• 数据科学简介：分数据、结构和数据科学管道（一）

    本文探讨了一种用于机器学习的通用数据管道，其中涵盖了数据工程、模型学习和操作。本系列的下一篇文章将探讨使用公有数据集进行预测的两种机器学习模型。

    发布时间：2018-04-17 09:36:55
  • 发布时间：2018-03-27 09:31:59
  • 数据科学研究的现状与趋势全解

    本文从4大个方面为大家解读了数据科学目前的发展状况以及未来的趋势。

    发布时间：2018-03-06 09:54:16
  • 数据科学家Out了，CRM+AI让你秒变分析师

    几乎所有的企业在生产经营过程中，均会形成各式各样的数据、资料，通过对这些大量数据、资料展开深入的研究所获得的数据分析结果，在企业经营管理中发挥着十分重要的意义与作用。

    发布时间：2018-02-08 10:28:17
  • 数据科学、机器学习、人工智能的区别到底是什么？

    当我向别人介绍我是一个数据科学家的时候，我常常听到这样的疑问：“这和机器学习有什么区别？”或是“这是不是意味着你在做人工智能？”。我已经回答过太多次这样的问题。我回答的次数已经达到我事不过三的原则。

    发布时间：2018-01-30 10:14:49
  • 数据科学家也可能被人工智能取代

    由于人工智能取代人类活动的争论越来越激烈，数据科学家开始体验人工智能辅助自动化的好处和风险。人们开始对人工智能被用来自动化一切事物的前景感到不安。现在人工智能已经证明了它有能力替代一些蓝领工作(通过机器人等)和白领职业(通过自然语言生成等)，围绕这种技术的文化敏感度正在上升。

    发布时间：2017-12-18 13:55:15
  • 数据科学家从流程优化策略中学到4件事

    SoundCloud公司最近的博客文章中表明，该公司最近对数据科学家和分析师的工作进行了重组和优化。其目的是帮助他们更快捷，更快乐，以及更有成效，并希望能够改善许多内部流程和运作。

    发布时间：2017-11-02 09:32:39
  • 数据科学的基本内容

    什么是数据科学?它和已有的信息科学、统计学、机器学习等学科有什么不同?作为一门新兴的学科，数据科学依赖两个因素：一是数据的广泛性和多样性;二是数据研究的共性。

    发布时间：2017-10-25 09:25:02
  • 数据科学面临的共同挑战有哪些？

    随着我们进入2017年下半年，是时候看看那些使用数据科学和机器学习的公司面临的共同挑战。假设你的公司已经在大规模收集数据，需要用到分析工具，而且你已经认识到数据科学可以发挥重大作用（包括改善决策或企业经营、增加收入等等），并进行了优先排序。收集数据和识别感兴趣的问题并非小事，但假设你已经在这些方面起了个好头，那么还剩下哪些挑战呢？

    发布时间：2017-10-19 10:08:31
  • 数据科学和机器学习的工具和语言最新动态

    第18届年度KDnuggets软件投票又一次受到了分析、数据科学界和软件生产商的热情参与。与去年相似，约有2900人参与了此次投票。最大的惊喜应该是深度学习工具的广泛共享和使用，据统计2017年深度学习有32％的使用率，而在2016年只有18%，2015年仅有9%。

    发布时间：2017-07-28 12:01:38