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外媒速递:2018年我们将迎来的五项大数据发展趋势

大数据确实极为庞大。事实上,如今我们每天创造出约2.3万亿GB数据,这意味着数据世界每两年都将增长一倍。那么,展望即将到来的2018年,大数据领域会出现哪些变化?这些变化又会给我们造成怎样的影响?

作者:核子可乐译|2017-12-29 08:45

【51CTO.com原创稿件】外媒速递是核子可乐精选的近日国外媒体的精彩文章推荐,希望大家喜欢!

今天给大家推荐的内容包括:2018年我们将迎来的五项大数据发展趋势、Julia对Python—数据科学领域王牌语言对决、如何打造一套推荐系统和九种陈旧但却仍然重要的技能等。

一、2018年我们将迎来的五项大数据发展趋势

原文标题:5 Big Data Industry Trends in 2018

2018年我们将迎来的五项大数据发展趋势

大数据确实极为庞大。事实上,如今我们每天创造出约2.3万亿GB数据,这意味着数据世界每两年都将增长一倍。那么,展望即将到来的2018年,大数据领域会出现哪些变化?这些变化又会给我们造成怎样的影响?我们将在今天的文章中一同探讨。

1. 我们终将利用暗数据

2. 结构化与非结构化边界的消失

3. CDO快速崛起

4. 量子计算进入公众视野

5. 媒体关注度有所下降

二、Julia对Python:数据科学领域王牌语言对决

原文标题:Julia vs. Python: Julia language rises for data science

Julia对Python:数据科学领域王牌语言对决

在Python所涵盖的众多用例当中,数据分析可能是其中规模最大也最为重要的项目。凭借着Python生态系统中的众多库、工具与应用程序,科学计算与数据分析工作正变得愈发便捷。但对于Julia语言的开发者而言,Python仍然不够快速或者方便——他们希望拿出一款专门用于科学计算、机器学习以及数据挖掘等场景的语言选项。那么,二者到底谁高谁低?我们将一同进行讨论。

1. Julia语言是什么?

2. Julia语言的优势

3. Python语言的优势

三、实战教程:如何打造一套推荐系统

原文标题:How to implement a recommender system

推荐系统

时至今日,为了紧紧抓住受众者的注意力,提供最新的相关内容显然非常必要。很明显,每位受众都希望看到与其兴趣最为相关的个性化内容。在今天的文章中,我们将立足实践,聊聊如何打造一套切实可行的推荐系统。

1. 矩阵因子分解

2. 矩阵分解示例:Netflix

3. 图像算法

4. 图像算法示例——Pinterest

四、九种陈旧但却仍然重要的技能

原文标题:9 legacy programming skills still in demand

九种陈旧但却仍然重要的技能

Gartner公司报告称,随着当前技术人员在技能层面的差距日益扩大,企业正面临着新的挑战。由于一批老员工即将离职甚至退休,传统技能急需新生力量加以支持。更具体地讲,企业可能会突然发现自己在某些“已经过时”的技能层面遭遇人才短缺。面对这样的好机会,我们自然有必要对此类重要技能加以整理。

1. DB2

2. C

3. Cobol

4. 汇编语言

5. Perl

6. Delphi与Object Pascal

7. Fortran

8. REXX

9. Pascal

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【责任编辑:赵宁宁 TEL:(010)68476606】

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