• 数据科学的现在与未来

    数据科学是截至近年来技术领域中很具热度的方向之一。如果您拥有数据科学或者相关专业的工作经验及学位,那么只要大笔一挥、简历一发,一份薪酬可观的职位就会应手而得。

    发布时间:2020-06-19 10:16:00
  • 数据科学vs.机器学习:有什么区别?

    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。

    发布时间:2020-05-09 11:55:41
  • 数据科学异常值检测原理之经验法则

    数据样本符合标准正态分布,正态分布的核心是中心极限定理即:如果一个事物受到多种因素的影响,不管每个因素本身是什么分布,它们加总后,结果的平均值就是正态分布。

    发布时间:2020-03-19 12:04:30
  • 数据科学家与数据分析师的三个区别

    数据科学家和数据分析师有相同的目标:通过解释信息提供关键业务决策和趋势。但这些也为他们的角色带来了不同的技能、教育和经验水平要求,并且影响了他们的需求和薪酬。

    发布时间:2019-08-14 11:12:51
  • 数据科学和分析的热门市场

    近年来,数据分析、集成、可视化的价值日益重要,许多企业最近在数据分析领域的收购也凸显了这一点。企业的首席信息官应优先考虑团队教育、现代工具集和流程,以利用数据分析市场的所有变化。

    发布时间:2019-08-12 11:39:28
  • 数据科学家需要的基本技能

    数据科学家是当今科技组织中最受追捧的角色之一,并且薪酬不断上涨。在一些IT组织中,首席信息官可能只有雇用一名数据科学家的预算。所以在招聘数据科学家的时候,可能会希望他像摇滚明星多才多艺,令人关注。

    发布时间:2019-07-05 11:28:58
  • 数据科学思维 :打造健康数据驱动组织的 6 条原则

    数据科学是一个结合数学、编程和可视化技术的领域,它将科学方法应用于特定的业务领域或问题,如预测未来的客户行为、规划空中交通路线或识别语音模式等。但是,成为一个数据驱动的组织究竟意味着什么呢?

    发布时间:2019-06-14 13:44:18
  • 数据科学岗位将在未来5年内重新洗牌,你准备好转型了吗?

    计算器的工作曾经由人来做;网站管理员曾经是热门职业;中层管理人员也曾配备过秘书。技术的迭代变革了一批又一批职业,数据科学家也不会例外……

    发布时间:2019-03-08 11:08:40
  • 数据科学最终迁移到云端的5个原因

    在充斥着数据的世界中,数据科学家为企业产生洞察力提供帮助,并进行预测,以实现更明智的业务决策。通常,这些数据科学家是统计分析和数学建模方面的专家,并且精通编程语言,例如R或Python。

    发布时间:2019-02-26 13:59:01
  • 数据科学太难?这些陷阱请避开,正能量很重要!

    无论你怎样学习数据科学,你总会遇到一些会扼杀积极性的挑战,碰上一些让你觉得自己很渺小而无能为力的工作,或者听到恶魔在你耳边低语,“这太难了,放弃吧。”但你不必独自面对这个难题。这篇文章将会提到一些打击学习积极性的陷阱。

    发布时间:2019-02-26 11:00:30
  • 从学界到业界:关于数据科学的误解与事实

    Emily Thompson在一篇文章中就当前人们对数据科学的误解谈了自己的看法,主要涉及数据科学家的职责、应用领域、工作环境、职业发展、技能集合等方面。。

    发布时间:2015-11-16 17:11:12