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数据分析的发展将会有怎么样的趋势( 四 )


8. ↗ 升温：MXNet
MXNet（发音为“mix-net”）是一个类似于TensorFlow的深度学习框架。它缺乏TensorFlow可用的可视化调试，但为TensorFlow缺乏的张量计算提供了必要的语言。MXNet平台自动并行化的飞行象征性和必要的行动，并在其调度的顶部图形优化层，使符号执行快速和内存高效。
MXNet目前支持Python，R，Scala，Julia和C ++中的构建和训练模型; 训练有素的MXNet模型也可用于Matlab和JavaScript中的预测。无论你使用何种语言来构建模型，MXNet都会调用优化的C ++后端引擎。
9. ↙ 冷却：批量分析
我们在20世纪70年代经常在夜间进行批量处理作业来分析数据，当时数据存储在9轨磁带上，而将“主机”切换到第3班的批处理模式。如今，我们完全不需要用这种信息滞后的处理方式，可以实时获得数据分析结果。
在某些情况下，一个或多个遗留系统（这个可能要追溯到20世纪60年代）只能在没有被使用的情况下，在夜间进行分析或备份数据。在其他情况下，运行批量分析也不需要特别难的技术技巧，但是大家却一直都是这么做的。
你需要做的比这个更好，你的管理层值得进行最新趋势的数据分析。
10. ↗ 升温：Microsoft Cognitive Toolkit 2.0
Microsoft Cognitive Toolkit 2.0，也称为CNTK 2.0，是一个统一的深度学习工具包，它通过有向图将神经网络具化为一系列计算步骤。它与TensorFlow和MXNet有许多相似之处，尽管微软声称CNTK比TensorFlow更快，特别是对于循环网络，具有更容易集成到应用程序中的推理支持，并且具有也支持分布式学习的高效内置数据读取器。
它的模型库里目前大约有60个样本，包括过去十年中大多数获奖模型。Cognitive Toolkit是Microsoft Cortana，Skype实时翻译，Bing和一些Xbox功能的基础技术。
11. ↗ 升温：云存储和分析
高效分析的其中一个要点是“在数据所在的地方进行计算。”如果不遵守此规则，那么如果数据在本地网络中移动，分析可能会有很大的延迟；如果它在互联网上移动，则会有更大的延迟。这就是为什么微软为SQL Server添加了R支持。
随着公司生成的数据量呈指数级增长，数据中心的容量可能还不够，您将不得不添加云存储。一旦您的数据在云中，您的分析也应如此。最终，大多数新项目将在云中实施，现有项目将迁移到云端，将您的公司从CapEx转移到OpEx世界。
12. ↙ 冷却：每月的BI报告
在自助式BI变得流行之前，BI就是IT的一部分。管理人员描述他们想要看到的内容，业务分析师将需求进行规范，然后BI专家创建报告，最终成为一个个待办事项。一旦明确了报告的流程，它就会永远在每月都执行下去。所有报告都会在某月的第一天进入管理层的收件箱，并在会议上进行讨论，最后要么采取行动要么忽略。
有时，我们能够通过行动来确定新报告是否能回答现有报告提出的问题，然后，整个汇报周期将重新开始。同时，追求敏捷型的企业是无法忍受在市场环境变化后的几个月才能作出应对，提问和获得答案之间的时间应该以秒或分钟来衡量，而不是几周或几个月。
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■网友

这个问题之前有回答过，也是现在比较关心的问题。
经常听到有人再疑问说大数据分析师是青春饭，参加完大数据培训，工作几年就没有前途了。也有我的学生问过我这个问题，这让很多参加大数据培训的小伙伴担忧，难道真是这样吗？难道干几年的大数据分析师，职业发展就到顶端了吗？大数据分析是不是青春饭，主要看你掌握哪些技能，下面我们来看一下大数据工程师都做什么？大数据工程师需要懂什么?
数据分析的发展将会有怎么样的趋势


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