全文链接如今数据科学书籍、认证和文凭，如雨后春笋般层出不穷。但许多仅仅是镜花水月：许多人钻了这一新名词的空子，将旧酒（比如统计学和R编程）放在了“数据科学”这个新瓶里。本文选自《数据天才：数据科学家修炼之道》。R语言编程跟伪数据科学为何扯上了关系？ R是一种有20多年历史的开源统计编程语言及编译环境，是商业化产品S+的后继者。R一直以来都局限于内存数据处理，在统计圈子里非常流行，并因其出色的可视
转载
2017-06-07 15:08:18
703阅读
"数据科学"（DataScience）起初叫"datalogy "。最初在1966年由Peter Naur提出，用来代替"计算机科学"（丹麦人，2005年图灵奖得主，丹麦的计算机学会的正式名称就叫Danish Society of Datalogy，他是这个学会的第一任主席。Algol 60是许多后
转载
2019-04-08 06:57:00
419阅读
2评论
中新网北京8月22日电(记者 王诗尧)初次见到唐立梅时，她与大众印象里的“科学家”形象不太相符。酒店的靠窗沙发上摆满了化妆品，唐立梅正安静地坐在椅子上配合着化妆师上妆。
乍一看这个场景似乎是哪位“女明星”在做上台前准备，实际上采访结束后的唐立梅真的“登台”参加了一场青年分享大会。
上一个十年里，首位兼具大洋深潜与南极科考经历的中国女科学家，是唐立梅身上显著的标签。总有人说，女生
本报北京4月15日电 (记者吴月)记者从清华大学获悉，近日，清华大学电子工程系方璐副教授课题组、自动化系戴琼海院士课题组构建了智能光计算的通用传播模型，首创了分布式广度光计算架构，研制了全球首款大规模干涉—衍射异构集成芯片“太极”，实现了160 TOPS/W(每焦耳160万亿次运算)的通用智能计算。相关研究成果近日发表于《科学》杂志。
智能光计算是近年来新兴的计算模态，具备高速、低
道家的思想可谓博大精深，“老子”的《道德经》成为翻译为外国文字最多的中国书籍，同时也是世界上翻译成外国文字第二多的书籍，仅次于圣经。要知道，《圣经》子所以成为翻译成外国文字第一多的书籍，是因为有10多亿的基督教徒。不要说在国外，即使在中国国内，现在也没有多少道教徒，道家的思想却能在世界上流传如此之广，实在让人觉得是“玄之又玄”。
推荐
转载
2008-11-10 12:26:00
1265阅读
2评论
SQL是一种编程语言，大多数关系数据库管理系统（RDBMS）都使用它来管理以表格形式（即表）存储的数据。SQL是数据科学家所期望的一项基本技能。你可能会说，这是一个数据工程师的工作，但数据科学家的角色往往是全套的。此外，作为一名数据科学家，你不希望依赖数据工程师从数据库中检索数据。在本文中，我们将编写复杂的查询来检索存储在表中的数据。我已经将客户流失数据集(https://www.kaggle.c
转载
2021-05-24 16:11:29
305阅读
2评论
为什么科学家需要用google？原因很简单，谷歌学术，google scholar。 在google scholar上输入任何一个关键词，它给出相关的学术文章，按照引用次序排序，它直观地给出了你所关心的那个词在学术界的热度。google搜索的智能是这个星球上目前最好的，它几乎不出错。 针对每一
转载
精选
2015-03-03 19:51:16
676阅读
用一句话总结「数据科学家」的定义：运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，从大量数据中提取出对业务有意
原创
2023-04-19 14:16:33
314阅读
你有没有听过类似的说法：女性与男性的大脑结构不同，所以女性不适合从事数学/工程?科学，指导
转载
2021-11-12 14:27:13
170阅读
中新网巴黎5月14日电 联合国教科文组织与欧莱雅基金会当地时间5月14日公布了2024年世界杰出女科学家奖的5位获奖者。中国科学家颜宁是获奖者之一。颁奖仪式将于5月28日举行。
据联合国教科文组织介绍，清华大学生命科学学院教授、深圳医学科学院院长、深圳湾实验室主任颜宁发现了多种介导离子和糖跨细胞膜运输的膜蛋白原子结构，揭示了跨膜转运的原理。她的卓越研究推进了癫痫和心律失常等多种疾病的相
最近听到一个很高大上的职位叫做“数据科学家”，这个职位中的“数据”和“科学家”两个关键词一个比一个厉害，我们当前处于“数据”时代，而“科学家”则是从小进学校就崇拜的一个职业。那数据科学是什么，数据科学家这个职业做些什么事情？本文给大家分享下我的总结。什么是数据科学来自维基百科：数据科学（英语：data science）是一门利用数据学习知识的学科，其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产
原创
2020-12-30 16:45:24
1330阅读
数据的处理平台的搭建：包括公司的基础数据平台以及各个具体业务线的指标数据和日志数据平台。此步的设计和技术选型严重依赖于后两步的分析需求。历史数据的分析挖掘：包括跟各种产品线相关的业务分析，用户画像，用户行为分析，用户留存分析等等。类似的分析可以以图标或其他可视化的方式展现，目的是让业务决策者对于现状有清晰、系统、完整的认识，从而辅助其做出下一步的动作（action）。数据驱动的预测性分析：比如建立
