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八步拿下数据科学,攻克 “21世纪最性感的工作”

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在数据科学(Data Science)领域,除了“什么是数据科学”这个问题以外,大家最感兴趣的问题就是“如何学习数据科学?”其实这个

AI、大数据和数据科学的10类算法, 以及它们擅长的任务

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为了更好地平衡人力资本和AI资本,本文作者介绍了用于实现AI、大数据、和数据科学的十大类算法,以及它们分别擅长的任务。

2017年关于数据科学的六大预言

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麦肯锡2013年出版了一份特别的报告,预言全球商业界将会感觉到下一个十年数据科学专业人士的紧缺,尤其是善于从大量静态和动态(

从菜鸟到老司机,数据科学的 17 个必用数据集推荐

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数据集可谓是数据科学的练兵场,不管是对菜鸟入门还是老司机上路,能找到一个好用的数据集无异于如虎添翼。以下是雷锋网整理编译

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为了回答这些问题,我将Google公司的经验整理进一篇文档,并得意地将他简单命名为“好的数据分析”。令我惊奇的是,这篇文档比我

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在过去的几年间,数据科学这个概念已经被非常多的行业所接受。数据科学(源自于一个科学研究课题)最早是来自于一些试图去理解人类

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十年以前,人们说计算机要在围棋上打败人类需要50年到100年的时间,但是10年内计算机就做到了这一点。为什么?就是因为可以获取的

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2016 最受期待的科技排行榜比以前更加拥挤。这不仅是因为今年出现了更多新技术,一部分是因为以消费者为导向的科技产业出现了更

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在本系列中,我们解释了如何发挥数据科学的作用,理解哪里需要它,哪里不需要它,以及如何令它为你产生价值,如何从先行者那里获