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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)科學(xué)
數(shù)據(jù)科學(xué)是利用科學(xué)方法、流程、算法和系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值的跨學(xué)科領(lǐng)域。數(shù)據(jù)科學(xué)家綜合利用一系列技能（包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和業(yè)務(wù)知識(shí)）來(lái)分析從網(wǎng)絡(luò)、智能手機(jī)、客戶(hù)、傳感器和其他來(lái)源收集的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)科學(xué)是利用科學(xué)方法、流程、算法和系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值的跨學(xué)科領(lǐng)域。數(shù)據(jù)科學(xué)家綜合利用一系列技能（包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和業(yè)務(wù)知識(shí)）來(lái)分析從網(wǎng)絡(luò)、智能手機(jī)、客戶(hù)、傳感器和其他來(lái)源收集的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)科學(xué)揭示趨勢(shì)并產(chǎn)生見(jiàn)解，企業(yè)可以利用這些見(jiàn)解做出更好的決策并推出更多創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)。數(shù)據(jù)是創(chuàng)新的基石，但是只有數(shù)據(jù)科學(xué)家從數(shù)據(jù)中收集信息，然后采取行動(dòng)，才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值。
一個(gè)跨學(xué)科領(lǐng)域，它結(jié)合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的科學(xué)方法、系統(tǒng)和過(guò)程，通過(guò)結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提供對(duì)現(xiàn)象的洞察。
為什么Jupyter Notebook會(huì)比其他工具更受歡迎？
“有什么好用的IDE/環(huán)境/工具？”是他們提出的最常見(jiàn)的問(wèn)題之一。這確實(shí)也是個(gè)不怎么好回答的問(wèn)題，因?yàn)樗鼪](méi)有具體選項(xiàng)。IDE、Sublime Text、...
2018-05-31 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 7.4萬(wàn) 0
AdaBoost效果不錯(cuò)，但為何這一算法如此成功卻缺乏解釋?zhuān)@正是一些疑惑產(chǎn)生的源頭。有些人認(rèn)為AdaBoost是一個(gè)超級(jí)算法，一枚銀彈，但另一些人顧慮...
2018-11-08 標(biāo)簽：梯度機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 2.5萬(wàn) 0
大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)的原理和區(qū)別
有沒(méi)有想過(guò)是選擇大數(shù)據(jù)還是數(shù)據(jù)科學(xué)？如果你對(duì)數(shù)據(jù)感興趣，又是一個(gè)技術(shù)怪胎，你可能至少有一次會(huì)陷入這樣的困境。在我們生活的數(shù)字世界中，數(shù)據(jù)正日益成為組織最...
2021-03-08 標(biāo)簽：大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué) 1.2萬(wàn) 0
如何在Python中劃分訓(xùn)練/測(cè)試集并進(jìn)行交叉驗(yàn)證
模型過(guò)擬合意味著我們把模型“訓(xùn)練得太好了”，通過(guò)一遍又一遍的訓(xùn)練，它已經(jīng)把訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征都“死記硬背”了下來(lái)。這在模型過(guò)于復(fù)雜（和觀察樣本數(shù)相比，模型設(shè)...
2018-11-26 標(biāo)簽：Python數(shù)據(jù)科學(xué) 1.1萬(wàn) 0
數(shù)據(jù)科學(xué)的完整流程幾個(gè)組成部分
第二個(gè)輸出的問(wèn)題就更大了，因?yàn)閿?shù)據(jù)框記錄數(shù)據(jù)的方式存在著問(wèn)題。JupyterLab有一個(gè)內(nèi)建的終端，所以我們可以打開(kāi)終端并使用bash命令head來(lái)查看...
2018-10-18 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)科學(xué) 1.1萬(wàn) 0
統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的真正差別。你分得清嗎？
這兩種方法的目標(biāo)不同，盡管使用的方法類(lèi)似。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的評(píng)估使用測(cè)試集來(lái)驗(yàn)證其準(zhǔn)確性。統(tǒng)計(jì)模型可以使用置信區(qū)間，顯著性檢驗(yàn)和其他檢驗(yàn)對(duì)回歸參數(shù)進(jìn)行分析，...
2019-04-08 標(biāo)簽：傳感器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 8985 0
該文章介紹了如何通過(guò)類(lèi)型注解在 Python 中使用 macro 宏，該靈感來(lái)自于作者以往使用 Rust 的體驗(yàn)。引入宏系統(tǒng)可為我們提供便捷的調(diào)用方式，...
2018-09-16 標(biāo)簽：Python計(jì)算機(jī)圖像數(shù)據(jù)科學(xué) 8868 0
這條公理表示為如果兩事件互斥（即兩事件不可能同時(shí)發(fā)生），那么這兩個(gè)事件其中有一個(gè)發(fā)生的概率等于各個(gè)事件發(fā)生的（邊緣）概率之和。我早說(shuō)過(guò)了，這讓人疑惑。讓...
2018-09-24 標(biāo)簽：概率論數(shù)據(jù)科學(xué) 8421 0
機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)必讀的10本免費(fèi)在線電子書(shū)和書(shū)的詳細(xì)介紹
本書(shū)介紹了在Python中處理數(shù)據(jù)所必需的核心庫(kù)：特別是IPython，NumPy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn和相關(guān)軟...
2018-07-01 標(biāo)簽：貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)Python 7144 0
解釋數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能這3者之間的差異和區(qū)別
誠(chéng)然，這些領(lǐng)域確實(shí)有很多重疊，再加上媒體連續(xù)不斷的捆綁營(yíng)銷(xiāo)炒作，人們很容易把它們誤解為同一種東西。但事實(shí)上，數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能這三個(gè)概念是不可...
2018-01-12 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 6832 0
開(kāi)源課程行動(dòng)倡議及科學(xué)導(dǎo)論綜述立即下載
類(lèi)別：物聯(lián)網(wǎng) 2021-04-23 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)科學(xué)
入門(mén)數(shù)據(jù)科學(xué)資源一覽立即下載
類(lèi)別：數(shù)值算法/人工智能 2017-09-22 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)科學(xué)
教育部公布了好消息：人工智能專(zhuān)業(yè)被列入新增審批本科專(zhuān)業(yè)名單
十年間，每年新設(shè)智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)的院校數(shù)都為個(gè)位數(shù)，基本上就在兩三所院校左右。但在2016和2017年兩年，一下子迎來(lái)了大幅增長(zhǎng)。2017年，有19所...
2019-04-08 標(biāo)簽：AI人工智能大數(shù)據(jù) 9948 0
關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)的趨勢(shì)和前景
本文分析了全球不同國(guó)家、不同行業(yè)和不同規(guī)模企業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)增長(zhǎng)的比例和趨勢(shì)。
2019-05-22 標(biāo)簽：大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué) 7220 0
什么是數(shù)據(jù)科學(xué)家？需要認(rèn)證嗎？
Fleming說(shuō)，提供認(rèn)證將“有助于使我們的組織成為一個(gè)有吸引力的工作場(chǎng)所，因?yàn)樗鼘槲覀兊膯T工提供對(duì)他們有價(jià)值的證書(shū)。這也將幫助他們提高他們的技能，這...
2019-02-14 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)科學(xué) 6985 0
根據(jù)報(bào)告顯示，金融領(lǐng)域基礎(chǔ)崗位的削減，導(dǎo)致勞動(dòng)力需求的下降。不過(guò)高端的復(fù)合型金融人才因?yàn)檫^(guò)硬的知識(shí)水平和解決復(fù)雜問(wèn)題的能力，面對(duì)復(fù)雜多變環(huán)境的決策力和領(lǐng)...
2018-06-27 標(biāo)簽：人工智能金融數(shù)據(jù)科學(xué) 6613 0
使用NVIDIA的數(shù)據(jù)科學(xué)加速庫(kù)——NVIDIA CUDA-X AI，將機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目加速20倍
沃爾瑪供應(yīng)鏈技術(shù)與云高級(jí)副總裁Srini Venkatesan表示：“RAPIDS軟件有望使我們的重點(diǎn)工程流程實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘮U(kuò)展，讓我們能夠運(yùn)行最復(fù)雜的機(jī)器...
2019-03-22 標(biāo)簽：供應(yīng)鏈機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 6296 0
專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)，該如何選擇？
數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)是當(dāng)前比較熱門(mén)的方向之一，但是由于當(dāng)前大數(shù)據(jù)尚處在落地應(yīng)用的初期，所以行業(yè)領(lǐng)域往往更關(guān)注于以研究生為代表的高端研發(fā)型人才和高端應(yīng)用型人...
2020-09-18 標(biāo)簽：物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué) 5863 0
2019年數(shù)據(jù)科學(xué)與分析領(lǐng)域的主要發(fā)展趨勢(shì)
計(jì)算機(jī)先驅(qū) Alan Turing 設(shè)想的計(jì)算機(jī)具有可與人類(lèi)智能相媲美的能力。人工智能技術(shù)將讓我們無(wú)法區(qū)分由計(jì)算機(jī)生成的對(duì)話(huà)和人類(lèi)生成的對(duì)話(huà)。
2018-12-28 標(biāo)簽：AI數(shù)據(jù)科學(xué) 5578 0
數(shù)據(jù)科學(xué)整個(gè)行業(yè)的真實(shí)現(xiàn)狀
73％目前就業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家擁有研究生學(xué)位。其中碩士學(xué)位較多占44％；剩下博士學(xué)位29％，學(xué)士學(xué)位占到了21%。除了全日制大學(xué)畢業(yè)外，也有部分?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家擁...
2019-09-01 標(biāo)簽：人工智能亞馬遜數(shù)據(jù)科學(xué) 5571 0
新數(shù)據(jù)科學(xué)家的供過(guò)于求，數(shù)據(jù)科學(xué)存在有誤導(dǎo)性的工作需求
這純粹是傳聞，你大可不必相信。但是，基于我參與篩選簡(jiǎn)歷、做剛?cè)腴T(mén)的數(shù)據(jù)科學(xué)家的導(dǎo)師、做采訪者和受訪者以及與處于類(lèi)似職位的朋友和同事們的對(duì)話(huà)的經(jīng)歷，可以初...
2019-03-05 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué) 4811 0
英偉達(dá)表示，人工智能已經(jīng)可以可靠地用于診斷疾病和發(fā)現(xiàn)新藥了
近年來(lái)，人工智能迅速發(fā)展，各大公司也在不斷加大對(duì)人工智能的投入。英偉達(dá)表示，人工智能已經(jīng)可以可靠地用于診斷疾
2019-04-19 標(biāo)簽：人工智能英偉達(dá)數(shù)據(jù)科學(xué) 4779 0
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