一个Data Mad Scientist的技能树：左手是system，右手是statistic statistic估计要到ms才有机会系统学习一遍，目前只能先补左手了。。。 Source：人大经济论坛 ...
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2016-05-24 11:56:32
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算法已经成为我们日常生活的一个重要组成部分，它们几乎出现在商业的任何领域。调查公司 Gartner 称这种现象为「算法化商业」，算法化商业正在改变我们经营和管理公司（应有的）的方式。现在，你可以在「算法市场」上买到这些适用于各个商业领域的多种算法。算法市场为开发者提供了包括声音和视觉处理、机器学习以及计算机视觉等领域在内的超过800种算法，这些成熟的算法帮助开发者节省宝贵的时间与金钱。
然而...
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2016-05-13 04:21:15
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有一个大数据项目，你知道问题领域(problem domain)，也知道使用什么基础设施，甚至可能已决定使用哪种框架来处理所有这些数据，但是有一个决定迟迟未能做出：我该选择哪种语言?(或者可能更有针对性的问题是，我该迫使我的所有开发人员和数据科学家非要用哪种语言?)这个问题不会推迟太久，迟早要定夺。 ...
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2016-04-25 16:28:34
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对于数据科学来说，现在是发展的黄金时期。这是个新领域，但增长迅速，同时数据科学家的缺口也很大，据说他们的平均年薪可以达到10万美元。哪里有高薪，哪里就吸引人们，但是数据科学技能的差距意味着许多人需要努力学习。 第一步当然是询问“我怎么学习数据科学”，这个问题的答案往往是一长串的课程和书籍阅读，从线性 ...
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2016-04-23 23:04:39
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注：本文编译自 How to do Data Science ，作者 Brandon Rohrer 为微软高级数据科学家。 《哈佛商业评论》曾宣称“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家对它又不甚了解。 如何做好数据科学呢？ 微软高级数据科学家 Bran ...
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2016-04-23 22:57:05
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最近，我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”，并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中，我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径，以及Bok ...
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2016-04-14 11:53:53
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来自 http://datartisan.com/article/detail/74.html 导语： 提升一个模型的表现有时很困难。如果你们曾经纠结于相似的问题，那我相信你们中很多人会同意我的看法。你会尝试所有曾学习过的策略和算法，但模型正确率并没有改善。你会觉得无助和困顿，这是90%的数据科学家
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2016-02-11 00:32:30
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作者：Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 增强对特征和特征值
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2016-02-11 00:29:01
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【数据源】24万数据集：社会发展类公开数据清单2016-01-06周炜乐数盟数盟是一个开放的数据科学交流社区，致力于成为发现与培养“数据科学家”的基地，欢迎关注数盟或推荐数盟给身边的小伙伴～公开数据能帮助记者找到好故事、验证信息。来自34个国家的24万数据如何一搜可得？有哪些关于社会发展议题的权威门...
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2016-01-09 21:40:58
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随着电脑重装系统的完成，我好像拥有了一台崭新的电脑一般，幸福o(*￣▽￣*)o！然后就开始风风火火在上面部署自己的“数据科学家”学习环境。过程如下：-R-RStudio-Sublime Text-Java-Scala后来想弄一个spark的学习环境，在dos受挫后于是又装了：-Scala IDE（e...
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2015-12-22 21:03:39
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