1. 引言 这里主要记录一下conda和pip的常用用法，顺便谈谈anaconda/conda/pip之间的一些区别。 2. 谈谈anaconda/conda/pip anaconda：简单来说，anaconda就是一个包含conda这个通用包管理器以及这种数据科学包的发行版软件 conda：其实就 ...
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2020-09-24 20:53:28
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在数据管理领域，我们一直致力于让数据为我们提供价值，为此我们付出大量的努力和投入。在过去二十年，各大企业都在着手搭建数据仓库。当我们费尽艰辛搭建好数据仓库并成功用于线上运行时，发现我们将花费更多时间为数据科学家、分析师做数据准备。分析他们的数据需求，提供闪闪发光的数据报表。这将占用数据维护人员80%的时间投入，这个投入是偏高的，包含如沟通、反查、校正等大量重复和不必要投入。如何提升数据管理能力？我
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2020-09-23 23:53:26
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大数据文摘出品来源：medium编译：李雷尽管关于这个话题的文章不计其数，但文本作者想要找寻那种为大部分数据科学家所用而又有特色的工具及其认证。这些认证有的是免费的，有的比较便宜，但都值得尝试。不过，这还是要取决于你在数据科学领域的关注重点和发展方向。在数据科学从业的道路上，每个人想要获得证书的原因有很多;有的证书可能很直白，例如数据科学证书，有的可能没那么直白，例如Python编程证书。随着课堂
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2020-09-03 16:37:11
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在机器学习的流程中数据挖掘是重要的一环。数据挖掘是从大量数据中提取隐藏的或未知，但可能有用信息的过程。今天给大家介绍10个最强的数据挖掘工具，欢迎小伙伴们收藏起来。1.KNIMEKNIME可以完成常规的数据分析，进行数据挖掘，常见的数据挖掘算法，如回归、分类、聚类等等都有。而且它引入很多大数据组件，如Hive，Spark等等。它还通过模块化的数据流水线概念，集成了机器学习和数据挖掘的各种组件，能够
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2020-08-24 16:32:14
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python是很多人都比较熟悉的编程语言，更是广泛使用在各种应用程序领域中流行的高级编程语言之一，那么这么多人学习python，你知道python有什么不同之处吗?
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2020-08-11 15:50:02
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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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作者|RAM DEWANI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 SQL是任何从事分析或数据科学的人都必须知道的语言 这里有8种用于数据分析的SQL技术，任何数据科学专业人士都会喜欢使用它 介绍 SQL是数据科学专业人员军械库中的一个关键齿轮。这是经验之谈，如果你还没有学会SQL ...
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2020-07-25 23:43:42
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