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Sep
02

五个步骤教你独立完成数据科学项目

当你决定进入迷人的数据和人工智能世界时,会很难知道从哪里开始。 仅仅是那些你必须了解的技术和应该掌握的工具,可能都会令你眼花缭乱。 你应该采取哪些步骤去完成一个项目?以下是我针对数据分析项目计划的五个基本步骤,希望能助你从每个独特的项目中实现商业价值,并降低出错风险。

By Zhang Bonnie | Blog
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Sep
01

推荐系统,比你更懂你

推荐系统在很多行业中都非常重要,目的是向用户推荐相关项目,是帮助用户发现新产品和服务的机器学习系统。它们可以在高效时产生大量收入,也是从竞争对手中脱颖而出的一种方式。在本文中,我们将介绍推荐系统的不同范式。 对于每一个,我们将介绍它们的工作原理,描述它们的理论基础并讨论它们的优点和缺点。

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Sep
01

硅谷数据科学家岗位哪家工资高,哪家面试题难?揭秘FANNG迥异的面试画风!

2021 年是迎头赶上、适应新的数据科学工具、并重新思考如何捕获和分析数据的一年。各种规模的企业都在大力投资聘请数据分析师和数据科学家,以了解新的数字世界,并研究如何通过调整业务流程来利用它。 本文将带你了解硅谷数据科学家2021的招聘趋势、不同的技术要求和面试题目,带你全面备战秋招!

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Aug
30

如何从0开始领导数据科学项目

作为一名数据领域人士,你一定已经听过无数次次“做数据科学项目”的建议。数据科学项目不仅是一次很棒的学习体验,它们还可以帮助您从希望进入该领域的众多数据科学爱好者中脱颖而出。然而,从0开始领导数据科学项目并不是那么容易。在本文中,我将带你了解如何从头开始数据科学项目,它们有什么共同点,教你完美应对所有场景。

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Aug
30

成为数据工程师前,我应该知道的事

虽然数据科学和数据科学家特别关注探索数据、从中发现洞察力,但数据工程关心的是使这些算法在生产基础设施上运行并创建数据管道。 因此,数据工程师是创建和管理数据平台技术基础设施的数据项目中的必备工程角色。本文将介绍成为数据工程师前你应该知道的事,帮你打好基础,做好准备。

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Aug
29

东京奥运接近尾声:Data Analysis在体育行业有哪些应用以及工作机会?

奥运刚刚过去,你知道体育行业中也有数据分析吗?数据分析师们会从各种来源收集场内和场外数据,然后分析和解释这些数据,来寻找有意义的见解。 场上数据包括球员表现和健康状况,以及比赛和战术的可行性。本文将介绍体育行业中,数据分析的应用、常用模型、以及就业机会。

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Aug
28

数据科学家秋招上岸的六个技巧

你也想从事数据科学的职业吗? 数据科学不仅是一个前沿领域,可以让你在公司内部和全球范围内产生重要影响,而且还在以惊人的速度增长。 随着越来越多的行业看到使用分析数据来改善业务实践的好处,大数据和数据科学的职业机会正在爆炸式增长。 本文将介绍六个成为数据科学家的技巧,希望你能在求职大军中脱颖而出!

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Aug
22

软件开发和软件工程师的区别

软件工程师和软件开发人员都是技术娴熟的专业人员,都可以从零开始构建软件。 那为什么了解软件开发人员与软件工程师之间的区别很重要? 一方面,这两个职位有不同的范围和职责; 重要的是,他们对于未来的职业规划也大不相同。本文将为你介绍这两个职位,并详细探讨他们之间的差异。

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