数据科学

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
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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Jan
29

每个数据科学家都应该养成的15个好习惯

技术人员和非技术人员都在尝试掌握数据科学技能。因此,数据科学工作的竞争已经增加了很多。如今,要想获得一份数据科学家的工作,你需要的不仅仅是顶级机构的认证。在这篇文章中,我将分享一些每个数据科学家都应该采用的好习惯,这些习惯可以节省大量的时间和处理成本。

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Jan
19

Consumer Journeys?你需要的是Persuasion Journey

试着设身处地为受众着想,不偏不倚为受众服务。你可以把自己当作其中一个受众去购物,去自己的商店逛一圈,去买一张你的电影票。在此过程中,别忘了问问自己:我在真正去“做”之前,心里想的是什么?

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Jan
15

GPT-4:让智能更智能

应用程序编程接口(API)是计算机之间或计算机程序之间的连接。(ref.) 简单地说,API是一套用于不同程序和计算机之间交互和数据交换的方法和规则。API用于其他程序和信息系统,这些程序和信息系统以严格指定的格式交换信息,这使得具有完全不兼容的配置系统能够进行互动(用不同的编程语言编写,位于本地或远程,等等)。

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Jan
12

你的第一份数据科学工作中要避免的错误

开始数据科学的职业生涯可能令人兴奋的,但也可能具有挑战性的。作为一名新的数据科学家,你可能不确定会发生什么或如何驾驭你的第一份工作。在这篇文章中,我将讨论数据科学家在第一份工作中应该避免的七个常见错误。

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Jan
10

新的聊天机器人ChatGPT擅长和不擅长的

重要的是不要被这种炒作冲昏了头脑,因为最终这并不是一个新的感知智能——它只是一个经过更好训练的大型语言模型。大型语言模型随着每一个版本的发布而变得更好,而这个版本无疑在真正帮助人们并节省人们时间的方面开辟了新的天地。但在许多情况下,这种新模型的实用性会失效,依赖它将是愚蠢的。让我们来看看一些它擅长和不擅长的领域。

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