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Facebook、亚马逊和谷歌等公司是否参与了数据“滥用”
在泄露有关国家安全局大规模监视活动的文件的六年后，爱德华·斯诺登（Edward Snowden）认为世界正在改变。他认识到人们比以往任何时候都更加关注隐私问题，但是他似乎仍然希望人们花费更多的时间来理解针对他们的特定“滥用行为”。
他周一在里斯本举行的全球网络峰会(Web Summit)上通过视频表示：“人们经常出于错误的原因而正确的人生气。” 斯诺登抨击了大型科技公司，称它们通过收集数据并允许政府访问这些数据，使民众容易受到伤害。
他表示：“这些人正在参与数据滥用，特别是当您查看谷歌、亚马逊Facebook及其商业模式时。然而，他们认为，其中的每一点都是合法的。无论我们是在谈论Facebook还是NSA，我们都已通过个人合法化了对该人数据的滥用。”
谷歌，亚马逊和Facebook没有立即回应置评请求。
斯诺登在2013年将美国国家安全局关于棱镜监听项目的秘密文档披露给记者，显示了美国政府及其盟友在多大程度上收集了人们的数据。他先逃到香港，后来又飞往俄罗斯，但仍在那里避难。斯诺登相信世界有权知道他所知道的-但正如他自称的他并不是一个明显的举报人。
正如他所说的那样，他一直是规则的追随者和并且无不良嗜好-从不醉酒，从不抽烟。他此前一直认真地为情报部门工作。那么，什么导致这一切改变了呢？
斯诺登说：“许多年后，你发现自己正在做的就是你处于一场阴谋中，违反第一天立下的职业誓言。当您承担合同义务时，您会怎么做？”“当社会上最有权势的机构成为社会上最不负责任的机构时，您会怎么做？”
在他交给记者的文件中，有绝密的幻灯片，其中列出了苹果、谷歌、微软、雅虎、AOL、Facebook和一家名为PalTalk的视频聊天公司，作为该监视程序的合作伙伴。
他表示，尽管政府不一定告诉这些公司为什么他们需要大量数据，但这些都包含了“浮士德式的交易”或“与魔鬼交易”。他表示，随着公司开始将私人生活的完美记录移交给无法追究责任的机构，最初用于保护公众的工具被用来攻击公众。
斯诺登称，当政府和企业开始共同努力时，他将权力集中化描述为“同一机构的左右手”。他表示，结果是一定程度的控制和影响，使人们对收益是否物有所值提出疑问。
“如果您创建了不可抗拒的权力，无论它是由Facebook还是由任何政府持有，那么问题是，当该权力用于公众而不是为公众使用时，您将如何监管该权力的表达？”
GDPR
斯诺登在谈及《通用数据保护条例》（GDPR）时也没有太多积极的言论。他称其为“纸老虎”，因为未能对违反数据保护的行为处以高额罚款。
批评人士认为，自立法颁布以来，出现了因违反GDPR相关的数项巨额罚款，其中包括对谷歌处以的5000万欧元，对万豪处以称9920万英镑和对英国航空公司处以的1.834亿英镑罚款。
但是斯诺登认为，该法规的问题在于它的名字。他表示，它不应该监管数据保护，而是监管数据收集。他说道：“如果我们从2013年中学到任何东西，最终会知晓一切都会泄漏。” 他希望看到重新设计互联网的基本系统，以便我们需要共享的数据更少，因此不需要信任我们所使用的每个系统或公司。他表示：“我们是唯一可以保护我们自己的人。”
大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐
目前大数据的技术体系已经非常庞大了，初学者要根据自己的发展规划来制定学习规划，入门大数据的方式也要结合自己的知识基础。
对于要进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说，入门大数据可以先从编程语言开始，接着学习大数据平台知识，然后结合大数据平台来完成场景开发实践。在编程语言的选择上，可以重点考虑一下Java语言，相对于其他编程语言来说，目前Java岗位的人才需求量相对大一些。
对于要从事算法岗的同学来说，入门大数据也可以分成三个阶段，第一个阶段是编程语言的学习，第二个阶段是学习算法基础，这个阶段需要学习一下统计学、机器学习相关知识，为后续奠定一个基础，第三个阶段是结合场景来开展算法实践，这个阶段也需要掌握大数据平台的相关知识。
如果仅仅想通过学习大数据技术来提升自己的数据力，本身并没有从事大数据岗位的想法，那么入门大数据可以从学习Python语言开始，然后进一步学习基于Python语言来完成数据分析，这个过程同样要考虑到应用场景的问题，可以跟自己的专业方向相结合。
从整个大数据的技术体系结构来看，大数据技术涉及到数据采集、整理、存储、分析、呈现、应用和安全等领域，这些领域都可以采用单独学习的方式，比如既可以从数据采集开始学起，也可以从数据分析开始学起，但是不论从哪个领域开始学起，一定要重视与场景相结合，不能脱离场景来学习大数据技术。
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说的比较抽象，你可以看一下我相关发布的文章，里面就有大数据的应用。
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大数据书籍
1、《为数据而生》
书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下，相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。
2、《智能时代》
这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍，分别以技术和思维方式的改变为主线，从工业革命这个角度嵌入，顺理成章的延伸出大数据与智能化，但是没有将过多笔墨放在技术的深究上，而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业，这正是作者的用心之处。
3、《R语言预测实战》
R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域，主要用于统计、建模及可视化。由于上手快、效率高，备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测，可以兼具效率与价值于一身。
3、《数据之巅》
这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。
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