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今天给大家推荐的内容包括：2018年我们将迎来的五项大数据发展趋势、Julia对Python—数据科学领域王牌语言对决、如何打造一套推荐系统和九种陈旧但却仍然重要的技能等。
一、2018年我们将迎来的五项大数据发展趋势
原文标题：5 Big Data Industry Trends in 2018
大数据确实极为庞大。事实上，如今我们每天创造出约2.3万亿GB数据，这意味着数据世界每两年都将增长一倍。那么，展望即将到来的2018年，大数据领域会出现哪些变化?这些变化又会给我们造成怎样的影响?我们将在今天的文章中一同探讨。
1. 我们终将利用暗数据
2. 结构化与非结构化边界的消失
3. CDO快速崛起
4. 量子计算进入公众视野
5. 媒体关注度有所下降
二、Julia对Python：数据科学领域王牌语言对决
原文标题：Julia vs. Python: Julia language rises for data science
在Python所涵盖的众多用例当中，数据分析可能是其中规模***也最为重要的项目。凭借着Python生态系统中的众多库、工具与应用程序，科学计算与数据分析工作正变得愈发便捷。但对于Julia语言的开发者而言，Python仍然不够快速或者方便——他们希望拿出一款专门用于科学计算、机器学习以及数据挖掘等场景的语言选项。那么，二者到底谁高谁低?我们将一同进行讨论。
1. Julia语言是什么?
2. Julia语言的优势
3. Python语言的优势
三、实战教程：如何打造一套推荐系统
原文标题：How to implement a recommender system
时至今日，为了紧紧抓住受众者的注意力，提供***的相关内容显然非常必要。很明显，每位受众都希望看到与其兴趣最为相关的个性化内容。在今天的文章中，我们将立足实践，聊聊如何打造一套切实可行的推荐系统。
1. 矩阵因子分解
2. 矩阵分解示例：Netflix
3. 图像算法
4. 图像算法示例——Pinterest
四、九种陈旧但却仍然重要的技能
原文标题：9 legacy programming skills still in demand
Gartner公司报告称，随着当前技术人员在技能层面的差距日益扩大，企业正面临着新的挑战。由于一批老员工即将离职甚至退休，传统技能急需新生力量加以支持。更具体地讲，企业可能会突然发现自己在某些“已经过时”的技能层面遭遇人才短缺。面对这样的好机会，我们自然有必要对此类重要技能加以整理。
1. DB2
2. C
3. Cobol
4. 汇编语言
5. Perl
6. Delphi与Object Pascal
7. Fortran
8. REXX
9. Pascal
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