2、中国统计网国内大数据分析首个门户,国内知名的数据分析门户网站,7、数据观(中国大数据产业观察)数据观是一个大数据新闻门户网站,专注大数据、大数据分析和大数据应用,同时涉及移动互联网、征信、云计算等领域,为读者提供专业的大数据信息交流平台,目前比较好用的大数据分析网站如下：1、数据分析精选数据分析精选 : 数据分析师的网址、大数据分析、网站分析门户网站、数据科学家博客、数据达人微博、数据分析软件、Excel和PPT资源、经典数据分析图书、行业数据的导航网站,36大数据是一个专注大数据、大数据技术与应用、大数据学习的科技门户,3、数据熊猫〔数据分析学习交流社区〕数据熊猫社区是一个讨论大数据、数据分析、数据挖掘、统计分析软件（Excel、SPSS、SAS、Hadoop等）商业智能、数据化管理、数据可视化等技术的爱好者……4、36大数据关注大数据和大数据应用,并致力为中国互联网IT行业数据专业人员和决策者提供一个数据共享平台,人工智能1956年被人提出70年代感知器模型强化学习算法出现,一大批人又一次相信类人智能可以由这些算法实现。
大数据网站有哪些
在这个数据为王的时代，谁掌握了数据谁就掌握了市场主动权。很多公司都纷纷设立了数据分析部，通过数据分析来确定下一步的策略方针。目前比较好用的大数据分析网站如下：
1、数据分析精选
数据分析精选 : 数据分析师的网址、大数据分析、网站分析门户网站、数据科学家博客、数据达人微博、数据分析软件、Excel和PPT资源、经典数据分析图书、行业数据的导航网站。
2、中国统计网
国内大数据分析首个门户,国内知名的数据分析门户网站，提供大数据行业新闻。统计百科知识、数据分析、商业智能(BI)、数据挖掘技术、Excel、SPSS、SAS、R语言、可视化等在线学习、交流平台。
3、数据熊猫〔数据分析学习交流社区〕
数据熊猫社区是一个讨论大数据、数据分析、数据挖掘、统计分析软件（Excel、SPSS、SAS、Hadoop等）商业智能、数据化管理、数据可视化等技术的爱好者……
4、36大数据
关注大数据和大数据应用。36大数据是一个专注大数据、大数据技术与应用、大数据学习的科技门户。讲述大数据在电商、移动互联网、医疗、APP及金融银行的大数据应用案例。
5、统计之都
统计之都( Capital of Statistics)中国统计学门户网站,免费统计学服务平台，做正直的统计学网站。
6、199IT(中国互联网数据资讯中心）
中文互联网数据研究资讯中心是一个专注于互联网数据研究、互联网数据调硏、数据分析、互联网咨询机构数据、互联网权威机构。并致力为中国互联网IT行业数据专业人员和决策者提供一个数据共享平台。
7、数据观(中国大数据产业观察)
数据观是一个大数据新闻门户网站,专注大数据、大数据分析和大数据应用,同时涉及移动互联网、征信、云计算等领域,为读者提供专业的大数据信息交流平台。
8、艾瑞网(互联网数据资讯平台)
艾瑞网聚合互联网数据资讯,融合互联网行业资源,提供电子商务、移动互联网、网络游戏、网络广告、网络营销等行业內容,为互联网管理营销市场运营人士提供丰富的产业数据、报告、专家观点、行业数据库等服务,打造极具影响力的互联网数据资讯聚合平台。-it门户网站
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先推荐两个网站：
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泡泡网是中国最具权威性与影响力的IT垂直互动门户网站之一，自2000年创立以来始终致力于IT产品的价值创造与资讯传播。 在80后创业者代表CEO李想带领的专业团队努力下，泡泡网经过十年的飞速发展，保持业绩100%以上增长，到目前已经拥有800万注册用户，30多个专业频道，900余个子频道，超过 25000个产品网站，5000家以上的经销商与容纳数万产品的即时报价系统，为用户提供资讯、互动、营销三位一体的网络服务平台，中国领先的3C产品 “垂直互动网络媒体”，始终致力于成为用户消费，品牌推广最为关注的信息平台。-it门户网站
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北大青鸟APTECH成立于1999年。依托北京大学优质雄厚的教育资源和背景，秉承“教育改变生活”的发展理念，一直致力于培养中国IT技能型紧缺人才。北大青鸟以完善的标准化管理为依托实现了体系的规模化发展，200余家授权培训中心遍布全国60多个重要城市，全国合作院校超过600所，同10000余家知名企业建立了战略合作伙伴关系，累计培养和输送80余万IT职业化人才进入IT行业。-it门户网站
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什么是IT行业发展前景如何
目前最热门的IT行业分支是人工智能行业。
“人工智能”实际上是统计学的一种，很多种智能算法都可以被称为“不可解释的统计推断”，虽然被广泛运用在各行各业之中，但是因为智能算法参数的知识对人类来讲无法理解，所以限制了自身的进步。
虽然AI这个词是上世纪50年代被人提出的，但是人类试图创造类人智能的努力一直没有停止。我对于具体的事件记不清楚，所以在这里大多使用的都是侧面反映制造类人智能努力的事件。
文艺复兴时代16世纪达芬奇就有设计机器人的手稿，设计了可以发声和挥动肢体的机器武士。
18世纪时候出现了一个魔术，由机械机器人和人类棋手对弈的表演“土耳其行棋傀儡”。傀儡进行了无数次表演，击败了当时大多数国际象棋棋手，直到19世纪中期才被揭露其中的原理，反应了当时民众相信科技水平足以制造类人机械以及对于制造类人机械的努力。-it门户网站
在20世纪到来之前，一直在用机械手段试图去实现类人机器，20世纪开始转为结合电气手段。
20世纪初期，卓别林喜剧 摩登时代 里，有机器人喂他吃东西，包括理发等等。
这些努力在当时的历史时期里都没有被视为荒谬的尝试，科学家与全社会民众对于科技水平与工程工资满怀信心。在不具备电子计算机的时代里，就消耗了大量的社会资源。类似的创新没有实现他们原本的目的，但是带动了机械工业的发展。-it门户网站
后面的历史可以在wiki查到。
人工智能1956年被人提出70年代感知器模型强化学习算法出现，一大批人又一次相信类人智能可以由这些算法实现，最终这类算法能实现的任务领域狭窄，计算能力与内存等硬件也存在瓶颈，人工智能陷入低谷。
80年代专家系统出现，核心是一种基于决策树的分类模型，由于专家系统具备使用价值，流行一时。东野圭吾的小说里也提到日本企业80年代最流行的就是建设专家系统以保留技术能手的知识，但很快被发现应用情景过于特定，90年代这类系统就不再成为热点。-it门户网站
在专家系统兴盛的同时，有人改进了感知器模型，将原有的感知器模型串联或并联，形成神经网络模型。BP算法的出现使得对神经网络的研究再次复活，BP意味着误差反传，网络结构里“隐节点”的加入对训练模型产生了大的改进。90年代的论文里，神经网络红极一时，可以解决很多问题。但是神经网络的学到的网络参数难以解释，调节参数对结果有很大影响，使得调参被看做一门科学之外的学问。-it门户网站
与神经网络同时兴盛的是“群智能”，最初是模拟生物进化的遗传算法，随后各类型群体智能算法仿照遗传算法诞生。群智能比起神经网络算法更加玄学，各类参数初始值设置不同可以得出不同的结论，以至于发展出解释初值影响结果的“种群早熟”、“步长”之类的术语。-it门户网站
智能算法由于需要样本多，训练时间长，学习效果难以保证，问题难以解释等等原因，应用领域也极为狭窄。改造这时期的智能算法并应用于现实的努力逐渐陷入低谷。
21世纪初在计算能力出现深度学习之前，国内主是学生做数学建模比赛使用这类智能算法。深度学习是在硬件计算能力大幅度提高之后，通过增大神经网络的规模，扩展出多层“隐含层”来提高神经网络结果。严格来说多层神经网络的构想在上世纪就有模型，受限于硬件计算能力而难以实现。-it门户网站
深度学习目前被广泛用在过去神经网络应用的范畴里，也被寄予厚望，希望突破获得类人智能。高效完成传统神经网络的任务是可行的，但是突破类人智能很可能是徒劳无功。因为目前提高效果是通过增加计算量实现的，每增加一层隐含层需要优化的参数都会增长，计算量的增长是非线性的。-it门户网站
使用今天突破的硬件去跑上世纪的模型算法，优化众多效果不明的参数，获得不可解释的统计推断结论。这种模式可以取得有意义的结论，但是依赖硬件提高性能的模式不可持续，如果模型不能取得创新，陷入冬天只是时间问题。-it门户网站
