至頂網伺服器頻道 12月04日 新聞訊息（文/李祥敬）： 在這個資料無處不在的時代，如何從資料中獲取價值成為企業的重要課題。有資料顯示，面向資料科學和機器學習的伺服器市場每年價值約為200億美元，加上科學分析和深度

AI供應商總是試圖說服公司購買他們的機器學習平臺和工具，原因之一是聲稱它的產品是自動化的。這是一個關鍵的賣點，因為大多數公司都敏銳地意識到他們無法僱用足夠的資料科學家（甚至他們已經設法聘請任何資料科學家）。

編者按：同文章作者一樣許多人對資料科學抱有許多期待或疑問。作者從自身經歷的角度，給出了一個初入職場的資料科學家的感悟。本文作者Abhishek Parbhakar，原文標題A year as a Data Sc

世界變化很快，各行各業在大環境的變化也發生著非常大的改動。傳統的行業比如會計師、審計師、同聲翻譯、點餐員等許多職業逐漸被機器所替代。根據相關報道，未來top10的行業都與資料有關，比如資料分析科學家、AI專家等

大資料文摘出品 編譯：羅然、蔣寶尚 如果你集齊演算法，業務，計算機知識這三顆龍珠，那麼你就可以召喚一個小一點兒的“神龍”了。 但是想要召喚全能“神龍”，除了技術過硬之外，你

五、文字預處理 作者： Chris Albon 譯者： 飛龍 協議： CC BY-NC-SA 4.0 詞袋 image # 載入庫 i

四、影象預處理 作者： Chris Albon 譯者： 飛龍 協議： CC BY-NC-SA 4.0 影象二值化 # 載入庫 import cv2 import numpy as

六、日期時間預處理 作者：Chris Albon 譯者：飛龍 協議：CC BY-NC-

2018年11月6日，AMIA2018（美國醫學資訊學協會年會）在美國舊金山順利閉幕。神州數碼醫療科技股份有限公司受邀出席本次論壇。 重磅一 CHMIA與AMIA聯合成立“中美醫學資訊與大資料科學

二、資料準備 作者： Chris Albon 譯者： 飛龍 協議： CC BY-NC-SA 4.0 從字典載入特徵 from sklearn.feature_extraction

一、向量、矩陣和陣列 作者：Chris Albon 譯者：飛龍 協議：CC BY-NC

秋招已進入尾聲，網際網路行業也逐漸進入冬天，很多大廠都傳來了縮招或停止招聘的訊息。但由一些崗位仍然是求賢若渴，即人工智慧、大資料行業。在近日的世界網際網路大會上，這兩個也是熱門話題，可以預見到，這些行業在未來的

小編近來在猛攻Python，畢竟江湖人傳“人生苦短，我用Python”。當然了，自然也不是為了跟風，從去年開始小編的Python水平就一直處於從入門到放棄狀態，而今為了提升核心競爭力，必然要下功夫學習一番。作為

方磊認為，創業就像是走鋼絲，既要接地氣，也要保持信念。 文| 鉛筆道 記者 程用傑 資料科學家的概念在2009年首次被提出，指的是採用科學方法、運用資料探勘工具尋找新的資料洞察的工程師。201

將機器學習的方法推廣到新問題仍然存在著不小的挑戰，其中最嚴峻的問題之一，就是人工提取特徵的複雜性和高時間耗費性，本文就將帶你瞭解自動化特徵提取方法。 機器學習演算法面臨的最大技術障礙就是它們