2015年，中国大数据产业的热度从贵阳大数据交易所开始，在9月国务院50号文《促进大数据发展行动计划》中达到顶峰。2017年，在第十四届中国企业发展论坛在京举办的2017中国金融科技创新峰会上，数据的发展历程和大数据的发展历程随着计算机和网络的发展，信息不断“爆炸”:20世纪70年代:超大规模数据库(VLDB)[GB10 9 bytes]21世纪初:海量数据[TB10 12 bytes] 2008年:BigData [PB10 15 bytes]现在实际数据量已经达到:ZB10 3EB10 6PB。
1、国内都有哪些可以交流人工智能技术的技术社区?
北京、上海、武汉有很多典型代表。对我们的皮肤会非常不好，影响健康。有很多技术社区，比如中关村。可以去中关村试试。为了科技更好的发展。近年来，人工智能越来越普及，无人驾驶、智能音箱等行业呈爆发式增长，优秀的人工智能工程师供不应求。一些从事人工智能行业的优秀毕业生，起薪几十万，让很多同行羡慕。真的是这样吗？
去年11月8日，IDG发布了2017年中国准独角兽公司薪酬调查报告。在这份报告中，有一份关于人工智能领域薪酬的统计数据，发现人工智能的平均薪酬溢价高达550%。而且，当时IDG预测2018年人工智能行业的人才竞争会达到白热化。甚至看到网上流传的2018年校招高薪名单。人工智能行业的公司给毕业生开出了25万元的年薪，还说这只是“白菜价”，可见企业对AI人才的渴求。
2、贵州理工学院大数据学院是公办的吗
呵呵！三亚职业技术学院2009年才开始招生，紧挨着三亚学院。和三亚学院共享所有资源，其实和三亚学院是兄弟关系。吃饭一样，住宿一样，甚至每个人的教室都一样。只有一个叫三亚学院，一个叫三亚理工学院。都是民有，吉利集团经营的。院长也一样，都是卢丹人。只有一个负责本科，一个负责专科。还不错。目前，三亚理工职业学院的教学楼和宿舍也在建设中。预计当你来的时候，它们将被建成。
3、数据发展的历程
大数据的发展随着计算机和网络的发展，信息不断“爆炸”:20世纪70年代:超大规模数据库(VLDB) [GB10 9字节]21世纪初:海量数据[TB10 12字节] 2008年:BigData [PB10 15字节]现在实际数据量已经达到:ZB10 3EB10 6PB。
大数据是指其规模超过常规数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。2013年3月29日，美国奥巴马政府宣布启动“大数据研究与发展倡议”，该倡议被比作克林顿政府提出的“信息高速公路”计划。
4、IDC托管的IDC定义大数据四大特征
7月25日报道:在今天举行的英特尔大数据论坛上，IDC中国企业系统与软件研究部高级研究经理周振刚表示，IDC定义了大数据的四大特征:海量数据量、快速数据流和动态数据系统(velocity)、多样的数据类型和巨大的数据价值。“对用户最有意义的是大数据通过处理和分析所能发现的价值，无论是商业价值还是社会价值。
周振刚还简要介绍了IDC对大数据未来的十大预期。“我们看到2010年全球大数据及相关硬件、软件和服务市场，规模约为30亿美元；2015年整个市场将超过170亿美元，平均每年增长50%以上。”“未来两三年，Hadoop会有一个明显的商业化进程。随着Hadoop的快速发展，非常早期的项目也面临着各种挑战。
5、大数据的产生与发展现状研究
摘要:大数据的出现给未来信息技术带来了新的机遇和挑战。大数据对数据处理的有效性和实时性提出了更高的要求，当前的数据处理技术需要根据大数据的特点进行改革，从而形成更有利于大数据采集、存储、处理、管理、分析和共享的新兴技术。本文阐述和分析了大数据的产生和发展、特点、主要应用以及带来的挑战。关键词:BigData物联网信息处理海量计算一、大数据的产生和发展现状随着物联网、云计算等信息技术的快速发展，大数据技术日益进入人们的视线。
目前，人们对大数据的认识并不全面和深入，对大数据的含义也没有统一的定义。亚马逊大数据科学家JohnRauser认为，大数据是超过任何计算机处理能力的海量数据。Informatica中国首席顾问单斌指出:大数据是海量数据和复杂类型数据的结合。维基百科将大数据定义为许多难以用当前数据库处理的大型复杂数据集。
6、大数据金融创新与发展
大数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运营模式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面(“4c”)包括:数据质量的兼容性、数据应用的连通性、数据分析的成本和数据价值的资本化。大数据在金融行业的应用场景正在逐步拓展。在海外，大数据已经在金融行业的风险控制、运营管理、销售支持、商业模式创新等领域得到全面尝试。
数据整合、部门协调等关键环节的挑战仍是阻碍金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。数据技术和数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”推向“前端”，存量架构与创新模块的有效整合是传统金融机构在技术层面面临的主要挑战。此外，数据生态的发展和演变有其显著的社会特征。金融机构作为其中一员，在推动数据经济发展方面任重道远。
7、中国大数据产业和企业的问题观察
对中国大数据行业和企业问题的观察。大数据作为一个新兴行业，一直处于舆论的风口浪尖。就像互联网 的概念一样，大数据被神话了，被送上了“宗教”的神坛。大数据公司总有一种担心，怕大数据被捧得太高，以后可能会跌得很惨。2015年，中国大数据产业的热度从贵阳大数据交易所开始，在9月国务院50号文《促进大数据发展行动计划》中达到顶峰。
数据给企业带来的具体价值，数据应用场景，大数据行业的痛点很少介绍。中国大数据产业经历了很多阵痛，大数据产业前景很好，但是大数据公司很难做大，很难实现质的飞跃。中国大数据行业的痛点和难点如下。大数据企业那么多，很难做到产业优势。全国大数据企业约200家，近60%集中在北京，以小微企业为主，年销售额10亿元的企业几乎没有。
8、2017中国金融科技创新峰会在哪里举办?
“金融科技的发展要达到两个目的，一是增强金融普惠性，二是加强风险控制。”12月12日，在第十四届中国企业发展论坛在京举办的2017中国金融科技创新峰会上，中国人民大学重阳金融研究院高级研究员、中国银行原副行长张艳玲表示。2017年，金融科技成为最热门的细分领域之一。麦肯锡的数据显示，在强大资本的支持下，全球共有2000多家金融科技公司。
中国的金融科技公司做得很好。以移动支付为例，央行数据显示，2016年中国移动支付业务257.1亿笔，金额157.55万亿元，“近年来，随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，金融科技有效降低了服务成本，提高了服务效率，触及了过去无法或难以覆盖的长尾人群，从而推动了普惠金融的发展，并在全球范围内形成了创新力量。