藍色小惡魔 (Forum: 資料海)
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big data 待讀文章
http://www.imp.idv.tw/play/forum/viewthread?thread=4632
2017-06-22T10:41:12+08:00
2017-06-22T10:41:12+08:00
地表最強大數據系統學習法:想變成數據科學家、工程師就看這篇!
https://buzzorange.com/techorange/2017/06/20/start-from-zero-learning-big-data/
jieh
大数据在视频监控领域的发展路径
http://www.imp.idv.tw/play/forum/viewthread?thread=3567
2015-01-04T16:24:42+08:00
2015-01-04T16:24:42+08:00
[size=3]周阳独家点评:视频监控数据有两个方面的内涵——海量和非结构化.海量数据带给视频监控的困境:1.数据量的急剧扩大和IT投资之间的矛盾2.海量数据和有效数据之间的矛盾3.资源利用和效率之间的矛盾,串行计算和并行计算的矛盾.大数据与视频监控业务的结合主要体现在闪存、易看、善用.大数据的价值在应用(在实时智能分析和数据挖掘方面).大数据技术必将在视频监控领域有着广阔的发展.周阳微信号:ilaoyang8
视频监控 数据为“大”
【CPS中安网 ...
jieh
big data 序
http://www.imp.idv.tw/play/forum/viewthread?thread=3197
2013-09-08T15:23:12+08:00
2013-09-08T15:23:12+08:00
「史前」,就是沒有文字可以記載的歷史年代;「不可考」,就是文字紀錄已經喪失的歷史。
Instrumented:感知化
Interconnected:物聯化
Intelligent:智能化
https://apps.facebook.com/ibm-thismoment/?fb_source=search&ref=ts&fref=ts
全球網路人口已經超過 20 億人
過去兩年,人類製造的資料就佔了當今全球資料總量的九成。
資料增生的速度、個人資料的隱私、資料所帶來的權力
資訊焦慮
第一類型的分子是「需要花的時間」,分母是「地理上相隔的距離」,人類希望花在交通時間上的數值越來越小...
第二類行的分子是「生產量」,分母是「一定的人口數」。
當整個生產的時間縮短,數量變大,我們還希望她品質穩定...
...
jieh
Big Data《雲端時代的殺手級應用,海量資料分析》導讀
http://www.imp.idv.tw/play/forum/viewthread?thread=3189
2013-09-06T14:00:12+08:00
2013-09-06T14:00:12+08:00
<span style="color: #0b5394; font-size: large;"><b>Big Data</b>, 人稱<b>海量資料</b>,但我覺得這是一句形容詞,稱呼,就要是個名詞,所以我叫它<b>資料海</b>!</span>
<span style="font-size: large;">看完整本書後,我建議閱讀的順序如下,不然可能會不容易看懂一些書裡面的內容或例子,特別是對 <b>Big Data</b> 正確概念還不熟的人來說:</span>
<span style="font-size: ...
jieh
big data start
http://www.imp.idv.tw/play/forum/viewthread?thread=3179
2013-09-05T16:39:42+08:00
2013-09-05T16:39:42+08:00
[size=4]big data, 久仰大名!
從許多的資訊訊息早就飄過我眼前許多次,從未深究它到底對未來的資訊如何影響,但知道,很多人在鼓吹它!
在過去我不在意 big data 對我的未來有何影響,在今年它影響了我!紮紮實實地影響了我們部門許多人的生計,它破壞了我們許多人家庭的穩定,big data [s]解散[/s]縮編了我們的部門,尼瑪的,晴天霹靂!
那天起,我抱著這本《雲端時代的殺手級應用,海量資料分析》狂K了兩天...
[color=darkblue]big data, 人稱海量資料,但我覺得這是一句形容詞,稱呼,就要是個名詞,所以我叫它資料海!
每個企業都有片私有的資料海,我們的世界有廣大的公共資料海,不論是領域內的海還是公海,海的深不可測,海底所蘊藏的寶藏無限,打撈大海探盡大海的技術還未知。現在,大家各憑本事大顯神通,有人登高一呼說著 big ...
jieh
Gartner:2015年巨量資料為全球創造440萬個IT工作
http://www.imp.idv.tw/play/forum/viewthread?thread=3027
2012-10-24T13:57:30+08:00
2012-10-24T13:57:30+08:00
[size=4][color=darkblue]資料分析是個有趣的工作,不過現在許多 IT 或 MIS 都只能手工和不斷重複分析著相似的資訊,如何快速大量自動將資訊分析到更有價值的結果,是現在開始就要磨練的技能,因為這個需求早就開始了![/color]
[color=blue]你會有興趣的文章[/color]:[url=http://www.imp.idv.tw/play/forum/viewthread?thread=3189]Big Data《雲端時代的殺手級應用,海量資料分析》導讀[/url]
[b]預估到了2015年巨量資料將為全球帶來440萬個IT工作機會,單單在美國就有190萬個相關職缺。不只如此,美國每一個巨量資料相關的職缺,還會創造IT以外的三個相關職缺。[/b]
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jieh
搞雲端你必須思考的問題:雲端運算缺點!?
http://www.imp.idv.tw/play/forum/viewthread?thread=2909
2011-09-17T04:17:20+08:00
2011-09-17T04:17:20+08:00
<span style="color: #0b5394; font-size: large;">雲端服務應該要提供離線作業的能力,而在連線提供時進行同步,主機的備份肯定要很完整,但應該要提供匯出個人備份,理想的話備份的格式要能轉換到其他平台,以免該雲端服務吹熄燈號後等於你的過去也廢了!</span>
<span style="color: #0b5394; font-size: large;">至於隱私是很難的問題,我認為所有的操作需求都有一定的技術可以解決,只是雙方是否要拿出值得的成本提供和使用而已,但是隱私則是人的問題,即使有技術就算沒被破解(不可能期待不被破解),但也有可能因為員工的疏失或故意而造成隱私外洩~</span>
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jieh