國內外哪些學校開展了關于思維的課程

國內外相關高校開設《數(shù)據科學》課程、數(shù)據科學學位計劃、數(shù)據科學短期培訓班，進行數(shù)據科學家和數(shù)據工程師的培養(yǎng)。在中國，香港中文大學從2008年起設立“數(shù)據科學商業(yè)統(tǒng)計”科學碩士學位；復旦大學從2007年起開設數(shù)據科學討論班，2010年開始招收數(shù)據科學博士研究生，并從2013年起開設研究生課程《數(shù)據科學》；北京航空航天大學于2012年設立大數(shù)據工程碩士學位。在美國，加州大學伯克利分校（UCBerkeley）從2011年起開設《數(shù)據科學導論》課程，并從2012年起開設《數(shù)據科學和分析》課程；伊利諾伊大學香檳分校（UniversityofIllinoisatUrbana-Champaign，UIUC）從2011年起舉“數(shù)據科學暑期研究班”（DataSciencesSummerInstituteprogram）；哥倫比亞大學（ColumbiaUniversity）從2011年起開設《數(shù)據科學導論》課程，2013年起開設《應用數(shù)據科學》課程，并將從2013年秋季起開設“數(shù)據科學專業(yè)成就認證”（CertificationofProfessionalAchievementinDataSciences）培訓項目，并計劃從2014年起設立碩士學位，2015年起設立博士學位；芝加哥大學（UniversityofChicago）開設3個月的夏季培訓課程；紐約大學（NewYorkUniversity）將從2013年秋季起設立“數(shù)據科學”碩士學位；南加州大學（SouthCaliforniaUniversity）設立“數(shù)據科學”碩士學位；華盛頓大學（UniversityofWashington）從2013年5月起開設《數(shù)據科學導論》課程，并對修滿數(shù)據科學相關課程學分的學生頒發(fā)數(shù)據科學證書（CertificateinDataScience）；雪城大學（SyracuseUniversity）也提供數(shù)據科學高級研究證書（CertificateAdvancedStudiesinDataScience）培訓項目。在英國，鄧迪大學從2013年起設立“數(shù)據科學”科學碩士學位。從上述人才的培養(yǎng)計劃來看，數(shù)據科學家應該系統(tǒng)地掌握數(shù)據分析相關的技能，主要包括數(shù)學、統(tǒng)計學、數(shù)據分析、商業(yè)分析和自然語言處理等，具有較寬的知識面，具有獨立獲取知識的能力，具有較強的實踐能力和創(chuàng)新意識。其中，只有復旦大學的課程設置強調了數(shù)據科學家是研究數(shù)據的科學家，而不僅僅是一個數(shù)據工程師或者數(shù)據分析師[2]（查看中國大數(shù)據技術與產業(yè)發(fā)展白皮書2013原文）。國內開設《數(shù)據科學》課程調研結果大陸：根據網絡調研結果，國內高校目前還沒有關于已開設《數(shù)據科學》課程的相關資料，但是，不排除個別已經開設《數(shù)據科學》課程（因為有些教師可能沒有為課程建立主頁）。相關高校在數(shù)據科學領域開展了相關工作，比如，復旦大學設有“上海市數(shù)據科學重點實驗室”和“數(shù)據科學研究中心”，清華大學數(shù)據科學研究院計劃在2014年9月開始培養(yǎng)大數(shù)據碩士，華東師范大學設有“數(shù)據科學與工程研究院”。在教材方面，復旦大學朱揚勇、熊赟等人編寫了《數(shù)據學》，北京理工大學楊旭、湯海京等人編寫了《數(shù)據科學導論》。香港：調研了中國香港幾所主要大學，香港大學、香港中文大學、香港理工大學、香港科技大學、香港城市大學、香港浸會大學、香港嶺南大學，都沒有開設《數(shù)字科學》這門課，但是，有幾所大學開設了《DataAnalysis》這門課，但是并沒有課程信息，只有簡單介紹。（查看調研報告）臺灣：中國臺灣省各高校暫時未開設《數(shù)據科學》課程，通過公開的資料也未顯示有開課準備。臺灣民間有一個“資料科學實驗室”組織，2014年召開了“臺灣資料科學愛好者大會”，有開設資料科學相關課程。（查看調研報告）國外開設《數(shù)據科學》課程調研結果美國：華盛頓大學開設了《IntroductiontoDataScience》，介紹了關系型數(shù)據庫、MapReduce、NoSQL、基礎數(shù)據分析、機器學習、可視化、圖論。約翰霍普金斯大學在Coursera上一口氣推出了9門DataScience方面的課程，組成“數(shù)據科學家”專項課程。（1）數(shù)據科學家的工具箱；（2）R語言程序開發(fā)；（3）獲取和整理數(shù)據；（4）探索性數(shù)據分析；（5）可重復性研究；（6）統(tǒng)計推斷；（7）回歸模型；（8）實用機器學習；（9）數(shù)據產品開發(fā)。紐約大學開設MSdatascience項目。哥倫比亞大學設有數(shù)據科學學院。MIT開設IntroductiontoComputationalThinkingandDataScience（計算思維和數(shù)據科學導論）這門課，介紹如何利用計算機來理解真實世界的現(xiàn)象，目標受眾是具備一定Python編程經驗和計算復雜度基礎知識的學生，課程強調必須更加照顧涉獵范圍，而不是一味增加深度；為了這個目的，該課程會為學生提供許多主題的淺顯介紹，這樣學生就可以知道之后在他們的職業(yè)生涯中可以用計算機去完成什么樣的任務了；課程的主題包括，繪圖、隨機程序、概率和統(tǒng)計、隨機漫步、蒙特卡洛模擬、數(shù)據模型化、優(yōu)化問題和分類歸并。哈佛大學開設CS109DataScience，有GitHubk課程資料。（內容請查看調研報告）英國：目前大概有七所高校開設了《數(shù)據科學》及其相關課程，包括謝菲爾德大學、愛丁堡大學、倫敦大學學院、東英吉利大學、布里斯托大學、曼徹斯特大學、倫敦大學皇家霍洛威學院。其中，謝菲爾德大學和愛丁堡大學對于這一新興專業(yè)歸納最全，并設立了相應的MSc；其他高校只設立了與數(shù)據科學相關的一些課程或專業(yè)，如曼大設立了數(shù)據與知識管理專業(yè)，東英吉利大學設立了知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據挖掘專業(yè)。（內容請查看調研報告）韓國、日本：經過對韓國科學技術院(KAIST)、浦項大學、首爾國立大學以及日本東京大學和京都大學的網絡調研，可初步得出，韓國和日本目前還沒有高校開設《數(shù)據科學》的課程。其中，韓國的三所大學有設立與數(shù)據科學相關的課程，但沒有課件資料，也沒有簡要的課程介紹。（查看調研報告）

為孟連等地區(qū)用戶提供了全套網頁設計制作服務，及孟連網站建設行業(yè)解決方案。主營業(yè)務為成都網站設計、網站建設、孟連網站設計，以傳統(tǒng)方式定制建設網站，并提供域名空間備案等一條龍服務，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠的服務。我們深信只要達到每一位用戶的要求，就會得到認可，從而選擇與我們長期合作。這樣，我們也可以走得更遠！

南京云計算培訓哪個好

達內教育。

根據網絡上的相關評價，達內教育評分是4.5。萬和教育平方是4.4，剩下的還有中公教育，北大青鳥等。以廣大學子的評分來看的話，還是達內教育。

云計算是分布式計算的一種，指的是通過網絡“云”將巨大的數(shù)據計算處理程序分解成無數(shù)個小程序，然后，通過多部服務器組成的系統(tǒng)進行處理和分析這些小程序得到結果并返回給用戶。

請翻譯下以下句子，重謝啊。 給企業(yè)寫的，所以盡量符合下語氣

私は大學に入って以來、かなり強い「手を動かす」実踐力を持っておりました。新しい物事への呑み込みが早く、柔軟性に富んでいると思います。NEC研究所で実習している間、新興テクノロジーNoSQLのシステムプラットフォームについて研究しておりました。短い1ヶ月の間、真面目に學んだり仕事に勵（はけ）んだりしただけでなく、任務もうまく果たせたと思います。

　そして、大學學生會に入って、先輩たちといっしょに學校サイトの機能開発をしていたので、內部システム開発とデザインの経験を持っております。その後、システムマネジメントを2年間しておりました。學校のサーバーの安全管理をしていたので、セキュリティーについても経験を積んでおります。

手工翻譯！請參考！

北京信息科技大學信息管理學院怎么樣？信息管理與信息系統(tǒng)這個專業(yè)好不好？

樓上要實在不知情就不要亂說！首先北京信息科技大學是由北京信息工程學院和北京機械學院在2008年合并改名而來，合并前兩所學院都是標準的二本學校，哪來專科學校之有！另外信管專業(yè)在這個學校我不敢說是最高分的，但絕對不低分，在北京招的都是一本線，外地的分會更高！對于信管專業(yè)畢業(yè)我不敢說是最好就業(yè)的專業(yè)，但是它的就業(yè)面絕對是比較廣的，看我下面描述你就知道了！

我是這個學校這個專業(yè)剛畢業(yè)的，別的學校的這個專業(yè)分高不高我不是很清楚，但是這個學校的信管和其他學校的信管專業(yè)有很大的不同，這么跟你說吧，它比較偏向于計算機，盡管有兩個方向（計算機方向和管理方向），但是都脫離不了計算機，除了偏硬件的課程（像微機原理），計算機專業(yè)學的課程我們都學了，編程是最大的特色，用心學一下的話，最后畢業(yè)都能開發(fā)一個網站或者信息系統(tǒng)什么之類的，像畢設，他們大部分都做什么人力資源管理系統(tǒng)、B2C電子商務網站的居多，當然也有做算法研究的，四年我個人感覺其中最精髓的課程是系統(tǒng)分析與設計，學好這個，將來沒準能做個系統(tǒng)架構師之類的，但是剛畢業(yè)，大部分都是去做開發(fā)或者測試什么之類的，總的前景我覺得還是比較好的，特別是系統(tǒng)分析與設計能力，這是現(xiàn)在信息系統(tǒng)的精髓！當然還有轉型去做其他的像DBA之類與數(shù)據庫有關的（數(shù)據庫是我們的專業(yè)基礎課），更高一層也有做數(shù)據挖掘的（估計其它學校在這個專業(yè)很少有開這課，我們就學了，很前沿的學科），這些都是比較不錯的職業(yè)，最不濟的也能去做個維護什么之類，像就有部分同學畢業(yè)去百貨公司做技術支持或者維護什么的。

考研的話我們可以選兩個方向，一個是計算機，一個是管理科學與工程，因為他們兩涉及到的專業(yè)課我們都學了。

出國的話學院有和澳大利亞的大學合作的2+2、美國的大學合作有3+1+1，還算不錯！

說了很多，僅供參考！，也可以hi我！

有哪些大學的哪些專業(yè)是與大數(shù)據有關的？？

一、開設了大數(shù)據的大學：

1、北京大學

大數(shù)據是一個新的專業(yè)，國內首次出現(xiàn)這個專業(yè)是在2016年的時候，當時新設這個專業(yè)的高校全國只有3所有，其中就有北京大學。

2、對外經濟貿易大學

與北大為同一批次開設大數(shù)據專業(yè)的學校還有對外經貿大學，很多人不知道這所學校是一所211工程大學，所以這個大數(shù)據專業(yè)應該是辦得不錯的。

3、中南大學

該校是湖南最好的大學，屬于211和985工程學校。是第一批開設大數(shù)據與專業(yè)的高校。網上的一些排名中將該校的大數(shù)據專業(yè)排在了全國第一的位置。

4、中國人民大學

人大屬于第二批開設大數(shù)據專業(yè)的高校，具體開設時間是在2017年。人大的這個專業(yè)雖然開設只有一兩年的時間，但是實力應該是很強的，因為該校的統(tǒng)計學科在國內處于領先地位。

二、大數(shù)據專業(yè)：

屬于交叉學科：以統(tǒng)計學、數(shù)學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫(yī)學、環(huán)境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。

此外，還需學習數(shù)據采集、分析、處理軟件，學習數(shù)學建模軟件及計算機編程語言等

以中國人民大學為例：

基礎課程(38學分)：數(shù)學分析、高等代數(shù)、普通物理數(shù)學與信息科學概論、數(shù)據結構、數(shù)據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。

必修課(37學分)：離散數(shù)學、概率與統(tǒng)計、算法分析與設計、數(shù)據計算智能、數(shù)據庫系統(tǒng)概論、計算機系統(tǒng)基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數(shù)據分析。

選修課：數(shù)據科學算法導論、數(shù)據科學專題、數(shù)據科學實踐、互聯(lián)網實用開發(fā)技術、抽樣技術、統(tǒng)計學習、回歸分析、隨機過程。

擴展資料：

大數(shù)據專業(yè)主要課程

C程序設計、數(shù)據結構、數(shù)據庫原理與應用、計算機操作系統(tǒng)、計算機網絡、Java語言程序設計、Python語言程序設計，大數(shù)據算法、人工智能、應用統(tǒng)計（統(tǒng)計學）、大數(shù)據機器學習、數(shù)據建模、大數(shù)據平臺核心技術、大數(shù)據分析與處理,大數(shù)據管理、大數(shù)據實踐等課程。

數(shù)據（big data）

指無法在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

參考資料：百度百科 數(shù)據科學與大數(shù)據技術專業(yè)

目前哪些NoSQL數(shù)據庫應用廣泛，各有什么特點

特點：

它們可以處理超大量的數(shù)據。

它們運行在便宜的PC服務器集群上。

PC集群擴充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復雜性和成本。

它們擊碎了性能瓶頸。

NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構可以省去將Web或Java應用和數(shù)據轉換成SQL友好格式的時間，執(zhí)行速度變得更快。

“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對于那些繁重的重復操作的數(shù)據，SQL值得花錢。但是當數(shù)據庫結構非常簡單時，SQL可能沒有太大用處。

沒有過多的操作。

雖然NoSQL的支持者也承認關系數(shù)據庫提供了無可比擬的功能集合，而且在數(shù)據完整性上也發(fā)揮絕對穩(wěn)定，他們同時也表示，企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。

Bootstrap支持

因為NoSQL項目都是開源的，因此它們缺乏供應商提供的正式支持。這一點它們與大多數(shù)開源項目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。

優(yōu)點：

易擴展

NoSQL數(shù)據庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系數(shù)據庫的關系型特性。數(shù)據之間無關系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

大數(shù)據量，高性能

NoSQL數(shù)據庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關系性，數(shù)據庫的結構簡單。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的交互頻繁的應用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。

靈活的數(shù)據模型

NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據建立字段，隨時可以存儲自定義的數(shù)據格式。而在關系數(shù)據庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據量的表，增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數(shù)據量的web2.0時代尤其明顯。

高可用

NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現(xiàn)高可用的架構。比如Cassandra，HBase模型，通過復制模型也能實現(xiàn)高可用。

主要應用：

Apache HBase

這個大數(shù)據管理平臺建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優(yōu)勢的數(shù)據庫，Hbase最初被設計應用于Hadoop平臺，而這一強大的數(shù)據管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺的龐大數(shù)據。

Apache Storm

用于處理高速、大型數(shù)據流的分布式實時計算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數(shù)據處理功能，同時還增加了低延遲的儀表板、安全警報，改進了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機會、發(fā)展新業(yè)務。

Apache Spark

該技術采用內存計算，從多迭代批量處理出發(fā)，允許將數(shù)據載入內存做反復查詢，此外還融合數(shù)據倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式，Spark用Scala語言實現(xiàn)，構建在HDFS上，能與Hadoop很好的結合，而且運行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

該技術迅速成為了大數(shù)據管理標準之一。當它被用來管理大型數(shù)據集時，對于復雜的分布式應用，Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能，平臺的靈活性使它可以運行在商用硬件系統(tǒng)，它還可以輕松地集成結構化、半結構化和甚至非結構化數(shù)據集。

Apache Drill

你有多大的數(shù)據集？其實無論你有多大的數(shù)據集，Drill都能輕松應對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺，允許大規(guī)模數(shù)據吞吐，而且能很快得出結果。

Apache Sqoop

也許你的數(shù)據現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中，Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平臺采用并發(fā)連接，可以將數(shù)據從關系數(shù)據庫系統(tǒng)方便地轉移到Hadoop中，可以自定義數(shù)據類型以及元數(shù)據傳播的映射。事實上，你還可以將數(shù)據（如新的數(shù)據）導入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

這是功能強大的圖形處理平臺，具有很好可擴展性和可用性。該技術已經被Facebook采用，Giraph可以運行在Hadoop環(huán)境中，可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過這種方式，你可以得到強大的分布式作圖能力，同時還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據處理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你現(xiàn)有的Hadoop群集上，監(jiān)視所有的查詢。該技術和MapReduce一樣，具有強大的批處理能力，而且Impala對于實時的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數(shù)據平臺上的數(shù)據。

Gephi

它可以用來對信息進行關聯(lián)和量化處理，通過為數(shù)據創(chuàng)建功能強大的可視化效果，你可以從數(shù)據中得到不一樣的洞察力。Gephi已經支持多個圖表類型，而且可以在具有上百萬個節(jié)點的大型網絡上運行。Gephi具有活躍的用戶社區(qū)，Gephi還提供了大量的插件，可以和現(xiàn)有系統(tǒng)完美的集成到一起，它還可以對復雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個節(jié)點、數(shù)據流等信息進行可視化分析。

MongoDB

這個堅實的平臺一直被很多組織推崇，它在大數(shù)據管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創(chuàng)建，現(xiàn)在該技術已經被廣泛的應用于大數(shù)據管理。MongoDB是一個應用開源技術開發(fā)的NoSQL數(shù)據庫，可以用于在JSON這樣的平臺上存儲和處理數(shù)據。目前，紐約時報、Craigslist以及眾多企業(yè)都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數(shù)據集。（Couchbase服務器也作為一個參考）。

十大頂尖公司：

Amazon Web Services

Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計算領域的大數(shù)據，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產品采用了Hadoop技術來提供大數(shù)據管理服務，但它不是純開源Hadoop，經過修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。

Forrester稱EMR有很好的市場前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務，有一些公司將EMR應用于數(shù)據查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創(chuàng)新，F(xiàn)orrester稱未來EMR可以基于工作量的需要自動縮放調整大小。亞馬遜計劃為其產品和服務提供更強大的EMR支持，包括它的RedShift數(shù)據倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的NoSQL數(shù)據庫和商業(yè)智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發(fā)行版。

Cloudera

Cloudera有開源Hadoop的發(fā)行版，這個發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項目的很多技術，不過基于這些技術的發(fā)行版也有很大的進步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開發(fā)了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和監(jiān)控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發(fā)行版基于開源Hadoop，但也不是純開源的產品。當Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時，Cloudera的工程師們就會實現(xiàn)這些功能，或者找一個擁有這項技術的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop，但因為其可實現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求，這一點使它不同于其他那些供應商。”目前，Cloudera的平臺已經擁有200多個付費客戶，一些客戶在Cloudera的技術支持下已經可以跨1000多個節(jié)點實現(xiàn)對PB級數(shù)據的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一樣，Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應商的Hadoop發(fā)行版都要強大。Hortonworks的目標是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū)，推進開源項目的發(fā)展。Hortonworks平臺和開源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會給用戶帶來好處，因為它可以防止被供應商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個平臺，他們可以輕松轉向其他開源平臺）。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術，而是因為該公司將其所有開發(fā)的成果回報給了開源社區(qū)，比如Ambari，這個工具就是由Hortonworks開發(fā)而成，用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應商的支持。

IBM

當企業(yè)考慮一些大的IT項目時，很多人首先會想到IBM。IBM是Hadoop項目的主要參與者之一，F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級的數(shù)據。IBM在網格計算、全球數(shù)據中心和企業(yè)大數(shù)據項目實施等眾多領域有著豐富的經驗。“IBM計劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數(shù)據管理和建模、應對高性能計算的工作負載管理等眾多技術。”

Intel

和AWS類似，英特爾不斷改進和優(yōu)化Hadoop使其運行在自己的硬件上，具體來說，就是讓Hadoop運行在其至強芯片上，幫助用戶打破Hadoop系統(tǒng)的一些限制，使軟件和硬件結合的更好，英特爾的Hadoop發(fā)行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個產品，所以公司在未來還有很多改進的可能，英特爾和微軟都被認為是Hadoop市場上的潛力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop發(fā)行版目前為止也許是最好的了，不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對Hadoop用戶的調查顯示，MapR的評級最高，其發(fā)行版在架構和數(shù)據處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發(fā)行版中。例如網絡文件系統(tǒng)（NFS）、災難恢復以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個真正的大企業(yè)，還需要加強伙伴關系和市場營銷。

Microsoft

微軟在開源軟件問題上一直很低調，但在大數(shù)據形勢下，它不得不考慮讓Windows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項目中，以更廣泛地推動Hadoop生態(tài)圈的發(fā)展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產品中看到其成果。微軟的Hadoop服務基于Hortonworks的發(fā)行版，而且是為Azure量身定制的。

微軟也有一些其他的項目，包括名為Polybase的項目，讓Hadoop查詢實現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說：“微軟在數(shù)據庫、數(shù)據倉庫、云、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協(xié)作和開發(fā)工具市場上有很大優(yōu)勢，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個領域成為行業(yè)領導者還有很遠的路要走。”

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大數(shù)據業(yè)務分拆組合產生了Pivotal。Pivotal一直努力構建一個性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎上又添加了一些新的工具，包括一個名為HAWQ的SQL引擎以及一個專門解決大數(shù)據問題的Hadoop應用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺的優(yōu)勢在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術，Pivotal的真正優(yōu)勢實際上等于EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止，Pivotal的用戶還不到100個，而且大多是中小型客戶。

Teradata

對于Teradata來說，Hadoop既是一種威脅也是一種機遇。數(shù)據管理，特別是關于SQL和關系數(shù)據庫這一領域是Teradata的專長。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺崛起可能會威脅到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通過與Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平臺集成了SQL技術，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺上方便地使用存儲在Teradata數(shù)據倉庫中的數(shù)據。

AMPLab

通過將數(shù)據轉變?yōu)樾畔ⅲ覀儾趴梢岳斫馐澜纾@也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機器學習、數(shù)據挖掘、數(shù)據庫、信息檢索、自然語言處理和語音識別等多個領域，努力改進對信息包括不透明數(shù)據集內信息的甄別技術。除了Spark，開源分布式SQL查詢引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有極高的查詢效率，具有良好的兼容性和可擴展性。近幾年的發(fā)展使計算機科學進入到全新的時代，而AMPLab為我們設想一個運用大數(shù)據、云計算、通信等各種資源和技術靈活解決難題的方案，以應對越來越復雜的各種難題。

新聞標題：研究NoSql的學校的簡單介紹
鏈接分享：http://chinadenli.net/article9/dsgcjih.html

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