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重要。使用正确的大数据工具是企业提高自身优势、战胜竞争对手的必要条件。下面让我们来了解一下最常用的30种大数据工具，紧跟大数据发展脚步

Medium网站上有很多用户都在找数据科学家或数据分析师的职位，所以他们对这两种职位的面试过程都很感兴趣。而我曾经分别在几家公司参加过这两个职位的面试。

为了缓解欺诈问题，机器学习欺诈检测研究已经做出了许多努力，但仍然没有完美的解决方案。这是可以理解的，因为每个企业都有不同的需求，数据也在不断发展。

当模型在训练集上表现良好但在测试集表现不佳时，就会发生过拟合。过拟合是机器学习中一个非常常见的问题，并且有大量文献致力于研究防止过拟合的方法。在本文中，将描述八种简单的方法来防止过拟合，通过在每种方法中只对数据、模型或学习算法进行改进来缓解过拟合。

本文我们一起来学习：文商科的同学如何在零基础的情况下转行数据/商业分析师？我们会了解到数据/商业分析师在美国整体的就业情况、文商科学生如何转行到相关的行业里？如何找到行业切入点从而进入新的岗位？在面试过程中有哪些注意事项？

F1分数是机器学习中用于分类模型的评估指标。尽管分类模型存在许多评估指标，但在本文中，你将了解如何计算F1分数以及何时使用它才更有意义。F1分数是对两个简单评估指标的改进。因此，在深入了解F1分数之前，我们先回顾一下F1分数的基础指标。

大多数数据科学课程都可以很好地帮助你开始学习编程语言，并刷新你已有的数学和统计知识，但它们缺乏几个专门针对你在工作中所需技能的模块，这些技能将帮助你与其他数据科学家一起高效地工作，并让非数据科学家也可以理解你的工作。