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Jul
24

PolYamoR的简介:Python和R之间的双向翻译器

时至今日,数据科学已经成为Python和R之间的主战场。在数据科学里,存在着让不同编程语言共存的方式。

但是编程语言的共存也有它的规则,就算是 Dataiku Data Science Studio (DSS) 系统可以使其顺畅,但是并非每个人都准备好接受这种共存的状态。

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Jul
24

和生意人打交道,数据科学家常犯的三大典型错误

目前还没有一家媒体的封面文章宣扬过那些不符合舆论预期的数据科学家的失败。
今天我们就来谈谈数据科学家常犯的三大典型错误以及如何避免犯这些错误。

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Jul
24

H1B和绿卡数据猿年薪分别为多少?

本文内容搬运自正宗老字号Coursera上的Data Visualization with Tableau — Duke University。

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Jul
19

资深数据科学家面试entry level 数据科学家时,会问那些问题?

pringboard里收录了Matt对数据科学面试的指导面试记录。同时,Matt也是Springboard数据科学职业导向性Boot Camp中的一位导师。

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Jul
19

Deep Learning的前世今生

深度学习的发展是极其迅速的。Gartner表示,对深度学习专家开放的相关岗位数量从2014年起由几乎为零增长到了今天的41000个。其中大部分的增长是由于受到当今高科技巨头的影响,例如Facebook,苹果,Netflix,微软,谷歌,和百度。

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Jul
05

机器学习&数据科学不可不读的十本书

这十本关于机器学习和数据科学的免费电子书将带给你如沐春风般的体验。这一系列的书刊可以帮助你赢在起跑线上,早日成为人生赢家。这个list首先涵盖了关于统计基础的书籍,在掌握了基础知识之后,就可以开始阅读list里关于机器学习基础的书籍了,之后就能开始接触一定的拔高和拓展知识了。掌握知识后就可以对更高深的一两个课题有所接触了。最后就是要去读一读如何将这些你所学的融合为一体的书籍了。希望这些经典课题与最新热门课题的融合能够让你领悟到对于机器学习和大数据不一样的新的体验和兴趣。

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Jul
05

物联网是如何改变世界的

物联网(Internet of Things)正在改变着我们的世界。虽然这样有一点高谈阔论的感觉,但想想这个革命性的技术确实已经影响了交流,教育,制造业,科学,商业等等领域了。物联网大概是真的配得上如此的高谈阔论。准确的来说,物联网已经不再是纸上谈兵的概念了,它已经真正地行走在我们的生活中并且影响着很多工业的运行发展方式的转变。

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Jul
05

数据科学不再遥不可及 —— 数据整理Data Munging

90%的时间,数据科学家们并非花时间在建立炫酷的模型上。做任何分析,最难也最花时间的部分都在数据整理。

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