人工智能专家是需求量最大的岗位，年增长率达到74%，优势特别明显。未来是AI的时代，AI将无处不在，因此需要大量的AI人才。数据科学家也即数据分析师，是分析类岗位，数据工程师负责处理数据，是技术类岗位。两者都和数据分析相关，年增长率也分别达到了37%和33%。
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2020-08-07 09:58:06
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随着机器学习(ML)在过去几年的快速发展，开始ML实验变得非常容易。多亏了像scikit-learn和Keras这样的库，用几行代码就可以创建模型。作者：cleverlzc来源：Dockone.io|2020-08-0312:47收藏分享【编者的话】本文是使用持续集成(通过GitHubActions)构建自动模型训练系统的哲学和实践指南。随着机器学习(ML)在过去几年的快速发展，开始ML实验变得非
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2020-08-04 09:58:48
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数据分析师or数据科学家：你的职业选择是什么？ 在分别经历过专业数据分析师和数据科学家的职业工作之后，笔者体会到了每个职位的所需经验和日常感受之间的区别，并且我认为，突出这种关键差异是有意义的。 本文希望帮助犹豫不定的你选择出最适合自己的职位。如果你已经是数据分析师或数据科学家了，也许你会想要转换到 ...
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2020-07-31 21:46:48
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我们需要什么数据架构？ 在大数据和数据科学的新时代，对于企业而言，具有与业务流程一致的集中式数据体系结构至关重要，该体系结构随业务增长而扩展，并随技术进步而发展。 成功的数据架构可以使数据的各个方面清晰明了，从而使数据科学家能够高效地处理可信赖的数据并解决复杂的业务问题。 它还使组织做好准备，以利用 ...
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2020-07-22 15:37:19
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1. 工程界的恐慌 无论我自己亲眼所见还是道听途说，虽然国内兴起了一段人工智能的浪潮，但是在企业内部对这个领域的了解还是比较局限的。一般来说就是两个态度: 第一种是隔岸观火，这些人认为这个东西太遥远了，都是理论公式，和实际的应用没啥关系，等他们搞的差不多了，出了一些开源库(如tensorflow)我 ...
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2020-07-01 16:10:52
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基于NVIDIA GPUs的深度学习训练新优化 New Optimizations To Accelerate Deep Learning Training on NVIDIA GPUs 不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力。NVIDIA每月都会发布优化的NGC容器，为深度学习框 ...
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2020-06-20 17:11:07
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第十二章 如何锻炼数据科学技能 （资深数据科学家 & 创新领袖） 数据科学是一个结合了应用数学，计算机科学，商业资讯和新产品研发的综合职位。统计学，机器学习，sql，hadoop，java（数据科学家应该像瑞士军刀一样多才多艺，能够在诸多领域多才多艺，并且在一两个领域内拥有深邃的真知灼见。）商业资讯 ...
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2020-05-24 09:17:20
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Rancher+Kubeflow，再也不用担心机器学习的复杂性啦！
Kubeflow可以让机器学习（ML）工程师和数据科学家能够轻松地利用云资产（公有云或本地机房）来处理ML工作负载。本文将详细介绍如何在Rancher上安装Kubeflow，包括前期的集群准备、NFS设置以及如何访问Kubeflow UI。点开文章，轻松扩展机器学习能力！
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2020-05-21 10:19:11
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本文转自公众号《数据科学家联盟》 一、主成分分析法的思想及其原理 1、PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督的机器学习方法）。 其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异，发现更便于人类理解的特 ...
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2020-05-03 18:41:03
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一、描述出其本身的含义： 1、特征选择 特征选择对于数据科学家、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： (1)减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 (2)增强对 ...
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2020-05-01 13:01:36
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