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Feb
20

数据故事化101:数据科学家和AI从业者的基本策略

无论你是经验丰富的专家还是刚入门的小白,这些技术都将帮助你把数据转化为引人注目的叙事,从而推动结果。在这篇文章的最后,你将会得到一个框架,将数据故事化的关键元素纳入到你的下一个演示、演讲或提案中。

By Zhang Bonnie | Blog
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Feb
19

数据科学家成功的5项基本软技能

尽管在数据科学中拥有健全的技术技能是很好的,但软技能的发展同样重要,甚至更重要。培养这些技能将会帮助你从人群中脱颖而出,如果你决定改变职业道路或进入更高级的职位,也会在未来的职位上为你提供帮助。在这篇文章中,我们将介绍为了成为一名成功的数据科学家,你应该培养的5项基本技能。

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Feb
15

数据科学家必备的3个Jupyter Notebook扩展工具

本文我们将介绍三个最有用的Jupyter Notebook扩展工具,提高你的工作效率和工作质量。无论你是想改变电脑外观,赋予其新感觉、添加新功能还是简化工作流程,这些扩展工具都能满足你的需求。

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Feb
13

助手类(Helper Classes)工具:帮助你精通数据科学工作流

在计算机编程中,类是组织数据(属性)和函数(方法)的有用方法。你可以定义一个类,然后用来定义与机器学习模型相关的属性和方法,比如,此类类的实例可能具有诸如训练数据文件名、模型类型等属性。与这些属性相关的方法可以是拟合、预测和验证。

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Feb
13

为什么在R和Python之间选择?

R中的reticulate包允许你在R会话中执行Python代码。它实际上已经存在了几年并且一直在不断改进,所以我想写一个简要的教程来介绍它是如何工作的。如果你是R的原生用户,建立和运行reticulate需要你对Python的工作原理有一些了解——以及它通常如何进行环境管理——因此,本教程可能会帮助你更快地设置好它而不是你自己去解决。

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Feb
09

MLOps简介:机器学习的实验跟踪

想象一下,你正在尝试开发一种最好的巧克力饼干的食谱。第一次尝试后,你可能会增加面粉的量。有一次,你可能会加更多的巧克力片。下次你可以试着加点核桃。最后,你可能尝试了十几种食谱,但哪一种是最好的呢?我相信你也同意在这个过程中做笔记是个好主意。

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Feb
09

2023年,你可以做10件简单的事情来提高你的数据科学技能

成长、发展和进步的机会。一个重新开始的机会——放下2022年的困难,培养光明、成功的12个月。如果你是一名数据科学家,你将有机会在这个不断增长和具有影响力的领域继续发展你的技能,努力为世界做善事。还有什么比这更好的决议吗?请允许我在你的路上帮助你——你必须做的10件事,让你的2023年数据科学领域达到一个全新的水平。

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Feb
06

打好数据科学和机器学习的基础——6本书带你学数学

众所周知,数学基础扎不扎实,可能决定了在数据科学和机器学习等领域能否取得成功。这些学科在很大程度上依赖于统计分析、概率论、线性代数等数学概念。无论你是希望进入数据科学和机器学习领域的初学者,还是希望提高数学技能的经验丰富的专业人士,本文的书籍都能提供一系列资源满足你的需求。从复杂数学概念的直观解释到动手练习和示例,这些书籍将助你一臂之力。

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