【专栏】数据之海，分布式计算、数据存储与管理、数据分析与挖掘成为关键技术
【4月更文挑战第27天】在大数据时代，数据量爆炸性增长、类型多样及处理速度需求提升带来挑战。分布式计算、数据存储与管理、数据分析与挖掘成为关键技术，如Hadoop、Spark、HDFS、NoSQL等。实际应用包括互联网搜索、推荐系统、金融科技、智能城市等领域，大规模数据处理发挥关键作用，持续推动创新与奇迹。
【Python机器学习专栏】联邦学习：保护隐私的机器学习新趋势
【4月更文挑战第30天】联邦学习是保障数据隐私的分布式机器学习方法，允许设备在本地训练数据并仅共享模型，保护用户隐私。其优势包括数据隐私、分布式计算和模型泛化。应用于医疗、金融和物联网等领域，未来将发展更高效的数据隐私保护、提升可解释性和可靠性的，并与其他技术融合，为机器学习带来新机遇。