详解阿里云数据中台，一篇文章全面了解大数据“网红”
一直想写一篇关于数据中台正面文章，现在有闲时做些总结，想充分诠释一下DT内部人如何看待数据中台。 数据中台的概念是最早由阿里巴巴首次提出，是为了应对内部众多业务部门千变万化的数据需求和高速时效性的要求而成长起来的，它既要满足业务部门日常性的多个业务前台的数据需求，又要满足像双十一，六一八这样的业务高峰、应对大规模数据的线性可扩展问题、应对复杂活动场景业务系统的解耦问题，而在技术、组织架构等方面采取的一些变革。
诠释数据降维算法：一文讲尽t-分布邻域嵌入算法(t-SNE)如何有效利用
t-分布领域嵌入算法(t-SNE, t-distributed Stochastic Neighbor Embedding )是目前一个非常流行的对高维度数据进行降维的算法, 由Laurens van der Maaten和 Geoffrey Hinton于2008年提出。这个算法已经在机器学习领域
蚂蚁金服终端实验室演进之路
本文将从支付宝业务特性出发，深度解析无线实验集群在支付宝的演进与发展，并探讨 IoT 与人机如何交互并提供真正落地的时间方案。
如何快速搭建一个数据分析平台？
基本上，通过基于日志服务的数据采集、基于阿里云数加ODPS的数据计算和运维、QuickBI的报表制作，小规模的初创工具可以在2天左右快速的搭建完一个适合业务的、可以扩展的数据分析平台（你也可以基于这个平台搭建出一个商用的推荐系统），当然，这一切的前提是你的BOSS能知道数据分析的价值。
