2017 年 9 月
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构造可扩展的数据分析的简单三步
2017-09-19 | 作者：Teradata可扩展的数据分析的案例涉及到转换流程甚至转换产品。我们重新配置操作或供应链，使分析架构产业化，并采取其他措施使整个企业更加依托数据驱动。
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关于深度学习必须了解的3件事情
2017-09-18 | 作者：David Mueller深度不仅仅与深海潜水有关，它对于数据分析和机器智能越来越重要的。人工神经网络，相互连接的处理元件的计算模型——人工神经元——松散地受到人脑的启发，并且已经存在了几十年。
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借助商业化分析，快速获得分析结果
2017-09-18 | 作者：Chris Twogood“大”经常是数据分析，例如大数据、大项目、大见识、大动作中的可操作词。虽然也可以假设企业希望看到大的结果，但我们并不总是需要大的努力和大的实验。
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惊险的游戏——如果大数据已经有了答案，你会问些什么问题？
2017-09-15在外行看来，假设是一个尚未被证明的但已经为人所熟知的想法。那么多种假设就意味着很多尚未被证明和测试的想法。
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深度学习模型扩展性能不佳？IBM独辟蹊径积极应对
2017-09-14 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧在训练深度学习模型时使用更多的GPU并不总是能带来更快的结果，但是IBM的新软件表明可以做到这一点。
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持续的绩效管理帮助员工聚焦于业务目标
2017-09-12持续的绩效管理工具正在变得越来越普遍，因为人力资源开发人员在现有软件和中添加功能，这些产品可帮助管理人员跟踪员工实现目标的进度，并提供定期的反馈。
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寻找外星生命和人力资源招聘过程 竟有异曲同工之妙？
2017-09-12 | 作者：Scott Wallask | 翻译：乔俊婧人力资源管理与在其他行星上发现生命看似风牛马不相及，但它们之间可能确实存在一些联系。
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采用移动人力资源 重视员工需求和MDM政策缺一不可
2017-09-07 | 作者：Scott Wallask | 翻译：乔俊婧很多因素都在影响采用移动人力资源的政策。员工在移动设备上访问人力资源功能时，需要考虑以下三个方面的内容。
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人力资源分析 需要的不仅仅是数据
2017-09-06 | 作者：Bridget Botelho | 翻译：乔俊婧数据并不能直观显示员工的工作表现和员工留存率，更多的公司计划使用员工分析工具来帮助员工做出决策。
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数据素养决定你的未来
2017-09-05 | 作者：潘应麟就像阅读和写作对学者来说是尤为重要的技能一样，数据素养或者能够利用数据分析工具读懂数据的能力，也会成为对于企业中的任何员工来说既重要又普遍的能力。
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聊聊人工智能那些事儿
分析师们预测，到2020年，人工智能技术将出现在发布的几乎每一款新软件和新服务中……
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技术指南：从大数据到快数据
NoSQL数据库公司VoltDB副总裁John Piekos结合多年技术经验，论述了快数据给现代企业架构带来的挑战，他认为，相比于数据规模的爆炸式增长而言，数据速度的快速变化和增长才是数据分析行业面临的主要挑战。