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金鑫工程师

大数据薪资一再飙升 学习大数据需要哪些基础?

2018年6月19日,备受关注的个人所得税法修正案草案迎来第七次大修,个税起征点由每月3500元提高至每月5000元(每年6万元)。对于大多数人来说这绝对是个好消息,但人们更愿意参加培训班实现高薪。近年来,随着互联网的飞速发展以及企业需要处理的数据不断增多,大数据人才成为急缺人才,薪资一再飙升。

sdydata

基于BR-MLP的机器学习平台,数据挖掘有何优势? 剖析数据挖掘应用领域,武汉数道云

BR-MLP机器学习平台,是企业级大数据挖掘系统。基于Hadoop(Spark)的分布式集群框架,通过机器学习算法、深度学习算法实现海量数据多广度、多层次、多维度的挖掘分析,建立更加准确、可靠、稳定的数据模型,对生产数据分析和预测产生更大的价值。

javaedge

基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法

0 相关源码 1 k-平均算法(k-means clustering)概述 1.1 回顾无监督学习 ◆ 分类、回归都属于监督学习 ◆ 无监督学习是不需要用户去指定标签的 ◆ 而我们看到的分类、回归算法都需要用户输入的训练数据集中给定一个个明确的y值 1.2 k-平均算法与无监督学习 ◆ k-平均算法是无监督学习的一种 ◆ 它不需要人为指定一个因变量,即标签y ,而是由程序自己发现,给出类别y ◆ 除此之外,无监督算法还有PCA,GMM等 源于信号处理中的一种向量量化方法,现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。

刘阳明

刘阳明

金鑫工程师

关于大数据最常见的10个问题,必看!

1、云计算与大数据是什么关系?   云计算的关键词在于“整合”,无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术,还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术,他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合,调度分配给用户,从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。

金鑫工程师

大数据就业方向中,主要划分为哪些职位?

一、ETL研发 ETL研发,主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 二、Hadoop开发 Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。

阿里云支持与服务

“聆听”升级,阿里云智能喜迎首席聆听官

“坚持客户第一,是阿里六脉神剑的核心。”在参加完“听见客户,遇见阿里云”活动后,一位阿里云智能首席聆听官在朋友圈写下了这样一段话。

金果6

大数据的5大关键技术点

大数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

金果6

普通程序员,如何转为当前紧缺的大数据相关人才?

对于程序员来说,技术进步大大超过世人的想象,如果你不跟随时代进步,就会落后于时代。 我其实已经听过很多人跟我说过类似的话。只不过不同人嘴里提到的词汇各有不同——大数据、数据挖掘、机器学习、人工智能…… 这些当前火热的概念各有不同,又有交叉,总之都是推动我们掌控好海量数据,并从中提取到有价值信息的技术。

python小能手

【资料下载】python第一讲——高质量数据挖掘模型开发七步法

长期以来有两大方法论指导数据挖掘项目实施,分别是CRIP-DM和SEMMA。前者由NCR、Clementine、OHRA和Daimler-Benz的数据挖据项目总结而来,后者是SAS公司的数据挖掘项目实施方法论。