整理 | Jane 出品 | AI科技大本營 【導讀】準備面試不是一件簡單的事情，本文的作者在過去一段時間先後參加 50 多次面試。過程是艱難的，但是在這個過程中也積

萬事始於初心，終於堅持。最後一篇來聊聊與大資料相關的職位：資料分析師(Data Analyst)， 資料科學家(Data Scientist)，資料工程師(Data Engineer)，資料庫管理員(DBA), 資料

作者 Kelly Peng 編譯 Mika 本文為 CDA 資料分析師原創作品，轉載需授權 中國小姐姐Kelly Peng在本文分享了她在資料科學求職過程中的心得和體會。 前言 一

簡書新手，第一個文集想記錄一下自己過去一年的轉行經歷。其實從17年四月決定轉行，到18年6月拿到offer（因在美工作許可等行政原因10月入職），時間是超過了一年的，不過這一年多的時間，除了資料科學方面，我也花了很多

原標題：獨家：Coinbase挖來Linkedin前資料科學負責人Michael Li擔任VP 儘管虛擬貨幣在今年整體進入熊市，但主要玩家們並未停止招兵買馬。矽星人獨家獲悉，知名虛擬貨幣交易平臺 Coinb

中期選舉前，特朗普政府上演了一場“潛伏”版“水門事件”，而由於一位程式員及其在GitHub上釋出的行文風格相關性分析，這位匿名告密者的身份被迅速鎖定在副總統身上。 這次的結果也似乎會與當年的尼克松大有不同。

【51CTO.com快譯】本文介紹了關於A/B測試所要了解的五個方面，從適當的樣本大小、統計置信度到A/B測試的有用性等。 A/B測試是一種隨機試驗，其中“A”和“B”指2個變體，用於確定哪個變體更“有效”

據說技術門檻在降低。作為文科生的你，該如何從這種趨勢中收穫更多？ 苦惱 你大概經常聽別人提起，技術的門檻在降低。 資料科學、機器學習、自然語言處理、神經網路、人工智慧…

考慮一個大而複雜的資料集。如果你的任務是分析此資料集，你可以通過繪製幾個圖表進行探索性可視分析（EVA）。這種迭代的圖表驅動方法很受歡迎，並得到Tableau等軟體和Kaggle Kernels等資料科學筆記本

資料正在徹底改變企業的運營方式。專家估計，到2020年，全球將建立多達270萬個與大資料和分析相關的職位。元芳，你怎麼看? 隨著企業對大資料專業人士的需求激增，而所提供的工資也創下新高。為了吸引最優秀的人才

如果是初學者，當你參加資料科學專案時，應避免以下十二種常見錯誤。 1 沒有檢查你的資料 你需要檢查自己即將收集/使用的資料的量與質。“你的工程中大部分的時間，通常是80%的時間，將用

80% 的企業資料為非結構化資料 因此被稱為“暗”資料，究其原因就在於沒有高階技術對資料進行有效處理，就無法揭示出資料中隱藏的真正價值。例如，車輛事故報告中包含各種結構化資料點（如車輛型號、受傷人數

我們每天乘坐的地鐵是一個恢弘的藝術作品。 拋開路線、站點的規劃不說，地鐵的線路圖本身就蘊藏了極其精妙的設計。 比如說倫敦地鐵圖。 倫敦的地鐵路線圖圖可謂是地鐵路線圖的鼻祖。多年來，它形成的配色與排版

列表：list=[val1,val2] 1.列表中的每一個元素都是可變的，有序的，可以被檢視索引的。 可變意味著可以對每個元素進行增刪改查的操作，列表中的元素可以是Python中的任何物件

1、選擇Seaborn的調色盤 Seaborn的調色盤和matplotlib的顏色表類似。色彩可以幫助你發現數據中的模式，也是重要的視覺化組成部分。Seaborn有很豐富的調色盤，在這個示例中會將其視覺化。