PolYamoR的简介：Python和R之间的双向翻译器
时至今日，数据科学已经成为Python和R之间的主战场。在数据科学里，存在着让不同编程语言共存的方式。
但是编程语言的共存也有它的规则，就算是 Dataiku Data Science Studio (DSS) 系统可以使其顺畅，但是并非每个人都准备好接受这种共存的状态。
数据分析领域里，R和Python到底哪个市场需求大？
有数学背景的人喜欢R，因为他们把R 看做更强大的数据表，许多R的使用者最初都是数据表的使用者，通常这部分人都是统计学家。Python跟R比，是一种更加灵活的语言，它可以应用于数学和统计之外的其他领域。如果相比数学，你的逻辑性更强，思维方式更侧重于过程而不是公式，并且有CS背景，那么相比之下，Python更适合你。
机器学习工作流程第一步：如何用Python做数据准备？
这篇的内容是一系列针对在Python中从零开始运用机器学习能力工作流的辅导第一部分，覆盖了从小组开始的算法编程和其他相关工具。最终会成为一套手工制成的机器语言工作包。这次的内容会首先从数据准备开始。
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。
Data Scientist 面经
Steven是小编的好友，最近顺利找到了工作，在这里把面经贴出来，给大家共享一下。本文同时发表在米群网。面试过的公司google, facebook, amazon, ebay, disney, Dow, hertz, target, lyft, Ford, starups, etc.
如何用Python和PubNub做实时数据可视化
数据可视化早已不足为奇，现在大家的关注点都集中在“实 时”两个字。工作中，月报周报的排版再漂亮，内容再充实，在消费快餐的读图年代，总比不上随叫随到的实时dashboard。就好像每秒更新的几个数字，可以让公司和客户多挣几百万似的，但愿是这样吧。但不管怎样，和时间赛跑总是正确的。
