精华内容
下载资源
问答
  • 为了应对公众越来越多的监督和与数据驱动算法相关的社会危害的认识,数据科学领域急于采用... 未来的道路不需要数据科学家放弃他们的技术专长,但确实需要他们扩展他们要解决的问题以及如何处理社会问题的看法
  • 什么是数据科学?...有专家认为,为培养人才计,数据科学专业的建立是迫在眉睫的,笔者是同意这样的看法的。从国家意志层面,我们看到,截至2018年3月,教育部已经分三批,批准建立“数据科学与大数据技术”新...

    什么是数据科学?众说纷纭。这是可以理解的,因为数据科学还处在创立的过程中。科学的魅力也在于此,比如物理学,从牛顿力学、到狭义相对论、到广义相对论、到量子力学,它处在不断整理、推翻、重建的的过程中,这是一个动态的过程。

    有专家认为,为培养人才计,数据科学专业的建立是迫在眉睫的,笔者是同意这样的看法的。从国家意志层面,我们看到,截至2018年3月,教育部已经分三批,批准建立“数据科学与大数据技术”新专业,至此共有200多所高校获批建设该专业。

     

    有专家认为,数据科学至少包括两个方面,即数据的科学和科学的数据。这种提法值得商榷。
    所谓科学的数据的提法,来自于微软研究院汇编出版的《第四范式:数据密集型科学发现》。科学研究的第一范式,为基于实证方法的研究范式;第二范式,为基于理论推演的理论式研究;第三范式,为基于计算机仿真的计算研究;第四范式,则是基于数据科学的数据密集型研究。基于大型强子对撞机的实验数据实现希格斯玻色子的发现、基于LIGO实验数据对引力波的确认、基于NASA数据寻找系外行星等,都体现了基于大规模数据的科学发现的特点。

    “科学的第四范式”可以说先于大数据和数据科学的提出而提出,“科学的第四范式”和数据科学的关系,体现了应用驱动基础理论创新的特点。

    但是我们不能够把数据科学,归结为科学的数据和数据的科学两个方面。

    因为科学的数据,终究是数据科学的一个应用而已,两者不管谁先谁后出现。数据科学应该研究数据的根本问题,也就是它是关于数据的科学。科学的数据,和政府的数据、金融的数据、互联网的数据、电商的数据一样,都是数据科学的应用,不应该把科学的数据,单拎出来,强调它的重要性。

    因为,倘若如此,容易引起读者的思想混乱,对于读者建立合理恰当的知识体系,是非常不利的。打个比方,一个家庭里有好几个兄弟姐妹,其中一位可以和父母、亲戚在大厅上桌吃饭,但是其他几位却只能在厨房,简单吃点,潦草了事,上不得台面,这样的家庭和谐吗?很不和谐嘛。

    本文所传达的观点,用下面的一张图可以清晰地表达。

    数据科学概论网上资源

    https://blog.csdn.net/xiongpai1971/article/details/89364071

     

    展开全文
  • 数据科学导论 考试有感 2019 山东大学

    千次阅读 热门讨论 2020-01-11 14:04:26
    数据科学导论 考试有感 2019 山东大学数据科学导论 数据科学导论 平时分50分 有4个实验 两个人一组 爬虫、实体融合、twitter、MapReduce 3道题 简答:各种距离 设计:MapReduce 算法:PersonalRank 如果是非数据...

    数据科学导论 考试有感 2019 山东大学

    数据科学导论

    平时分50分 有4个实验 两个人一组
    爬虫、实体融合、twitter、MapReduce

    3道题

    • 简答:各种距离
    • 设计:MapReduce
    • 算法:PersonalRank

    如果是非数据科学方向的同学,一定慎重,复习就像开天辟地。我们本学期是计算机网络考完后隔一天考数据科学导论,时间比较紧,大致整理如下。具体内容我有上传word资源。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    • 大数据
    • 云计算
    • 文本分析
      • 文本特征提取
      • 输入单词、id,输出词袋向量
      • 理解词袋的表示方式,优缺点
      • 输入句子,给出N-Gram表示
    • 数据科学有什么难点
    • 数据科学解决问题的步骤
    • 数据质量如何评估
    • 数据质量评估存在的问题
    • 脏数据以及处理
      • ETL(数据仓库技术)
      • 数据清洗和集成流程
        • 数据清洗
        • 数据集成
    • 探索性分析方法
    • 众包
    • 数据分析
      • 流程
      • Apriori/无监督学习
      • 数据分析算法类型(关联/分类/聚类)
      • 关联分析
      • 你知道的数据分析算法
      • 支持度、置信度、提升度的计算
    • Hadoop
      • 特性
      • 与Spark比较
    • 分布式存储
      • 与集中式存储比较
      • 结构
      • 设计需求
      • GFS
      • HDFS
        • 优缺点
        • 相关概念
        • HDFS
        • NAMENODE和DATANODE
        • 体系结构
        • 概述
        • 命名空间管理
        • 通信协议
        • 客户端
        • 局限性
        • 存储
        • 冗余数据保存
        • 数据存取策略
        • 错误与恢复
        • 读、写
        • 从HDFS读取内容
    • MapReduce
      • 概述
      • 分布式并行编程
      • 简介
      • 工作过程
        • 概述
        • 各执行阶段
        • Combine
        • Shuffle详解
        • MapReduce与Spark处理速度比较
        • 归纳
    • PersonalRank
    • PageRank
      • “反复改进原理”(迭代)是基本手段
      • 中枢值与权威值及其计算(HITS算法)
      • PageRank含义及其计算
      • PageRank的同比缩减与统一补偿规则
    • 结构化数据、半结构化数据、非结构化数据
    • 测量距离
      • 欧氏距离(Euclidean Distance)
      • 曼哈顿距离(Manhattan Distance)
      • 编辑距离(Levenshtein)
      • 切比雪夫距离
      • 海明距离
      • 马氏距离
    • ML
      • KNN
      • k-means/聚类
      • Choosing clustering dimension
      • Linear-Regression
      • 最小二乘法
      • 损失函数
      • 检测模型质量
      • 过拟合/over-fitting
      • 交叉验证
    • 无监督学习/监督学习
    展开全文
  • 在本指南中,我们将分享65种免费的数据科学资源,我们已经为初学者精心挑选和注释。 要成为数据科学家,您将面临巨大的挑战。您需要掌握各种技能,从机器学习到业务分析。 但是,奖励是值得的。组织将奖励那些能够...

    在本指南中,我们将分享65种免费的数据科学资源,我们已经为初学者精心挑选和注释。

    要成为数据科学家,您将面临巨大的挑战。您需要掌握各种技能,从机器学习到业务分析。

    但是,奖励是值得的。组织将奖励那些能够将原始数据转化为更明智的决策更好的产品更快乐的客户以及最终获得更多利润的炼金术士。此外,您将解决有趣的问题并掌握新的,有影响力的技术。

    如果这听起来像你喜欢的职业,那么请将此页面加入书签并继续阅读,因为我们只为您编制了此列表。

    提示:以下内容皆为全英文,请量力而行。

     

    数据科学资源

    1. 基础技能
      • 编程和数据纠缠
      • 统计与概率
    2. 技术能力
      • 数据采集
      • SQL
      • 数据可视化
      • 应用机器学习
    3. 商业技能
      • 通讯
      • 创造力和创新
      • 运营与战略
      • 商业分析
    4. 补充技能
      • 自然语言处理
      • 推荐系统
      • 时间序列分析
    5. 实践
      • 项目
      • 比赛
      • 解决问题的难题

    æ°æ®ç§å­¦é»ç³

     

    注意:高级,适当位置或行业特定技能

    某些角色可能需要其他技能,例如:

    深度学习,大数据,优化,异常检测,图形和网络模型,定量金融,研究领导力,项目管理,产品设计,软件工程,空间数据分析等......

    在本指南中,我们将仅涵盖整个行业最常需要的技能。

     

     

    æ°æ®ç§å­¦åºéä¼

    1.基础技能

    基础技能构成了真正理解的基础,这反过来又可以让您发现新颖的解决方案,构建更准确的模型,并做出更好的决策。

    1.1.编程和数据纠缠

    首先,您需要至少了解一种脚本语言,以便与数据集,原型模型和执行分析进行纠缠。

    我们强烈建议在Python或R之间进行选择,因为它们既是开源的(免费的),也是广泛采用的,并且受到活跃社区的支持。他们每个人都有自己的优势,但我们建议一开始只选一个。

    • Python在软件初创公司,大型科技公司和adTech中更为常见。Python往往更灵活,因为它是一种通用的编程语言。它对于深度学习和处理数据也更好。
    • R / RStudio在研究,财务和分析方面很受欢迎。R是一种统计编程语言,具有用于计量经济学,统计学和机器学习的成熟库。
    • 我们还为数据科学编写了一个更详细的Python与R的比较

    如果你仍然处于困境,我们建议从Python开始,因为它的广度和灵活性(而且它更适合初学者)。

    提示:下面的每个资源链接都会在新标签页中打开,因此您不会丢失您的位置。

    Python资源:

    R / RStudio资源:

    1.2.统计与概率

    强大的统计基础可帮助您充分了解机器学习,条件概率,A / B测试以及许多其他核心技能。它还可以帮助您“像数据科学家一样思考”,其中包括发现偏差,有效地迭代预测模型,以及了解如何从数据中提取洞察力。

    此外,学习常见概率分布(特别是高斯,二项式,均匀,指数,泊松)对于实现许多实际应用至关重要,例如多臂强盗,市场购物篮分析和异常检测程序。

     

    数据科学技术技能

    2.技术技能

    数据科学就是将原始数据转换为洞察力,预测,软件等。因此,您需要熟悉数据处理。

    核心技术技能包括收集,清理,管理和可视化数据,以及应用机器学习的大棒。

    2.1.数据采集

    一切都取决于数据的质量和数量。正如化学家需要合适的化学品一样,您需要相关数据。

    收集数据有4种常用方法:

    1. 内部数据。 这是贵公司通过其运营或与其他提供商合作收集的专有数据。这通常是最相关的数据。
    2. 在线搜索。需要一套标有800万个视频的视频吗?有一个网页...  说真的,你会惊讶于你能找到的东西。在线数据集允许您在投资专有数据之前进行原型设计。
    3. 蜜蜂。 API允许您以编程方式(并合法地)访问其他公司收集的数据集。您可以找到从Twitter提要到天气数据到财务数据的任何内容。
    4. 网页搜罗。Web爬行和抓取是一个必须负责任地使用的强大工具。它打开了一个全新的世界,但请务必尊重服务条款。

    API资源:

    网页搜寻资源:

    2.2.SQL

    SQL是数据库管理和查询的通用语言,您应该能够编写复杂的查询。

    学习SQL还可以更好地理解关系数据(即“表格”格式的数据),这将提高您在任何语言中的数据分析技能。

    2.3.数据可视化

    数据可视化对于探索性分析和传达您的见解非常重要,没有此主题,任何数据科学资源列表都不会完整。

    原始数据可能难以解释,因此您需要使用图表和图表来调查趋势和分布。

    2.4.应用机器学习

    机器学习是一个包含许多子任务的广泛术语。简而言之,它是关于教授计算机如何从数据中学习模式和模型。

    对于某些人来说,机器学习是数据科学的同义词,但我们认为它是一个与数据科学重叠的独立领域。毫无疑问,机器学习是一个强大的工具集,它是这个列表中最狡猾的技能。

     

     

    数据科学商业技能

     

    3.商业技能

    数据科学课程有时会忽略商业技能和软技能,但它们非常重要,雇主会关注它们。

    数据科学永远不会在真空中进行。您需要预测业务需求,创造性地思考解决方案,并清楚地传达您的见解。

    随着机器学习库的成熟和算法变得更容易“开箱即用”,企业将重视那些可以处理数据  与人合作的人。我们的数据科学资源列表的这一部分将帮助您脱颖而出。

    3.1.通讯

    如果一棵树落在森林里,但周围没有人听到它,它会发出声音吗?如果分析数据但没人能解释结果,那真的重要吗?

    有效的沟通技巧是普遍的,但数据科学家在讨论高技术或数学主题时面临着额外的挑战。

    在数据科学家访谈期间,您经常会被要求“向外行解释一个技术概念”或“描述您之前曾参与过的项目”。雇主将专门寻求清晰,简洁和组织。

    • 你见过的最好的统计数据(TED演讲)  - 这是一个标志性的TED演讲和有趣的数据故事展示。
    • 快速思考,智能谈话(视频)  - 这是斯坦福大学商学院关于如何克服焦虑和自发说话的研讨会。这不仅可以帮助您完成其余的职业生涯,而且还可以让您在面试中脱颖而出。
    • 改善沟通的7个技巧(视频)  - 关于如何有效沟通的简单实用技巧。
    • 如何赢得朋友和影响人(PDF)(免费有声读物版)  - 这是一本我们推荐给任何人,数据科学家与否的书。虽然一些措辞有点陈旧,但关于人际关系的教义是永恒的。
    • 练习向朋友教授技术概念 - 这将有助于您巩固对概念的理解,同时获得有价值的沟通实践。尝试解释一个有趣的机器学习算法,包括它的优点,缺点和正确的用例。
    • 练习描述您已完成的项目 - 这将帮助您练习将数据科学的许多活动部分组织成连贯的叙述。

    3.2.创意与创新

    聘请数据科学家来构建新产品,执行复杂分析,并发明有价值的数据使用方法。

    事实上,他们很少两次解决同样的问题。即使您可以将相同的方法应用于相邻的数据集,您也需要对功能工程,补充数据和业务影响充满创意。

    随着您获得更多经验,您自然会成为更好的创意思维者,但以下资源可以帮助您快速启动解决问题和创新技能。

    3.3.业务运营和战略

    这是一个你应该每天问自己的问题:“我有什么方法可以改善这项业务?”

    在一天结束时,公司不会雇用您来分析数据......他们雇用您来帮助他们成长或变得更有利可图。这意味着您应该了解数据如何帮助您做出更好的决策并构建更好的产品。

    3.4.商业分析

    业务分析技能对于担任运营角色的数据科学家至关重要。由于编程语言的灵活性,Python和R将允许您执行比Excel更复杂的分析。

    掌握了技术工具后,构建强大的领域知识将带来更大的业务影响。

     

     

    数据科学补充技能

    4.补充技能

    补充技能取决于角色,更具有情境性,但它们可以帮助您成为一个全面的数据科学家。以下是NLP,推荐系统和时间序列分析的数据科学资源。

    4.2.自然语言处理(NLP)

    自然语言处理(NLP)或文本挖掘是一个令人兴奋的机器学习子领域,用于从文本中提取结构,语法和见解。

    着名的应用包括情感分析,文章分类,甚至教授神经网络来编写莎士比亚

    4.3.推荐系统

    推荐系统或协作过滤器是数据科学的重大成功案例之一,尤其是在电子商务领域。

    它们为许多令人惊叹的网站和应用提供支持,包括亚马逊,Yelp,Netflix和Spotify。简而言之,推荐系统会找到与您有相似品味的其他用户,为您提供更好的建议。通过改善用户体验,同时提高收入,这将产生巨大的双赢。

    4.3.时间序列分析

    时间序列分析处理按时间索引的数据系列。例如,按小时计算的股票价格,降水量和Twitter主题标签都将被视为时间序列。时间序列分析通常用于财务,预测和计量经济学。

    虽然许多机器学习涉及“横截面数据”(数据不考虑时间差异),但也有专门设计用于处理时间序列的模型。

     

     

    数据科学项目

    5.练习

    实践项目有两个主要目的:

    1. 它们可以帮助您巩固概念,并将所有动态的数据科学整合在一起。
    2. 他们用一些有形的东西给你带来雇主。 如果一张图片价值1000字,一个项目价值一百万......

    从本质上讲,项目是个人事业,您应该选择您感兴趣的主题。以下是一些可以找到项目想法的地方:

     

    原文链接:https://elitedatascience.com/data-science-resources

    展开全文
  • 根据我们的经验,数据科学家的生活通常没有公众的看法那么光鲜。 加快查询速度——在运行时间和脚本时间方面——显着减少了领域带来的一些痛苦,为进行更高层次的思考开辟了时间。 虽然datacl主要是为数据科学家...
  • 如果一个应届毕业生或跳槽者问我该如何进入数据科学领域,我会告诉你,转行成为一名软件工程师,而不是数据科学家。 可能你会感到奇怪,许多人都渴望成为一名数据科学家,数据科学可能是21世纪最热门的工作,但这...

    全文共1096字,预计学习时长4分钟

     

    图源:unsplash

     

    如果一个应届毕业生或跳槽者问我该如何进入数据科学领域,我会告诉你,转行成为一名软件工程师,而不是数据科学家。

     

    可能你会感到奇怪,许多人都渴望成为一名数据科学家,数据科学可能是21世纪最热门的工作,但这却让另一个高薪职业贬值——软件工程师。

     

    如求职者在数据科学和软件工程领域均有经验,我的答案是从事后者。接下来我会告诉你原因。

     

    1. 海量的软件工程职位

     

    与数据科学相比,软件工程领域的岗位需求要多得多。以下是用谷歌搜索“数据科学家”和“软件工程师”岗位得到的两张截图。

     

    谷歌搜索结果:美国数据科学家职位

     

    谷歌搜索结果:美国软件工程师职位

     

    搜索结果显示有7616份数据科学职位,而软件工程职位高达538893份。而这仅是美国的就业机会,其他国家的搜索结果也类似。

     

    Glassdoor称数据科学家的收入更多,而未经笔者验证的假设则是:数据科学岗位的平均年龄也更高。

     

    图源:www.glassdoor.ca

     

    图源:www.glassdoor.ca

     

    也就是说,如果Open AI100承诺年薪一百万美元,那么我建议您接受这个offer。

     

    2.“数据科学”的含义尚未达成共识

     

    通常,管理层对“数据科学”的含义无法达成共识。也许,在业务限制的情况下,管理者们并没有严格遵循角色框架。这意味着“数据科学家”的职责因公司而异。

     

     

    虽然软件工程师和数据科学家之间可能存在一个理想的角色范围,但在现实工作情境中也许会超出此框架。对于规模扩展并仍在构建数据基础架构的初创公司而言,尤其如此。

     

    被聘用的候选人最终会致力于公司目前需要解决的问题,而不是专注于对应的岗位“角色”。该领域同事透露,许多数据科学家发现自己像软件工程师一样在编写后端代码,甚至有些 “数据科学家”在用excel处理财务数据。

     

    这与你在Kaggle竞赛中不断成长并形成的期望可差得远。

     

    3. 孤立的数据科学

     

    大多数公司对数据科学家的需求程度不如软件工程师。一些公司目前正聘请其首位数据科学家。这就意味着,即使和开发人员共处一桌,许多数据科学家最终只能独自工作。

     

    图源:unsplash

     

    这使数据科学家很难获得工作反馈和其他意见。因为软件工程师要么不理解预测建模,要么忙于处理与数据科学完全不同的问题。

     

    相比之下,加入软件工程团队的一大优势就是能够对同事们说:“我认为我们应该以XYZ的方式实施ABC。您有什么看法?”

     

    4. 探索性的数据科学

     

    如果你铁了心要做数据科学家,那么要准备好与管理层进行尴尬的谈话,解释一下您花了两周完成的东西为何不能使用。

     

    研究已解决和未解决的问题是软件开发和人工智能的根本区别之一。除了故障和约束外,在开始任何工作之前,您应了解大多数软件工程项目的可行性。在机器学习中,只有构建了模型之后才能评估其有效性。

     

    5.公司尚未做好使用AI的准备

     

    即使每个公司都进入了AI时代,大多数公司没有支持AI的数据基础架构,甚至不需要该架构。

     

    一家发展迅猛初创企业的数据科学主管最近在闲聊时分享了一些建议。首先找出问题,然后构建基础设施,随后引入数据科学家。这并不是一个快速的过程。而另一家知名公司的首批数据科学员工向我抱怨。她被迫在笔记本电脑上训练人工智能模型,而非云端。

     

    图源:agilityexchange

     

    如果没有待解决的具体问题,或者公司没有引入数据科学的充分准备,也许您会发现自我增值比较困难。

     

    6. 软件工程传授通用技能

     

    成为一名初级软件工程师好似攻读一个科技MBA学位。什么方面都得学一点。你将学习数据库、云技术、部署、安全性和编写简洁代码;你得通过观察Scrum领导者、高级开发人员或项目经理来学习管理构建软件;你还得通过代码审查获得指导。

     

    如果是在一家拥有成熟工程团队的公司工作,你将迅速提升技能并建立通用背景。

     

    7. 软件工程更灵活

     

    通过提供更全面的技术体验,软件工程可以在你决定进行工作变更时提供更好的退出机会。DevOps,网络安全,前端,后端,分布式系统,商业智能,数据工程,数据科学等领域…

     

    我认识许多从软件工程转到数据科学的开发人员。如果浏览过数据科学的职位描述,你会发现它们包含了各种核心的软件开发技能。

     

     

    如果你可以构建端到端项目,那么除了为Kaggle构建模型外,你还可以做更多的事情。例如采用该模型进行生产,设置授权和Stripe预扣款,然后开始向用户访问费用。现在你也拥有了自己的创业公司。

     

    我从不认为数据科学不可转让。基于数据做决策是一项绝妙技能,但随着人类越来越受数据驱动,数据本身也将成为每个工作的一部分。

     

    8. 机器学习将助力软件工程师

     

    随着人工智能的商业化和易用性程度增强,软件工程师将开始使用AI来解决相应问题。

     

    图源:unsplash

     

    我能够在下午教会一位开发人员构建Sklearn分类器。这并不意味着他们可以构建下一个AlphaGo,但它确实为他们提供了一种基于用户输入硬编码条件逻辑的替代方案。

     

    数据科学家掌握专业知识,如统计学、直观了解模型的工作原理,但DevOps和安全工程师也有自己的专业知识。

     

    这是普遍现实。经验丰富的软件从业人员可以在不同的专业之间进行转换,其速度与业内新进入者不在一个级别。虽然我认为数据科学与软件工程不会完全合并,但数据科学很可能会成为另一个软件工程专业。

     

    9. AI不会取代软件工程师

     

    我在2014年就进入了软件工程领域工作,因为我担心AI会让其他工作落伍。但从那以后,时间放慢了。技术采用缓慢,AI的应用范围不如媒体吹嘘的那么神奇。

     

    图源:unsplash

     

    与其他专业相比,机器学习与软件工程自动化相差甚远。虽然一些初创公司正在开发炫酷产品,比如AI自动编码,但编写代码并不是核心工作。主要的工作内容是用技术解决问题。

     

    “驾驭未来”,这将仍是一项宝贵的高薪技能。

     

    以上只是笔者拙见,如果你有不同的看法当然没问题。我希望你能自己研究得出结论,毕竟,这也是数据科学家工作的一部分,不是吗?

     

    我们一起分享AI学习与发展的干货
    欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术”

    (添加小编微信:dxsxbb,加入读者圈,一起讨论最新鲜的人工智能科技哦~)

    展开全文
  • 最近KDnuggets上发的“20个问题来分辨真假数据科学家”这篇文章非常热门,获得了一月的阅读量排行首位。 但是这些问题并没有提供答案,所以KDnuggets的小编们聚在一起写出了这些问题的答案。我还加了一个特别...
  • 众所周知,数据科学是这几年才火起来的概念,而应运而生的数据科学家(data scientist)明显缺乏清晰的录取标准和工作内容。即使在2017年,数据科学家这个岗位的依然显得“既性感又暧昧”。 我随手搜索了几家国内...
  • 这里的总体目标是为任何学习数据科学感兴趣的人提供大量开源,行业最佳的学习材料和学习方法。 此回购正在进行中。 请查看更新。 @ momiji15,@ Annu-07和我正在就此仓库的结构进行协作。 如果您希望参与该过程,...
  • 数据科学学习 与不同数据科学和机器学习主题相关的代码,资源和实用程序的存储库。 用于学习,练习和教学目的。 实用程序可以通过安装 python setup.py develop 数据科学资源 提供了按主题(例如数学,深度学习,...
  • 导读:本文讨论与人工智能相关的概念和技术,包括机器学习、深度学习、数据科学和大数据。还将讨论人类和机器如何学习,及其与人工智能当前和未来状态之间的关系。最后介绍数据如何推动人工智能,以及...
  • 一文读懂机器学习、数据科学、深度学习和统计学之间的区别 [日期:2017-04-12] 来源:数盟 作者: [字体:大 中 小]  明晰了数据科学家所具有的不同角色,以及数据科学与机器学习、深度学习...
  • deon的目标是推动对话的进行,并向对数据科学完成方式有影响的开发人员提供具体,可行的提醒。 背景与观点 我们该软件包有一个特殊的看法,我们将用它来做出有关捐款,问题,PR和其他维护与支持活动的决策。 ...
  • 21个数据科学家面试必须知道的问题和答案转载请注明! KDnuggets 编辑提供了用以斟辨“假”数据科学家之二十问的答案,包括什么是正则化(regularization),我们喜爱的数据科学家,模型验证等等。作者:Gregory ...
  • 大学生网络直播的看法

    千次阅读 2018-12-14 19:26:52
    一、内容概要 进入 21 世纪,互联网在中国得到了快速的普及和发展,中国网民规模居于世界第一位大学生已成为各重点群体中最活跃的一个。目前,随着互联网在大学生中的日...对于此次关于了解大学生参与网络直播看法的...
  • 中国人民大学统计学院赵彦云院长曾就数据科学本科专业设置思路,发表过自己的看法:“谈论大数据是时代话题,拥有大数据是时代特征、解读大数据是时代任务、应用大数据是时代机遇。” 在此背景下,开展基于数据分析...
  • Python 数据科学入门教程:Pandas

    万次阅读 多人点赞 2018-02-02 20:13:43
    Python 和 Pandas 数据分析教程 原文:Data Analysis with Python and Pandas Tutorial Introduction 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 大家好,欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程。 Pandas ...
  • 焦点小组是指在数据收集中是通过倾听一组从调研者所要研究的目标市场中选择来的被调查者,从而获取一些有关问题的深入了解。 焦点小组的目标: 通过对数据的解释来分析市场调查的课题 焦点小组可以帮助描述现象...
  • 我们对看法 使用cookiecutter模板的要求: Python 3.6+ > = 1.4.0:可以通过pip by或进行安装,具体取决于您管理Python软件包的方式: $ pip install cookiecutter 或者 $ conda config --add channels conda-...
  • 在拿到哈佛大学的统计和应用数学双学位之后,他直接成了一位数据科学家,也是世界上第一批在校期间接受了完整的数据科学课程并且最终在毕业之后直接加入了数据科学领域的学生之一。全职加入Quora之前,他曾经在Quora...
  • 基础设施应该允许数据科学家们自由地扮演数据科学家的角色,但也应该提供足够的防护和支撑,以减少他们软件架构的过度担忧。   Metaflow进阶介绍   这些观察结果促进了团队以人为中心的数据科学...
  • 下面是大数据,数据科学,数据挖掘,机器学习和人工智能约100最活跃,最有趣的博客的列表。Devendra Desale发表于KDnuggets.以下是有关100个活跃并定期更新博客,按英文字母顺序排列如下。 3Blades 云数据分析。...
  • 计算机科学与技术专业的认识与思考(xxxxxxx xxx)摘要:计算机在现如今的生活中愈发普遍,然而,人们计算机的了解并不深。计算机是什么?计算机的发展史、计算机的应用、计算机的发展趋势等,这些问题,人们了解的...
  • 数据科学家应遵守的十五个原则

    千次阅读 2014-02-27 18:18:21
    作为一个数据科学家,我为我的日常工作总结开发出15项原则,这些是我本人也遵循的:  1、不要用数据说谎或吹牛: 经验性证据要诚实坦率。最重要的是不要用数据自欺欺人。  2、建立永久工具并分享给他人: ...
  • 作者 | Cassie Kozyrkov 译者 | linstancy、王天宇 编辑 | Jane、琥珀 出品 | AI 科技大本营 ...在她看来,一个好的 AI 和数据科学团队需要 10 种不同的角色。无论你是公司的管理者、招聘者,还是想...
  • 数据科学已经进入了稳定生产的成熟期,数据科学家所需的技能也在与时俱进。不仅是追求更高效的机器学习模型,在当下,推动数据科学与商业结合、促进二者的化学反应比以往都重要。 在DataIku于德国柏林举办的“数据...
  • 人类人工智能的看法有哪些 每个人新事物的出现会有不同的看法 对于人工智能的看法也是各有千秋下面是 为你整理人工智能的看法供大家阅览 ! 内容提要人工智能是计算机科学的一个领域 它企图了解智能 的实质并...
  • 个人对数据结构的理解和总结

    万次阅读 多人点赞 2014-06-03 09:54:34
    个人对数据结构的理解和总结  在很多编程人员的潜意识里总是觉得数据结构知识似乎没什么用,因为工作中似乎从来都没有涉及到数据结构的什么内容。我这样的认识只能报以呵呵~ 也难怪,其实有这些想法的同行在工作...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 26,742
精华内容 10,696
关键字:

对数据科学的看法