【Spark Summit East 2017】当大数据邂逅学习科学-低调大师

【Spark Summit East 2017】当大数据邂逅学习科学

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本讲义出自Al Essa在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了创新的路线，MC Graw Hill公司的在学习科学以及优化学习的工具所做的研究，以及利用Spark和DataBricks建立测评模型解决辨别可能放弃课程学习的高风险学生的难题。

最后Al Essa还谈到：虽然技术非常重要，但是使用DataBricks迅速地建立创新工作流也非常重要。

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【Spark Summit East 2017】虚拟化分析，Spark是最好的答案么？

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Arsalan Tavakoli在Spark Summit East 2017上的演讲，主要对于虚拟化分析的技术路线的发展进行了探讨。对于企业而言，往往希望数据积累的越多，获取的智能也就越多。但是怎样才能做到这一点呢？其实需要依靠三大支撑：数据、分析以及人。面对参差不齐并且传播速度非常快的大量数据，多种多样，越来越复杂的分析手段以及需要涉及更多的人、更多的职责以及人与人之间工作交接的低效的挑战，今天的技术栈足以应对了么？从最初的数据仓库、到第二代的Hadoop+Data Lake，再到如今，经过了三代技术栈的更新，目前Databricks + Apache Spark成为了最好的解决方案，然而技术还需要不断进步与发展。

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更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Ziya Ma在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了人工智能对于目前各个行业的深刻变革并将继续释放大量的能量，并且讲述了人工智能目前需要更进一步提升的需求点，并且介绍了应对人工智能的需求，Intel所研发的BigDL大数据分析框架。 BigDL特性与CAFEE以及TORCH相似，对于用户和开发者而言，BigDL非常易于使用，并且所需成本比较低，而且能够使得深度学习在大数据平台上易于扩展，而且能够在单点上具有较高的性能。

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