原文地址： Data Science for Startups: Introduction 原文作者：Ben Weber 譯文出自： 掘金翻譯計劃 本文永久連結： git

公眾號/大資料文摘 大資料文摘出品 編譯：茶西、陳同學、Aileen 如何建立一個數據科學專案管理？建立的標準又是什麼？ 我想大多數人至少承認這一點：“你的研究需要讓其他人能夠輕鬆地理解你在專案

在大資料和機器學習的時代，有一種職業脫穎而出——資料科學家。資料科學家在近年來備受追捧，也有越來越多的人想投身入資料科學領域。 最近，CDA 採訪了幾位來自不同行業的資料科學團隊負責人，聊聊他們眼中的

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

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

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

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

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

當你幹著一份並不喜歡且薪資又低的工作時，是否想要做出改變？本文作者曾在日託中心上班，卻從零開始自學了資料科學，並已經小有成就。本文是他關於自學資料科學的一些參考建議，有志者不妨一讀？ 去年，我自學了資料科學

作者：Jonny Brooks-Bartlett 編譯：weakish 引言 大多數關於如何“完成”資料科學 任務 的文章通常討論的是如何編寫解決問題的演算法。例如，如何分類文字文件或預