数据科学

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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Jan
01

世界上最好的人工智能模型:谷歌DeepMind的Gemini已经超过了GPT-4!

本文选自The Algorithmic Bridge,一个旨在弥合人工智能与人类之间差距的教育项目,今天我们一起学习如何应对已经到来的未来。这篇文章是对我们目前所掌握的信息的一个快速概述(分为易于浏览的部分),以及我对所读内容的第一印象(尚未测试该模型)。在接下来的几天里,我将更深入地了解Gemini可以做什么,它是如何构建的(希望如此),它是如何工作的,以及它对人工智能的未来意味着什么。

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Dec
27

神奇的Python装饰器:可将代码减少一半!

今天,我将与你分享一些神奇的Python装饰器,它们可以将你的代码减少一半。Python装饰器是一种强大而优雅的方法,可以在不改变源代码的情况下修改函数或类的行为。它们可以帮助你减少一半的代码,提高代码的可读性,重用代码,分离关注点,并扩展现有代码的功能。

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Dec
27

数据清理101:避免在数据中陷入这5个陷阱

据清理并不像创建漂亮的图表或ML模型那样令人兴奋。但是所有的数据科学家都花费大量时间(而且是相当大的一部分,说实话!)来进行数据清理。没有它,数据科学项目的其他每个阶段都不存在。因此,首先要做基础工作,掌握数据清洗。只有在此之后,你才能学习其他更有趣的数据科学任务。

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Dec
24

导航数据驱动时代:为什么你需要掌握数据科学基础

在21世纪,数据科学不仅仅是一种工具,这是各行各业领导者的共同语言。加入革命,拥抱数据驱动的思维方式,并将自己定位在创新的最前沿。掌握数据科学的旅程从这里开始!

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Dec
17

数据工程师必看的11本书!

如果你是一个学习者或渴望掌握新的数据技能的数据爱好者,那么在云中有很多免费的机会。我强烈建议在其中一家云平台供应商那里建立帐户,开始学习市场上可用的数据工程工具。其中许多平台提供免费的基础服务,探索最新的数据工程进展不需要任何费用。只需确保在使用免费服务时密切关注计费情况。本文中给出的书籍概述将支持你的学习曲线。其中大部分假设读者能够熟练地使用JSON、SQL、REST API,并了解Python编程的基础知识。

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