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[NGA人才濟濟] 數(shù)據(jù)挖掘和物聯(lián)網(wǎng)哪個好?

時間:2012-07-02 11:56 來源:z236.cn 作者:編輯 點擊:

導(dǎo)師主要搞物聯(lián)網(wǎng)方向 手下還一塊數(shù)據(jù)挖掘
   物聯(lián)網(wǎng)這東西感覺就中國在搞 教材清一色國內(nèi)的 我去amazon查the internet of things 就一本書 而且還是主要講并行系統(tǒng)和云計算的 物聯(lián)網(wǎng)估計只占3分之1內(nèi)容 不怎么看好
   而數(shù)據(jù)挖掘的書就有很多 看來大家想法和我都差不多 我也認為物聯(lián)網(wǎng)就是個唬頭 而且離實際運用很遠 還有就是數(shù)據(jù)挖掘搞哪個方向比較好 算法方向?怒挽一尊 吃飯去了數(shù)據(jù)挖掘哪個好發(fā)paper搞哪個 物聯(lián)網(wǎng)下面不是也還分RFID 傳感網(wǎng)等等內(nèi)容么。數(shù)據(jù)挖掘錢多,看機遇什么的short answer: data mining數(shù)據(jù)挖掘 物聯(lián)網(wǎng)還有點遠數(shù)據(jù)挖掘
   物聯(lián)網(wǎng)、云計算暫時都是浮云
   
   
   -------發(fā)自NOKIA Lumia 800上的NGABrush for WP7看來大家和我想法都相同啊物聯(lián)網(wǎng)很坑爹的。。。shit 怎么變成符號了
   做BI的表示 歡迎你學(xué)數(shù)據(jù)挖掘
   算法挺重要的 不過對于挖掘來說 業(yè)務(wù)更重要
   就算我這個做數(shù)據(jù)倉庫的 也是80%業(yè)務(wù) 20%技術(shù) 這樣子搞Machine Learning哪個好發(fā)paper搞哪個,學(xué)哪個都是浮云,決心這輩子搞學(xué)術(shù)的另說物聯(lián)網(wǎng) 基本就是 wireless sensor networks 就是玩一個概念
   
   還是搞數(shù)據(jù)挖掘比較好物聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)將來必然大有作為,但是這個將來估計你我都難看到
   數(shù)據(jù)挖掘,
   物聯(lián)網(wǎng)只是某些專家炒出來騙錢的,實際上并沒那么火Data Mining很多年了,方法比較多,不過算法什么的都寫爛了,自己搞一點東西可能比較難吧
   IoT這塊,WSN+RFID基本就這些,RFID應(yīng)用現(xiàn)在蠻多的,可以跟風(fēng)搞一搞,而且和業(yè)務(wù)/項目相關(guān)可以寫點東西
   如果說是Data Mining+IoT的話,你還是先想好怎么畢業(yè)吧。。。

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