数据科学

May
09

面向数据团队的ML和Gen AI

在这篇文章中,我们将探讨如下问题:数据团队中的AI现状——数据从业者如何使用和期望使用ML和AI;AI和ML用例——数据团队应用不同类型模型的最流行方式;AI和ML系统中的数据质量——常见的数据质量问题以及如何发现它们;获得可靠数据的五个步骤——如何构建适合关键业务用例的AI和ML系统。

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Apr
17

谁将赢得生成式人工智能竞赛?

Bing的用户流量只有Google的十分之一,Bing永远只能限制在一个较小的洞察窗口中,留给其微调搜索算法的信息也少得多。因此,这是关于生成式人工智能竞争未来的最佳猜测。获得最多数据并将其纳入持续改进循环中的人将是赢家。

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Apr
10

Power BI现已与Jupyter Notebooks集成

今天,我想和你分享一些令人兴奋的消息:Power BI现在与Jupyter Notebooks集成了! 作为一个喜欢与数据打交道的人,这种集成将改变游戏规则。在本文中,我将为你提供如何使用此集成的分步指南,并分享一些示例用例来帮助你入门。

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Apr
03

如何学习数据科学所需的数学知识?

要成为一名高水平的数据科学家,你必须对基础数学有高标准的了解。这就是残酷的事实。然而,所需的数学知识并不是博士学位甚至硕士学位的水平。其中大部分内容在高中后几年和许多本科课程的前几年就已涉及。因此,在本文中,我想详细介绍数据科学真正需要的数学知识,以及你应该学习的内容和有用的资源。

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Mar
21

使用Makefile为你的数据科学项目提供代码开发的最佳实践

当一个数据科学家团队参与一个项目时,每个人都有自己的代码编写风格。此外,不同开发人员对脚本不同部分的实验可能会在合并时引入未分组或重复的软件包导入。在这种情况下,制定一个每个人都必须遵守的规定无疑是保持代码一致性的好方法。在这篇文章中,你将学习如何使用市场上热门的工具来样式化和格式化你的代码。

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Feb
21

2024年最受欢迎的8种技术技能,让你成为炙手可热的宝贵人才!

变化是永恒的,保持领先不仅是一种选择,也是追求充实而充满活力的职业生涯的必要条件。随着我们踏上2024年的征程,对特殊技术技能的需求达到了前所未有的水平。具备这些抢手能力的专业人士不仅吸引了人们的目光,而且还能获得可观的薪酬。本文将深入探讨最热门的8大技术技能的复杂细节。

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Jan
25

所有数据科学家都应该知道的三个常见假设检验

假设检验是推论统计学中最基本的元素之一。在像Python和R这样的现代语言中,进行这些检验往往很容易——通常只需要一行代码。但令我困惑的是,很少有人使用它们或理解它们的工作原理。在本文中,我想用一个例子来展示三个常见的假设检验及其工作原理,以及如何在R和Python中运行它们,并理解结果。

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Jan
04

如何开始自己的第一个数据科学项目?

完成第一个项目可能是数据科学旅程中最重要的里程碑。然而,要知道这项工作的第一步是什么,往往充满了挑战。我在这里要向你灌输的是,事情并不一定是这样的。在本文中,我将与你分享开始第一个项目所需的确切知识。我的目标是消除你对第一个项目可能存在的任何误解,让你有信心尽快开始。这六条基本见解将消除你对项目的忧虑。最后一条有可能改变你整个职业生涯的轨迹。让我们深入了解一下!

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