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
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2017-06-07 15:08:18
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"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
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2019-04-08 06:57:00
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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
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2021-05-24 16:11:29
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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
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这是国外数据科学学习平台DataCamp成员写的一篇图文《8步成为数据科学家》。我们具体来看下有哪些学习内容和学习资源。
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2019-04-03 15:44:53
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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
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原文链接：http://blogs.sap.com/innovation/big-data/big-data-job-alert-the-data-scientist-020253
作者：Jen Cohen Crompton，发表于2012年10月29日
随着大数据的兴起以及收集和管理海量信息技术的进步，我们发现在大数据的分析与应用方面仍然存在着一定的差距。
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精选
2013-01-15 11:14:14
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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
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2023-10-09 15:55:26
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SQL是成为数据科学家的必要条件吗?答案是肯定的。数据科学已经发展了，虽然许多数据科学家仍然使用CSV文件(值以逗号分隔的文本存储库提供所需的支持和敏捷性...
原创
2023-05-07 00:43:12
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SQL是成为数据科学家的必要条件吗?答案是肯定的。数据科学已经发展了，虽然许多数据科学家仍然使用CSV文件(值以逗号分隔的文本文件)，但它们不是最好的选择。Python Panda库允许从CSV文件加载数据，但是这些文件有许多约束。例如，它们通常不连接到数据库，这就要求您在每次数据时生成一个新的CSV文件提取。在大数据时代，这是完全不切实际的。关系数据库为使用大数据存...
原创
2022-08-09 18:01:06
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人工智能现在可以驱动所谓的要素工程（Feature Engineering），允许用户自动发现和创建数据科学处理功能。这种做法开启了一种全新的数据科学方法，似乎会威胁到数据科学家的作用。在过去几年里，AutoML快速增长。而且目前看来，经济衰退无可避免，人工智能（AI）和机器学习自动化开发的观念也必将越来越有吸引力。业界现在推出的各种新平台（https://dotdata.com）都具有更多的自
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2020-04-13 15:10:00
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人人都爱数据科学家！Python数据科学先进实战课程，涵盖基础知识、爬虫采集、数据处理、可视化、数据建模，难得一见的Python体系全面数据科学课程，起步之路有高度；
第一章：Python与数据科学应用
第二章：数据搜集实例
第三章：资料清理(I)
第四章：资料清理(II)
第五章：资料探索与资料视觉化
原创
2021-11-02 15:25:31
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在深度学习研究中，中国科学家们的贡献日益增长，他们在多个领域推动了机器学习和人工智能的边界。这篇文章将详细阐述如何解决“深度学习中国科学家”的相关问题，涵盖从技术原理到性能优化的多个方面，并配合必要的图表、代码和证明过程，以达到充分理解和应用的目的。
### 背景描述
在深度学习的推广过程中，科学家们面临着如何有效利用已有的数据进行模型训练的问题。为了准确构建深度学习模型，必须选择适当的网络结
