在您想進入一個新的領域工作時，會想到一個“先有雞還是先有蛋”般的問題——沒有工作經驗是找不到工作的，然而沒有工作是不會有工作經驗的。我最近也遇到了這個問題，當時我正由R轉用Python，並準備應聘一份需要Pyt

初學 / 轉行 Python 的困惑，這裡都有答案。 摘要：初學、轉行 Python 的困惑，這裡都有答案。 作者 | Thomas Nield 來源： How it feels to lea

大資料文摘出品 作者：王嘉儀 優質大型的公司對於資料分析以及機器學習類崗位的需求高居前列。本文給出了針對小白和有簡單資料科學基礎的同學的學習計劃，可以讓你在浩如煙海的資料科學學習資料中找到自己

在大家的眼中，科學家的形象可能是一位表情嚴肅、著裝單一、不修邊幅、戴著一副厚重眼鏡且天庭飽滿，髮際線無限上移的中老年理共男。但實際上，他們正式體面，幽默無比，可謂是集涵養和趣味於一身的真正撩妹達人

沒有什麼是一成不變的，尤其是在資料科學領域。畢竟，一些庫、演算法、工具一直在更新迭代。 然而，一個永遠不會消失的趨勢就是提高自動化水平。 近年來在自動化模型選擇和超引數調整方面已經取得了進展，但機器學習

作為一名前半生奉獻給學術，現在投身業界的研究者，Daniel Gutierrez習慣在資料科學業內工作的同時，跟進學術界的最新動態。 最近，通過一場網路研討會，他發現人工智慧大神吳恩達（Andrew Ng）

在未來幾年，人工智慧可能會成為眾多行業的戰略選擇，但有一個重大的挑戰：招人。如何避免招募 AI 人才的誤區？這裡有來自幾家頂級公司的建議。 招到 AI 人才後，可能還需要對他們進行培訓，而且必

總結：以下是我們對 2019 年關於資料科學、機器學習和人工智慧的五大預測。我們還會回顧一下我們去年的預測情況。 每年的這個時候，我們都會回顧過去，展望未來。對於資料科學、機器學習和人工智慧來說，則是看看什

說明 以下庫都可以在python測試開發庫中找到，github地址： https://github.com/china-testing/python-api-tesing 相關書籍： https:

近年來，資料行業不斷湧現的職能和頭銜讓人驚訝。不可否認，這是一個模糊不清的領域，甚至連從業者對這個領域的構成也有不同看法，但有一些趨勢是公認的。隨著資料相關的職位、投資和技術越來越多，機構對資料的重視也達到了前

圖 1 ：資料科學家使用度最高的 10 大演算法 文末有全部演算法的集合列表 每個受訪者平均使用 8.1 個演算法，這相比於 2011 的相似調查顯示的結果有

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）。

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

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