hadoop

摘要：重庆信息技术职业学院大数据技术与应用专业招生 大数据技术与应用专业介绍 智能手机+平板电脑；4G，WIFI；传感器，蓝牙，NFC；用户和物联网设备的爆发性增长产生大数据服务。 专业 智能手机+平板电脑；4G，WIFI；传感器，蓝牙，NFC；用户和物联网设备的爆发性增长产生大数据服务。 大数据技术和人工智能技术是当前计算机领域应用最热门的技术

E-MapReduce提供了集群管理工具的集成解决方案，例如，主机选型、环境部署、集群搭建、集群配置、集群运行、作业配置、作业运行、集群管理和性能监控等。通过E-MapReduce，您可以从繁琐的集群构建相关的采购、准备和运维等工作中解放出来，只关心自己应用程序的处理逻辑即可。 E-MapReduce还为您提供了灵活的搭配组合方式，您可以根据自己的业务特点选择不同的集群服务

1、利用自然语言处理技术和机器学习算法对文本数据进行挖掘分析； 2、负责自然语言处理技术在机器翻译、自动批改、自动问答、人机对话、语义理解等方向上的应用研究； 3、负责自然语言处理相关核心技术研发及前沿算法跟踪，根据产品需求完成技术转化，推动业务发展。 能力要求： 3、实践过自然语言处理任务中的至少一种任务，包括但不限于分词、词性标注、命名实体识别、语言模型、句法分析、数据抓取、文本分类、文本检索、情感分析、自动问答、自动批改、自动摘要、机器翻译等； 5、熟悉面向文本的常见机器学习算法（逻辑回归、SVM、决策树、贝叶斯等）的原理与算法，以及CNN、RNN、LSTM、Sequence to sequence、GAN等模型者优先； 6、熟悉Hadoop、Spark、Nutch框架者优先； 7、有Tensorflow Caffe2 Theano等深度学习框架与自然语言处理结合实际项目经验者优先； 8、良好的英语阅读能力，学习能力强，能独立分析并解决问题。

什么是巨量资料？它所需要的人才又是什么？ 巨量资料，或说海量资料，它的特性就是大量、即时、多样及质差。打个比方，社群网站如脸书的留言，对脸书公司来说，它获取来自全球超过12 亿的甪户资料，就可说是巨量资料。不过，进一步将巨量资料抽丝剥茧，并将其结果作为决策依据，找出商机，也有人说是一种“采矿（data mining）”，常常是可以挖出黄金的

数据科学与大数据技术实验室建于2019年，主要承担数据科学与大数据技术专业相关的教学、实验和实践任务，是大数据专业、软件工程专业、物联网专业等本科生基础课、专业课、课程设计、生产实习、科技创新实践和毕业设计的主要场所。 实验室面积近130平方米，设备价值100万，高性能服务器5台，学生终端66台，能够满足60名学生同时上机的需求。实验室局域网与学校主干网连接，统一安装多媒体教学管理软件，实现了屏幕广播、作业下发、作业上交、远程开机关机等功能

核心提示：未来投资回报率最高的四大专业：移动云计算、互联网营销、大数据技术与应用、交互设计，其中移动云计算稳居榜首。 新华网讯 时值每年考研调剂期，根据往年经验，能否调剂成功与分数关系不大，并不因某考生分数高一点，就能调剂到好的院校和专业。但是有几个问题仍需考生们想清，首先是了解自己心仪的专业，在错失心仪专业不得已要跨专业调剂时，则要预见专业对未来职业发展的影响

谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是停留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。 首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同

智慧医疗是近几年兴起的专有医疗名词，是利用先进的网络、通信、电脑以及数字技术，实现医疗讯息的智慧化采集、转换、存储、传输和后处理，及各项医疗业务流程的数字化运作，从而实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到医疗讯息化（杜加懂，2013）。智慧医疗不但能提高医院及医疗人员的工作效率，减少工作中的差错，还可以通过远距医疗、远距会诊等方式，解决医疗资源区域分配不均等问题。随着人口结构迈向高龄化，使得医疗照护也面临更多的挑战，然而，随着新型医疗科技不断发展与进步，精准智慧医疗已成为必然的发展趋势

[转自36氪]为何成功的创业公司大都出自美国？ 我接触了全球各地的创业者和他们的创业公司，之所以会有更多大的、成功的创业公司出自美国，我总结了有九个原因： 1. 能接触到榜样。我和一个 CEO 一同驱车路过苹果总部的时候，他这样告诉我：“我看到了苹果从一家默默无名的创业公司发展到现在规模的整个过程。如果苹果能成事，其他人也可以

大数据是计算领域的新高地，它有望提供一种方法来应对二十一世纪不断增长的数据生成。越来越多的大数据爱好者正在涌现，越来越多的公司正在采用各种大数据平台，并希望提出以客户为中心的解决方案，帮助他们在竞争激烈的市场中取得领先地位。虽然最常见的是使用大数据解决方案来推导针对业务收入的分析，但作为IT公司的开发人员，我的方法却略有不同