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繼眾多廠商均先後推行音樂內容服務後,Facebook也傳出正與索尼音樂 (Sony Music)、環球音樂與華納音樂洽談內容合作事宜,或許未來也將推行旗下音樂串流服務,或是其他音樂相關應用內容。

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根據The Verge網站引述消息來源表示,Facebook傳出正與索尼音樂 (Sony Music)、環球音樂與華納音樂洽談內容合作事宜,或許未來也將推行旗下音樂串流服務,或是其他音樂相關應用內容,目前似乎暫時尚未有具體定案,而包含Facebook在內等相關單位對此消息均未予以回應。

 

相關消息進一步指出,Facebook洽談音樂內容合作仍處於早期階段,因此還無法確定Facebook未來是否將推行音樂相關應用服務,但或許將希望透過音樂廣播等方式強化使用者長駐於Facebook平台停留時間,進而加深長期使用黏著度成長。

 

以目前美國地區使用情況來看,平均每名使用者每天約花費40分鐘時間於Facebook平台,而Facebook也持續透過提供新聞、影音,同時配合更聰明的系統推薦使用者喜愛內容,先前也與Spotify合作於Facebook平台顯示好友聆聽歌曲,藉此加深使用者於Facebook平台服務使用黏著。

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文章與圖片出處: http://goo.gl/j8R3Ay

 

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非本科出身的自覺
就讀外文系的君豪踏入社會後從事資訊相關工作,非本科系出身的他深感專業知識的不足,想趁著年輕、學習心旺盛時更精進自己的專業能力,降低被取代性。前往巨匠分校詢問課程的當下,君豪立即報名了Linux認證課程,不知道是哪裡來的決心,他說:「為了避免自己的惰性產生,我不能絲毫遲疑;我要相信自己真的有能力,才有機會能夠成為Linux的專業人才!」

克服自我懷疑,學習永遠不孤單
這一股向目標邁進的動力讓君豪從此準時報到每堂課程,但課程開始後,君豪卻一度產生自我懷疑,「我曾經跟不上老師的進度,以為自己學不會,更擔心自己繳了這麼多學費卻是白忙一場」,但是透過老師細心的指導及同學間的相互鼓勵、教學相長,君豪漸漸拾回當初那一份決心,體會到自己並不是孤單一個人在學習,重新踏穩步伐,不懈的學習。

學以致用,信心提升
上完課後,君豪在工作上更能得心應手,提高了工作效率,體會到學以致用的快樂!「自己能夠學會課程,還能考取證照,最後運用在生活或是工作上,提升了專業技能,讓我在職場上更有信心面對客戶、面對老闆!努力學習而達成目標後,相信你也會跟我一樣有成就感!」

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2015年大數據的四大發展重點 巨匠電腦分享

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2012 年時《紐約時報》的一篇專欄文章「The Age of Big Data」正式宣告大數據時代的來臨,到了 2015 年,大數據一詞已經可以說是耳熟能詳,然而在現今網際網路跟雲端技術的發達,加上智慧型產品、行動裝置的普及下,以下四點將會是大數據的發展重點。

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求快求即時:In-Memory 資料庫

當這世界上累積的資料量越來越龐大,各企業制訂商業策略所納入考量的資料也跟著大幅增加,這時候如何減少將資料(Data)轉換成資訊(Information)的時間變得尤其重要。

採用記憶體內運算技術(In-Memory Computing)減少原始資料的移動,僅搬移運算後的結果,加快處理的速度,並且透過壓縮技術減少資料量,能夠有效提升資料庫效能,應付企業對資料運算量及速度日益升高的要求,也使得企業得到的資訊更即時、能更快地回應各種市場需求及回饋,甚至開發出全新市場、開創出其獨一無二的價值。

萬物聯網的時代

在物聯網概念起飛的這個時代,越來越多行動裝置、智慧型居家裝置被市場接受,進入到我們的生活中,根據預測,智慧型裝置的數量將會從現在到 2020 年將從 130 億成長到 500 億。

可以預期的是更多種類型的資料將以更多形式被感測、收集起來,而且這些大量且即時性的感測數據(Sensor Driven Data)屬於非結構化資料,也就是從文本分析到未經處理的文字、聲音與影片導出的數據,如何儲存處理及分析成為現在十分重要的課題,可能從中挖掘出未知的趨勢並帶給人類生活重大的改變。

巨量資料上雲端

如果說「大數據」是現在最夯的科技潮字,那上一個最紅的則是「雲端運算」。從 2006 年被提出後,雲端(Cloud)便廣為科技業所使用,各企業更是積極提出各種雲端服務。

大數據與雲端技術可以說是相輔相成,大數據大大的推動了雲端服務,而雲端服務的普遍也使得資料量攀升。2014 年全世界平均每天產生 23 TB 的數據,大約是 2012 年的 920 倍,以這種情況來看,雲端服務在大數據時代相當於「公共設施」般不可或缺,不但用來儲存各式各樣的資料,還利用雲端運算來建構基於大數據的應用程式和 API,建立模型預測未來的事件。

人才很重要,平台跟工具更重要

因此對於不算「新」但算剛「熱」的大數據來說,在短短幾年內蓬勃發展,數據專家自然成為各公司爭搶的人才,四個最常見的大數據人才工作內容以及薪資範圍請參考《資料分析師?科學家?架構師?大數據人才的工作內容及年薪比較》一文。

不過事實是,人才需要時間培養(以大學主修到碩士畢業來算,約需要 4-6年),如果以 2012 年當作大數據發燒年,資料挖掘、資料處理因而成為超熱門的學科,最快的一票「趕潮流」的資料新鮮人將會在 2016 年進入市場。

對於正在狂燒的大數據市場,人才不夠的情況下,對於小企業來說最不可或缺的反而是大數據分析平台與資料視覺化工具!例如 ClouderaSumAll 的線上分析平台,以及 TableauQlikView 等資料視覺化工具。許多企業都會要求員工熟悉上述平台及工具、具備一些數據分析「基本技能」。如果想讓自己在大數據時代中擁有更高的競爭力,可以參考這篇《大數據時代中求生存:9 個必殺絕技殺進 Big Data 市場》

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