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2020年的云计算,四强争霸还是赢家通吃?

近日,谷歌母公司Alphabet首次公布了谷歌云计算业务的数据,这一举动将云计算行业重新推到了聚光灯下。众所周知,全球云市场竞争激烈,在这场角逐战中,技术与市场能力就是战场上的武器。 Cloud Infrastructure Spending and Annual Growth, Full Year 2019 (source: Canalys.) 从研究公司Canalys发布的最新数据中,我们可以看到全球云服务市场规模在2019年达到了1071亿美元(人民币7500亿元),相比上一年同比增长37.6%,Canalys预计2020年全球云服务市场规模达1410亿美元,同比增长32%,到2024年将增长至2840亿美元(人民币约2万亿元)。 各家云业务对比 总体来看,云服务市场越来越集中在少数巨头手中,亚马逊、微软、谷歌和阿里云占据着全球60%云服务市场份额。市场研究公司Wikibon的首席分析师Dave Vellante介绍了云市场的现状,以及云计算提供商的业务业绩和发展势头。在亚马逊、微软、谷歌和阿里巴巴之间的竞争中,这四家公司看待云计算的角度有所不同。 亚马逊AWS继续领跑云服务市场...

是什么让数据科学家从优秀变得伟大?

本文从目前数据科学行业发展角度出发,总结了顶级数据科学家必备的几项技能。 数据科学领域的劳动力市场正发生着快速的变化。曾经,能够搭建机器学习模型被认为是只有少数顶尖的数据科学家才能掌握的尖端技能,但如今,有一点基本编程经验的人就能根据教程完成Scikit-learn或者keras的模型训练。 顶着“本世纪最性感的职位”,行业内的招聘人员不得不面对大量的数据科学相关的求职申请,而这样火热的程度目前看不到降温的趋势,同时越来越多的数据科学相关的开发工具也变得更加易用。人们对数据科学家能给我们带来什么的期望已经改变,越来越多的公司逐渐认识到,训练机器学习模型只是在数据科学领域取得成功所需的很小一部分工作。 这里,我们列举了四项成为伟大的数据科学家最有价值的品质: 一、重点关注业务影响 对于数据科学家而言,最常见的驱动力之一源自对于发现数据模式的好奇心:潜心于探索数据特征的探索、利用最新技术进行实验、系统性的测试并最终得到新的发现,这些工作都让数据科学家们感到兴奋。这种科学动机是数据科学家应该具备的。但如果它是唯一的动力,那也成了一个问题。 如果仅停留在数据层面,思路就会变的局限,最终迷失在数...

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