在今年疫情的倒逼下，幾乎所有企業(yè)都認(rèn)識(shí)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為一種必然。企業(yè)不再糾結(jié)于“不轉(zhuǎn)型等死，轉(zhuǎn)不好型找死”的選擇題中，而是開始堅(jiān)定地找尋數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)和方法?；鄱肌皩＜?對(duì)1，助力2021企業(yè)數(shù)字決策化轉(zhuǎn)型”活動(dòng)將幫助企業(yè)踏上這一場(chǎng)探尋數(shù)字化轉(zhuǎn)型及效能提升的旅程！

2021-01-06 09:47:21.250

第四次工業(yè)革命，從未停止?；仡櫿麄€(gè)2020年，新冠疫情的爆發(fā)反而大大加速了工業(yè)4.0的應(yīng)用，各行業(yè)的各個(gè)企業(yè)都開始以更復(fù)雜的方式應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和大數(shù)據(jù)。在如今的時(shí)代，AI和機(jī)器人已不止于科幻小說。企業(yè)要迅速認(rèn)知并適應(yīng)這一現(xiàn)實(shí)：保持競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵在于對(duì)現(xiàn)有勞動(dòng)力進(jìn)行適應(yīng)性技能培訓(xùn)，并確保未來幾代都能具備成功所需的正確技能組合。

2020-12-23 13:59:44.307

就在不久前，整個(gè)數(shù)據(jù)世界還在沸沸揚(yáng)揚(yáng)地討論如何創(chuàng)建集中式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，以最大限度地提高數(shù)據(jù)的可用性，從而達(dá)到高級(jí)分析的目的。博客們大聲疾呼反對(duì)數(shù)據(jù)湖，支持組織良好的數(shù)據(jù)庫，開源社區(qū)團(tuán)結(jié)在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)周圍，大數(shù)據(jù)技術(shù)飛速發(fā)展。本文就這個(gè)狀況回顧一下推動(dòng)數(shù)據(jù)湖采用的一些假設(shè)，并注意一下這些假設(shè)的穩(wěn)定性。

2020-12-03 11:13:27.727

您是否還面對(duì)著海量數(shù)據(jù)而無從下手？想提需求卻怕分析軟件“聽”不懂？還在為做出商業(yè)判斷在茫茫數(shù)據(jù)之海中苦撈而無果？讓人頭疼的商業(yè)數(shù)據(jù)分析，現(xiàn)在請(qǐng)交給專業(yè)商業(yè)智能軟件Qlik Sense來做吧。

2020-10-26 10:14:39.063

本文主要介紹在Microsoft SQL Server中的Python如何增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)以及它的優(yōu)點(diǎn)和受益人群

2019-01-30 11:34:50.000

文章主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的生命周期和參與角色的相關(guān)概念，以及SQL Server如何支持機(jī)器學(xué)習(xí)的介紹

2018-12-27 16:53:43.000

大數(shù)據(jù)推動(dòng)著企業(yè)地快速蛻變和未來制勝。

2018-06-01 14:29:02.000

我們究竟怎么來辨別什么是智能制造呢？

2018-05-29 16:03:11.000

你需要不斷學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，并掌握一款操作簡(jiǎn)單、功能強(qiáng)大的可視化分析平臺(tái)。

2018-05-22 14:28:14.000

本文介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)新手需要了解的 10 大算法，包括線性回歸、Logistic 回歸、樸素貝葉斯、K 近鄰算法等。

2018-03-14 09:43:14.000