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搜索关键字:数据科学家    ( 174个结果
测试数据科学家聚类技术的40个问题(附答案和分析)(转)
本文作者 Saurav Kaushik 是数据科学爱好者,还有一年他就从新德里 MAIT 毕业了,喜欢使用机器学习和分析来解决复杂的数据问题。看看以下40道题目,测试下你能答对多少。 作者 | Saurav Kaushik 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 介绍 创造出具有自我学习能力 ...
分类:其他好文   时间:2017-07-29 19:34:04    阅读次数:177
55个最实用的大数据可视化分析工具
俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据科学家、设计师或数据分析员;我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化,图表和图形还只能在一个或两个维 ...
分类:其他好文   时间:2017-07-27 11:27:32    阅读次数:171
厉害了我的人工智能
人工智能(AI)可以翻译文字,下围棋,打游戏,这些已经不新鲜了。如今,它又能识别美丑了。 一座城市的美丽与否,是由什么来决定的呢?这是一个非常主观的问题,但人工智能却给出了答案。 通过使用深度学习技术,来自英国华威商学院(Warwick Business School)的数据科学家们,利用Sceni ...
分类:其他好文   时间:2017-07-23 21:06:43    阅读次数:168
国家制定人工智能(AI)发展战略的决策根据
在今年两会上,李彦宏的提案有何道理?提案的依据是什么?这个问题必须说清楚,对社会公众有个交代. 回想过去,早在上世纪九十年代,用”电子网络”模拟人脑的想法已经出现.这样的”电子网络”,又叫”神经网络”,简记为”NN”.怎样训练神经网络,使它具有类似人脑对外界的反应?可是,科学家费尽心思,想了很多办法 ...
分类:其他好文   时间:2017-07-22 12:09:40    阅读次数:144
django从0到1搭建网站
曾经有人说我前端很水,那么在这一系列文章中我打算把前后端融合在一起来做一次网站的全面重构,希望可以把刚刚入行的同学带上正途 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 聊聊工程 如今,数据科学家已经逐渐取代现在的“软件工程师”成为IT行业的主流职业,和“全民都 ...
分类:Web程序   时间:2017-07-13 14:18:54    阅读次数:252
Python数据整合与数据准备-BigGorilla介绍
一、前言 “根据访谈记录和专家估计,数据科学家将50%至80%的时间花在搜集和准备难以梳理的数字数据的琐碎工作中,然后才能开发这些数据完成有用的工作” — Steve Lohr, Aug 17, 2014, New York Times (For Big-Data Scientists, ‘Jani ...
分类:编程语言   时间:2017-07-11 17:57:23    阅读次数:292
关于今后学习方向的思考
今天在洗澡的时候就在想,今后自己学习和成长的方向该是哪些?! python--一门独立的语言,丰富的库,以后还可以从事数据科学家和深度学习、人工智能等方面的工作... 英语--我手头有很棒的学习资源和学习平台,而且今后我打算到外企工作(google...)甚至技术移民,要行动.. 逻辑方面--船长的 ...
分类:其他好文   时间:2017-07-08 11:13:55    阅读次数:239
关于中国象棋的意思感悟
哈哈 由于刚刚把工作辞了,然后想好好安静的玩一个月。然而现实是残酷的,时间过个还是好快,自己想的放松其实并没有放松 尤其是看书什么的,并不比上班的时候清闲啊,今天看了一天书,其实实际真正利用的时间还是很少的吧 看了关于怎么做笔记的,恩,用方格纸分析做笔记那本书。 然后还看了数据科学家养成,没问题吧。 ...
分类:其他好文   时间:2017-06-29 00:53:22    阅读次数:147
4类数据科学工作和8个让你被录用的技能
原文链接 摘要: 想找一份数据科学家的工作?这是个正确的决定! 哈佛商业评论最近刊登了一篇由Thomas Davenport 和 D.J. Patil 共同撰写的文章,称数据科学家是二十一世纪最性感的工作。 但是你要怎么进入这个行业呢? 许多资源也许会让你以为,成为一个数据科学家需要全方面掌握一些领 ...
分类:其他好文   时间:2017-06-27 19:55:41    阅读次数:186
大数据平台架构技术选型与场景运用
一、大数据平台 大数据在工作中的应用有三种: 与业务相关,比如用户画像、风险控制等; 与决策相关,数据科学的领域,了解统计学、算法,这是数据科学家的范畴; 与工程相关,如何实施、如何实现、解决什么业务问题,这是数据工程师的工作。 与业务相关,比如用户画像、风险控制等; 与决策相关,数据科学的领域,了 ...
分类:其他好文   时间:2017-06-21 13:51:07    阅读次数:172
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