数据科学

在这些领域使用的数据通常只有不到 1% 的罕见但“有趣”的事件（例如使用信用卡的欺诈者、用户点击广告或损坏的服务器扫描其网络）。然而，大多数机器学习算法不能很好地处理不平衡的数据集。本文介绍的七种技术可以帮你训练分类器来检测异常类。

事实上，这并不是最新的消息，因为谷歌宣布BigTable和BigQuery的集成很容易，而且谷歌BigLake几个月前都存在了，现在谷歌批准了它正式版本的发行，使用新方法可以克服传统ETL的一些缺点。

尽管有些数据源缺乏可预测性，但这并不意味着它们没有用处。这方面最常见的来源是用人类语言编写的可读数据文本。除了语法的基本规则以及讲故事和新闻的一些惯例之外，没有什么明显的结构可以用来理解信息并将其转化为可靠的数据。

在我作为AI工程师的第一次实习中，我的导师问我以前是否使用过Python packages管理器。我想给他留下良好的印象，所以我说我用过Anaconda。不过，我并没有讲我的不好的经历。他说我应该用Miniconda代替Anaconda。他给了我以下原因…

谷歌高级副总裁Prabhakar Raghavan在《the Information》获得的一封电子邮件中表示：“我们将利用这段时间来审查我们的员工需求，并在未来三个月内调整一套新的优先人员配置请求。”

一般来说，作为BIE，你需要处理数据、识别数据、分析数据并提供数据驱动的见解。更具体地说，本文会讲到亚马逊BIE最有可能做的四种工作。

基于云端的数据科学和分析是现代大数据的典范。由于不断增加的存储和处理地球上数据量的成本和要求，出现了用于数据科学和分析的云存储和处理。在这种情况下，云的弹性、成本效益、安全性和物理位置是最基本的要求。由于从传统的本地数据仓库过渡到现代基于云端的替代方案的日益普遍，数据科学和分析的总体实施方式发生了巨大的变化。

今天我们来学习一个很重要的话题：Data Scientist是怎样做Outlier Detection的？主要会介绍到Outlier产生的原因，有哪些技术方案和方法可以帮助我们检测？会带大家一起demo几个项目，用不同的方法检测Outlier在不同的领域的应用。