如果你想开始一个数据科学方面的职业,你可以通过避免这9个会使你付出高代价的初学者错误来免去几天,几个星期甚至几个月的挫折。
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、营销、管理、人力资源)隔离开来的筒仓被打破后,数据科学才真正彰显出了自己的独特之处。这门学科的中心思想,便是数据适用于万事万物。
数据科学家和数据工程师的主要区别,可以用ETL和DAD的区别来解释。
做过一点统计模型,做过一点数据分析,现在工作名字叫数据科学家,厚着脸皮抛砖引玉,聊聊数据分析中需要养成的良好习惯。
做过一点统计模型,做过一点数据分析,现在工作名字叫数据科学家,厚着脸皮抛砖引玉,聊聊数据分析中需要养成的良好习惯。
机器学习API隐藏了创建和部署机器学习模型的复杂性,让开发者能够专注于数据挖掘和用户体验。
就数据本身而言,它只代表简单的数字和文字,只是普通的数码和字符。类似地,分析算法也只是把数学公式翻译成代码。
在大数据时代,学术界和业界的大量研究都是关于如何以一种可扩展和高效率的方式来对数据进行储存,交换和计算(通过统计方法和算法)。
毫无疑问,在我们喜爱的电视节目背后,有很多辛勤付出的创作天才,但这些电视节目流行的背后是否也有数据分析的功劳?更具体地说,我们是否可以使用大数据来制作一档非常流行的电视节目?
本文推荐的10部影片经由数据科学家投票产生,让你在欣赏电影的同时深入理解数据科学和机器学习技术。