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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作者|ABHISHEK SHARMA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 在数据科学和分析领域，偏度是一个重要的统计学概念 了解什么是偏度，以及为什么它对作为数据科学专业人士的你很重要 介绍 偏度的概念已融入我们的思维方式。当我们看到一个图像时，我们的大脑会直观地分辨出图表中的 ...
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2020-07-17 13:52:18
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MLPerf结果证实至强® 可有效助力深度学习训练 核心与视觉计算事业部副总裁Wei Li通过博客回顾了英特尔这几年为提升深度学习性能所做的努力。 目前根据英特尔® 至强® 可扩展处理器的MLPerf结果显示，英特尔® 至强®可扩展处理器已超出性能阈值，对于希望在基础设施上运行多个工作负载的数据科学 ...
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2020-07-12 14:20:12
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#【Python数据科学】Numpy速查 Numpy是python数据科学计算的核心库，提供高性能的多维数组对象及处理数组的工具。 使用以下语句导入Numpy库： import numpy as np Numpy数组 ##1 创建数组 a = np.array([1,2,3]) b = np.arr ...
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2020-07-09 01:01:53
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数据科学与大数据技术专业培养方案 一、专业简介 数据科学与大数据技术专业是2015年教育部审批的全国首批该领域本科专业。瞄准社会各领域对大数据高级应用型人才的需求，本专业致力于从数据科学基本理论以及数据架构、数据分析、数据应用三个层面，培养具有扎实信息科学、大数据科学知识，熟练掌握大数据采集、大数据 ...
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2020-07-05 10:44:06
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1.数据分析概要 基础概念，matplotlib,numpy,pandas 2.为什么要学习数据分析？ 对大量的数据进行统计分析，总结我们感兴趣的规律，用于生产。 从一堆数据中寻找经验规律 岗位需求，python数据科学的基础，机器学习课程的基础 3.什么是数据分析 数据分析是用适当的方法对手机来的 ...
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2020-07-03 10:54:36
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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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储存方面：数据湖中数据为非结构化的，所有数据都保持原始形式；存储所有数据，并且仅在分析时再进行转换。数据仓库就是数据通常从事务系统中提取，在将数据加载到数据仓库之前，会对数据进行清理与转换。 数据组织形式：数据湖就是捕获半结构化和非结构化数据。而数据仓库则是捕获结构化数据并将其按模式组织。 用途：数 ...
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2020-06-28 20:54:41
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本文示例代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在基于geopandas的空间数据分析系列文章第8篇中，我们对geopandas开展空间计算的部分内容进行了介绍，涉及到缓冲区分析、矢量数据简 ...
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2020-06-25 17:40:42
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1.1. 数据科学基础 1.1.1. 概率基础 1. 概率的定义概率的完备定义；古典概率；基于频率的概率估计；基于专家推测的概率估计 随机变量及其特征度量随机变量定义；随机变量数学期望；随机变量方差与标准差；期望-方差决策理论；相关性；独立性； 常用离散随机变量分布贝努利分布；二项分布；泊松分布 常 ...
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2020-06-23 00:44:39
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