3分钟让你清清楚楚地明白为什么需要女数据科学家？
数据科学尚是一个年轻的领域，我们还有机会能够塑造这一领域，使它探索的数据能够没有偏见地反映着我们的世界。也希望更多仙女们能考虑数据科学作为未来职业的方向，用你们的人生经历，为这个领域带来更加多样化的见解。
我们应邀去了Harvard，成功举办了第6场人工智能与数据科学大会
4/14/2018，由我们数据应用学院与IDEAS举办的2018波士顿人工智能、数据科学&区块链论坛如期于Harvard University Northwest Science Building完美落幕。大会涵盖了六大主题(人工智能、大数据、数据分析、大数据医疗、金融工程、创新创业)以及现场招聘和社交活动。本次大会主办方不仅请来了数十位区块链顶级专家、创业公司、带来相关学科深度解析与前景预测，而且举办了两个大规模的Panel Session以及After Mixer的活动让与会者在会议之外继续进行深度交流。想知道更多精彩细节？快打开文章一探究竟吧！
数据科学与数据分析傻傻分不清楚？这篇文章为你解惑…
大数据已经成为当今科技界的一个重要组成部分, 但是, 区分数据分析和数据科学可能会造成混淆。尽管两者相互关联，但它们提供了不同的结果并采取了不同的方法。为了帮助你优化你的大数据分析，我们分解了两个类别，检查了它们的差异，并揭示了它们提供的价值。如果你还在傻傻分不清数据科学和数据分析，就来看看这篇文章吧～
一名合格商业分析师的自我修养——什么是Coaching Skill？
教练能力已成为所有专业人士的必备条件。我在与商界领袖和专业人士合作时，曾多次表达过这个信息。近来，我同一群专业人士交谈时，其中一人问道，“什么是商业分析中的必要技能组合”。我的回答是，需要很多技能。商业分析所需要的专业技能是最全面的行业之一。成为商分析师不仅仅是了解商业分析，项目管理和流程建模，还需发展你的领导能力。而对你有利的领导技能之一就是教练技能Coaching Skills。这里有五个原因解答为什么发展教练技能是如此重要。
4个最受欢迎的大数据可视化工具
想像阅读书本一样阅读数据流？这只有在电影中才有可能发生。 在现实世界中，企业必须使用数据可视化工具来读取原始数据的趋势和模式。 尽管实际上存在着无数专门用于大数据可视化的工具，且它们都是既开源又专有的，在这其中还是有一些工具表现比较突出，因为它们提供了上述所有或者很多部分功能。 我们将介绍4种最受欢迎的大数据可视化工具，帮助大家选择适合自己需求的工具。
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。
如何扩充你的数据科学工具包？这里有24款免费的数据科学工具！
数据分析工具是数据科学领域的重要组成部分。开源社区多年来一直致力于开发数据科学工具从而为该领域做出重要贡献。事实上，很多大企业已经开始开发开源解决方案从而他们可以留住用户，同时开源数据科学工具也已经成为数据科学领域的主导地位。 因为从数据挖掘到编程语言有各种各样的开源工具可供使用，因此我们将数据科学家可以添加到他们的数据科学工具包中的技术汇总在一起供大家参考。
