涕零
⑴ 有哪些含金量高的算法大赛可以参加
你一说算法大赛，我第一想到的就是中兴的，之前身边有朋友参加过，奖金多少忘了，只知道很香……但最主要是中兴的offer，羡慕惨了，别人辛辛苦苦找工作的时候，他只管做毕设就好了,fine～怪自己学术不精，没有拿到offer
⑵ 百度AⅠ竟赛有哪些
kaggle数据科学竞赛，阿里云天池比赛，AI Challenger 全球AI挑战赛，和鲸HeyWhale，FlyAI竞赛平台，COCO数据集：数据集比赛，大规模图像识别挑战赛：CVPR，大规模图像识别挑战赛：CVPR，KDD CUP，Byte Cup国际机器学习竞赛，Byte Cup国际机器学习竞赛，DataCastle，CCF大数据与计算智能大赛，CCF大数据与计算智能大赛。AI人工智能，是计算机科学的一个分支，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的
⑶ 大数据与人工智能竞赛的认可度高吗
认可度高。大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。竞赛分为“本科组”和“高职组”。本科组竞赛内容分为大数据平台部署、大数据预处理、大数据分析、大数据可视化、人工智能技术应用以及综合应用等；高职组竞赛内容分为大数据平台搭建、运维与优化、语言代码处理、大数据工具使用、大数据处理及分析、人工智能技术应用以及文档编写等。竞赛的预定时间为4小时，但当竞赛进行一定时间后，竞赛专家组可以因为出现不可预见的事件而调整比赛时间长度，一旦比赛时间长度发生改变，将会以及时并且统一的方式通告所有参赛队员。
⑷ 参加了国内的大数据，算法竞赛，可以得到什么
不要抱着太功利的思想参加比赛。参加这种大型的比赛，奖励或许很丰厚，版也能够让自己的权履历好看点，但实际上我么你更应该看到，这场比赛给我们带来怎样的经历，他能够让我们见识到更加开阔的世界，更多的新新闻，结识到更多有创意的人，这些宝贵的经历才是带给我最宝贵的财富。
⑸ 2021国际大数据第七届竞赛百度深圳赛区几月几日开始
⑹ 大数据室如何应用的有什么大数据平台的推荐呢
大数据如何应用到各个行业，需要根据企业需求进行定制化互联网解决方案。应用的行业也非常的广泛的，有工程机械行业、纺织行业等等。工业大数据平台可以选徐工信息汉云这类有硬实力和方案定制软实力的品牌。随着5G快速普及，徐工信息汉云也将帮助更多企业释放物联网大数据的潜能，带领行业一起跨入5G时代。
⑺ 财务数智化大赛是干啥的
财务数智化大赛通过模拟数字企业财务管理中大数据技术的应用场景，基于财会专业核心知识，考察参赛学生协同业务数字化处理能力、对外协调沟通能力、财务政策与流程的理解（应用）能力、财务大数据收集及分析能力，将知识与实践相结合，是学生展示数字化能力的舞台。
比赛目的：
大赛为进一步推进财务管理、会计学等相关专业在大数据分析方面实践育人工作开展，提高人才的培养质量，培养“财务数字化”人才，无缝对接社会与区域的数字经济发展需求，让学生在参赛中学习数字化时代的领导能力、规划能力、分析能力，为今后的就业积蓄力量。
比赛方式：
大赛采用线上网络比赛方式，竞赛平台是新道云教学平台+DBE财务大数据分析实践教学平台。
比赛内容：
财务大数据竞赛分为理论知识和实践能力两个竞赛环节，具体考察学生能力内容如下：
一、理论知识竞赛环节：
1、大数据概念及特点：考察学生对大数据概念、特点及应用场景等知识点的理解。
2、财务大数据分析特点及应用场景：考察学生对财务大数据分析的特点、应用场景、应用价值等知识点的掌握情况。
二、实践能力竞赛环节：
1、数据爬取能力：利用平台内置的 Python 语言编辑器爬取指定的财报数据。
2、数据处理能力：利用平台内置的数据处理工具完成爬取数据的数据清洗、数据集成等数据处理全过程。
3、财报分析可视化呈现能力：结合平台内设置的案例背景及问题，从投资者角度对整个行业数据从盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力等方面进行分析，并将分析结果做可视化呈现。
4、撰写报告：基于“案例背景-投资需求分析-指标确定-可视化分析”思路，撰写案例企业的财务投资分析报告，通过 PPT 形式上传呈现，同时录制 PPT 讲解视频并上传。
⑻ 国内比较权威的大数据比赛有哪些
各大赛事微博微信公众号应该都有官方数据吧！
⑼ 大数据有哪些常用的平台
大数据平台：是指以处理海量数据存储、计算和不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施。典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。
⑽ 大数据技术平台有哪些
java：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的？排队买票你知道不？数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰溜溜的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。