Blog

May
17

2023年你需要知道的13个数据行业流行语

2022年,数据处于所有技术进步的前沿。这一年都是关于小数据、日常工作的自动化、对云的更强依赖、对业务的强大预测模型,以及高管们只希望看到仪表板。我们在2022年听到了对新数据术语的介绍,它们在2023年成为我们词汇的一部分,这篇博客是关于那些肯定会在我们生活中出现的数据和技术专业人士的热门词汇。

By Zhang Bonnie | Blog
DETAIL
May
12

人工智能可替代3亿个就业机会!

投资银行高盛的一份报告称,人工智能(AI)可能会取代相当于3亿个全职工作。它可能会取代美国和欧洲四分之一的工作任务,但也可能意味着新的就业机会和生产力的繁荣。它最终可能使全球生产的商品和服务的年总价值增加7%。报告称,能够创造与人类工作难以区分的内容的生成人工智能是“一个重大进步”。

By Zhang Bonnie | Blog
DETAIL
May
06

ChatGPT竞争对手来了?谷歌开放Bard访问权——第一印象如何?

近期,作为ChatGPT的竞争对手,谷歌开放了Bard有限的访问权限,这是该公司试图夺回在新的AI部署竞赛中失去的阵地的重要一步。Bard最初将可供美国和英国的选定用户使用。用户可以在Bard.Google.com加入等待名单,但谷歌表示,Bard的推出速度不会很快,并且没有提供完全公开访问的日期。

By Zhang Bonnie | Blog
DETAIL
May
03

我为什么要放弃Jupyter Notebook?

多年来,Jupyter Notebook一直是众多数据科学工作中不可或缺的工具,比如用它进行数据挖掘、分析、处理、建模和在每个数据科学项目的周期中的日常试验任务。尽管它很受欢迎,但许多数据科学家也指出了它的缺点。与Jupyter一样,Deepnote是一个数据科学Notebook,旨在为个人和团队提供高效的各类数据科学任务,同时避开了Jupyter的许多缺点。

By Zhang Bonnie | Blog
DETAIL
May
03

Nvidia正在赢得AI竞赛…

Nvidia的股价在过去六个月里翻了一番多,这使其成为当时整个S&P 500中表现最好的股票。这家芯片制造商的市值现在已经超过了特斯拉和脸书母公司Meta Platforms,并接近超过Berkshire Hathaway——在年收入方面,这些公司都要大得多。Bernstein研究公司量化研究主管Ann Larson表示,Nvidia也被评为芯片行业“最拥挤的股票”之一,也是过去两个月仅有的两只仍处于“最拥挤的十分之一的股票”之一。

By Zhang Bonnie | Blog
DETAIL
Apr
30

关于线性回归:一个关键且经常被误解的事实

多年来,Jupyter Notebook一直是众多数据科学工作中不可或缺的工具,比如用它进行数据挖掘、分析、处理、建模和在每个数据科学项目的周期中的日常试验任务。尽管它很受欢迎,但许多数据科学家也指出了它的缺点。与Jupyter一样,Deepnote是一个数据科学Notebook,旨在为个人和团队提供高效的各类数据科学任务,同时避开了Jupyter的许多缺点。

By Zhang Bonnie | Blog
DETAIL
Apr
26

实战项目必备的5个高级SQL技巧!

在这篇文章中,我想分享我在日常工作中最常用的五种高级SQL技术。通过掌握这些技术,你将能够完成近80%的生产级SQL查询,使你成为任何数据驱动项目的宝贵资产。我有意不包括一些其他常用的技术,例如事务。如果你担任的是分析角色而不是软件工程师角色,此方法列表将非常有用。在整篇文章中,我假设我们在Postgres数据库中。但是现在每个主要的关系数据库都提供类似的功能。

By Zhang Bonnie | Blog
DETAIL
Apr
24

探究OpenAI API的最佳实践:如何优化对话引擎?

如果你刚开始使用OpenAI API,我们建议你先阅读教程。由于指令遵循模型的训练方式或训练数据,有一些特定的提示格式效果极佳,可以更好地与手头的任务相匹配。本文我们将介绍一些比较可靠且效果良好的提示格式——但也请探索除此之外的不同格式,也许最适合你的任务的格式就在其中。

By Zhang Bonnie | Blog
DETAIL