• 杰之7
    2019-02-03
    最后一节课老师聊了关于AI的变现的话题,给了学习AI的知识储备,主要在数学,机器学习算法,大数据技术产品和懂些英文。

    精通算法的人很多,但能将算法和业务结合的人并不多。大数据技术和机器学习技术能为整个生产环境提供平台,至于变现,更多的是我们有些有好奇的心去发现和实践。

    整个专栏的结束,对于我自己而言,在课程学习的过程中,问了老师金融科技的问题,老师给予的回答是金融科技是加速器,发展前景不亚于今天的互联网技术。我要做的是就是用大数据产品和数据挖掘算法,懂金融产品的时候,在风控模型和量化上得到我个人价值的提升。

    这条路上的人很多,但能做好两者的人绝对不多,对于我普通的个人而言,做到了就是荣耀,没做到也就随大流在时间里刷走的自身吧。未来可期。

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    作者回复: 加油

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  • Hyun
    2019-02-03
    各大平台对人工智能的跟进,可能都会有所偏重。

    百度是搜索起家的,对于全文搜索比较有优势,他的兴趣着落点会非常的广泛,包括政经,文体,宣教等;阿里是消费者数据更齐全,对于推荐和消费趋势更有说服力;美团更有优势在日常全品类覆盖;携程则更多看好在旅游周边。微信更接近人的真实社交需求,快速画像;还有一类特别想不到的,我认为适合做云AI的是搜狗等输入法公司。目前语音、图像识别等输入,远远达不到文字在互联网留下的痕迹,掌握了第一入口的输入法,应当是最大的赢家。

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  • 张苗
    2019-02-07
    推荐下 机器学习实战 这本书,偏实践,对理解机器学习很有帮助
    老师的大数据课程让我对大数据技术有了整体的了解,同时对于如何学习大数据技术有了明确的方向,真的是授人以渔,收获颇丰~感谢!
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  • 风
    2019-02-27
    跟着老师学习了 Hadoop 大数据系统的原理与架构;Hive、Spark、HBase 等大数据生态下主要产品的原理和应用;学习了自己开发一个大数据 SQL 引擎的思路与方法,以及 Spark 源代码性能测试与优化等大数据开发实践;以及大数据技术背后的应用,大数据算法等许多内容。谢谢老师
    我有一个问题想得到老师的指导,就是大数据平台怎么监控?怎么保持其持久稳定性得运行呢?用什么来源的工具获取数据呢?再次谢谢老师。

    作者回复: Hadoop等大数据系统自身就被设计为高可用系统,部分服务器宕机不会引起系统的不可用。

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  • 纯洁的憎恶
    2019-02-02
    感谢李老师的大数据第一课。相比课程知识点,收获更大的是重新认识到了大数据的位置、意义和作用,初步了解到进一步系统学习大数据的方法和途径。期待进阶课程。

    PS:今年1月份新出版的《深度学习 智能时代的核心驱动力量》——特伦斯·谢诺夫斯基,如何?
    具备人工智能功能的ERP软件有哪些成熟产品?
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