数据科学

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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Nov
30

在2024年实现数据科学家更好的工作与生活平衡

工作与生活并不总是平衡的。有时必须采取行动,通过设定边界和不可谈判的事项来实现。距离2024年只有两个月了,现在是开始准备如何平衡工作与生活的最佳时机,让来年成为你最平衡的一年。为了在2024年更好地平衡工作与生活,你需要设定以下五个界限。

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Nov
27

掌握数据建模的十大PowerBI功能

今天,我想深入了解PowerBI的世界,并与大家分享我掌握数据建模的10大功能。掌握这些用于数据建模的PowerBI功能将使你能够创建富有洞察力的交互式数据可视化。无论你是数据分析师还是商业智能专业人员,这些工具对于根据数据做出明智的决策都至关重要。

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Nov
21

每个Python Pandas开发人员都应该知道的提高生产力的十大库

在本文中,我将分享每个Python Pandas开发人员都应该知道的10个库,以提高工作效率并使数据处理任务更轻松。我将提供每个库的代码片段和解释。这些库可以极大地提高Python Pandas开发人员的工作效率。无论你是处理数据分析、可视化还是数据处理,拥有这些工具将使你的工作更轻松,代码更高效。

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Nov
20

你可能不熟悉的5种数据结构(但非常有用!)

本文介绍5种你可能不熟悉的数据结构,包括布隆过滤器、Rope、四叉树、伸展树、跳跃表。相信我,它们非常有用!

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Nov
12

每个数据科学家/分析师都应该知道的20个统计概念!

有没有想过数字是如何讲述故事的?这就是统计学的全部意义——通过理解数字来更好地理解事物。把统计学看作是学习数据科学的基础知识。在这个易于理解的指南中,我们将了解20个关键的统计概念。把这些概念想象成理解数据的构建块。它们就像乐高积木一样,单独看起来很简单,但当你把它们放在一起时,就能创造出令人惊叹的东西。

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Nov
08

关于Pandas中最难的pivot_table,stack,unstack详解!

虽然大多数Pandas表达式读起来都像英语,但有时你会遇到真正让人头疼的表达式。是的,它们都有直观的名字,比如cut或pivot,但似乎让人无法理解。因此,我决定写一系列文章,专门介绍我认为最难的Pandas函数。本文将详细地解释其中的三个函数:pivot_table、stack和unstack。

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