数据科学家和机器学习工程师如何有效协作是个困扰许多公司的问题。在前不久于旧金山举行的MLConf大会上，Quora工程副总裁Xavier Amatriain介绍了他们应对这问题的方法。近日，他又援引Quora数据科学家William Chen的说法进步阐述了Quora的做法。

　　在当今的大数据时代，利用数据科学理论进行数据分析起着越来越重要的作用。探讨不同数据技巧类型和熟练程度对相关项目有着怎样的影响也开始具有重要意义。近日，AnalyticsWeek的研究员、Bussiness Over Broadway的总裁Bob Hayes博士就公开了研究数据分析项目成功所必需技能的相关结果。

　　R 是种灵活的编程语言，专为促进探索性 数据分析 、经典 统计 学测试和高图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库，处于 统计 学、 数据分析 和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的 大数据 领域的个有用工具，并且已集成到多个商用包中，比如 IBM SPSS ® 和 InfoSphere®，以及 Mathematica。

　　企业实施大数据主要有四个方面的内容：第，企业要建立数据文化，企业作决策应该用数据来说话。，企业要建立数据的战略。第三，企业在数据战略之下组织数据管理团队的能力。第四，企业实施大数据的技术能力。

　　大数据分析是现下比较热门的词汇，通过分析之后可以得到更多深入且有价值的信息。现实的科技手段中，越来越多的应用都会涉及到大数据，数据的属性越来越复杂，如数量、速度以及多样性等。所以，在大数据领域里，数据分析的方法非常重要，是信息的决定性因素。那么，大数据分析的方法理论涉及到有哪些呢?且来听听业内人士的分析吧!

　　数据正在当下出现爆发增长。采用现有的服务器+硬盘存储的传统模式，其计算能力和存储空间无法满足未来对数据的需求。未来能够支撑起如人脸检测与识别等大数据应用的是数据分析和弹性计算能力，需要强大的计算和存储能力搭建大数据分析平台。

　　做产品工作的你，可能来自各行各业，有设计出身的，有技术出身的，有市场出身的，亦有运营出身的，但是作为名产品经理，数据工作应该是基本功，昨天参加杭州站PMCAFF培训，几位老师也是强调了数据分析和数据工作的重要性，结合我近两年的数据工作经验和自身感受，给初入行的产品童鞋普及普及下数据分析&报表的基础知识，共同进步。

　　云运维、容器以及相关培训将成为未来年内的主要工作——这也意味着其应当成为大家的核心投资对象。

　　本文首先回答关于深度学习的几个常见问题，介绍深度学习研究的较新进展，特别是些代表性工作，同时概述华为诺亚方舟实验室的深度学习与自然语言处理的工作，较后总结深度学习的未来发展趋势。

　　今天要说内容是建模。为啥我作为个数学能力并不强的人要在这献丑讲建模的事呢?其实我的目的很简单，就是为了告诉大家个事实：数据分析中的建模，并没有想象中那么高深莫测，人人都有机会做出自己的模型。

　　这篇文章对大数据未来的发展趋势做了个推演，如能对大家有所启发更好，否则权当做篇碎片化时代产生的快速消费品看而过即可。人类实现了信息的存储，就像Time Machine样，回到任意个点，通过已有的数据重新构建过去的影像，也能够预测未来，模拟个虚拟而准确的未来环境。

　　到底哪些人适合于进行数据分析呢?毕竟数据分析不仅仅是写数据报表或者整理数据，而是需要对数据进行分析。对于互联网公司而言，其又需要招募怎样的人才作为数据分析师呢?且来听听业内人士的分析吧!

　　种种迹象表明，2016年将是数据IT技术面临许多挑战的年。数据将引进颠覆性技术，计算能力将继续呈指数增长，而企业将需要迅速响应快速变化的需求，与此同时，还要求资源和高效率保持不变。

使用Hive或Impala执行SQL语句，对存储在HBase中的数据操作

　　多年以来我和数百家企业打过交道，在这个过程中，我领悟了让数据分析项目成功的些因素，也亲眼看着很多项目失败。