上崗必備大數(shù)據(jù)分析師證怎么報(bào)名考取 趨勢(shì):數(shù)據(jù)成為核心競(jìng)爭(zhēng)力 數(shù)據(jù)成為核心競(jìng)爭(zhēng)力,直接影響財(cái)務(wù)。當(dāng)"數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)核心資產(chǎn)"的概念深入人心之后,企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)便有了更清晰的界定,將數(shù)據(jù)作為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力,發(fā)展,戰(zhàn)略性規(guī)劃與運(yùn)用數(shù)據(jù)資產(chǎn),成為企業(yè)數(shù)據(jù)的核心。數(shù)據(jù)資產(chǎn)效率與主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、銷售收入增長(zhǎng)率顯著正相關(guān);此外,對(duì)于具有互聯(lián)網(wǎng)思維的企業(yè)而言,數(shù)據(jù)資產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力所占比重為36.8%,數(shù)據(jù)資產(chǎn)的效果將直接影響企業(yè)的財(cái)務(wù)。
超級(jí)計(jì)算濟(jì)南中心大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)致力于設(shè)計(jì)一種集成的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理框架及兼容各處理平臺(tái)的工作流描述語言,支持用戶通過高層接口、可視化界面進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,從而從根本上解決數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及計(jì)算多樣的數(shù)據(jù)處理復(fù)雜性問題。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建基于超算的多模態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析平臺(tái),實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、時(shí)序數(shù)據(jù)、圖數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ);支持批處理、流計(jì)算、圖計(jì)算合一的高性能計(jì)算;完成面向國(guó)產(chǎn)異構(gòu)眾核的Caffe、TensorFlow框架移,實(shí)現(xiàn)十億級(jí)參數(shù)人工智能模型分鐘級(jí)訓(xùn)練;突破大規(guī)模知識(shí)圖譜快速檢索技術(shù),支持千億級(jí)邊規(guī)模知識(shí)圖譜的秒級(jí)檢索;實(shí)現(xiàn)模型設(shè)計(jì)、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型發(fā)布等全流程人工智能模型研發(fā)與服務(wù);提供數(shù)據(jù)質(zhì)控、格式轉(zhuǎn)換、顏色歸一、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等10種以上數(shù)據(jù)處理服務(wù)。
的數(shù)據(jù)分析就是在數(shù)據(jù)中尋找有價(jià)值的規(guī)律,這和現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)在方向上是一致的。大數(shù)據(jù)具有"高維、海量、實(shí)時(shí)"的特點(diǎn),就是說數(shù)據(jù)量大,數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)的維度高,并且更新迅速的特點(diǎn)。
在不同行業(yè)中,那些專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)的搜集、對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、對(duì)整理的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析,并依據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果做出行業(yè)研究、評(píng)估和的工作被稱為數(shù)據(jù)分析。如果是熟悉行業(yè)知識(shí)、公司業(yè)務(wù)及流程,對(duì)自己的工作內(nèi)容有一定的了解,比如熟悉行業(yè)認(rèn)知和公司業(yè)務(wù)背景,該工作人員分析結(jié)果就會(huì)有很大的使用價(jià)值。 上崗必備大數(shù)據(jù)分析師證怎么報(bào)名考取
有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊(yùn)藏能量的煤礦。煤炭按照性質(zhì)有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類,而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似,大數(shù)據(jù)并不在"大",而在于"有用"。價(jià)值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。對(duì)于很多行業(yè)而言,如何利用這些大規(guī)模數(shù)據(jù)是贏得競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。
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