真正让“数据科学”发挥出了强大威力的，是在人们意识到，数据不仅止于精算统计、商业智能和数据仓库的时候。将数据人和其他部门（软件开发、
最近有很多人问我，大数据是怎么学？需要学什么技术以及这些技术的学习顺序是什么？今天有时间我把个问题总结成文章分享给大家。
近日，加州大学圣克鲁兹分校（UCSC）斯图尔特实验室博士后 Pablo Cordero 在其个人博客上发表了首篇文章《WHEN NOT TO USE DEEP LEARN
现如今，许多公司使用大数据来做超级相关推荐，并以此来增加收益。在海量推荐算法中，数据科学家需要根据商业限制以及需求来选择最佳算法。为
数据统一可以说是数据分析领域的一个长期挑战。虽然联合式的方法获得了一些青睐，但绝大部分的数据分析从业者希望在分析之前，所有数据都能在
首先说，这是一篇关于数据工作的科普文字，是我从事数据工作三年的一个小总结，因为不时会有人咨询我一些小问题，于是我大致整理了一下，主要
金融大数据是大数据技术在金融行业的应用，也指在经济和金融活动之中产生的海量数据。金融大数据的应用带动了金融行业的转型，成为了行业新的
中国可以通过拥抱“工业互联网”，拥抱这一轮正在改变全球经济的数字创新来应对这个挑战。工业互联网是数字技术和物理技术、大数据与大机器的
Gartner预测，到2020年，85%的交互将不再有人工的参与，这意味着15%的互动仍将与联络中心的人工进行。这些交互可能是更复杂的，需要一个能够处
数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。
