2017年大数据发展的10大趋势经由全球专业机构发布，希望可以为你所在机构的年的发展规划提供战略政策依据。

在本文中，我们就将进一步为您接受关于NoSQL数据库的分类以及各自的优缺点。

其实利用数据的能力并不是体现在你有多么庞大的数据资源，而数据分析能力才是出奇制胜的法宝，哪怕你的数据量比别人要少

只有当我们可以获取数据、弄懂数据并共享数据的时候，才能让每年花费在分析数据的百万投资值回票价。

在大数据时代背景下，从数据科学当中得到的洞察结果是提高用户体验的最佳途径。

机器学习算法需要作用于数据，而数据的本质则决定了应用的机器学习算法是否合适，而数据的质量也会决定算法表现的好坏程度。所以会研究数据，会分析数据很重要。

数据管理计划（DMP）是一个文档，描述了在项目期间你将如何进行数据的处理，以及在项目结束后数据将会发生什么变化。

基因数据共享（GDC）项目，是一个可以增进科研人员之间分享基因组和临床数据的统一的数据系统，该项目美国副总统Joe Biden访问芝加哥大学运营中心时候开始着手建立的。

在我们之前分享的文章《一名合格的机器学习工程师需要具备的5项基本技能，你都get了吗？》收到了读者的热烈响应。在这片广受赞誉的文章当中我们向大家介绍了成为机器学习牛人所需具备的关键技能。现在，我们将来自读者关于上一篇文章的问题进行汇总，发现其中大家最关心的就是：掌握机器学习技能到底需要学会哪一种编程…

对于一位数据科学的狂热粉丝而言，可供选择阅读的书籍内容很多，包括大数据、机器学习、数据科学以及数据挖掘等等。除了这些技术范围内的书籍之外，也有很多工具类和语言类的书籍，比如Hadoop、Spark、Python和R语言等。关于数据的书籍和专题时常更新，所以只有你掌握了最新的信息才可以让你掌握这个领域…

长期以来，气候变化已经受到社会各界的广泛关注。气候变化带来的负面影响波及到了世界的每一个角落。比如海平面正在逐渐上升，城市正在遭受洪水一次又一次的侵袭，森林乱砍滥伐的现象也是屡禁不止。本世纪全球海平面将会上升2-7英尺。气候变化带来的影响不仅仅体现在人类赖以生存的自然环境变得让人更加难以适应，还包括…

你是否对机器学习充满兴趣呢？其实到目前为止，每天有越来越多的工程师开始将好奇的目光转向机器学习领域。实际上，你会发现现在没有哪一个领域比机器学习能引起更多的曝光率和关注度。机器学习已经以一种高调姿态闯入广大民众的意识当中，无论是采用机器学习等相关技术的Google AlphaGo以5局4胜的战绩打败…

摘要：融合式基础架构系统为我们提供了很多有效地进行大数据分析所需的资源，包括处理Hadoop的能力以及大规模存储能力。

摘要：作为数据科学家，你的分析工作应该为企业带来更多的能力和价值，但是切记，一定要表现得像一名在分析方面有经验的管理者，然后领导公司做出正确的决策、投资以及运营。 每年秋天，我都将在西北分析科学硕士项目当中教授分析领导力课程。我们很骄傲每年的课堂上都会出现非常有天赋的学员。毕业的学员大都会以数据分析…