大数据

北极 圈高温32度，这是我们始料未及又触目惊心的数字。而当下的大数据技术的发展能为环境保护和环境监看做些什么呢？构建各种模型算法，应用分析工具、引擎，对环境数据资源价值进行深入挖掘分析，用数据摸清环境管理现状，存在的问题，预测后续发展趋势，助力环境监督管理，实现对环境的精准执法、精细监管、智能监测、科学决策、服务便民。 我们这一期的分享嘉宾主要为我们分享一些大数据和环境保护，以及环境健康的案例。 分享主题 大数据在环境保护中的应用 分享人 王情 环境保护领域科研人员 中科院地理资源所地图学与地理信息系统博士，清华大学环境科学博士后。 曾就职于环保物联网企业，应用数据技术解决工业生产中的环境问题。目前任职于某科研单位，从事环境健康研究。拥有环保领域大数据技术的工业应用经验和科研前沿成果。 分享内容 1. 大数据与生态环境保护——典型案例与关键问题 环保物联网企业案例。 2. “环境健康”是研究什么？ 案例：“空气污染的健康效应”研究 3. 大数据如何支撑环境健康研究？ 案例：环境健康数据集成 Q&A 时间和平台 时间 ： 2018年8月18日（周六） 上午10：00-11：30 平台 ：千聊平台，扫描下面二维码进入直播间 有意者请扫描下列二维码， 添加叶锦鲤为好友 （标明“众智汇”）， 拉 你入群！ “众智汇” 愿景 尽职尽才，允公允能 —— 本社群不定期举行线上分享

“大规模机器学习平台的技术基础已经逐渐完善，与大数据计算相关的框架也越来越多，这些奠定了大规模机器学习平台的技术基础。 Prophecis 是微众银行大数据平台团队开发的一站式机器学习平台，提供多种模型训练调试方式，集成多种开源机器学习框架，具备机器学习计算集群的多租户管理能力，基于 KubeSphere 提供生产环境全栈化容器部署与管理服务。” Prophecis现已开源，扫码可以访问项目Github地址： 本文分享自微信公众号 - WeDataSphere（gh_273e85fce73b）。 如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“ OSC源创计划 ”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3334446/blog/4810867

写在前面 今天是2020-12-31号，也就是2020年的最后一天了，看到很多小伙伴都在这一天对自己这一年来的情况进行了总结。我也简单的总结下吧。2020年对我个人来说，是不平凡的一年，这一年，我出版了两本书。一本是《 海量数据处理与大数据技术实战 》，一本是《 MySQL技术大全：开发、优化和运维实战 》。并且在这一年，我几乎保持着日更公众号的频率，并总结整理出8本超硬核的PDF电子书。这一年，我开源了几个高并发、大流量场景下的技术框架，这一年。。。 回顾写书过程 其实，开始写书是在2019年的6月份了，出版社的王编辑找到了我，邀请我写书。当时的我，其实还是挺纠结的，要不要写呢？最终的决定还是写吧！一方面是想看看自己持续输出文章这么多年，就真的系统掌握了相关的知识吗？于是，我便和王编辑讨论书籍的选题，后来定的是大数据方向，要以实战为主。于是我便给书籍起了个名字——《 海量数据处理与大数据技术实战 》。于是乎，我们便签订了合同，我也开始写稿了。 本来想的是在2019年11月21号交稿，没想到写作期间根本停不下来。可能别人是没词写。而我，是多的写不完。于是编辑为我限定了页数，让我全书不要超过550页，竟然还有这种事。于是乎，我便开始重新整理思路，确保全书尽量不要超过600页。 要是内容写多了，编辑让我最后删。。。。 期间，我也一路开挂式的写作，因为思路很清晰嘛

点击 蓝字 “ python教程 ”关注我们，一起学习成长哟！ 为什么要学 Python 这个问题，已经不再需要讨论了，更好的问题是：怎么成为 Python 高手？ 这就回到了目标管理的“灵魂三问”： 我在哪儿？ 我要去哪里？ 我怎么去？ 第一问“我在哪儿”，这个问题需要你自己来回答。你或许已经熟练掌握了一门或几门编程语言，现在想学 Python，Python 算是零基础入门；或者你已经自学了一点内容，入了门但还没摸出门道，那就是 Python 初学者；当然了，你也可能完全没有编程基础，甚至没有计算机基础，现在很多大学给文科生也开设了 Python 课程，如果是这样，那你就是完全零基础。 你需要根据自己的实际情况，很客观地做一个评估。当然了，起跑线其实并不重要，关键要看谁能笑到最后。接下来我重点跟你探讨后面两个问题。 “我要去哪里？”这个问题也很好回答，当然是要看这个领域的顶级高手都在干什么。那学了 Python，而且 Python 学得特别好，这些高手都在干啥呢？ 这张图里还只是高手们使用 Python 最多的场景，他们其实还能用 Python 做更多的事情。这里不妨留下这个包袱，等你成为高手的那天亲自去解开吧。 清晰的目标就在眼前，那就没什么能阻挡我们前进的步伐了。“我怎么去？”虽说条条大路通罗马，但高手出招讲究快狠准，手拿地图，按图索骥，才能事半功倍。下面这张 Python

科 技是第一生产力，这句话在金融领域尤为适用。 据英国《金融时报》报道， 摩根大通 已经开始要求其资产管理部门的 所有员工学Python； 金融服务咨询公司Opimas在一份报告中估计：到2025年，单因人工智能的普及， 华尔街 将 有23万人将被人工智能取代； 官方数据表明，金融科技几乎覆盖了整个金融业， 人才缺口从2015年开始， 翻了400%。涉及行业Top 3分别为： 支付、电子钱包和供应链； 财富管理与投资； 大数据。 金融科技为几乎所有银行和金融服务领域的有经验的人士提供了就业机会，无论是人工智能（AI）、生物识别、还是云和大数据， 同时拥有技术专长和金融知识的金融科技专业人士备受追捧，各大公司为了吸引这样的人才，可谓是 下 了血本 ： 以算法模型工程师为例，据调查，该职位的年薪高达 12.8W加币， 也就是 将近60多万人民币。 此外，还有金融科技产品经理的年薪则达到了 16W加币 ， 约合82万人民币。 图源/Google “金融+技术”的复合型人才是大势所趋, 也是未来10年的 风口。提前上车就是赚到。 可是很多人想进入，但却不知道： 该怎么入行？ 如何将技术跟金融相融合？ 而CFA证书，就是一个黄金拍档，绝佳选择。 被称为“金融第一考”的CFA证书，一直是全球投资业里含金量最高、认可度最高的资格认证。 金融科技+CFA证书=所向披靡！ 据官方调查显示

VMware周二发布公告称，总裁兼COO卡尔·艾森巴赫（Carl Eschenbach）要离开VMware。 这消息多少有点突然，毕竟艾森巴赫是仅次于CEO帕特•基辛格的二号人物。 仔细留意一下你就会发现，VMware高管离职潮已经有一阵子了，艾森巴赫只是其中的一个。 外媒从公开资料上找到了这些离职高管的资料： CFO乔纳森·查德维克（Jonathan Chadwick）上个月宣布离职； CTO本·法特希，2015年9月离开公司加盟的CloudFlare作为工程负责人 ； VSAN高级副总裁兼总经理查尔斯·范，2016年2月离开公司加盟猎豹移动担任CTO； vCloud Air高级销售副总裁 里卡尔多·迪·比拉西奥，2015年10月离开加入红杉资本支持的Cohesity（由Nutanix前任CTO Mohit Aron于2013年6月创立的存储公司）担任COO； 副总裁兼首席技术专家 西蒙娜（Simone Brunozzi），留在2016年1月加入潜水初创公司； vCloud Air市场营销副总裁，Mathew Lodge，2015年8月加入初创公司Weaveworks担任COO； vCloud AIR平台副总裁黛安·冈萨雷斯，于2015年8月加盟亚马逊担任电子商务平台副总裁; vCloud Air副总裁兼总经理 斯科特·科里森，2015年9月加盟初创公司Nitrous担任CEO;

需求验证篇 1.人工智能产品的本质价值（大数据，云计算，算法）（善于做感知，识别性质的事，机器学习，通过数据生成模型 预测。。。。） 人工智能 = 人工 + 智能； 愿景： 规模化服务某一个行业或多个行业 而非走定制路线 2.人工智能产品需求获取（围绕技术打造）（了解客户是C端还是B端；了解客户从哪里获取，了解客户的核心需求是什么） 通过做外包，做定制化深入了解某行业，了解客户需求，需求驱动 3.零基础人工智能产品获客：行业大佬介绍，商务售前，冷启动获客 产品市场调研的必要性：价值（搞清市场空间如医疗领域目前是不盈利的，数据不通，主要玩家，是否有机会，确定目标客户 ）（eg：推荐领域有易观，百分点；视觉有商汤，旷视，依图） 人工智能产品的商业模式：卖服务 eg：数美 -- 反欺诈，智能文本过滤； 互联网思维（羊毛出在猪身上）（eg：小度音响，低价抢占互联网入口，后期变现） 不通商业模式的产品路径差异：卖服务（朝头部客户去做，有大订单，投入产出比高，eg：金融领域千万订单） 互联网玩法（SAAS服务一视同仁，找代理铺量） 人工智能产品的规划与迭代： 需求验证期产品规划特征：保持克制，假设-推翻-假设 反复验证。考验定性；需求处于探索阶段，如：只做SDK 验证 需求验证期结束节点表现：搞明白目标用户，商业模式在理论上验证通路；简陋的产品能否满足核心需求，附加需求是否能够想清晰

来源｜互联网指北 作者｜指北BB组 编辑 | 蒲凡 如果你好奇2020年底世界互联网人在讨论什么，这个答案可能是“Why”。而这个答案的提供者，来自谷歌。 ▲官宣“WHY”的视频播放量就超6千万 而这个热词发布在往年都是上亿级别的大项目 12月9日，按照惯例，谷歌如期发布了《Year in Search》（年度趋势）的2020年版本，宣布 "Why" 成为今年的搜索关键词。几分钟后，这个词语随即成为了推特、脸书、Quora上的热议标签，成为了当日（乃至当周）全球各大科技版媒体的头条核心关键词，以至于有人调侃到： 能用一份榜单定义全球互联网视角，这就是超级互联网公司的超能力。 在国内，谷歌的“WHY故事”则有另一个版本，它的名字叫 “年终复盘” 。 每到年末，各大互联网公司制作的各类年终盘点，总会相继成为你朋友圈最热门的内容。它们或叫淘宝人生账单、或叫百度沸点、或叫豆瓣电影报告，接力式地在社交网络中引发一阵阵的传播热潮，然后定义着每年的12月到1月间，人们在聊什么、看什么、笑什么。 当然各家互联网公司们的年终盘点虽然形式与内容各有不同，有年度消费报告、答题报道、搜索报告或者年度热词、热点事件盘点，但从逻辑上看，这似乎与传统媒体进行的盘点并没有多大差别，比如《咬文嚼字》从2009年就开始发布年度流行词、流行语，也是在同一年百度百科联合《南都周刊》发布十大新词。

一：数据来源 数据分析来源于 通信人才网 招聘板块。通过Python爬取该板块近一个月各公司发布的招聘信息。 声明： 获取到的数据均为公开数据（非注册用户就能访问到的数据）， 数据分析结果 仅用于技术交流： 二：招聘公司分析 公司规模 累计98家公司发布招聘信息。 大型公司36家，占比37%； 中型公司13家，占比13%； 小型公司33家，占比34%： 公司性质 私营企业70家， 国有企业15家， 股份制企业 7家， 外资企业 6家 ： 地理分布 TOP5： 上海 13家， 北京 11家， 广州 10家， 杭州 10家， 南京 10家 。 行业统计 技术服务类42家，网络优化类33家，设备厂商10家，工程公司11家 。 三：招聘岗位分析 薪资待遇 待遇主要集中在 4k-8k 区间，其中6k占比17%，8k占比18%，10k以上合计占比14%。 年龄要求 30岁以下占比23%， 35岁以下占比39%，40岁以下占比27%，45岁以下占比4%，50岁以下占比7%。 网络制式 目前市场需求主要为LTE，占比55%，GSM占比7%，CDMA占比7%， 5G需求占比不到1%。 设备商分析 华为行业领头，占比31%，中兴占比19%，爱立信占比17%，诺基亚占比15% 。 工作年限 要求 3年以上工作经验占比35%，2年以上占比29%，1年以上占比16%，5年以上占比11%，4年以上占比8% 。

2020这一年 ©Lander Zhang 专注外企按需IT运维服务，IT Helpdesk 实战培训践行者 更新时间：2020/12/31 时间没有意义，因为你的存在便有了意义；世界也没有意义，因为你眼中的镜像世界才有了意义。 在2020年最后一天，依照惯例写上一篇文章。此时我端坐在“阅荷”二楼靠窗处，一缕阳光穿透对面的建筑，再透过米白的窗纱与我四目相对，于是与太阳相视一笑我的眼睛被点亮，全身也温暖起来，让我无惧今冬的异常冷冽。 这一年是我与家人共度时光最多的年份。 1月份海岛旅行：在木兰湾露营，我们与大老鼠斗智斗勇；在月亮湾海边自助做饭时，差点陷车；获赠的小海鱼，哧溜一下从手中划过逃回浩渺的大海；因导航耽误计划的时间，一路狂奔追赶龙沐湾的落日；千年盐田美味的盐焗鸡和好心大妈赠与的老盐；菜市场随手拾得的无人卖的菜。 1月~5月：每日下午与太太乡间小道散步；每晚车库羽毛球对打；获赠家猫作为孩子们的新宠物，起名为沙子。关于沙子，当时赠与的朋友说是公的，最近才知道她是只母猫，原来猫才是“女扮男装”的高手。这么顽皮的猫竟然是只母猫，让我惊讶不已。 7月~9月：这是我本年最难熬过的几个月份。7月，3个月大的边境牧羊犬加入我们，取名为Twenty。至此，我们家庭从4人扩充到4人加一猫一狗！Twenty是条懂得中英双语的好狗，由我一手带大，只是需要很多陪伴的时间。 7月~9月