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[Weka及其他] 大数据时代之现代技术计算唯一选择:Mathematica [推广有奖]

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大数据时代之现代技术计算唯一选择:Mathematica


Mathematica 在超过25年的历程中,在技术计算领域确立了最先进的技术,并且为全球技术创新人员、教育工作者、学生和其他人士提供了最主要的计算环境。Mathematica 以卓越的技术和简便的使用方法享誉全球,在此基础上,它提供了一个单个集成并且持续扩展的系统,涵盖了最广最深的技术计算功能。现在利用 Mathematica Online(在线),它还能通过网页浏览器实现云端的完美访问,以及在所有现代桌面系统上的本地访问。


Mathematica:现代技术计算不存在其他选择


通过超过25年来的精心研发和不断探索,Mathematica 在许多领域独树一帜,在当今技术计算环境和工作流程中表现卓著。可以说,大数据时代之现代技术计算唯一选择就是Mathematica。





一个全面集成的大型系统

Mathematica 具有涵盖所有技术计算领域的将近5,000个内置函数——所有这些都经过精心制作,使其完美地整合在Mathematica 系统中。


不仅仅是数字,也不仅仅是数学,而是包罗万象

基于超过25年的持续开发,Mathematica 在所有技术计算领域表现卓著,包括网络、图像、几何、数据科学、可视化、机器学习等等。



不可想象的算法功能

Mathematica 在所有领域构建了前所未有的强大算法—许多算法都是使用 Wolfram 语言独特的开发方法和功能进行构建的


前所未有的高级

超级函数、元算法... Mathematica 提供了可实现自动化并且日益完善的高级环境,使您的工作尽可能地高效。






整体达到工业强度

拥有跨越各个领域的强大的高效的算法,Mathematica 是为提供工业强度而构建的,它的并行计算、GPU 计算等功能使其可以轻松处理大型问题。


易于使用的强大功能

Mathematica 凭借它的算法功能以及 Wolfram 语言的详细设计原理,创建了具有预测性建议、自然语言输入等的独特的并且易于使用的系统。



文档以及代码

Mathematica 使用 Wolfram 笔记本界面,使您可以快速整理包括文本、可运行代码、动态图形和用户界面等的丰富文档中的任何内容。


代码可读性强

使用直观的类似英文的函数名称和一致明了的设计,Wolfram 语言易于阅读、编写和学习。



得到最美观的结果

Mathematica 使用最先进的计算美学和设计原理,为你呈现最美观的结果;立即创建最顶级的互动可视化效果和出版物质量级别的文档。




超过15万个范例

参考资料中心 的150,000多个范例、Wolfram 演示项目的将近10,000个开源演示项目和其他资源中获取帮助,开始着手任何项目。


即时现实数据

Mathematica 可以访问广博的 Wolfram 知识库,包括最实时的数千个领域的数据。






完美的云端集成

Mathematica 目前已经完美地集成于云端系统中;可实现分享、云计算等等。


与任意内容连接

Mathematica 可以与任意内容连接:文件格式(180多种)、其他语言、API、数据库、程序、物联网设备等等甚至分布式实例。




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widen我的世界 学生认证  发表于 2016-3-19 12:34:02 |只看作者 |坛友微信交流群
现在,随着社交媒体的兴起,零售企业有必要也有可能从微博、博客、论坛等社交媒体上了解与企业和经营相关的信息。以前,企业的IT架构不具备处理海量社交媒体数据的能力,但是现在,实时、快速地处理大量的非结构化数据已经成了一种常态。

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藤椅
热爱你的热爱 在职认证  发表于 2016-3-19 12:39:47 |只看作者 |坛友微信交流群
软件只是帮助我们完成任务的工具。并不是我们只要学好的软件操作就能很好地完成任务,因为与操作相比,如何解释最后的结果要重要的多。即使软件操作的再熟,如果看不懂结果,那跟不会才做没有两样。

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板凳
Aloha遇见你 在职认证  发表于 2016-3-19 13:23:39 |只看作者 |坛友微信交流群
大数据不是越大越好,大数据分析有三个原则:第一,简单,分析出来的结果必须非常非常简单,没有任何花哨的东西,任何人都能够看明白看懂。第二,迅速,分析速度越慢接受度越低,越快接受度越高。第三,规模化,希望公司内部所有的员工每一个人都能够用数据来分析帮他们做决策,很快的做决策。

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报纸
funny每一天 学生认证  发表于 2016-3-19 13:34:01 |只看作者 |坛友微信交流群
一个合格的数据分析从业者,需要对自己的分析和结果负责,不能下结论的情况下,不要妄下定论,更不能有意扭曲事实。同时还要不断充实数据分析方面的知识技能,尽量避免出现无意识的错误。

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