数据科学

工作自动化在所有行业中都起着关键作用，它是实现功能效率的最快方法之一。如果我们的日常任务能按照规定的时间自动触发，并且所有流程都按顺序执行，那就太好了。Apache Airflow 是一个以编程方式编写、安排和监控工作流的平台。它就是这样一种非常有帮助的工具。无论是数据科学家、数据工程师还是软件工程师，这个工具很会很有用。

Python 是一种解释性的高级通用编程语言。 它的设计理念通过使用显着的缩进来强调代码的可读性。可以说，各种函数的使用是 Python 的最大优势。Python 内置了许多可用的函数和类型。通过使用可用的丰富库和模块，你可以访问各种非常强大的工具。 在本文中，我们列出了你将来会一直使用的最重要的函数和方法。

Netflix的成功离不开大数据和推荐系统的发展。️用高级数据和分析，Netflix 能够为用户提供个性化的影视节目推荐、预测原创内容的受欢迎程度、个性化营销内容、优化生产计划、当然，还可以增强技术和业务决策。那他们具体是怎么实现的呢？本文将带你了解Netlix是如何应用数据分析技术，一步步成为行业顶尖的。

基于订阅的商业模式是一种业务，它会定期（通常是每月或每年）向客户收取产品或服务的费用。 数据科学通过改进营销和帮助将客户转化为订阅产品，在直接预测和优化这些指标方面发挥着作用。数据科学还可以帮助营销和产品可发现性工作，向尚未了解企业产品的细分市场宣传。本文将带你了解，创业公司是如何利用定价订阅服务赚钱的？

数据工程师是数据领域的一个重要岗位。他们需要了解很多技能，其中包括如何构建和维护数据库系统，精通SQL、Python和R等编程语言，善于寻找仓储解决方案，并使用ETL工具，并了解基本的 机器学习和算法等。本文将以调研数据为基础，带你了解数据工程师2021年最被需要的十项技能。

当你决定进入迷人的数据和人工智能世界时，会很难知道从哪里开始。 仅仅是那些你必须了解的技术和应该掌握的工具，可能都会令你眼花缭乱。 你应该采取哪些步骤去完成一个项目？以下是我针对数据分析项目计划的五个基本步骤，希望能助你从每个独特的项目中实现商业价值，并降低出错风险。

作为一名数据领域人士，你一定已经听过无数次次“做数据科学项目”的建议。数据科学项目不仅是一次很棒的学习体验，它们还可以帮助您从希望进入该领域的众多数据科学爱好者中脱颖而出。然而，从0开始领导数据科学项目并不是那么容易。在本文中，我将带你了解如何从头开始数据科学项目，它们有什么共同点，教你完美应对所有场景。