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数据科学家4:卓越数据科学家的四大特征
对于那些希望在大数据时代掘金的公司来说,成功的关键是找到数据科学家, 并围绕数据科学家搭建团队。如今优秀的数据科学家一将难求, 而卓越的数据科学家更是灿若晨星。 如何才能发现真正改变企业乃至行业未来的伟大的数据科学家呢? Thomas Redman在哈佛商业评论博客中发表了一篇关于区分好的数据科学家和伟大的数据科学家的文章, IT经理网编译如下。 好的数据科…
star2017
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傅志华:人工智能可以预防“吵架”?
近日,Google旗下的科技孵化器Jigsaw、康奈尔大学和维基媒体基金会合作,联合开发了一个预测谈话走向的AI系统。这个系统能从一开始就能预测谈话是否会失控,想在对话能被挽救的情况下,尽早预防不必要的争吵甚至是攻击行为。
star2017
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1年前
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数据科学家5:数据科学家应具备6种才能
要成为一位数据科学家需要具备多方面的人才,虽然目前人才缺乏,但学习数学、统计等专业的人才未来可以培养成为数据科学家。 招聘信息搜索引擎Indeed.com的数据显示,随着大数据技术的发展,数据挖掘方面的人才变得日益抢手。而《哈佛商业评论》日前更是宣布,“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感,既代表着难以名状的诱惑,又说明了大家都不知道它干的是什么。…
star2017
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1年前
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科大讯飞谭昶:大数据的实践与思考
科大讯飞 谭昶:大数据的实践与思考。2016中国大数据技术大会中,上来自科大讯飞大数据研究院副院长谭昶,他带来了《讯飞大数据的实践与思考》的……
star2017
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1年前
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AI领域当中,也存在非理性繁荣!!
AI领域当中,也存在非理性繁荣!
star2017
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1年前
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使用本福德定律甄别数据造假(Benford’sLaw)
数据造假的甄别在数据分析领域是一个热门的话题,也是对数据分析师的一项挑战
star2017
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1年前
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基于统计思想下的推荐系统
基于威尔逊区间法的排序方法
star2017
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1年前
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数据科学家6:如何成为一名合格的数据科学家
数据科学家的工作是使用数据分析作为交易工具,在浩如烟海的数据容量中发掘有意义的关联数据,并将其转化为有利可图的商业洞察力。 数据科学、机器学习、大数据分析、认知计算…我们都已被讨论这些主题的文章、技能需求信息图以及各种观点所淹没。有一件事是肯定的:你不可能一夜之间变成一名数据科学家。这注定是一段充满挑战的旅程。但要想成为数据科学家,该怎么开头呢?从哪里着手呢…
star2017
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1年前
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使用大数据分析的十大行业
大数据每天都在发展,并成为科技界的热门词汇。我们周围的许多人都在谈论它,但他们知道它的真正含义吗?
star2017
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1年前
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国内外AI芯片发展现状看这一篇就够了
国产人工智能芯片的发展,一如早年间国产通用处理器和操作系统的发展,过份地追求完全独立、自主可控的怪圈,势必会如众多国产芯片一样逐渐退出历史舞台。
star2017
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1年前
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GrowthHacker(增长黑客)必备的8项能力
Growth Hacker (增长黑客)是一种复合型人才,他是工程师、数据分析师和市场营销专家的聚合体。
star2017
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1年前
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一种基于用户移动大数据来分析驾驶风险的研究模型
风险,一个永恒的话题,特别在汽车保险行业,“互联网+”下汽车共享经济深度影响着企业的风险运营模式,如何将驾驶行为人的多个维度数据进行结合,有效应用到个性化的保险产品中,从而实现风险与保费定价的匹配,让车企、保险公司、车主多方都获益呢?
star2017
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1年前
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数据科学家7:数据科学家面试常见的77个问题
随着大数据概念的火热,数据科学家这一职位应时而出,那么成为数据科学家要满足什么条件?或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考,下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题,供各位同行参考。 1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的? 3、…
star2017
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1年前
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论一个CDO的自我修养:神秘的首席数据官究竟有哪些操作
想象现在你被一个公司任命为他们的首席数据官(CDO),那么,你将要面临的主要职责可能会是什么呢?
star2017
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机器学习算法的优点和缺点
从Logistic回归开始,然后尝试Tree Ensembles和/或Neural Networks。奥卡姆的剃刀原理:使用最简单的算法,可以满足您的需求,并且只有在严格需要的情况下才用更复杂的算法。根据我自己的经验,只有神经网络和梯度增强决策树(GBDT)正在工业中广泛使用。 我目睹Logistic回归和随机森林被弃用不止一次(这意味着它们是好的开始)。 …
star2017
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1年前
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最受GrowthHacker(增长黑客)欢迎的9款工具
每一种增长能力的背后,都由若干种互联网工具所支撑,所以今天我们将和大家详细介绍成为一名 Growth Hacker(增长黑客)必须掌握的N种工具。
star2017
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1年前
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手把手教你如何用Python做情感分析
商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地。本文帮助你一步步用Python做出自己的情感分析结果,难道你不想试试看?
star2017
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1年前
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数据库测试的重要性
导读:本文分为三部分,第一部分是第1节,即说明“对数据库测试的根本误解”;第二部分从第2节至倒数第4节,详述“数据库测试测什么”的问题;第三部分是最后3节,引出“数据库测试怎么测”的问题,提出自动部署、自动化测试、持续集成的思路及工具。另,副标题是俺自行添上去的,以明示本文意图。 对数据库测试的根本误解 有许多关于测试驱动开发(Test-Driven Dev…
star2017
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1年前
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新手学习:一张图看懂史上最完整的数据分析流程
一个完整的数据分析流程,应该包括以下几个方面,建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程: 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。 作为数据分析师,无论最初的职业定位方向是技术还是业务,最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此,一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知…
star2017
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1年前
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关于大数据,你应该知道的75个专业术语
这不仅是大数据初学者的很好的入门资料,对于高阶从业人员也可以起到查缺补漏的作用。
star2017
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