大数据时代来临,作为程序员的你将如何应对?!

wmck521 2012-04-16 10:50:55
现在我们生活中的数据越来越多、照片、视频、通讯录……等等这些信息越来越多,作为程序员的我们将如何应对?传说中的“云”,稀里糊涂……
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大数据时代》读后感(通用10篇)全文共14页,当前为第1页。《大数据时代》读后感(通用10篇)全文共14页,当前为第1页。《大数据时代》读后感(通用10篇) 《大数据时代》读后感(通用10篇)全文共14页,当前为第1页。 《大数据时代》读后感(通用10篇)全文共14页,当前为第1页。 《大数据时代》读后感(通用10篇) "大数据"在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。以下是小编整理的《大数据时代》读后感,希望对大家有帮助! 《大数据时代》读后感 篇1 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技,始终不太感兴趣。书刊,喜欢有一定年份的。话题,钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘,习惯使用成熟的科技产品。既不清高,也非冷漠,就是要与现实保持一定的距离,给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。由于工作的原因,耳濡目染,"大数据"这个新兴概念开始频繁步入我的视野。按捺不住内心的好奇,网购《大数据时代》,手不释卷,三天读完,颇有收获。此书有如下特点。 首先,作者站在理论的制高点上,条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新,大数据时代的三种典型的商业模式,以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次,文中的事例贴近现实生活,贴近时代,令读者既印象深刻,又感同身受。此外,作者没有使用大量的专业术语,没有假装一副专业的面孔。纵观全书,遣词造句,均通俗易懂。 作者认为大数据时代具有三个显著特点。 一、人们研究与分析某个现象时,将使用全部数据而非抽样数据。 二、在大数据时代,不能一味地追求数据的精确性,而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。 三、了解数据之间的相关性,胜于对因果关系的探索。"是什么"比"为什么"重要。 作者指出,随着技术的发展,数据的存储与处理成本显著降低,人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代,三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数《大数据时代》读后感(通用10篇)全文共14页,当前为第2页。《大数据时代》读后感(通用10篇)全文共14页,当前为第2页。据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司(阿里巴巴、淘宝网)。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司,如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司,他们可能既不掌握大数据,也没有专业技术,但却擅长使用大数据,从大数据中找到自己的理想天地。 《大数据时代》读后感(通用10篇)全文共14页,当前为第2页。 《大数据时代》读后感(通用10篇)全文共14页,当前为第2页。 面对即将来临大数据时代,个人将如何应对自如?这是个严肃的问题。 《大数据时代》读后感 篇2 去年的"云计算"炒得热火朝天的,今年的"大数据"又突袭而来。仿佛一夜间,各厂商都纷纷改旗换帜,推起"大数据"来了。于是乎,各企业的CIO也将热度纷纷转向关注"大数据"来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图,很真实地反映了现实中小企业云计算,大数据的现状。 不过话又还得说回来,《大数据时代》是本好书。 当然,很多IT知名人士也大力推荐,写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前,对所谓大数据的概念基本上是一头雾水,虽则有了解关注过现在也比较火热的BI,觉得也差不多,可能就是更多的数据,更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后,感觉到之前的想法,只能算是中了一小半吧---巨量的数据,而另一前:着眼于数据关联性,而非数据精确性,或许才是大数据与现时BI的不同,不仅仅是方法,更多的时思想方法。不过坦白讲,到底是数据的关联性重佳,还是数据的精确性更好,还真的需要时间来检验一下,至少从现在的数据分析方法来论,更多的倾向于数据的精确性。 看完此书,我心中的一些问题: 1、什么是大数据? 查了查百度百科,是这样定义的:大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。 以个人的观点来看:数据海量,存储海量都是大数据的基本原型《大数据时代》读后感(通用10篇)全文共14页,当前为第3页。《大数据时代》读后感(通用10篇)全文共14页,当前为第3页。吧。 《大数据时代》读后感(通用10篇)全文共14页,当前为第3页。 《大数据时代》读后感(通用10篇)全文共14页,当前为第3页。 2、大数据适合什么样的企业? 诚然,大数据的前提是海量的数据,只有拥有巨量的数据资源,方能从中查找出数据的关联性,才可以让通过专业化的处理,让其为企
大数据分析与人工智能 大数据与人工智能 我们都知道,其实很多的人工智能、机器智能,或者驱动一个数字世界的自动化,都需要模型。在过去的很长一段时间内,这些模型因为数据的不足,通常只能做一些小的模型或者浅的模型,但特别在过去的两三年里,在机器学习领域有了突飞猛进的发展,可以构建更大、更深度的模型。 另外是知识挖掘,知识挖掘是怎样在互联网上大规模进行的?在这些结构化、半结构化的数据中构建人类最完整的知识表达,一旦我们掌握了这样的表达,我们就可以对很多的数据做更深度的理解。 软件产业新时代 微软为什么看重大数据?微软是从一家软件企业开始的,在30年前,微软就知道软件会改变全世界,软件几乎可以做所有的事情。但今天,软件的时代已经不一样了。过去是程序员写,接下来的软件是靠数据,靠机器学习,自动写出软件。这意味着什么?当你拥有更大的数据的时候,软件就更强大,软件的性能就更好。大数据加上机器学习,这代表了软件产业一个新时代来临:不再是人写软件,是数据加算法,在数字化之后,以计算机驱动,用光速来推进我们人类社会的方方面面。因为都是靠数据和算法,我们能够产生一个非常大的一个信息量,所以我们看重下一代所有的

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