怎样构建一支万物皆可分析的数据科学团队
随着移动互联网的快速发展，如今几乎每一台设备都能够捕获数据，人们已经开始进入万物皆可分析的时代。然而数据只存放起来是没有用的，企业只有将通过数据分析洞察出的结果运用到业务部门、生产系统或是营销部门、风险部门当中，数据才会产生价值。在这个过
影响数据科学未来的关键趋势
在过去的几年中，人工智能已逐渐被各种规模的企业采用，并已成为主流技术。并且有各种迹象表明，在未来几年里，人工智能还会继续发展下去。如今正处于使用人工智能的起步阶段，到2020年底，很可能看到人工智能在科学领域和商业行业中的更高级应用。推动这一
数据科学入门选R还是Python？这次你自己选
如果你想学习数据科学，你首先需要做的就是掌握一些基本的数据处理，并开始学习编程，当你没有在电脑前的时候，你还可以阅读一些数据科学的书籍。数据科学的火热，也使得其相关的学习资源更加丰富和开放，你可以不花费一分钱就获得许多有用的学习资料，但很
数据科学vs.机器学习有什么差别?
机器学习是人工智能(AI)的一个分支，而数据科学是数据清理、准备和分析的学科。人们需要了解每种技术的工作原理，以及它们是如何一起工作的。 机器学习(ML)和数据科学经常被同时提及，这有着充分理由。这两种技术相辅相成，但是了解它们如何工作以及如何协
如何策划数据科学和人工智能职业生涯
可以确定的是，数据科学家和人工智能专业人士的职位拥有大量空缺，并在未来一年将继续快速增长。为了帮助那些应聘这些职位的行业人士，将介绍以下内容：数据科学学生/专业人士最想学习哪些技能?这与市场需求如何匹配?正在开发其数据科学和人工智能技能的学
新加坡南大 与 AMD 建造数据科学与人工智能实验室
实验室概况NTU-AMD 联合打造的数据科学与人工智能实验室致力于培养未来数据科学与人工智能领域的领军人物。AMD 和 NTU 致力于共同培养下一代具有全球竞争力的技术领导者和创新者。此次合作将加强新加坡当地的 DSAI （数据科学与人工智能）教育，为学生提供
Python中三个不常见但是很有用的数据科学库
如果你过去一直在构建一些有监督的机器学习模型，你就会知道目标变量中的类别不平衡可能是一个大问题。这是因为在少数类中没有足够的例子来让算法学习模式。一个解决方案是创建一些合成样本，通过使用例如SMOTE(合成少数群体过采样技术)来增加少数群体类的
数据科学家将数据科学技能转化成收入的优秀方法
从数据科学中获得收入有多种方法，因为数据科学是有效数据管理的广阔领域。除了在知名公司从事朝九晚五的专业工作之外，数据科学家还有很多机会利用其数据科学的技能获得收入。这些方式将有助于长期获利，但在职业生涯的旅程中需要更多耐心。这将让有抱负的
盘点：商业革命与科学革命
副标题#e# 在商业和科学上，大数据可能带来的革命性变化。 一、大数据商业革命 大数据是分层次的，包括大数据1.0、2.0和3.0，这里分别做一介绍。 大数据1.0 如果用一个关键词来讲大数据1.0，那就是分析，更深入、更好的分析技术。其实，刚才邬贺铨院士讲了
当Hadoop碰到DNA遗传科学
对于Ancestry.com（家谱网）的技术总监Scott Sorensen来说，大数据其实并不陌生。长久以来，Sorensen和他的同事都在使用Apache Hadoop以及其他的开源工具来进行数据处理和分析。然而想要将Hadoop架构与DBA数据处理联系起来，这就极具挑战，其中之一就是团
