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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(jué)就中國(guó)在搞 教材清一色國(guó)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(jì)算的 物聯(lián)網(wǎng)估計(jì)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(lái)大家想法和我都差不多 我也認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)就是個(gè)唬頭 而且離實(shí)際運(yùn)用很遠(yuǎn) 還有就是數(shù)據(jù)挖掘搞哪個(gè)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(gè)好發(fā)paper搞哪個(gè) 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(jī)遇什么的short answer: data mining數(shù)據(jù)挖掘 物聯(lián)網(wǎng)還有點(diǎn)遠(yuǎn)數(shù)據(jù)挖掘
物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算暫時(shí)都是浮云
-------發(fā)自NOKIA Lumia 800上的NGABrush for WP7看來(lái)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(hào)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(guò)對(duì)于挖掘來(lái)說(shuō) 業(yè)務(wù)更重要
就算我這個(gè)做數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的 也是80%業(yè)務(wù) 20%技術(shù) 這樣子搞Machine Learning哪個(gè)好發(fā)paper搞哪個(gè)，學(xué)哪個(gè)都是浮云，決心這輩子搞學(xué)術(shù)的另說(shuō)物聯(lián)網(wǎng) 基本就是 wireless sensor networks 就是玩一個(gè)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(lái)必然大有作為，但是這個(gè)將來(lái)估計(jì)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(lái)騙錢的，實(shí)際上并沒(méi)那么火Data Mining很多年了，方法比較多，不過(guò)算法什么的都寫爛了，自己搞一點(diǎn)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(xiàng)目相關(guān)可以寫點(diǎn)東西
如果說(shuō)是Data Mining+IoT的話，你還是先想好怎么畢業(yè)吧。。。