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今天给大家推荐的内容包括：2018年***免费数据分析工具一览、用数据指导安全的五项基本原则、物联网产品设计时需要规避的十二种错误和推动实时AI快速发展的Brainwave项目等。
一、2018年***免费数据分析工具一览
原文标题：Best free data analytics tools, 2018
数据分析的重要意义已经得到各类企业的广泛认可与重视。组织需要利用这些工具对来自多种数据源的结论进行组织、分类与统计，进而发现与客户及业务目标相关的重要见解。在今天的文章中，我们将立足当下，聊聊那些不容错过的免费数据分析工具。
1. DataMelt
2. KNIME Analytics Platform
3. OpenRefine
4. Orange
5. R
6. Tableau Public
7. Trifacta Wrangler
二、用数据指导安全：五项基本原则
原文标题：5 Ways to Better Use Data in Security
数据已经成为如今最为重要的资源之一，并直接成为我们获取各类重要见解的基本素材。对于企业而言，除了传统的运营决策之外，安全考量近年来的重要度也在不断提升。那么，我们该如何将数据资源与安全见解联系起来?以下五种方式也许能够帮助你以战略性方式实现这一目标。
1. 以整体方式审视数据
2. 提供高速数据访问能力
3. 扩展数据保留能力
4. 将安全性引入默认机制
5. 拥抱现代DevOps实践以加快信息安全交付
三、物联网产品设计：需要规避的十二种错误
原文标题：IoT Product Design: 12 Mistakes To Avoid
虽然我们对于企业对物联网应用以及大数据分析智能工具需求的不断增长已经无需抱有任何疑问，但对于现有工具的可用性问题，猜测仍然存在。事实上，目前我们面临的***挑战在于产品设计中存在的概念不清与过于复杂等因素。在今天的文章中，我们将立足物联网产品设计层面，聊聊需要规避的十二种重大错误。
1. 未采用“目标为先”策略
2. 让“智能物”变成简单的功能调整
3. 不关注可扩展性
4. 致使用户无法集中注意力
5. 不理解精确的功能定位
6. 忽视物联网安全要求
7. 认为只有端点值得关注
8. 方案不够简洁，未能建立价值主张
9. 没有意识到数据通信机制的实现方式
10. 不关注用户的独特要求
11. 未利用测试进行质量控制
12. 从起步阶段强制推行订阅/登录机制
四、Brainwave项目：推动实时AI快速发展
原文标题：Real-time AI gets closer with Project Brainwave
微软公司拥有Azure ML平台，它能够在云环境中开发机器学习应用。而Windows ML则允许用户利用ONNX标准将模型引入台式PC以及边缘系统。如今，微软公司再度发力，公布了Azure高性能FPGA系统，同时提供与之对应的Brainwave项目beta测试版本。Brainwave项目有什么作用?又为何值得重视?下面，我们一起来看。
1. FPGA：面向机器学习的硬件方案
2. Brainwave项目：神经网络加速器
3. 将Brainwave项目引入您的应用程序
4. 边缘位置上的AI
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