外媒速遞：2018年我們將迎來的五項大數據發展趨勢
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今天給大家推薦的內容包括：2018年我們將迎來的五項大數據發展趨勢、Julia對Python—數據科學領域王牌語言對決、如何打造一套推薦系統和九種陳舊但卻仍然重要的技能等。
一、2018年我們將迎來的五項大數據發展趨勢
原文標題：5 Big Data Industry Trends in 2018
大數據確實極為龐大。事實上，如今我們每天創造出約2.3萬億GB數據，這意味著數據世界每兩年都將增長一倍。那么，展望即將到來的2018年，大數據領域會出現哪些變化?這些變化又會給我們造成怎樣的影響?我們將在今天的文章中一同探討。
1. 我們終將利用暗數據
2. 結構化與非結構化邊界的消失
3. CDO快速崛起
4. 量子計算進入公眾視野
5. 媒體關注度有所下降
二、Julia對Python：數據科學領域王牌語言對決
原文標題：Julia vs. Python: Julia language rises for data science
在Python所涵蓋的眾多用例當中，數據分析可能是其中規模***也最為重要的項目。憑借著Python生態系統中的眾多庫、工具與應用程序，科學計算與數據分析工作正變得愈發便捷。但對于Julia語言的開發者而言，Python仍然不夠快速或者方便——他們希望拿出一款專門用于科學計算、機器學習以及數據挖掘等場景的語言選項。那么，二者到底誰高誰低?我們將一同進行討論。
1. Julia語言是什么?
2. Julia語言的優勢
3. Python語言的優勢
三、實戰教程：如何打造一套推薦系統
原文標題：How to implement a recommender system
時至今日，為了緊緊抓住受眾者的注意力，提供***的相關內容顯然非常必要。很明顯，每位受眾都希望看到與其興趣最為相關的個性化內容。在今天的文章中，我們將立足實踐，聊聊如何打造一套切實可行的推薦系統。
1. 矩陣因子分解
2. 矩陣分解示例：Netflix
3. 圖像算法
4. 圖像算法示例——Pinterest
四、九種陳舊但卻仍然重要的技能
原文標題：9 legacy programming skills still in demand
Gartner公司報告稱，隨著當前技術人員在技能層面的差距日益擴大，企業正面臨著新的挑戰。由于一批老員工即將離職甚至退休，傳統技能急需新生力量加以支持。更具體地講，企業可能會突然發現自己在某些“已經過時”的技能層面遭遇人才短缺。面對這樣的好機會，我們自然有必要對此類重要技能加以整理。
1. DB2
2. C
3. Cobol
4. 匯編語言
5. Perl
6. Delphi與Object Pascal
7. Fortran
8. REXX
9. Pascal
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