精华内容
下载资源
问答
  • 数据科学概论》Python大数据基础部分考核方法与要求考核内容:使用学习过的数据预处理和数据分析的方法,从天池新人赛任选两道编程提交。给出程序和预测结果,以及一个word文件说明题目,结题思路,采用模型和方法...
  • 数据科学课程 这是要求课程的存储库
  • 资深数据分析师要求The following are my personal thought about what makes a senior data scientist (SDS) or in other words, what it takes for a junior to become one. I guess some of these ideas could be...

    资深数据分析师要求

    The following are my personal thought about what makes a senior data scientist (SDS) or in other words, what it takes for a junior to become one. I guess some of these ideas could be generalized to other fields as well. However, my personal interest lies in the data science domain.

    以下是我个人对高级数据科学家(SDS)的创造力或换句话说,大三成为一名需要什么的个人想法。 我想其中一些想法也可以推广到其他领域。 但是,我个人的兴趣在于数据科学领域。

    A senior data-scientist should be independent.

    一位资深的数据科学家应该是独立的。

    Independence is the key-word here, but what does it mean? Independence contains various qualities and skills that one should acquire in order to advance in their career.

    独立是这里的关键词,但这意味着什么? 独立包含各种人的素养和技能,以促进其职业发展。

    In general terms, The SDS should be totally independent in terms of research, from creating data and labeling, to delivering a finished project based on the product design, i.e., end-to-end.

    一般而言,SDS在研究方面应该完全独立,从创建数据和标记到基于产品设计(即端到端)交付完成的项目。

    The SDS should understand modern product management and how to manage the project’s expectations while collaborating with stakeholders such as a PM. They should give their manager peace of mind and should be someone that everyone on the team goes to consult with.

    SDS应该了解现代产品管理以及与PM等利益相关者合作时如何管理项目的期望。 他们应该让经理放心,并且应该成为团队中每个人都可以咨询的人。

    Let’s break it down to several key areas that the SDS should be skilled at, such as personal, academic, technical, managerial, product, and business.

    让我们将其分解为SDS应该擅长的几个关键领域,例如个人,学术,技术,管理,产品和业务。

    个人 (Personal)

    The SDS should have can-do-attitude and they should always strive to accept more responsibility, to use good judgment, and to do things beyond what is expected of them.

    SDS应该具有可以做的态度,并且他们应该始终努力承担更多的责任,运用良好的判断力,做超出他们期望的事情。

    To be proactive and always move forward, constantly improving and learning, to have complete and in-depth answers about critical issues and various use-cases, while considering all the possible pros and cons and fully understanding decision outcomes.

    要积极主动,始终前进,不断改进和学习,对关键问题和各种用例有完整而深入的答案,同时要考虑所有可能的利弊并充分理解决策结果。

    Being critical, giving feedback that has a positive quality to it and is able to persuade your colleagues, while keeping in mind that feedback is not enough and they should always suggest a better alternative, in other words, saying that something is “not good enough” is insufficient.

    保持批判性,提供具有积极品质的反馈,并能够说服您的同事,同时要记住反馈还不够,他们应该始终提出更好的选择,换句话说,说“不够好” ”不足。

    学术的 (Academic)

    The SDS should be a thinker, to care for and understand the meaning of a true scientific process while balancing the product need to have a feature in production without compromising their scientific integrity.

    SDS应该是一个思想家,既要照顾和理解真正的科学过程的含义,又要平衡产品具有生产功能的需求,而又不损害其科学完整性。

    To know that assumptions are the root of all evil and revisit them when conditions change. To care about complete and correct validation, monitoring, explainability, and interpretability. To be discontent with an “it works” mentality. To accept scientific feedback and be highly critical of their own decisions and actions, which leads us back to validating assumptions and hitting the brakes often in order to be critical of his own actions, which leads to validating assumptions, constantly looking at the data to be sure that what they are saying is correct.

    要知道假设是所有邪恶的根源,请在情况变化时重新审视它们。 要关心完整和正确的验证,监视,可解释性和可解释性。 对“可行”的心态感到不满。 接受科学反馈并对他们自己的决定和行动高度批评,这使我们回到验证假设并经常踩刹车,以便对他自己的行动提出批评,从而导致对假设的确认,不断地查看要被收集的数据。确保他们说的是正确的。

    To come with out-of-the-box solutions, being a macgyver, and a lego master building algorithms using various scientific building blocks in order to find creative solutions for any challenge that is presented to them, regardless of the domain, the data, or the difficulty level. To help your colleagues by sharing knowledge, ideas, papers, solutions. To talk fluently about the topics they know, to coherently present their work, and to pass knowledge effortlessly to non-DS and juniors, and spot methodological problems in a short conversation.

    为了提供开箱即用的解决方案,例如macgyver,以及使用各种科学构造块的乐高积木大师构建算法,以便为面临的挑战找到创造性的解决方案,而不受域,数据,或难度级别。 通过共享知识,想法,论文,解决方案来帮助您的同事。 流利地谈论他们知道的主题,连贯地介绍他们的工作,并轻松地将知识传递给非DS和初中生,并在简短的对话中发现方法问题。

    They should read literature such as academic papers, blog posts, technology, and tool documentation in order to know more and expand their scope. To be on top of current research and advances, even in other domains. The more you know, the better your craft will be. IMO reading should be practiced outside of working hours. It is a personal journey to become a better scientist.

    他们应该阅读诸如学术论文,博客文章,技术和工具文档之类的文献,以了解更多信息并扩大其范围。 超越当前的研究和进步,甚至在其他领域也是如此。 您知道的越多,您的技能就会越好。 IMO阅读应在工作时间以外进行。 成为一名更好的科学家是个人的旅程。

    To know by heart all the algorithms, methodologies, metrics that Scikit-learn or similar packages offer, to know about deep-learning in-depth, and to understand that the data or the source of data is the all-important element that influences every aspect of our work.

    全面了解Scikit学习或类似软件包提供的所有算法,方法,指标,深入了解深度学习,并了解数据或数据源是影响每个方面的最重要要素我们工作的方面。

    技术 (Technical)

    The SDS should be a doer. They must be able to deliver a feature to production. They should have a good skill in their chosen programming language, they should be able to use and implement packages in various conditions from Github. They should be able to deliver their algorithms as a class or a package based on standardized interfaces. They should understand CI/CD processed and strive for some form of development standardization.

    SDS应该是一个行动者。 他们必须能够将功能交付生产。 他们应该在所选的编程语言上具有熟练的技能,他们应该能够在Github的各种条件下使用和实现软件包。 他们应该能够基于标准接口以类或包的形式提供其算法。 他们应该了解CI / CD的处理过程,并争取某种形式的开发标准化。

    管理人员 (Managerial)

    The SDS should be a planner and a prioritizer. Converting complex projects into small manageable tasks. Maintain constant visibility toward the organization and his managers. To prioritize tasks, while considering available resources, i.e., important tasks get more attention while others get less. To become a “fire-and-forget” member. Be self-managed in order to reduce his manager’s overhead. Be able to manage expectations and risks. Write clear and thorough design documents, presentations, and document their work. In other words, they have to be able to manage the projects, and themselves with very little to no guidance, in order to deliver a completed project.

    SDS应该是计划者和优先事项。 将复杂项目转换为小型可管理任务。 保持对组织及其经理的持续可见性。 在考虑可用资源的同时确定任务的优先级,即重要任务得到更多关注,而其他任务得到更少关注。 成为“一劳永逸”的成员。 要自我管理,以减少经理的开销。 能够管理期望和风险。 编写清晰,透彻的设计文档,演示文稿,并记录其工作。 换句话说,他们必须能够在很少甚至没有指导的情况下管理项目以及他们自己,才能交付完成的项目。

    产品 (Product)

    The SDS should know what modern product management is, to be familiar with concepts, methodologies, frameworks, and terminology related to the product world. To understand and solve complex business problems and product questions, while considering technical and algorithmic constraints, always thinking forward on how to offer new capabilities for the features. This is by no means a way to replace the product, but a way to give a scientific-algorithmic point-of-view that the product may not have.

    SDS应该知道什么是现代产品管理,以熟悉与产品领域相关的概念,方法,框架和术语。 要理解和解决复杂的业务问题和产品问题,同时考虑技术和算法约束,请始终考虑如何为这些功能提供新功能。 这绝不是更换产品的方法,而是提供产品可能没有的科学算法的观点的方法。

    商业 (Business)

    The SDS should understand the business. Due to their early involvement in projects, the SDS needs to understand how does the company make money, what are the business problems, how do we find and sign new clients, who are the main competitors, what are the business metrics that the company cares about, what is the client retention rate, etc.

    SDS应该了解业务。 由于SDS早期参与项目,因此他们需要了解公司如何赚钱,业务上有哪些问题,我们如何找到并签署新客户,谁是主要竞争对手,公司关心的业务指标是什么?关于,客户保留率是多少,等等。

    主管/原则 (Lead / Principle)

    Lastly, if you are asking yourself what are the qualities and skills of a lead or a principle DS? In short, they should be able to do everything a senior DS can do, but do it in scale. To hire and manage multiple projects and people, to see a wider, bigger picture, while still knowing the details. They need to be able to take on high risk, high impact business product problems, do the needed research and be able to deliver working solutions with ease and speed, and without guidance.

    最后,如果您要问自己,主管或原则DS的素质和技能是什么? 简而言之,他们应该能够做高级DS可以做的所有事情,但是要做到规模化。 聘用和管理多个项目和人员,以了解更广阔,更广阔的前景,同时仍然了解细节。 他们需要能够应对高风险,高影响力的业务产品问题,进行必要的研究并能够在没有指导的情况下轻松快捷地提供可行的解决方案。

    I offer pro-bono advice to startups and scaleups. You can find out more about me and contact me here.

    我为初创企业和规模扩大企业提供无偿咨询。 您可以找到有关我的更多信息,并在此处与我联系

    I would like to thank Philip Tannor, Natanel Davidovits, Dean Pleban, and Sefi Keller for their invaluable comments.

    我要感谢Philip TannorNatanel DavidovitsDean PlebanSefi Keller的宝贵评论。

    Dr. Ori Cohen has a Ph.D. in Computer Science with a focus on machine-learning and brain-computer-interface (BCI). He has led a data-science team in a smart-city startup primarily doing natural-language-processing (NLP) and understanding (NLU) research, using machine and deep learning. Currently, he is a lead data-scientist at New Relic TLV in the field of AIOps. He regularly writes on Medium.com, about managing, processes, and all things data science.

    Ori Cohen博士拥有博士学位。 专注于机器学习和脑机接口(BCI)。 他领导了一家智能城市初创公司的数据科学团队,主要使用机器和深度学习进行自然语言处理(NLP)和理解(NLU)研究。 目前,他是New Relic TLV AIOps领域的首席数据科学家。 他定期在Medium.com撰写有关数据科学的管理,流程和所有事物的文章。

    翻译自: https://towardsdatascience.com/are-you-a-senior-data-scientist-66fd20bd41e5

    资深数据分析师要求

    展开全文
  • 今天我就大数据分析里面的大数据科学家,Data Scientist,DS的职位要求:  一、专业知识  大数据科学家DS的职能是算法分析,是基于对行业背景的了解帮助客户作出预期计算。而这里面就会涉及到很多专业知识,俗称...

      大数据分析行业前景和就业方向我做过详细的分享:《剖析大数据分析就业前景》、《大数据分析12大就业方向》、《大数据分析是什么》。今天我就大数据分析里面的大数据科学家,Data Scientist,DS的职位要求:

      一、专业知识

      大数据科学家DS的职能是算法分析,是基于对行业背景的了解帮助客户作出预期计算。而这里面就会涉及到很多专业知识,俗称统计分析。

      大数据科学家DS岗位要求比较高硕士毕业比较多,若是在美TOP10的学校进修且是博士更加分。不是学历歧视,是你要做这事情,就得要这点本事,你没有7年,你的专业知识支撑不了你做DS。就是知识边界。你所知道的星辰大海,只是别人的沧海一粟。所以专业知识必不可少。

      

    大数据分析

     

      二、行业背景

      接下来大数据科学家DS还需要有某个领域的行业背景,俗称BK,background knowledge。因为大数据分析都是针对行业来做的,那么行业内的行话,套路,潜规则,生存法则都是不一样的,你要对公司做预期分析,作为大数据科学家DS需要对行业有一个基本认识,甚至深入了解。

      大数据科学家DS要贯穿各大实体行业,有保险的,医疗的,建筑的,心理的,法律的等等。为什么要招那么多DS,就是因为每个DS都有自己擅长的几个领域。一定的BK能够帮助DS在面对数据的时候快速的作出信息过滤,能够在聊需求的时候,快速给出反馈。这才是价值。

      三、大数据科学家DS使用工具

      对于开发者来说,python可能是你们的底,但对于大数据科学家DS来说,python只是一个交通工具。以前用excel VB,后来用java,现在还有人在用R,不过更多的还是python。这就好比说,现在如果你想去某个地方,坐地铁能到的,基本都坐地铁,因为又快又方便。那没有地铁的时候呢?只能做公交。没有公交的时候呢?就得骑自行车或者走路。

      

    python

     

      所以大数据科学家DS从来不会关心代码运行效率,他们关心的是编码效率。而python正好又是编码效率极高的。

      所以想要自学大数据分析的同学要慎重考虑了,没有老师带你入门,没有知识积累与沉淀,很难进入这个行业,当然也不是说参加培训4个月就可以完全胜任这个工作,老师领进门,修行看个人,好比都是上学,有的学习好,有的学习差。

      四、大数据科学家DS职能要求

      以Facebook的招聘为例,理想的候选者应当具备很强的沟通能力,重视产品,而且应当是个IT通才:

      a、至少熟练掌握一种脚本语言(Python或者PHP)

      b、有处理大规模数据集的经验。如果能使用分布式计算工具如Map/Reduce、Hadoop、Hive等更好。

      c、熟悉关系型数据库和SQL

      d、热爱实证研究(Empirical Research),并善于用数据解答难题

      e、与产品经理和工程师就数据分析结果进行交流的能力

      f、能使使用恰当的分析技能处理可用数据,解答相关产品问题。

      

    大数据科学家

     

      从以上招聘说明中可以看出,Facebook对大数据科学家DS的综合素质要求极高,理想的候选者要精通各种数据分析技术,还要具备良好的产品意识和沟通技能。虽然目前IT行业很多的软件开发人员或数据分析师成为大数据科学家,但是市场上的人才少之又少。市场对专业人才需求很大!

    摘自:https://www.aaa-cg.com.cn/data/1748.html

    展开全文
  • capstone_project 该项目部分满足了Coursera IBM数据科学证书的要求
  • 在数据时代,从大量数据得到所需要的信息是很难的,因此,很多企业重金聘请数据...此外,根据Hugo Bowne-Anderson的研究,数据科学要求从科学家的技能中学习动态技能和软技能,以便解决业务问题,并且需要向一些不懂...

      在数据时代,从大量数据得到所需要的信息是很难的,因此,很多企业重金聘请数据科学家进行分析和处理。而大数据的应用改变了零售和医疗保健等各行业领域的发展。

      Kaggle公司的调查发现,许多数据科学家认为如何更好向其他人解释数据科学是工作中面临的障碍之一。此外,根据Hugo Bowne-Anderson的研究,数据科学要求从科学家的技能中学习动态技能和软技能,以便解决业务问题,并且需要向一些不懂技术的股东解释难以理解的技术与结果。

      缩小数据科学家与业务人员之间的差距

      技术人员和业务人员之间的这种差距长期存在。而采用团队方法有助于弥补这些差距,并可以利用数据科学。

      一些主要软件开发商致力于应对当今的技术挑战,并以有意义的方式应用大数据。通过数据驱动的决策和高级分析,可以轻松地保持正常运行。

      企业需要做什么

      (1)企业必须检查他们是否需要专业知识。这涉及操作大数据平台的技能,并应用不同的分析技术,如机器学习,以及使用Python和R等工具。

      (2)企业需要弥合工程团队和数据科学之间日益增长的沟通差距,以及依赖于数据驱动决策的相关业务功能。

      这两个步骤很重要,因为数据分析只有在可能产生洞察力时才有帮助。在大多数情况下,数据科学家不能很好地解释他们的工作成果。

      组织需要的是具有混合技能的人员,其将意识与数据科学、大数据平台的深入知识、基本技术和分析工具相结合,并能够以一种易于实现的方式呈现技术见解。

      更好地处理数据

      企业的不同部门分别生成数据,并单独分发。在个人和结构层面上处理这些局限性的好的替代方案已经出现,其结合了员工技能和新技术。这就是创建企业数据中心的重要性的原因,因为数据集中在一起,任何人都可以访问和利用数据中心进行探索和分析。

      为了处理这些数据,企业需要分析师和数据工程师,他们可以同步、理解、促进和帮助构建IT部门、业务资产和大数据之间的通信。

      以下深入考虑企业架构师和大数据业务分析师可以解决的问题。

      (1)企业架构师。他们创建了企业范围的响应式数据架构,有助于协调IT战略和业务目标。此外,企业架构师提供大规模的项目审查,跟踪技术生命周期,并确定个别技术将如何变化。他们的工作要求与企业的各种员工保持联系,以便分配自定义数据存储,并开发解决方案。他们开发环境,并将大数据转化为有意义的业务洞察。

      (2)大数据业务分析师。大数据改变了业务分析师的角色。如今,他们可能不再依赖于市场研究和趋势的决策。大数据业务分析师依靠数据分析带来的洞察力来开发业务。

      许多公司已经开始尝试DevOps功能,这些功能涉及多个部门的运营和IT。这些发展展示了业务流程如何提升以及如何使用新技术。

      开发更好的数据科学操作

      基于自动化,团队合作和采用可视化技术可以更好地进行数据操作。这些步骤将帮助用户开发和构建所需的数据科学操作。

      (1)项目管理。一个成功的项目经理需要具备良好的组织和强大的外交技巧,通过聚集不同的人才并让他们采用相同的语言来填补文化空白。

      (2)数据争论。重要的能力是收集和清理数据、构建系统,以及开发和支持算法和其他统计引擎。具有重要才能的人将通过可预测的视觉输出来寻找加速运营的机会,从而促进信息设计过程。

      (3)数据分析。利用数据并将其与特定业务场景相关联的技能至关重要。背景设置和批判性思维也是分析数据的关键技能。

      数据科学家和业务人员需要更好的沟通

      因此,弥合数据科学家和其他部门人员之间的差距对于组织具有更大的价值。企业需要那些可以将困难的技术见解转化为简单明确想法的人才。这些措施将帮助企业从所有数据中获利。

      大连渤海医院电话 http://jbk.39.net/yiyuanfengcai/lx_dlbhyy/

    展开全文
  • 数据科学是IT领域中,最为“高大上”的一块内容,由于数据科学对于从事研究学习该领域的学习者要求诸多方面的“跨界”技能与知识储备(如统计学、数据建模、经济计量学、计算机编程、数据库技术等)。不少学习者,总有...

    数据科学是IT领域中,最为“高大上”的一块内容,由于数据科学对于从事研究学习该领域的学习者要求诸多方面的“跨界”技能与知识储备(如统计学、数据建模、经济计量学、计算机编程、数据库技术等)。不少学习者,总有“雄关漫道真如铁,而今迈步从头越 ”。

    本课程力求为广大数据科学爱好者、广大对数据科学感兴趣的学员、一些希望从事数据科学,但是又无法在短时间对数据科学有一个全面的认识。本课程希望在短时间里通过有限的讲座和实验的形式为广大观众、学习者、爱好者,能给予一个大致的介绍数据技术清晰的轮廓,通过实验案例,让学员有亲身体验数据挖掘的过程,希望通过介绍目前一些开源的工具与平台,使得学员掌握一定的数据科学实战技能。最后,讲师也希望能够介绍一些目前的技术前沿如“深度学习”和“人工智能”,能为广大学员开阔视野,深入浅出、同时本身实用与兴趣的精神,为大家服务。

    【适合人群】

    1.数据科学爱好者

    2.数据分析从业者

    3.人工智能机器学习的学员

    【课程目的】

    1.通过实验案例,让学员有亲身体验数据挖掘的过程

    2.通过介绍目前一些开源的工具与平台,使得学员掌握一定的数据科学实战技能

    【课程优势】

    1.讲师从业丰富

    2.理论与实践相结合

    3.基础好入门

    【课程大纲】

    1.数据科学概要:

    课程概述

    数据科学介绍与数据科学的应用方向

    数据科学三要素

    Python安装与常用安装包

    Python语言简单入门

    2.数据ETL、数据可视化与数据探索:

    ETL与数据可视化介绍

    Numpy简单入门教程

    Pandas—Python数据清洗

    Python数据可视化实战演练

    案列讲解某运营公司销售数据清理与可视化

    3.监督学习(分类):

    机器学习算法

    常用监督学习算法

    模型验证

    实战演练:利用各类分类算法预测

    利用随机森林预测房价

    4.无监督学习(聚类):

    无监督学习与聚类算法的介绍

    用聚类算法解决物品分类(实战:消费者行为分析)

    5.频繁挖掘、时间序列分析:

    关联规则学习与时间序列学习

    实战演练

    了解更多课程内容及课程安排,可咨询QQ 2852509883 或致电客服 400-821-0951(工作日9:00-17:30)

    【看这里!】技术交流、拓展人脉、领取更多福利,欢迎加入学掌门Atstudy

    展开全文
  • R基础知识:R中12个小时的数据科学入门,不要求先验知识
  • 科学研究可重复性要求指的是Science as a pursuit has always had Reproducibility at its core. After all, if a claim is made about the physical world, and the evidence does not support such a claim, it ...
  • 数据科学之数据统计

    2017-12-24 10:43:00
    作为一个数据科学家,数据统计不要求很精通,但是掌握数据统计的基本知识,能够运用数据统计的相关方法解决实际问题是必要的。从数据的分析的目的和思考方式来看,数据统计方法分为:描述统计和推断统计。从数据分析...
  • 做数据工作的朋友,有的使用R语言(我的很多数据工作就是用R语言完成),有的使用Python语言(我也是用Python语言做一些数据爬取和解析的工作),有的使用MATLAB语言(我做数据科学研究的时候,曾经试用过一段时间MATLAB)...
  • 数据工程师 职位描述:处理大量数据的公司,并管理数据通道。这意味着,当需要时,你要能确保有效地从数据源收集和检索数据,并进行清理和预处理。 为什么它很重要:如果你只处理过相对小的(<5Gb)保存为.csv...
  • 链接散落的教程文章,做个详细的导读,助你更高效入门数据科学。问题2017年6月以来,我陆续在自己的简书专栏《玉树芝兰》里,写了一系列数据科学教程。这源于一次研究生课编程工作坊尝试。受阎教练的创新思维训练营...
  • 做数据工作的朋友,有的使用R语言(我的很多数据工作就是用R语言完成),有的使用Python语言(我也是用Python语言做一些数据爬取和解析的工作),有的使用MATLAB语言(我做数据科学研究的时候,曾经试用过一段时间MATLAB)...
  • 大数据时代,最热门的职业是数据科学家(data scientist),而不是传统的信息科学家,也不是大数据工程师。...结合大数据时代的人才要求,给出了科学、系统的数据科学人才知识体系,提出了超学科、多类型的培养模式。
  • 由于数据源在实际生活中千奇百怪,因此不经任何处理就进入数据库的数据很可能违背数据质量三要素的要求。用这样的数据在进行后续的数据挖掘,其可靠性更加堪忧。虽然在数据挖掘中,均有过程用于处理缺失数据或异常值...
  • 数据科学研究-源码

    2021-02-24 19:22:58
    数据科学研究 英语: 具有我在数据科学研究期间编写的代码的存储库。 我使用的来源: 文件: 影片: 安装: 使用以下方法创建venv: python -m venv venv 访问激活: 视窗: .\venv\scripts\activate.bat (if...
  • 数据科学跟踪-源码

    2021-02-12 11:08:34
    数据科学跟踪 第1个月-数据分析 第一周-学习Python Coursera-> P4E专业化 第2周-统计与概率课程-> John Hopkins Stats第3周数据预处理,数据可视化,探索性数据分析John Hopkins或UMICH应用数据科学专业化第4周...
  • 1. 点融网 职位诱惑: 技术前沿,牛人为伍 职位描述: ...1、运用人工智能、机器学习、统计学习等方法,在公司的大数据和...4、和其它数据科学家和业界专家共同对一些有意义的问题进行研究和探讨。 岗位要求
  • 这一篇博客我们将详细讲解那些出现在数据科学领域的专业术语。 算法(Algorithm) 是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。 也就是说,能够对...
  • 首先从美国和中国主要的在线人才招聘平台收集数据,通过对比分析得出数据科学家与传统的数据分析师(data analyst)在工作性质、工作能力要求以及薪资待遇等方面的差别。其次,考察和总结了世界范围内优秀大学数据...
  • 在各类求职网站上搜索数据科学相关岗位,你看到的招聘广告往往是这样的: 招聘数据科学要求: 计算机,数据,统计或相关专业 硕士及以上学历 一至两年工作经验 熟练使用python编程语言和大数据平台,如hadoop, ...
  • 编程要求 测试说明 任务描述 本关任务:使用直方图展示不同年龄的发病次数。 相关知识 数据仓库中往往存有海量数据,在其上进行复杂的数据分析与挖掘需要很长的时间,数据归约可以用来得到数据集的归约表示,它小得...
  • 数据科学家修炼手册

    2018-01-08 15:50:55
    与现有专业人员技能要求相比,数据科学家的行业标准似乎高得飘渺。但现有的专业人员的在学习数据科学方面并不是一张白纸,那么应该如何提升自己,晋级到数据科学家呢?这里有十个步骤,是你修炼之路上必不可少的...
  • 与其他一些相关工程职位一样,数据科学家的影响力与互联网同进同退。数据工程师和数据分析师与数据科学家携手共同完成这幅“大数据时代”巨作。他们共同努力拟定数据平台要求,基础和高级算法,提供数据分析和展示所...
  • 数据科学2-源码

    2021-02-13 13:00:37
    科学,实验和语言交流专家,科学解释员,解释性研究人员,服务人员和批判性研究人员。 资料集, 数据集由11项变量组成的11538项竞标,包括参赛者身份。 托皮科斯 Neste desafiosnósvamos探索者: 概率论 埃斯...
  • 建立自己的数据科学课程表 对于没有太多工程背景的人的建议 将面试看作选拔 不要被招聘职位上对工程经验的要求吓到,马上行动起来并扎进那个领域,通过行动来给自己争取经验——通过设计并完成一个项目来...
  • 数据科学-源码

    2021-03-03 11:58:58
    我的博客 由提供 接下来做什么? 伟大的! 您已经设置了您的仓库。 现在该开始编写内容了。 一些有用的链接: 注意:如果您不希望这些博客文章出现在您的网站上,... 如有任何疑问或功能要求,请在fastai论坛中使用。
  • 数据科学-源码

    2021-02-22 04:44:02
    该项目是Udacity数据科学纳米学位计划的一部分。 该项目探索了德国北海的多年趋势。 一,安装 除了Anaconda发行版之外,该项目还使用:叶片(用于绘制地图),sklearn(用于ML算法)和plotnine(用于创建图表)。 ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 3,443
精华内容 1,377
关键字:

数据科学要求