京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
《大数据》作者涂子沛出任阿里副总裁 助推阿里做大数据
有“全球最大的商业数据公司”之称的阿里巴巴29日宣布,畅销书《大数据》作者涂子沛已从美国硅谷来到杭州,正式加入阿里巴巴集团出任副总裁。
有“全球最大的商业数据公司”之称的阿里巴巴29日宣布,畅销书《大数据》作者涂子沛已从美国硅谷来到杭州,正式加入阿里巴巴集团出任副总裁。涂子沛将成为阿里神秘研究部门iDST三位负责人之一,主导大数据经济(Data economy)方向的研究与应用实践。(更多独家财经新闻,请加微信号cbn-yicai)
在阿里巴巴未来愿景图中,数据处于最核心的位置。而iDST(Institute of Data Science&Technologies)部门是阿里新筹建的创新机构,2014年以来,多位全球高级科学家陆续加盟iDST。这些科学家在美国西雅图、硅谷、北京、杭州等地组建科学团队,分布式推进阿里巴巴集团的前瞻性研究与应用。研究领域包括机器学习、大数据挖掘、自然语言处理、移动搜索、多媒体识别等。
此外,像百度的深度学习研究院等,均属于互联网公司的类似前瞻性研究部门。
涂子沛加盟阿里巴巴集团后,将主要从事数据新商业模式的研究,帮助阿里巴巴开展政府及公共领域的大数据项目,并推动阿里云计算的国际化战略。
此前,他的两部科技著作《大数据》和《数据之巅》在中国引起对大数据战略、数据治国和开放数据的广泛讨论。国务院副总理汪洋曾公开推荐《大数据》一书,称“大数据对政府部门有重要意义”。
阿里官方公开的资料显示,涂子沛毕业于华中科技大学(1996年)、卡内基梅隆大学(2008年)。赴美之前,曾在武警边防部队、政府部门工作10年,期间开发全国第一个反偷渡遣返信息管理系统。2006年赴美留学,此后在美工作定居,先后担任美软件公司数据中心主任、亚太事务总监、首席研究员等职务。
马云在年初提出IT时代转向DT(数据)时代的预测后,又称阿里巴巴的目标是在未来几年内,要把一切业务数据化,一切数据业务化。意思是,让阿里巴巴各线业务所产生、积累的大数据来丰富阿里的生态,同时让生态蕴含的数据产生新的价值,再反哺生态。
目前,阿里巴巴集团拥有全球最大规模、最有价值的电商数据,曾多次公开表达其“用技术拓展商业边界”的使命。阿里巴巴希望借助iDST的前瞻性研究,让这些数据创造更大的价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16