如本科或碩士研究生。
2、碩士是一個介於學士及博士之間的研究生學位，擁有碩士學位者通常象徵具有對其專注、所研究領域的基礎的獨立的思考能力。碩士課程通常安排在學士之後，一般而言全職的碩士課程需要二年的時間，但根據國家及科系不同，有的碩士只要一年就能取得，有的則御孫指需要三至四年。
3、博士研究生即攻讀博士學位的研究生，簡稱博士生，是研究生學歷的最高一級。人們日常生活中所說的考上了博士，讀博士等，正是指博士研究生。正在讀的還沒有獲得博士學位的學生，嚴格來講只能稱為博士研究生;已經獲得博士學位的人員，才是真正意義上的博士。因此，按照國際慣例，在正式場合，只有已經獲得博士學位的人才能冠之以Dr.稱呼;在非正式場合可以不受此限制。
問題四：大數據 硬體給人什麼感覺 知乎 請問你到底問的什麼？
是大數據還是硬體，還是知乎？？
問題五：零基礎怎麼進入大數據行業 知乎 趨勢一：數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
趨勢二：與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立
未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。
問題六：零基礎怎麼進入大數據凱缺行業 知乎 首先對大數據進行了解
其次學習相關知識
最後進入大數據行業
問題七：大數據開發一定要學習java嗎或者其他語言嗎？ 去知乎問吧。
問題八：r+hadoop大數據方案有哪些坑 知乎 public void save(){ try {
FileOutputStream outStream=this.openFileOutput(a.txt,Context.MODE_WORLD_READABLE);
outStream.write(text.getText().toString().getBytes());
outStream.close();
Toast.makeText(MyActivity.this,Saved,Toast.LENGTH_LONG).show();
} catch (FileNotFoundException e) {
return;
}
問題九：大數據是不是侵犯個人隱私 知乎 我是大魔王 應該分行業領域，我了解些通信方面的，多少會侵犯隱私。
運營商的CEM系統（客戶體驗管理系統）能夠獲取到用戶在什麼時間、什麼地點（景區到數十米~數百米范圍）給什麼人打了電話、發了簡訊（簡訊內容可以查到，不過現在國家規定不允許查此方面內容）、上了什麼網頁。再加上現在實名制了，你說算不算侵犯隱私呢……
『貳』 知乎上有哪些關於大數據，推薦系統，機器學習之類的專欄
所說工具意思類似詞工具想習理論看看斯坦福機器習公課邊講錯
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『叄』 talkingdata 怎麼 知乎
TalkingData Game Analytics則是市面上少見的一款產品，目的是幫助那些缺乏數據解讀能力的游戲公司繞過繁雜的數據和統計頁面去分析數據。它的特點在於其和游戲本身的業務體系和賬號有緊密的結合，並利用一套方法論將數據變為量化的價值去展現。
至於TalkingData Insight，則是一套配置靈活的綜合數據解決方案。這個系統中涵蓋了數據統計、機器學習引擎、模擬系統、智能推薦引擎等多種服務。
TalkingData Insight並不像其他統計分析服務那樣提供日誌收集、數據管理、運算、報表輸出等一套完整的解決方案，而是更像一個集合了多種運算模塊的計算引擎。TalkingData的產品負責人閆輝告訴我，TalkingData Insight通常有兩種使用場景：
很多中大型企業有日誌系統收集大量的數據，但他們缺乏數據的分析能力。他們會將這些日誌導入TalkingData Insight中進行運算，利用分析結果優化產品。
而TalkingData Insight的第二類應用是在沒有數據的積累下，通過設置一些模型，利用相應的模塊去模擬結果，為產品設計進行參考。例如他們曾和國內某一線游戲公司合作，根據游戲策劃設計的數據去模擬計算游戲中的經濟系統、戰斗系統棚睜、廣告系統等模型。
以上的三個產品都是TalkingData獨立運營的項目。而TalkingData Campaign則是他們與第三方廣告監控平台秒針系統合作的產物。他們聯合幫助客戶評估廣告、渠道投放等推廣方式的效果,如轉化率等，其中TalkingData主要負責無線業務，而秒針系統的服務對象更多的是那些品牌廣鏈洞歲告主。另外，TalkingData Campaign還提供了兩種模式——基於設備指紋技術的免SDK追蹤方式,及精確度更高的追蹤SDK，前者部署顫宏更快，而後者更為精確。
以上的四個產品中，只有TalkingData Analytics是完全免費的，我問閆輝其他產品是否會推出免費的簡版服務，他給出了否定的回答。因為他認為只有全面的服務才能讓客戶體會到產品的有效性，所以他更傾向於贈送一些免費使用許可權給開發者試用。在這四個產品之外，他們還提供為企業提供定製化的解決方案服務TalkingData Enterprise。
大數據的產品雖然看起來強勁也離錢更近，但實際上也面臨一些挑戰。閆輝說在他看來如今面臨三個痛點：
大量的開發者對數據分析業務的接受度太差，需求量不深，只滿足於一些基本的統計服務。
無線行業抄襲嚴重，一旦一個功能推出，很快就會被競爭對手原封不懂的搬走。
在前兩點的作用下，用戶在選擇產品時難以從功能層面看出區別，很多用戶又不會注意細節，比起通過使用產品效果去做決定，許多開發者更傾向於從UI上做選擇。
『肆』 編程大數據對電腦什麼配置要求多 知乎
如果有渲染。就對顯卡有要求。如果只是編程。CPU不能太低！內存條，硬碟。
我做圖片後期的。就是硬碟轉速太低。會讀取數據慢，內存條小。打開太多容易卡
『伍』 零基礎怎麼進入大數據行業 知乎
首先對大數據進行了解
其次學習相關知識
最後進入大數據行業