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  • Go+是一种基于Go的通用语言,融合了工程开发领域的Go、数据科学领域的Python,以及编程教学领域的Scratch,是一种集三者为一体的开发语言。中国工程院院士、中科院计算技术研究所研究员 倪光南;奇绩创坛创始人兼CEO...

    10月15日,由七牛云主办的“Go+ Together”Go+1.0发布会,暨Go+开发者基金会启动仪式在上海举行。

    发布会现场,许式伟发布了Go+1.0版本,并启动了Go+开发者基金会。Go+是一种基于Go的通用语言,融合了工程开发领域的Go、数据科学领域的Python,以及编程教学领域的Scratch,是一种集三者为一体的开发语言。中国工程院院士、中科院计算技术研究所研究员 倪光南;奇绩创坛创始人兼CEO 陆奇;经纬中国合伙人 熊飞;CCF杰出工程师奖获得者 林昊(毕玄);PingCAP联合创始人兼CTO 黄东旭;秒熊英语CTO、Go+语言贡献者陈东坡等业内重量嘉宾参与会议。

    去年7月,七牛云首次提出Go+,填补了国人开发者在数据科学领域的空白。经过一年多时间的打磨,Go+1.0面世。目前,Go+1.0已经能够为工程使用,而且语言的使用门槛做了进一步的降低,更接近自然语言,1.0的门槛甚至比Python更低,使得Go+ 更适合STEM教育的场景。

    数据时代的新基础设施

    数据与数据科学是下一时代生产力的重要支撑。人类在走过以SQL、SAS、MATLAB、Excel等数学软件为代表的数据科学“原始时期”,以及以Map、Hadoop、Spark等大数据工具和TensorFlow、Pytorch等深度学习框架为代表的数据科学“基建时期”后,如今来到了数据科学的“大爆发时期”。

    七牛云判断,在这一时期,数据科学将从有限领域、有限数据规模的计算,发展为全领域、大规模数据,且随处可见的一种能力。即未来,在云端、智能手机、嵌入式设备等所有存在“计算”的地方,都存在数据科学。

    在数据科学的“大爆发时期”,数学软件、通用语言、大数据、深度学习将成为四大主要基础设施。由于“大爆发时期”的全领域、大规模、随处可见的特性,上述四大主要基础设施所在的领域,都将或者已经迎来了深刻变革。

    以通用语言为例。尽管如今在数据科学领域,Python已经成为数据科学家们使用的主流语言,但由于其脚本语言的局限性,存在运行效率低、开发门槛高(需要与C语言结合)等问题,难以成为数据科学“大爆发时期”的主要基础设施。

    相比于脚本语言,静态语言如C、C++、Java、C#等更有利于工具做静态分析、有利于性能优化及代码可读性,是更有韧性的、可以穿越周期的语言。在数据科学“大爆发时期”,担当基础设施角色的通用语言一定是一种静态语言。

    由于这一时期中,智能随处可见,因此这一通用语言需要较低的开发门槛。语法设计最为精简,学习门槛也最低的Go便成为首选。七牛云在Go的基础上针对数据科学领域的计算特性做了适当优化,设计了完全兼容Go、学习门槛更比Go更低、能够更简洁地支持数据云上语法的开发语言Go+。

    Go+能够统一程序员和数据科学家,具有更简洁的数学运算语言文法支持,同时支持静态编译为可执行文件,也支持编译成字节码来解释执行。是一种适用于大型软件工程和工程开发,且适用于数据科学“大爆发时期“的开发语言。

    同时,由于Go+开发门槛低的特性,能够被少儿开发者所接受,也可以作为编程教学语言使用。

    三位一体,顺应时代需求

    许式伟表示,Go+的愿景是“三位一体”,即融合工程开发的Go、数据科学领域的Python、编程教学领域的Scratch,以Python之形结合Go之心,让工程师处理数据不需要学习新的开发语言,让初学者学习编程、开发作品的门槛更低,让任何商业、组织、个人的决策,都可以受益于数据科学的进步。

    在数据科学领域,随着全球信息的爆炸式增长和数字化进程的不断推进,数据科学持续发展,需要对海量数据池存储、处理和分析等相关能力的不断提升和迭代进步。

    在编程教学领域,现阶段存在教学难度大、效率低等棘手的现实问题,其语法要求的精确性、学习结果的自导性、后期配置问题的复杂性都在极大程度上阻碍了编程教学的实行。

    在工程实践领域,工程开发的过程中需要更高级的编程语言,基础的汇编语言和机器语言早已无法满足现实需要。目前所用模型,其过于灵活的动态类型、较差的代码可读性以及较慢的运行速度,使得后端工程代码难以维护。

    Go+从语法设计、代码能力、数学表达能力等方面做了优化,解决了上述问题,成为了充分贴合数据科学“大爆发时期”时代背景的编程语言。

    现如今,所有的行业都需要互联网化,这意味着社会对工程开发的人才需求将迎来爆发式增长,工程人才的培养需要更为高效的方式,工程开发的入门门槛需要更低。Go+顺应了工程与教学一体化的时代需求。

    不仅工程开发人员,数据科学家、数据分析师的人才需求也有了爆发式的增长。但目前社会上缺乏有效的数据科学家的培养体系,从工程师中招聘、培养数据科学家是非常理想的方式。Go+也顺应了工程与数据科学一体化的时代需求。

    上述两个时代趋势的结合,就是编程语言三位一体的发展方向。Go+是目前第一个顺应“三位一体”发展潮流的编程语言。

    对于开发Go+的初心,许式伟认为,编程语言是人类发展两千年后才出现的,是更高阶的文明密码。编程会成为人类文明的基础设施,因为它改变了人类记录工程技术的方式。

    七牛云希望通过推动Go+成为数据科学“大爆发时期”的通用语言,推动数据科学的广泛应用,参与并记录人类工程技术文明的发展历史。

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  • 数据几乎无处不在。当前存在的数字数据量正在快速增长。这个数字每两年翻一番,完全改变了我们的基本生存方式。根据IBM的一篇论文,2012年每天生成约25亿千兆字节的数据。...这些包括数据科学,...

    数据几乎无处不在。当前存在的数字数据量正在快速增长。这个数字每两年翻一番,完全改变了我们的基本生存方式。根据IBM的一篇论文,2012年每天生成约25亿千兆字节的数据。《福布斯》的另一篇文章告诉我们,数据的增长速度比以往任何时候都要快。该文章还暗示,到2020年,每秒将为这个星球上的所有人类居民开发约17亿新信息。随着数据以更快的速度增长,出现了与处理和处理数据相关的新术语。这些包括数据科学,数据挖掘和机器学习。在以下部分中,我们将为您提供关于这些术语的详细见解。 

     

    什么是数据科学?

    Data Science

    数据科学处理结构化和非结构化数据。该字段包含与数据的清理,准备和最终分析相关的所有内容。数据科学结合了编程,逻辑推理,数学和统计学。它以最巧妙的方式捕获数据,并鼓励以不同的视角看待事物的能力。同样,它还会清理,准备和对齐数据。简而言之,数据科学是用于提取信息和数据见解的几种技术的保护伞。数据科学家负责创建数据产品和其他一些基于数据的应用程序,这些应用程序以传统系统无法做到的方式处理数据。

     

    什么是数据挖掘? 

    Data Mining

    数据挖掘只是从以前难以理解和未知的巨大数据库中收集信息,然后使用该信息制定相关业务决策的过程。简而言之,数据挖掘是在知识发现过程中用于区分以前未知的关系和模式的各种方法的集合。因此,我们可以将数据挖掘称为其他各个领域的融合,例如人工智能,数据室虚拟基础管理,模式识别,数据可视化,机器学习,统计研究等。数据挖掘过程的主要目标是从各种数据集中提取信息,以尝试将其转换为适当且易于理解的结构,以供最终使用。

     

    什么是机器学习? 

    Machine Learning

    机器学习是一种人工智能,负责为计算机提供学习新数据集的能力,而无需通过显式源进行编程。它主要关注于几种计算机程序的开发,这些程序可以在暴露于新数据集时以及在暴露于新数据集时进行转换。机器学习和数据挖掘遵循相对相同的过程。但是它们可能并不相同。机器学习遵循数据分析方法,该方法负责以分析方式自动进行模型构建。它使用算法从数据中反复获取知识,并且在此过程中;它使计算机无需外部程序的任何帮助即可找到看似隐藏的见解。为了从数据挖掘中获得最佳结果,将复杂的算法与正确的流程和工具配对。 

     

    这三个术语有什么区别?

     

    如前所述,数据科学家负责提供以数据为中心的产品和应用程序,这些产品和应用程序以传统系统无法处理的方式处理数据。数据科学的过程更加关注于处理任何类型数据的技术能力。与数据挖掘和数据机器学习不同,它负责评估特定产品或组织中数据的影响。 

     

    数据科学侧重于数据科学,而数据挖掘则与过程有关。它处理在大数据集中发现新模式的过程。它可能显然类似于机器学习,因为它对算法进行了分类。但是,与机器学习不同,算法只是数据挖掘的一部分。在机器学习中,算法用于从数据集中获取知识。但是,在数据挖掘中,算法也只是作为过程的一部分进行组合。与机器学习不同,它并不完全专注于算法。 

     

     

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  • 【数据可视化有什么意义?】 举一个身边的例子,我们平时在电视上看到的天气预报,会用不同的色块代表不同地区的气温、降水情况。...【通解数据科学 拓宽收益渠道】 如今,许多行业都有数据方向的
  • 今天,基于公司的情况不同,数据科学家可能是一个依旧是和从前一样集科研与工程于一身的人,也可能是一位统计学家、商业智能分析师、研究科学家、基建工程师、营销人员或者数据可视化专家。 在团队中拥有符合常规...

    无处不在的软件正在用数据重构这个世界

    对数据科学家的理解
    • 数据科学家这个角色本意是希望通过那些能写代码的科学家与软件开发团队通力协作,打造新产品或者系统,藉此弥合理论和实践之间的鸿沟。
    • 今天,基于公司的情况不同,数据科学家可能是一个依旧是和从前一样集科研与工程于一身的人,也可能是一位统计学家、商业智能分析师、研究科学家、基建工程师、营销人员或者数据可视化专家。
    • 在团队中拥有符合常规定义的数据科学家的人,亦即那种可以跨学科、跨领域工作,打造产品和平台的人,他们是非常有价值的。
    • 可以写代码、可以实现精密算法、做一些统计分析并且对于产品战略有很好直觉的人。
    如何提升自己的能力
    • 看书,做完练习册以及小项目,作真实的课程作业,以及和从事这方面技能的人一起工作。
    • 如果你想切实领悟并且掌握一些技能,必然是需要下达功夫去学习的。
    • 如果你只是不停的做自己早就会的东西,你不过就是在重复地造轮子而已。
    • 这是一个科技飞速迭代的世界,尤其是数据科学领域,所以,如果你即将转入管理岗位,我建议你不要完全放弃编程。
    在大公司里开发新产品是什么体验
    • 在大公司里开发新产品的过程更像是一个跨小组式的合作,而不是像小公司一样,你的小团队里每个人都顶着好几个称谓做着不同的事情。
    • 如果想要让想法尽快成为产品,就需要尽量把所需要的资源部署连接到位,这有那样做,我们才有机会切实动工开发。
    • 我认为加入一个项目最糟糕的事情莫过于你知道你的公司并不看好你的项目,并且你根本没有足够多的资源去启动这个项目。
    • 你需要解决产品到市场的问题。想要获得最终的成功,仅仅有点子是不够的,还需要对于客户的直觉上的想法,以及将产品运营到市场上的能力。
    成功的产品需要思考什么问题
    • 这个公司目前的首要任务是什么?我们应该如何去实现这个任务?
    • 有什么技术或者流行的产品可以开启新的机会?
    • 我们的客户是谁?市场是什么?
    • 我如何可以使用数据去以不一样的方法运营市场?
    数据科学在公司运营中的作用
    • 数据科学将会成为公司里辅助决策和产品开发的重要力量。为了让数据产生最大的力量,数据科学要在产品开发的初期发挥作用。
    • 数据科学的另一个作用是给产品开发部门提供质量反馈,有关产品质量的数据可以被设计部署并且采集过来,进而加以分析用来帮助未来的产品决策。
    如何领导一个团队
    • 一个卓越有效的软件工程经理需要的至关重要的一项能力,就是专业素养。你只有知道手下团队内的人正在做的事情,才能做出正确的决策。
    • 一个好的数据科学团队领袖当然需要了解数据科学,并且需要对于未来的发展路线有足够的视野,有能力引进合适的新人,为团队获取资源
    • 确保自己不成为团队的绊脚石的同时,还要确保其他人不会阻碍团队的前进。如果你的团队在公司里孤立无援、到处被欺负,而且各怀鬼胎地往不同方向发展,那你很难做下去。
    • 我觉得能是一个团队取得成功的方法,就是让团队中的每一个人都切实坚信他们所做的事情,专注于任务并且觉得他们有能力去完成它。
    对于个人的建议
    • 工程开发、工程开发、工程开发,尽力增强自己在这方面的绝对好过其他的进步方式。
    • 除了做好自己的工作,还有一个很重要的方面就是学会如何讲述它。科研就是一个不断沟通交流的领域。
    • 努力工作、努力工作、长时间工作,然后告诉别人你做了什么,之后你就可以向着下一步努力了。
    未来数据会被怎样应用起来
    • 我觉得人们现在在想的事情是,如何将Google和Netflix这类公司的模式复制到世界的其他领域中去。在未来,基于数据和基础设施开发出来的工具和应用,会以大的多的浪潮来袭。
    • 另外一个我们可以努力的方向是社交数据。现阶段所产出的社交数据其实都能够以一种全新的方式去表征世界现象以及人们的行为。
    • 下阶段,把各式各样的技术和从海量数据中产出的智能用于你的日常生活将成为趋势。在未来,你只要说出你的需求和期待,然后就会有东西将你的梦想化为现实。
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  • 什么是大数据?什么是数据科学

    千次阅读 2019-12-24 17:17:41
     大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库...

    什么是大数据

      大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。

    大数据的特点

      具体来说,大数据具有4个基本特征:

     

      一是数据体量巨大。百度资料表明,其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB),这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实,到目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

     

      二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式,更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据,个性化数据占绝对多数。

     

      三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

     

      四是价值密度低。以视频为例,一小时的视频,在不间断的监控过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒。

     

     

    1 浅谈数据科学

    数据科学(Data Science)这一概念自大数据崛起也随之成为数据领域的讨论热点,从去年开始,“数据科学家”便成为了一个工作职位出现在各种招聘信息上。那么究竟什么是数据科学?大数据和数据科学又是什么关系?大数据在数据科学中起到怎样的作用?欢迎进入大数据学习扣群522189307,一起学习交流,本文主要是想起到科普作用,使即将或正在从事数据工作的朋友对数据科学工作有一个全概貌了解,也使各有想法进入大数据领域的朋友在真正从事大数据工作之前对行业的情况有所知晓。数据科学是一个混合交叉学科(如下图所示),要完整的成为一个数据科学家,就需要具备较好的数学计算机知识,以及某一个专业领域的知识。所做的工作都是围绕数据打转转,在数据量爆发之后,大数据被看做是数据科学中的一个分支。

     

    2 浅谈大数据

    大数据(Big Data)其实已经兴起好些年了,只是随着无处不在的传感器、无处不在的数据埋点,获取数据变得越来越容易、量越来越大、内容越来越多样化,于是原来传统的数据领域不得不思考重新换一个平台可以处理和使用逐渐庞大数据量的新平台。用以下两点进一步阐述:

    吴军博士提出的一个观点:现有产业+新技术=新产业,大数据也符合这个原则,只是催生出来的不仅仅是一个新产业,而是一个完整的产业链:原有的数据领域+新的大数据技术=大数据产业链;

    数据使用的范围,原来的数据应用主要是从现有数据中的数据中进行采样,再做数据挖掘和分析,发掘出数据中的潜在规则用以预测或决策,然而采样始终会舍弃一部分数据,即会丢失一部分潜在规则和价值,随着数据量和内容的不断累积,企业越来越重视在数据应用时可以使用全量数据,可以尽可能的覆盖所有潜在规则从而发掘出可能想到或从未想到的价值。

    如下图所示,大数据领域可以分为以下几个主要方向:

     

     

    1 数据平台

    Data Platform,构建、维护稳定、安全的大数据平台,按需设计大数据架构,调研选型大数据技术产品、方案,实施部署上线。对于大数据领域涉及到的大多数技术都需要求有所了解,并精通给一部分,具备分布式系统的只是背景。

     

    2 数据采集

    Data Collecting,从Web/Sensor/RDBMS等渠道获取数据,为大数据平台提供数据来源,如Apache Nutch是开源的分布式数据采集组件,大家熟知的Python爬虫框架ScraPy等。

     

    3 数据仓库

    Data Warehouse,有点类似于传统的数据仓库工作内容:设计数仓层级结构、ETL、进行数据建模,但基于的平台不一样,在大数据时代,数据仓库大多基于大数据技术实现,例如Hive就是基于Hadoop的数据仓库。

     

    4 数据处理

    Data Processing,完成某些特定需求中的处理或数据清洗,在小团队中是结合在数据仓库中一起做的,以前做ETL或许是利用工具直接配置处理一些过滤项,写代码部分会比较少,如今在大数据平台上做数据处理可以利用更多的代码方式做更多样化的处理,所需技术有Hive、Hadoop、Spark等。BTW,千万不要小看数据处理,后续的数据分析、数据挖掘等工作都是基于数据处理的质量,可以说数据处理在整个流程中有特别重要的位置。

     

    5 数据分析

    Data Analysis,基于统计分析方法做数据分析:例如回归分析、方差分析等。大数据分析例如Ad-Hoc交互式分析、SQL on Hadoop的技术有:Hive 、Impala、Presto、Spark SQL,支持OLAP的技术有:Kylin。

     

    6 数据挖掘

    Data Mining,是一个比较宽泛的概念,可以直接理解为从大量数据中发现有用的信息。大数据中的数据挖掘,主要是设计并在大数据平台上实现数据挖掘算法:分类算法、聚类算法、关联分析等。

     

    7 机器学习

    Machine Learning,与数据挖掘经常一起讨论,甚至被认为是同一事物。机器学习是一个计算机与统计学交叉的学科,基本目标是学习一个x->y的函数(映射),来做分类或者回归的工作。之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的,例如个性化推荐,是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买,浏览和收藏日志,得到一个推荐模型,来预测你喜欢的商品。

     

    8 深度学习

    Deep Learning,是机器学习里面的一个topic(非常火的Topic),从深度学习的内容来看其本身是神经网络算法的衍生,在图像、语音、自然语言等分类和识别上取得了非常好的效果,大部分的工作是在调参。不知道大家有否发现现在的Google 翻译比以前的要准确很多,因为Google在去年底将其Google 翻译的核心从原来基于统计的方法换成了基于神经网络的方法~So~

     

    9 数据可视化

    Data Visualization,将分析、挖掘后的高价值数据用比较优美、灵活的方式展现在老板、客户、用户面前,更多的是一些前端的东西,maybe要求一定的美学知识。结合使用者的喜好,以最恰当的方式呈现数据价值。

     

    10 数据应用

    Data Application,从以上的每个部分可以衍生出的应用,例如广告精准投放、个性化推荐、用户画像等。

     

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数据科学无处不在