Opening Keynote for HadoopCon 2014
我們的身邊、網路上,圍繞著太多的 Big Data 論述與技術,Hadooper 今天聚集在這裡,都已經是 Big Data 的相關利益者,然而, 今天我們所理解的 Big Data,大部分都是透過自身的體驗而來,但 Hadoop Ecosystem 太過龐雜,Use Case 不同,必須取不同的 OSS 專案來完成,如此想來,我們哪一個人何曾看過所有的 Big Data 風景呢?
此 Talk 告訴我們如何透過更多的風景之窗,將 Big Data 的不同天地,看得更多更透。
Opening Keynote for HadoopCon 2014
我們的身邊、網路上,圍繞著太多的 Big Data 論述與技術,Hadooper 今天聚集在這裡,都已經是 Big Data 的相關利益者,然而, 今天我們所理解的 Big Data,大部分都是透過自身的體驗而來,但 Hadoop Ecosystem 太過龐雜,Use Case 不同,必須取不同的 OSS 專案來完成,如此想來,我們哪一個人何曾看過所有的 Big Data 風景呢?
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https://youtu.be/RHvROP94qZ0
AI邊緣運算實作: TensorFlow Lite for MCU
https://bit.ly/3j2fIIt
[1]python程式設計
https://bit.ly/359cz4m
[2]AI機器學習&深度學習
http://bit.ly/2KDZZz4
[3]TensorFlow Lite for MCU
https://bit.ly/3j2fIIt
How Enterprises Leverage Data to Overcome Business Challenges During CoronavirusDenodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/2Jgb1uc
Coronavirus is spreading all over the world and has big impact on all the industries. How to acquire latest virus information from different countries and regions in real time to help organizations strategically plan and take actions accordingly and timely becomes very important.
Attend this webinar to learn:
- How business department acquires trustworthy data, gain deeper insights and fasten decision making
- How IT easily supports dynamic business requirements in real time
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亞洲 Hadoop 產品與解決方案引領者 Etu,於年度 Etu Solution Day (ESD) 活動中發表「2014 年台灣 Big Data 市場 5 大趨勢預測」。Etu 也首度發表兩岸的 10 大行業、21 種 Hadoop Big Data 已經被驗證的應用,如電信業的經營分析與客服查詢、電子商務的精準推薦、數位媒體的內容推薦、零售行業的使用者行為分析、高科技製造的資料倉儲工作分流卸載與製程良率分析、政府與地產的輿情分析、電力的能源管理、保險的巨量小圖檔管理等。預期 2014 年的台灣 Big Data 市場將更為成熟,經過驗證階段後,進入最後導入階段的企業也可望有倍數的成長。
Etu 負責人蔣居裕表示:「UDN 的採用,說明了台灣企業導入 Big Data 應用的需求在特定產業力道明顯上揚,『2014 年台灣 Big Data 市場的 5 大趨勢預測』也呼應了這樣的看法。」蔣居裕說:「一、首先過河的人,要開始挑戰資料價值的海洋,越早期投入者,越用越深,越深越廣;二、Total Data BI 帶動企業採用多結構化資料倉儲。客戶行為分析、精準行銷、客戶體驗是應用目標;三、從新舊系統整合到 End-to-End 解決方案,大部分企業期待廠商能夠完整交付 Big Data 應用與專業技術顧問。『容易』(Ease) 是 Big Data 產品進入企業的關鍵字;四、資料探索工具當道,力助 Business User 比 IT 人員更能挖掘 Big Data 的價值。『探索』(Discovery) 是 Big Data 分析的神髓所在 —— 探索關聯、探索意圖、探索缺少什麼;五、Big Data 教育訓練課程,從以處理技術為主者,快速擴展到資料分析。但均會被含括在『資料科學』大傘下。資料科學家萬中選一,強調專業分工的資料科學團隊,才是實踐資料價值希望之所在。」
ESD 2013 另外還展現了藉由 Etu Appliance 所架構起來的 Etu Ecosystem,展示了由 Etu 以及 ISV 夥伴們所開發的 End-to-End 解決方案:Etu Recommender,除了原有的個人化精準推薦,現在還可與第三方工具整合,進行資料視覺化探索,建置使用者行為分析資料倉儲;合作夥伴堂朝數位整合的雲端電子刊物加值平台、PilotTV 前線媒體的收視量測系統、樺鼎商業資訊的視覺化分析工具、以及衛信科技的 SDN 網路管理完整解決方案,則分別透過 Etu Appliance 來做巨量、可擴展的檔案格式轉換運算、臉部辨識資料及時處理與分析、多結構化資料倉儲、網路資料封包預處理等工作。這些方案的共同點,就是它們都是基於不斷獲得各種產品創新獎項的 Etu Appliance 所開發或整合的應用。
Social media, a kind of source of big data, are shaping customers' behavior in China, the analysis of social data is fundamental job of future marketing. Find insights of customers based on social data by inter3i, a leading SaaS company in China.
Speaking of big data analysis, what comes to mind is possibly using HDFS and MapReduce within Hadoop. But to write a MapReduce program, one must face the problem of learning how to write native java. One might wonder is it possible to use R, the most popular language adapted by data scientist, to implement MapReduce program? And through the integration or R and Hadoop, is it truly one can unleash the power of parallel computing and big data analysis?
This slide introduces how to install RHadoop step by step, and introduces how to write a MapReduce program through R. What is more, this slide will discuss whether RHadoop is really a light for big data analysis, or just another method to write MapReduce Program.
Please mail me if you found any problem toward the slide. EMAIL: tr.ywchiu@gmail.com
談到巨量資料,通常大家腦海中聯想到的就是使用Hadoop 的 MapReduce 和HDFS,但是撰寫MapReduce,則就必須要學會撰寫Java 或透過Thrift 接口才能撰寫。但R是否有辦法運行在Hadoop 上呢 ? 而使用R + Hadoop,是否就真的能結合R強大的分析功能,分析巨量資料呢 ?
本次講題將介紹如何Step by step 在Hadoop 上安裝RHadoop相關套件,並介紹如何撰寫R的MapReduce 程式。更重要的是,此次將探討使用RHadoop 是否為巨量資料分析找到一盞明燈? 或者只是另一套實作方法而已?
24. 正負向情緒分析
使用Twitter正負評情緒指標判斷進場點
Mao, H., Counts, S., & Bollen, J. (2014). Quantifying the
effects of online bullishness on international financial
markets. InECB Workshop on Using Big Data for
Forecasting and Statistics, Frankfurt, Germany.
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25. 利用Google Trends 輔助決策
Quantifying Trading Behavior in
Financial Markets Using Google
Trends
Quantifying Wikipedia Usage
Patterns Before Stock Market
Moves
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