『壹』 大数据的意义知乎
问题一：大数据最核心的价值是什么 知乎 核心价值，当然是透过分析而得出的藏在数据之中的规律
大数据，要经过数据分析，才能展现出它的价值所在
问题二：大数据和云计算之间有什么关系 知乎 两者都是以庞大的数据为依托，但后者更加注重分析结果！
问题三：博士+交通大数据都研究什么 知乎 博士和硕士就学位等级来说，博士高于硕镇配士；硕士需要继续学习才能获得博士学位。
1、我国高等学历教育分为三个学历层次:分别为专科，本科，研究生，而研究生学历为最高学历，但研究生可以根据学位分为硕士研究生和博士研究生，博士研究生是高等学历教育中最高的教育等级。博士研究生毕业时，可以获得全日制博士生毕业证书和相应的博士学位证书。而以同等学历在职攻读博士学位的，则不能取得学历证书只能取得学位证书，其学历仍然是原学历，如本科或硕士研究生。
2、硕士是一个介于学士及博士之间的研究生学位，拥有硕士学位者通常象征具有对其专注、所研究领域的基础的独立的思考能力。硕士课程通常安排在学士之后，一般而言全职的硕士课程需要二年的时间，但根据国家及科系不同，有的硕士只要一年就能取得，有的则御孙指需要三至四年。
3、博士研究生即攻读博士学位的研究生，简称博士生，是研究生学历的最高一级。人们日常生活中所说的考上了博士，读博士等，正是指博士研究生。正在读的还没有获得博士学位的学生，严格来讲只能称为博士研究生;已经获得博士学位的人员，才是真正意义上的博士。因此，按照国际惯例，在正式场合，只有已经获得博士学位的人才能冠之以Dr.称呼;在非正式场合可以不受此限制。
问题四：大数据 硬件给人什么感觉 知乎 请问你到底问的什么？
是大数据还是硬件，还是知乎？？
问题五：零基础怎么进入大数据行业 知乎 趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
趋势四：数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
问题六：零基础怎么进入大数据凯缺行业 知乎 首先对大数据进行了解
其次学习相关知识
最后进入大数据行业
问题七：大数据开发一定要学习java吗或者其他语言吗？ 去知乎问吧。
问题八：r+hadoop大数据方案有哪些坑 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;
}
问题九：大数据是不是侵犯个人隐私 知乎 我是大魔王 应该分行业领域，我了解些通信方面的，多少会侵犯隐私。
运营商的CEM系统（客户体验管理系统）能够获取到用户在什么时间、什么地点（景区到数十米~数百米范围）给什么人打了电话、发了短信（短信内容可以查到，不过现在国家规定不允许查此方面内容）、上了什么网页。再加上现在实名制了，你说算不算侵犯隐私呢……
『贰』 知乎上有哪些关于大数据，推荐系统，机器学习之类的专栏
所说工具意思类似词工具想习理论看看斯坦福机器习公课边讲错
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『叁』 talkingdata 怎么 知乎
TalkingData Game Analytics则是市面上少见的一款产品，目的是帮助那些缺乏数据解读能力的游戏公司绕过繁杂的数据和统计页面去分析数据。它的特点在于其和游戏本身的业务体系和账号有紧密的结合，并利用一套方法论将数据变为量化的价值去展现。
至于TalkingData Insight，则是一套配置灵活的综合数据解决方案。这个系统中涵盖了数据统计、机器学习引擎、仿真系统、智能推荐引擎等多种服务。
TalkingData Insight并不像其他统计分析服务那样提供日志收集、数据管理、运算、报表输出等一套完整的解决方案，而是更像一个集合了多种运算模块的计算引擎。TalkingData的产品负责人闫辉告诉我，TalkingData Insight通常有两种使用场景：
很多中大型企业有日志系统收集大量的数据，但他们缺乏数据的分析能力。他们会将这些日志导入TalkingData Insight中进行运算，利用分析结果优化产品。
而TalkingData Insight的第二类应用是在没有数据的积累下，通过设置一些模型，利用相应的模块去模拟结果，为产品设计进行参考。例如他们曾和国内某一线游戏公司合作，根据游戏策划设计的数据去模拟计算游戏中的经济系统、战斗系统棚睁、广告系统等模型。
以上的三个产品都是TalkingData独立运营的项目。而TalkingData Campaign则是他们与第三方广告监控平台秒针系统合作的产物。他们联合帮助客户评估广告、渠道投放等推广方式的效果,如转化率等，其中TalkingData主要负责无线业务，而秒针系统的服务对象更多的是那些品牌广链洞岁告主。另外，TalkingData Campaign还提供了两种模式——基于设备指纹技术的免SDK追踪方式,及精确度更高的追踪SDK，前者部署颤宏更快，而后者更为精确。
以上的四个产品中，只有TalkingData Analytics是完全免费的，我问闫辉其他产品是否会推出免费的简版服务，他给出了否定的回答。因为他认为只有全面的服务才能让客户体会到产品的有效性，所以他更倾向于赠送一些免费使用权限给开发者试用。在这四个产品之外，他们还提供为企业提供定制化的解决方案服务TalkingData Enterprise。
大数据的产品虽然看起来强劲也离钱更近，但实际上也面临一些挑战。闫辉说在他看来如今面临三个痛点：
大量的开发者对数据分析业务的接受度太差，需求量不深，只满足于一些基本的统计服务。
无线行业抄袭严重，一旦一个功能推出，很快就会被竞争对手原封不懂的搬走。
在前两点的作用下，用户在选择产品时难以从功能层面看出区别，很多用户又不会注意细节，比起通过使用产品效果去做决定，许多开发者更倾向于从UI上做选择。
『肆』 编程大数据对电脑什么配置要求多 知乎
如果有渲染。就对显卡有要求。如果只是编程。CPU不能太低！内存条，硬盘。
我做图片后期的。就是硬盘转速太低。会读取数据慢，内存条小。打开太多容易卡
『伍』 零基础怎么进入大数据行业 知乎
首先对大数据进行了解
其次学习相关知识
最后进入大数据行业