“数据上帝” Jeff Hammerbacher】的更多相关文章

出生于1983年的数学天才Jeff Hammerbacher在23岁时加入了Facebook,一手组建起数据分析队伍.他是“数据科学”(data science)一词的提出者之一,被人们称为“数据上帝”(data god). Facebook的数据团队由 Jeff Hammerbacher创立,他和Mark Zuckerberg曾同时在哈佛就学,攻读数学,在2006年春季加入Facebook之前,他在纽约贝尔斯登商行做一名数据科学家. Hammerbacher喜欢谈起Facebook的数据运维的…
本文由 伯乐在线 - HanSir 翻译,toolate 校稿 英文出处:Quora [伯乐在线导读]:这个问题来自 Quora,题主还补充说,“似乎很多搞数据的程序员都挺擅长 Python 的,这是为什么呢?”下面是 Jeff Hammerbacher 的回复.(693 赞) Python是一种解释型.动态语言,具有明确而高效的语法.Python具有良好的REPL(Read-Eval-Print Loop ,‘读取-求值-输出’循环),还可以通过dir()和文档字符串从REPL中开发新模块.这…
原文:http://vision.cloudera.com/24195/. 译文: 每天我都能看到大数据怎样改变我们生活的文章.数据科学家们正在生物医药领域找寻新的方法治愈癌症.帮助银行与欺诈做斗争,警察打击与毒品有关的犯罪,以及明星球员间的斗争. 看上去我须要的是一个象Hadoop的分析平台和一大堆数据,然后可操作的见解就会扑过来,对吗?嗯,不全然是.尽管Hadoop把困难的事情变easy了.把不可能的事情变得可能,可是我们仍然得弄清楚我们要寻找什么,一旦我们知道了答案还必须理解那意味着什么.…
本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释.那我根据以前读的书和论文,还有和与导师之间的交流,尝试着说一说这几者的区别吧,毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用.同时补上数据科学和商业分析之间的关系.能力有限,如有疏漏,请包涵和指正. 导论…
大数据助力成就非凡.大数据正在改变着商业游戏规则,为企业解决传统业务问题带来变革的机遇.毫无疑问,当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时,必定会采用大数据技术. 目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop平台.由于Hadoop深受客户欢迎,许多公司都推出了各自版本的Hadoop,也有一些公司则围绕Hadoop开发产品.在Hadoop生态系统中,规模最大.知名度最高的公司则是Cloudera. Cloudera由来自Facebook.谷歌和雅虎的前工程师杰夫•哈默巴切(Jeff Ha…
前言 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘.开源界及厂商,所有数据软件,无一不向Hadoop靠拢.Hadoop也从小众的高富帅领域,变成了大数据开发的标准.在Hadoop原有技术基础之上,出现了Hadoop家族产品,通过“大数据”概念不断创新,推出科技进步. 目录 Hadoop的发展史 Hadoop的发行版本的选择和介绍 1. Hadoop发展史 1.1Hadoop产生背景 Hadoop 最早起源于Nutch .Nutch 是…
数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)的区别是什么? 数据科学(data science)和商业分析(business analytics)之间有什么关系? 本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比…
Hadoop 2.X 管理与开发 一.Hadoop的起源与背景知识 (一)什么是大数据 大数据(Big Data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产. 大数据的5个特征(IBM提出): l  Volume  (大量) l  Velocity(高速) l  Variety (多样) l  Value   (价值) l  Veracity(真实性) 大数据的典型案例:…
#学习 R 的方法 知识和耐心,是成为强者的唯一方法. - 通过阅读来学习.包括了阅读经典的教材.代码.论文.学习公开课.- 通过牛人来学习.包括同行的聚会.讨论.大牛的博客.微博.twitter.RSS.- 通过练习来学习.包括代码练习题.参加kaggle比赛.解决实际工作中的难题.- 通过分享来学习.包括自己写笔记.写博客.写书.翻译书,和同伴分享交流.培训新人. #阅读清单# 一.初学入门:<R in Action>从统计角度入手,分高中低三部分由浅入深的讲解了如何用R来实现统计分析.…
  收集器组合章节来自第一篇参考文章,非原创,作者总结地非常好!          分代收集相关概念来自参考文章第二篇,非原创         第二篇参考资料的文章质量很高,推荐阅读! 分代收集(Generational Collection)相关概念 在Java8的HotSpot虚拟机中一共包括了5个垃圾收集器,它们每一个都是基于分代收集的思想.在这一节中,我主要介绍一下各个分代区域以及对象是怎样被分配到这些区域的.这是官方文档给出的5个可得到的收集器:5 Available Collecto…