数据科学

May
25

2022年,我们给数据科学初学者推荐这5本书

准备好学习更多货真价实的数据科学知识了吗?本文中,我将分享数据的初学者在第一次学习数据科学时可以选择的最佳书籍。这些书帮助成千上万的人学习了数据分析、可视化、高级编程技能、机器学习等等,甚至还帮助他们找到了工作!

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May
23

Python为什么这么火?如何利用Python进行数据分析?

编程语言是一个计算机的概念,在我们有了计算机以后,想让它帮助我们做事情,就要通过计算机语言和它进行对话、交互,计算机语言能够被计算机所执行,完成我们需要做的相关任务。今天我们主要的目标是:给大家介绍在所有的编程语言里,为什么Python能被广泛使用,甚至排名第一,给那些做数据分析相关工作和转行的小伙伴介绍数据分析行业里如何使用Python。

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May
16

仪表板设计的Dos and Don’ts

Tableau、Cognos Analytics和Python都是创建仪表板常用的工具。有了这些各种各样的工具,怎样才能打造一个出色的仪表板呢?当一个仪表板非常好用的时候,我们会直接去发现和寻找图中带来的见解!随着时间的推移,我找到了一些有效的技术来制作优秀的仪表板。本文将介绍一些仪表板设计的注意事项,可以帮助你更好地完成下一个数据可视化项目!

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May
16

数据科学是如何变革Advertisement 广告行业的?

随着移动互联网的发展得到长足的发展,广告行业也发生了很大的变革。以前的广告形式可能是广告产品册类似的形式,但现在的广告大部分是以数据的形式来呈现,也就是所谓的数字广告。本文带大家了解数据科学是如何变革广告行业的。包括广告行业的数据收集、常用分析方法、数据分析是如何提升广告效能的、以及广告行业的数据分析工作机会。

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May
05

数据清理必备的Python Packages

数据科学工作主要在开发机器学习模型和评估技术指标这两个部分。除此之外,数据科学家们还需要对数据进行收集、清洗、分析、理解等工作。有一些方法可以帮我们通过使用数据清洗包来缩短数据清洗处理时间,本文就将带你了解这些数据清理包,以及他们的使用方法。

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Apr
28

Standardization vs Normalization——数据人老说的“标准化”与“归一化”是什么?

我们数据中的输入特征可以有不同的测量单位。特征缩放(Feature scaling)通过将所有数据拟合到特定比例来解决分布不均的问题,这就是为什么它通常是特征工程中的必要组件的原因。而两种最常见的特征缩放方法,就是标准化(standardization)和归一化(normalization)。在本文中,我们将探索这两种方法的原理。

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Apr
27

五个数据科学项目,让你的简历更出色

如果你想以初学者的身份进入数据行业,你需要证明你拥有必备的技能,如果你没有任何正式工作经验,最好的方法就是做新的数据科学项目。简历中的项目经验是简历中最重要的部分,它们 能证明你具有这方面的潜力,可以让雇主相信你能胜任这份工作。本文将介绍五个为我带来了灵感的项目。

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Apr
13

Data Scientist生产力进阶—Python OOP编程快速入门

Python 是数据科学中最重要的一种语言之一,它拥有众多库和内置功能,可以轻松满足数据科学的需求,引领着整个数据科学行业。在Data Science面试以及工作中,如果能了解Python OOP,不仅有助于深入理解Pandas、Numpy等背后原理,更能使得代码的可读性、复用性、以及团队协作性进一步提升。本文将带你了解Python 面向对象编程。

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