数据科学的专业认证越来越重要
by Martin Fleming 来源：DZone数据科学家是当今最抢手的技术人才。根据Glassdoor的说法，数据科学家已经连续四年成为美国的最稀缺的职位，并且越来越被认为是业务增长的重要组成部分。随着对数据科学人才的需求不断…
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- 2020-03-03
80本值得一读的最佳数据科学书籍（二）
数据科学是近几年最受欢迎的概念。我相信很多人都在寻找进入该行业的入口，最近刚读了一篇文章，其中列出了一些对大家可能有帮助的数据科学书籍。因此，我在本文中进行了总结，同时还对书籍进行了简要介绍，以便可以…
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- 2020-03-03
深度分析数据科学流水线和Hadoop生态系统
作者：Benjamin Bengfort 译者：王纯超 来源：InfoQ数据科学流水线是一种教学模型，用于教授对数据进行全面统计分析所需的工作流，如图 1-1 所示。在每个环节中，分析人员要转换初始数据集，然后从各种数据源增强或…
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- 2020-03-03
数据科学家必知：这 11 个建模错误可能毁掉你的职业前途
作者：Dataman 译者：核子可乐 来源：InfoQ对我来说，数据科学家们使用高级软件包、创建令人眼花缭乱的演示方案以及不同算法，绝对是种感官与心灵的双重享受。数据科学家们有种神秘的气质穿上一件酷酷的 T 恤、再加…
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- 2020-03-03
2020年媒体技术趋势报告：13大领域、89项变革全输出
来源：腾讯媒体研究院 ，作者：FTI智能设备、语音助手正变得越来越无微不至，合成媒体可以针对我们的口味和喜欢提供个性化服务，我们暴露于多元化、多接口的智能生态中。然而过去一年中大规模的数据泄露、假新闻泛滥…
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- 2020-03-03
数据科学家与软件工程师能否一人兼顾？
作者：Rubikscode 译者：阿拉丁在这篇文章中，作者试图说明软件开发人员和数据科学家这两种角色所需要的技能并不像人们所说的那样，它们其实并没有相差得那么远。因为我有软件开发背景，所以当一些同事说一个人不能…
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- 2020-03-03
如何建立数据科学部门？
来源：大数据文摘很多牛逼的公司都宣称在建立数据科学部门，这个部门该如何组建，大家都在摸石头过河。Oreilly Strata今年 六月份发布了报告 《Analyzing the Analyzers 》，比较清晰的阐述了数据科学部门所需要的不…
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- 2020-03-03
探讨关于数据科学和人工智能战略的制定
作者：Andrew Ross 编译来源：企业网D1Net尽管关于创建业务战略的信息广为人知，但创建数据和人工智能战略仍然是一个充满挑战的新领域。在行业媒体Information Age最近与 Informatica公司合作在伦敦举行的一次圆桌会…
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- 2020-03-03
五个给机器学习和数据科学入门者的学习建议
都说做一件事情最好的时机就是「现在」，但是从何开始往往会难倒一大批人，更不用说是想要入门数据科学和机器学习的朋友了。本文是一篇科普扫盲文章，作者以初学者的视角，为同样想「入坑」的读者们提供了一些建议，…
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- 2020-03-03
大数据分析应用于政府的12个数据科学案例
by Igor Bobriakov 来源：Data Science Central介绍大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域，其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关数据科学在各个领域的应用的系列文章，足以证明这一说法。…
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- 2020-03-03
为什么你的数据科学项目终将失败？
作者：Daniel Amner 译者：Sambodhi 来源：InfoQ虽然数据是是推动真正数字转换的关键要素，但组织往往以错误的方式处理数据和分析项目。实际上，很多时候数据科学项目失败的原因，往往是由于人的因素，而非技术因素…
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- 2020-03-03
辨析BI、数据仓库、数据湖和数据中台内涵及差异点
前言随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这…
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- 2020-03-03
数据科学、机器学习和人工智能
By Paramita (Guha) Ghosh 来源：DATAVERSITY在数据经济中，数据为王。今天，任何企业无论大小都依靠它的数据资产而蓬勃发展。最近，将数据驱动的见解作为一种服务提供给外部世界的趋势，为企业开辟了一条有利可图的…
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- 2020-03-03
AI人才稀缺：全面解读数据科学家成长的4个阶段
作者：彭鸿涛 张宗耀 聂磊 来源：大数据DT本文带你了解数据科学家的成长之路。内容摘编自《增强型分析：AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践》一次偶然的机会，有一位正在深造机器学习方面学位的朋友问了笔者一个…
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- 2020-03-03
