Gartner公司列出了企業組織在2019年需要探究的幾大戰略性技術趨勢。分析師在2018年10月14-18日Gartner研討會/ ITxpo大會期間介紹了他們的調查結果。 Gartn

下面是 77個關於資料分析或者資料科學家招聘的時候會常會的幾個問題，供各位同行參考。 1、你處理過的最大的資料量？你是如何處理他們的？處理的結果。 2、告訴我

沒人否認，維基百科是現代最令人驚歎的人類發明之一。 幾年前誰能想到，匿名貢獻者們的義務工作竟創造出前所未有的巨大線上知識庫？維基百科不僅是你寫大學論文時最好的資訊渠道，也是一個極其豐富的資料來源

本文整理了多個求職網站的資訊，對僱主最希望資料科學傢俱備的技能進行了分析，並提供了一些建議。 資料科學家需要涉獵很多——機器學習、電腦科學、統計學、數學、資料視覺化、通訊和深度學習。這些領域中有幾十種語言

NumPy（Numerical Python）是 Python 中的一個線性代數庫。對每一個數據科學或機器學習 Python 包而言，這都是一個非常重要的庫，SciPy（Scientific Python）、M

中國網訊（彭昌堤）為繼續積極響應國家“一帶一路”倡議，紀念“改革開放四十週年”，啟迪創新思維，提升西安國際影響力，弘揚程式員精神，加快推進軟體和資訊服務業成為大西安追趕超越的重要支柱產業，著力打造全球“軟體名城”和“

我們正在進入資料科學實踐的新階段，即“無程式碼”時代。 像所有重大的變化一樣，這個變化還沒有在實踐中清晰地體現，但這個變化影響深遠，發展趨勢非常明顯。 現在，每一週都會有一些自動程式碼行業的最新進展。創業公

在今年於巴黎舉行的理論電腦科學領域的最頂級會議——電腦科學年度基礎論壇（FOCS）上，一位來自加州大學伯克利分校的博士後“一戰成名”：烏爾米拉·馬哈德（Urmila Mahadev）的成果被會議授予“

寫給6個月前的我 我將主要關注語義分割這樣一種畫素級別的分類任務及其特定的一種演算法實現。另外我將提供一些近期一直在做的案例練習。 從定義上講，語義分割是將影象分割為連續部件的過程。例如，對屬於一個人、

之前分享過一篇 使用Pandas更好的做資料科學 ， 今天我們將學習pandas中的風騷操作： df.resample: 重新取樣 df.agg: 聚合（對列進行聚合操

2018 AI開發者大會是一場由中美人工智慧技術高手聯袂打造的AI技術與產業的年度盛會！這裡有15+矽谷實力講師團、80+AI領軍企業技術核心人物、100+技術&大眾實力媒體、1500+AI專業開發者

在幾年之前，我踏進了資料科學的大門。之前還是軟體工程師的時候，我是最先開始在網上自學的（在開始我的碩士學位之前）。我記得當我搜集網上資源的時候，我看見的只有玲琅滿目的演算法名稱—線性迴歸，支援向量機（SVM），

面部識別、自動駕駛、機器人統治世界？！還有那個令人毛骨悚然的機器人女孩，索菲亞。emmm…還有黑鏡？ 我們想知道它們都是怎麼工作的。「這全是人工智慧。」是的。但我們想知道更多。 資料科學、人工

資料科學的完整流程一般包含以下幾個組成部分：  ●  資料收集  ●  資料清洗  ●  資料探索和視覺化  ●  統計或預測建模 雖然這些組成部分有助於我們理解資料科學的不同階段，但對於程式設計工作流並無助益

第三屆HUAWEI CONNECT 2018（華為全聯接大會）2018年10月12日繼續，就像任正非說的，鼓勵科學家，專家與工程師交流，思想碰撞。今天全聯接大會上世界知名計算機專家，唯一華人圖靈獎獲得者、清華大