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毒鸡汤
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从Hadoop到Spark和Flink,大数据处理框架十年激荡发展史
本文将从大数据的基础特性开始,进而解释分而治之的处理思想,最后介绍一些流行的大数据技术和组件,读者能够通过本文了解大数据的概念、处理方法和流行技术。
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推荐系统中模型训练及使用流程的标准化
本次分享的主题为推荐系统中模型训练及使用流程的标准化
star2017
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1年前
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一位数据科学家长达28年的工资单
现在有很多数据科学家跨行业跨公司的横向薪水调查,但是很少有分析展示出数据科学家的职业发展中,薪水随时间的变化。
star2017
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1年前
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数据分析师有哪些专业要求?
想做数据分析师的童鞋们,有木有发现这个岗位是有专业要求的? 中枪的专业常有哪些呢?“统计学”或“心理学”或“社会学”或“人口学”或“营销学”或“财务管理”或…… 为什么会要求这些专业呢?它们和数据分析工作有什么关系呢? 这里与大家聊一聊我的理解。 一、统计学专业 统计学贯穿数据分析的全过程,没有统计学基础,很难有专业的数据分析。数据分析的各个步骤,都要用到统…
star2017
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1年前
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13个真实世界情景中的数据科学应用
13个真实世界情景中的数据科学应用。
star2017
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1年前
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音乐业务数据分析与挖掘思路
音乐业务对于运营商而言,是一个比较重要的增值业务,一年能够贡献上亿或几十亿的收入,因此,对音乐业务的深度挖掘与分析显得更为重要。 本人查阅了相关的资料,参考了很多数据分析/挖掘前辈的成果,整理了一份音乐内容分析思路的框架,以便能够帮助自己更好地理解并深入了解运营商增值业务、移动互联网APP业务等方法的分析。 以下是整理完毕的音乐内容分析思路:
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1年前
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机器学习及大数据相关面试的职责和面试问题
机器学习及大数据相关面试的职责和面试问题
star2017
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1年前
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YouTube上最火的十个大数据视频
无论你对大数据一无所知,还是想要拓展机器学习方面的知识; 无论你只有三个小时,还是三分钟; 无论你是想进一步了解这个技术还是那些高级应用,这个列表列举了YouTube上最棒的大数据视频。点击播放,使用这个高效的方式来探索大数据领域吧。 (关于视频:我们挑选的是YouTube上“Science and Tech”和“Education”两个分类下被观看次数最多…
star2017
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1年前
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年中盘点:2020年炙手可热的10家数据科学和机器学习初创公司
有很多数据科学、机器学习和人工智能平台可以自动化地完成其中大部分的工作,让企业和组织可以更快速地利用大数据资产获得竞争优势。以下就让我们来看看数据科学和机器学习领域的这10家热门初创公司。
star2017
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1年前
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游戏数据分析面临的两大难题
本文节选自《游戏数据分析》部分内容 今天,游戏的平台从PC到PS4及Xbox,且逐步延伸到移动智能手机和平板平台,游戏的获取更加简单、快捷,我们逐步进入云端的生活,比如我们的照片,资料,包括游戏都保存在云端,可以从云端下载体验。伴随着移动互联网的进入快速发展,移动游戏快速进入了全民时代,移动游戏的开发也进入全民时代。用户与游戏产品之间的沟通从未像今天这般紧密…
star2017
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1年前
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漫谈数据质量监控
本篇主要分享了一些和数据质量监控相关的内容,有一些泛泛而谈的感觉,但是理清思路后很多实现起来也是很简单的, 想做个简单能用的出来,用python半天就能搞定。
star2017
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1年前
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谁在人肉搜索?网络人肉搜索主体的Logistic回归模型分析
从2006年起,人肉搜索发生频次迅速上升,影响力也迅速扩大,人肉搜索日益成为一种“症候式”的网络现象。
star2017
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1年前
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如何成为一个合格的数据分析师
数据海洋讲解了在一号店带领团队做的几个不错的数据分析案例及相应的数据产品,并分享了一个数据分析师在学习与修炼的过程中“道”与“术”。
star2017
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1年前
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数据科学的七种常见错误丨转行,你适合数据科学吗?
对于企业而言,如果想在商业中保持竞争力,并不仅仅要依靠大数据分析。如果不事先评估数据质量以及他们希望达到的目标和利润,就很难判断出哪个数据分析项目会带来盈利。
star2017
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1年前
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新版AppStore,比优化搜索排名更重要的是什么?
从搜索排名到下载转化,这事儿不再像以前那么容易了,但是再难也得做。因为,如果是大厂App,你不做,流量就真的会被分走。如果是中小App,你做了,就有机会抢走更多的用户。
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1年前
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成为一名数据分析师的新手指导
数据分析师的主要职责包括寻找、检索、整理和传递从数据中来的见解。数据分析师也帮助报告和发现隐藏在数据潜在产品中的有意义的见解。从商业指标到用户行为和产品表现,他们负责获取、分析和报告范围的数据。
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快速掌握麦肯锡的分析思维
如何锻炼分析思维
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剖析大数据在金融行业的典型应用方向
金融企业是大数据的先行者,早在“大数据”一词兴起之前,金融行业的数据量和对数据的应用探索就早已经“大数据”了。
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数据分析了数千个程序猿求职案例,解读程序员面试秘籍
你知道吗,我真的很想雇佣这个人。
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