2018数据科学领域6大预测 机遇抢先知 还不快来一探究竟
领英公司利用数据科学技术发表了2017新兴就业报告。在报告中领英将数据科学类职业归作了美国最新兴的职位之一，因该领域的就业人口在过去五年中增长了6.5倍。尽管市场需求在不断扩大，数据科学领域的人才仍供不应求。仅领英就列出了6000多个空缺的数据科学类职位，而这仅仅是美国的人才空缺。全球各地的公司都开始认识到，几乎在人类所知的每一个行业都存在着对数据科学家们的需求。2018，让我们来看看将推动这一高需求领域的6个趋势和预测。
机器学习&数据科学不可不读的十本书
这十本关于机器学习和数据科学的免费电子书将带给你如沐春风般的体验。这一系列的书刊可以帮助你赢在起跑线上，早日成为人生赢家。这个list首先涵盖了关于统计基础的书籍，在掌握了基础知识之后，就可以开始阅读list里关于机器学习基础的书籍了，之后就能开始接触一定的拔高和拓展知识了。掌握知识后就可以对更高深的一两个课题有所接触了。最后就是要去读一读如何将这些你所学的融合为一体的书籍了。希望这些经典课题与最新热门课题的融合能够让你领悟到对于机器学习和大数据不一样的新的体验和兴趣。
五步解析机器学习难点—梯度下降
当我第一次尝试学习机器学习算法时，我发现理解一个算法在干什么真的非常难。不仅仅是因为算法里各种繁杂的数学理论和难懂的符号，没有实际的例子，光靠定义和推导来了解一个算法实在是很无聊 。就连在我上网去查找相关的指导材料时，能找到的通常都是各种公式以及晦涩难懂的解释，很少有人能够细致的将所有细节加以说明。
什么使得一个预测模型可被解释？
机器学习（Machine Learning)中的可解释性(Interpretability)的确是一个非常有意思的问题。在Quora论坛中，有大量优秀的关于这个问题的涵盖模型复杂度，可理解性和可视化等方面的讨论。随着对这些问题的反复讨论，这里我有关于一些细微的差别之间的理解。
如何使用Python处理丢失的数据来进行机器学习
现实世界的数据中常常包含丢失的数据。原因很多，比如观察结果没有记录，或数据损坏。
处理丢失的数据很重要，因为许多机器学习算法不支持具有丢失值的数据库。
本教程将讨论如何使用Python处理丢失的数据来进行机器学习。
这7家金融AI公司对业界的冲击＋人才招聘标准
令人意想不到的是高盛的一位博士退出了银行业，去了谷歌Brain。
这并不意味着你需要离开金融业去投身机器学习。如今人工智能（AI）正受到广泛认可，越来越多的公司使用具有自学功能的电脑进行金融工作。更好的是，它们中的大多数还在招聘。
下面就是一些正在研究机器学习的顶尖金融公司, 以及他们喜欢招聘的人才和需要的职位。如果你对机器学习感兴趣，赶快去申请吧。全球各地的大学正在培养数以千计的机器学习专家，包括一些预见了这一趋势的精明的前交易商。
