技巧
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人工智能：让优秀人才脱颖而出
2017-04-23越来越多的公司正在利用人力资源应用中大量涌入的AI，并且在今年某个时候计划部署测试版，而Expedia正是这些公司中的一员。
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从AI技术中获利 你准备好了吗？
2017-04-20人工智能似乎无处不在。我们在谷歌搜索框中输入内容的时候，它好像知道我们在想什么；亚马逊有自己的推荐引擎，它知道你想买什么……
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AI也要“接地气”
2017-04-13人工智能应用程序为一系列业务流程提供了宝贵的洞察力和帮助，而今天的应用只是冰山一角。
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构建AI应用程序你需要了解的三件事
2017-04-11开发云应用程序已经是过去时，人工智能成为当下科技圈追捧的对象。如果你正在为AI构建应用程序，在前期准备时需要做大量的功课。
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作为HR 这些和AI相关的术语你了解多少?
2017-04-10人工智能为人力资源工作带来了一大批新术语。本文提到一些在人力资源界讨论人工智能时最常听到的短语。
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处理大数据 现有的数据集成框架还远远不够
2017-04-05对于初学者来说，大型数据架构通常包括内部系统和外部数据源的组合。除结构化交易数据之外，它们还添加了各种类型的非结构化和半结构化数据。
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数据科学工具：激发企业潜能的标配
2017-04-04随着越来越多的企业了解到高级分析的优势，企业对易于使用的工具的需求也在增加。 首先接受这一趋势的供应商是在商业智能领域，自助服务成为商业智能的实际标准。
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是时候聊聊“黑暗数据”了
2017-03-28根据Deloitte集团的一份新报告，非结构化数据和其他所谓的黑暗数据类型的分析可以提供重要的业务价值。
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拥抱开源 DevOps引领大数据生态系统
2017-03-27为了继续推进大数据工程，团队需要非常认真地追求DevOps的信条，尤其是要求数据工程师和IT架构师负责将创新思想运用到生产过程中。
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Spark和Hadoop分析遇障碍？可以试试容器啊
2017-03-26将定制的Spark和Hadoop试点项目转移到生产中是一项艰巨的任务，但容器技术缓解了这种艰难的过渡。
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Spark尚未“成熟” 用户仍需“专业”
虽然Spark的应用对企业而言已经并不陌生，但对于一些企业来说，这项技术可能还是比较“前沿”。
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Watson 分析：让我们变得更好还是更懒？
Watson分析在很多领域表现出色，特别是在广告方面，包括Google和Adobe。但是IBM的AI驱动的分析技术还值得细细推敲。
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《数据价值》2017年3月刊·当预测模型失败了
随着大数据环境的不断发展，集成和准备分析数据的工作正在发生显著的变化。
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《数据价值》2016年10月刊·窥探未来的水晶球
企业可以利用Hadoop以及所有与它相关的技术设计大数据环境，以满足其特定的需求。但把所有的技术集成在一起并不是一件容易的事。