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值得在Twitter上存眷的十位大数据专家
【IT168 专稿】乍看起来,在Twitter上寻觅关于大数据的伶俐好像是种充溢挖苦意味的发起。现实上,大少数平凡消耗者与企业用户都将Twitter作为一套数据天生的平台,由此提供的信息将作为剖析的素材而绝非可以引导剖析方案的参考。
 
  但是Twitter的确承载着少量极具代价的大数据专业知识——条件是ag九游会晓得要在那边找到它们。与别的交际平台一样,Twitter偶然候异样喧华而毫无实践代价。假如再加上“大数据”这个时兴词汇,这里的杂乱与冗杂又将上升到新的高度。因而,ag九游会究竟该怎样寻获可资自创的有代价信息?
 
  假如各人不太甚纠结于“大数据”这一专业词汇,那么找到的信息每每更具参考意义。“通常状况下,那些最热心的大数据讨论者们每每基本不是什么‘大数据专家’,”MongoDB公司营销、商业开展以及团体战略副总裁Matt Asay表现。
 
  Asay与其他一些对大数据范畴有着深入看法的专家为ag九游会带来了Twitter上那些最值得存眷的公布工具,这些公布者带来的新闻、主张以及网络等等足以充分学习者的大脑。固然,ag九游会也从中举行了第二轮甄选,终极提出十位在Twitter上最值得存眷的大数据专家。固然这只是一个出发点——各人完全可以为本人列出一条更长的存眷名单(稍后ag九游会会进一步论述)。说到他们位列保举榜的配合特性,这些专家都乐成地在140个字母的严苛限定下完成了大数据知识传达这一高难度义务。
 
  这无疑是件功德。任何人都可以轻松在本人的推文大概别的通讯方法中参加“大数据”大概别的相干技能术语,但这并不料味着这些家伙真当得起“专家”的名头——这正如我可以在推文中讨论鲜味糕点的制造办法,但这并不代表我自己是位武艺出众的大厨。因而即便是在相干术语之外议论别的技能范畴——比方开源——固然从外表上看大数据的符合水平并不严密,但异样有大概与之坚持高度相干性。请各人在选择存眷工具时牢记住住这一条件,不然很大概被花里胡哨的内容搅乱了心神。
 
  Asay还指出,偶然候直奔特定信息范例的泉源也是很无效的学习方法。“我通常偏向于Pew Research这类可以间接获取紧张信息的存眷工具,而不肯经过别人引述的方法理解状况。”
 
  ag九游会之前已经在《Twitter上值得存眷的IT向导者》一文中探究过此类选择尺度,这些规矩在大数据范畴天然也异样实用、只不外必要在细节上作出调解。ag九游会并不会以特定的事情职级大概岗亭作为评判尺度,只需事情内容上有所联系关系即可过关。(在这里ag九游会只思索公布信息的团体,构造大概企业并不在考量范畴之内。)
 
  ag九游会还除非了那些与大数据方案的贩卖、市场推行以及别的相似事件有关的公布者。Asay自己便是个很好的例子——固然他公布的内容异样值得存眷,但由于在“营销、商业拓展以及企业战略”方面身负要职,因而ag九游会不会将他归入名单。ag九游会对存眷工具的现有存眷者数目方面没有提出硬性要求,终究更紧张的是所公布信息的质量与分歧性、而非人气上下(不外本次上榜者当中的确有一些已然拥有少量存眷者)。
 
  让ag九游会再次回到榜单自己:本次选择错过了哪些抱负存眷工具?ag九游会以为这份名单自己十分良好,但它仅仅算是个末尾而并非终极效果。依据团体取向的差别,各人也可以拥有异乎寻常[yì hū xún cháng]的团体选择。为什么肯定要恪守在圈子、学习与现有网络的约束之下?交际平台的实质在于共享,因而不要被太多不用要要素拦阻了手脚。各人无妨在批评中写下本人喜好的大数据技能大家,从而让他们的一孔之见[yī kǒng zhī jiàn]能为更多人带来启示。
 
  Gartner公司IT剖析师,Merv Adrian (@merv)
 
  MongoDB公司的Asay力荐Adrian,别的Gartner同寅Svetlana Sicular与RedMonk公司的Stephen O’Grady(异样位列此份榜单)也失掉了他的一定。Asay表现,这几位都是协助他理解大数据谍报的好同伴。缘故原由之一:三团体历来不会搞炒作、推噱头。“每一位都能协助各人更明晰地勾画出大数据微观框架,同时又不至于被屡见不鲜[lǚ jiàn bú xiān]的抢手音讯搞得目不暇接[mù bú xiá jiē],”Asay指出。Adrian的推文通常以Hadoop、NoSQL以及微软等为次要话题。
 
  RedMonk公司剖析师Stephen O’Grady (@sogrady)
 
  O'Grady是Asay保举的大数据三巨擘中的另一位,喜好间接经过搜刮抢手词语——也便是“大数据”——举行查找的冤家很容易与他当面错过[dāng miàn cuò guò]。他的推文与博文触及各种软件与开辟话题,并且并不范围于此。这里要提示洋基队的球迷:O’Grady是位新英格兰人,以是偶然候会公布一些关于红袜队的音讯——并且每每与IT技能相干。
 
  Gartner公司研讨主管Svetlana Sicular (@Sve_Sic)
 
  作为Asay保举的大数据三巨擘第三名,Sicular的推文围绕着大数据、剖析、商务智能、数据堆栈、数据架构以及Hadoop等相干话题睁开。她还会在推文中提到大数据范畴的特定供给商,比方Cloudera,并分享她自己在Gartner研讨事情中理解到的陈诉信息,比方:到2015年,便于25%的大型企业将装备“首席数据官”职位。

        乔治梅森大学数据迷信家、天体物理学与盘算机迷信传授Kirk Borne (@KirkDBorne)
 
  各人万万别被“火箭迷信家”这类称呼吓破了胆,Borne常常会在本人的Twitter上宣布一些发起,同时活期为ag九游会带来与大数据及相干话题相干的新闻与链接。在MongoDB公司的Asay看来,Borne的推文相称于一份业界音讯必读清单——这一结论也失掉了技能职员们的普遍承认。Borne“会活期公布及转发与大数据及数据迷信严密相干的文章链接,”Revolution剖析公司实行长David Smith表现。“我喜好看他以迷信视角批评这类传统的、面向商业的文章。”
 
 
  KDNuggets.com网站编辑Gregory Piatetsky (@kdnuggets)
 
  Piatetsky所办事的KDNuggets网站(此中KD是指‘Knowledge Discovery’,即知识探究)可谓一座满载大数据、数据发掘以及剖析信息的宝库。他的推文除了存眷以上重点内容之外,也常常触及网络下流传播送的各种大数据引导性音讯。列位求职者们请分外留意:KDNuggets网站还地活期公布与数据技能事情岗亭相干的最新谍报。
 
  数据迷信家兼新闻事情者Lillian Pierson(@BigDataGal)
 
  关于一位身兼数据迷信家与新闻事情者两双身份的从业职员,ag九游会有什么不睬由不发自心田地表现喜好?Pierson经过本人的Data-Mania网站与多家客户坚持着亲密互助,她的推文则带来少量大数据相干新闻、数据可视化讨论、关于数据相干厂商的看法以及别的主题。
 
  Analytical-Solution公司开创人Carla Gentry (@data_nerd)
 
 
  作为一位职业数据迷信家,Gentry以本人锐利的视角察看新闻与开展趋向,并在推文中对这些有大概影响商业走向的要素加以分析。她每每可以快拿出本人的评判结论,比方数据迷信与大数据并非同义词——现实上前者的呈现工夫远远早于后者。
 
  Fitzgerald公司公司开创人兼总裁Jaime Fitzgerald (@jaimefitzgerald)
 
  Fitzgerald与华尔街银行及别的一些企业坚持着亲密的互助干系,旨在配合开辟出量化且由数据驱动的商业开展战略。他的推文次要讨论剖析、大数据对基准业绩的影响、商业严重运动、数据迷信以及别的一些议题。
 
  Ovum公司IT剖析师 Tony Baer (@TonyBaer)
 
  作为一位在剖析业界广受赞同的从业者,Baer在Ovum公司向导着大数据研讨事情的举行。他在推文中常常提及一系列大数据话题,包罗开放数据与数据办理;Cloudera、MongoDB、Cloudant以及HortonWorks等相干厂商与平台;再加上别的一些相干话题。他在之前的职业生活中还从事过新闻事情,并曾在包罗InformationWeek在内的多家知识企业担当过职务。
 
  Spark战略商业办理方案公司CTO Marcus Borba (@marcusborba)
  假如各人关于怎样将大数据转化为实真实在的商业绩效——换言之、酿成款项——感兴味,那么Borba的推文可相对不克不及错过。除了活期公布与大数据及剖析事件相干的推文之外,Borba还会分享一些来自其他存眷工具的意见与发起。