影视数据大量造假可以说已经是业内公开的秘密，各种票房注水、收视率造假、刷播放量、刷好评等案例时有发生，引发社会强烈关注。

通常来说，年轻人都很容易立志成为什么，例如成为一名科学家，然后又很快放弃。这一方面是因为摆在他们面前的诱惑太多，也因为成为一名科学家真的很不容易。

15000年前，人们通过壁画的形式记录和传递信息，并被认为是最早的可视化;公元前1600-前1100年前文字的出现推动了可视化的发展;1946年，计算机的发明改变了人类获取信息的方式，同时也出现了类似图表之类的可视化方式;如今，互联网、物联网和大数据的到来，使得人类不得不面临前所未有的信息爆炸和认知挑战，可视化在这时就成为了企业的一种业务需求。

“病人都急哭了，你还在骗人钱”一位护士大声呵斥着医托，并联系保安将医托带离了医院......这是前几天微博热搜榜上侠女护士怒斥医托事件，这样的事件基本上每个大医院都上演过，医托就如同黄牛一般，春运期间的“黄牛”是因为车票紧张,“医托”猖獗的社会原因则是医疗资源特别是优质医疗资源不足。三甲医院“一号难求”、乡镇医院医疗条件落后，看病难的问题如何解决呢?自从医疗搭上互联网的顺风车，一切似乎都变得明朗起来了。

通常销售寻找客户线索，不外乎单位分配客户数据、自己网上各种扒数据、甚至从某些渠道买数据，但这数据都存在一些问题，如信息缺失不完整，因为信息不完整导致对客户了解不充分，显然是无法了解谁才是真正的客户资源，客户究竟有哪些需求，因此电话销售订单达成概率纯粹靠运气，这种工作没有成就感，让人厌恶，人员流失率也居高不下。不过，这种情况随着人工智能技术的风靡及落地，正在得以改善。

我从08年开始实际接触Hadoop的，这得益于当年IBM和我在的学校的一次合作，做一个研究项目：怎么样用蒙特卡洛的办法来解决数据中的不确定性问题。这个解决方案有两个特点，第一是计算量非常非常的大，第二是计算和计算之间相对独立。这就使得基于Hadoop的并行计算成为一个很好的选择。

互联网发展至今，分析工具也发生了根本性变化，以前的网络分析可能只有点击计数的工作。随着分析工具的改变，我们可以通过大数据更了解受众用户与网站或应用之间的互动。

马云创造了“DT”(大数据时代)这个词，说未来社会不是IT时代，而是DT时代，而阿里巴巴战略定位为做DT时代的基础设施。类似于IT时代的微软，移动互联网时代的苹果之类的意思。马云去年在云栖大会上提出未来30年的“五个新”，分别是“新零售，新制造，新金融，新技术，新能源”，其中“新能源”就是大数据，其讨论的相对比较少，似乎公众只关心的是公民数据安全问题

区块链，比特币背后的分布式账本技术，日后可能会被证明比它支持的货币更有价值，但这种价值必须建立在安全的基础上。当我们开始将分布式分类帐技术付诸实践时，确保我们设置的初始条件不会在日后导致安全问题。要理解区块链技术中固有的安全风险，了解公有区块链和私有区块链之间的区别很重要。

在这个信息爆炸的时代，数据采集正以惊人的速度发展，但我们不一定了解这些数据。目前，大数据就像是一种肆无忌惮的“野兽”--非常复杂、无结构。传统2D屏幕条形图和饼状图已无法分析大数据，也无法帮助我们有效处理大型数据集。根据Forbes研究显示，我们的眼睛每秒仅能处理传统计算机屏幕中100字节的信息，所以我们需要新技术来解决大数据带来的多重挑战，幸运的是，虚拟现实可能正好可以帮助我们解决这些挑战。

NoSQL数据库领域的代表——MongoDB一直在寻求方法，减少其DaaS的入口门槛。去年夏天，与开源数据库MongoDB同名的公司宣布，正式推出第三大创收性服务Altas。MongoDB Atlas与构建MongoDB都是同一个团队设计的，该公司表示，它结合了从创业公司到世界500强公司现实用例的最佳实践。　

虽然Hadoop可以运行在廉价的商品计算机硬件，且用户很容易添加节点，但是它有一些细节是很昂贵的，尤其是你在生产环境中运行Hadoop。

技术和软件的进步使我们能够处理和分析大量数据。虽然很明显，大数据是一个企业投入了大量资金的热门话题，但要注意，除了考虑数据规模，我们还需要考虑到被分析数据类型的多样性。数据种类不同意味着数据集可以存储在许多格式和存储系统中，每个类型都有自己的特征。

Gartner报告称，到2018年，大多数业务人员和分析师都将通过自助式BI工具来准备和分析大数据。虽然目前国内的发展现状无法在2018年达到自助式分析的局面，但这一趋势无法否认。即便不是数据科学家，但仍然可以轻松地分析数据，从中获取价值，才是大数据的正确打开方式。

人工智能系统正在变得越来越聪明，它们不仅能下围棋、炒股票，现在还学会了写代码。由微软和剑桥大学研究员一同开发的人工智能系统DeepCoder，完成了人类编程挑战赛所设定的基本挑战。

相对于“穷游”，时下在旅游消费领域，越来越多被提及的恐怕是“轻奢”二字。在经济条件许可的前提下，越来越多的年轻人开始追求相对较高的生活品质。22日，在由旅业传媒主办的“国家旅业2017开年头脑风暴大会”上，Travelzoo旅游组中国区副总经理贺晟谈到，2017年，我国将迎来国内轻奢旅行新元年。

深度学习的潜力似乎是无限的，但它的未来是不是也有无限种可能就不知道了，开发人员现在仍然在想办法如何高效利用它。本文给出的6种可能可能会推动深度学习的落地发芽。

古语有云：“小楼昨夜又东风，快递还在运输中”。最近的快递行业频频爆出黑料，圆通快递某站点包裹积压成山，被传快递员出走濒临倒闭，京东快递陷入涨价丑闻，申通、中通受到网友质疑，被问还能活多久?好一出大戏，好一场厮杀，既然快递行业如此不堪重负，不如我们用科技改变世界，让机器人送货吧!

在深度学习项目开始前，选择一个合适的框架是非常重要的事情。最近，来自数据科学公司 Silicon Valley Data Science 的数据工程师 Matt Rubashkin(UC Berkeley 博士)为我们带来了深度学习 7 种流行框架的深度横向对比，希望本文能对你带来帮助。

机器学习是件令人兴奋的事，但一系列工作是复杂和困难的。作为一名开发人员，要学习的工具实在是太多太杂了。幸运的是，Python是一种广泛应用于大数据和机器学习各类工具上的语言，使用范围极广。机器学习通常涉及大量手动提升的工作，组装工作流和管道、设置数据源以及在内部和云部署的资源之间来回分流。