关于机械思维:大胆假设,小心求证,从观察数据出发,构建模型,再用新的数据,调整模型的参数。
数据驱动方法:通过大量的数据,用简单的模型取代一个复杂的模型。这种方法从结果上与精确的模型是等效的。
关于大数据思维:相比与传统的机械思维,更追求事物的相关性,而非因果性。
大数据已经在很多行业得到了应用,革新了很多传统的行业,如电子商务。
大数据的时代也迎来很多挑战,如数据存储,处理技术,还有安全性和隐私的问题。
争当2%的人:在新的智能时代,像之前的工业革命一样,很多的产业换迎来革新和淘汰,大量人会面临失业,会在新的时代生存下去,需要有这个时代相适应的思维方式。
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