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人工智能尚无法解决的5个问题
人工智能帮助诊断疾病和检验科学假设。根据IDC的分析师，到2022年，全球在AI上的支出将达到近780亿美元，四年中增长了两倍多。虽然人工智能似乎无所不能，但它无法处理许多任务。今天我们就来了解有一些人工智能尚无法解决的5个问题即：缺乏数据和安全性、假新闻和网络欺凌、健康......
[人工智能] 2021-05-28 -
数据科学和物联网如何改变我们生活的
物联网（IoT）以及移动设备，从智能手机到智能手表，自动驾驶汽车的智能连接设备以及社交网络和数字化技术的爆炸式发展，创造了一个世界，人们可以随时随地了解任何内容。这种点播文化确实令人难以置信和疯狂。那么到底数据科学和物联网如何改变我们生活的？与我们的祖先相比，我......
[精选文章] 2021-05-28 -
数据科学：Java或Python应该学哪个？
数据科学是技术领域中最时髦的领域。数据科学专业人员的需求量巨大，以至于Glassdoor连续四年将其评为美国第一名。尽管产生了共鸣，但是数据科学对于许多程序员而言还是令人生畏的，因为它需要强大的数学基础，并且由于编码的先决条件而对数学家来说是不可取的。这就是为什么数据......
[精选文章] 2021-05-28 -
5种启动自由职业者数据科学的简单方法
进入自由职业世界无疑是艰巨的。起初，您可能会感到欣喜若狂，因为将绑在办公椅上的手铐被打开了。但是，随之而来的限制，也带来了不安全感和不稳定的薪水。有些人因缺乏安全网络而带来的风险感到困惑，还有一些人则苦苦挣扎。无论是上述哪种类型的人，当职业变得不顺意时，这里有......
[精选文章] 2020-12-08 -
9个面向数据科学家和机器学习工程师的Python库
众所周知，Python是一种编程语言，可让您快速工作并更有效地集成系统。而且Python是一种通用语言，这意味着您可以构建各种应用程序，从使用Django或Flask进行 Web开发， 到使用诸如Scipy，Scikit-Learn，Tensorflow等强大库的数据科学。那么向数据科学家和机器学习工程师的Pytho......
[人工智能] 2020-08-05 -
2020年数据科学的顶级编程语言
一个编程语言就好比是开发的超级大国。每隔一段时间，就会弹出一种新的编程语言或对现有语言的更新，试图提供更快，更优化的结果。开发人员通常会发现自己迷上了各种各样的编程语言，从而决定为下一个项目选择哪种编程语言。所有编程语言都不尽相同，在许多情况下，对一个项目或需......
[大数据] 2020-09-02 -
2020年十大数据科学项目创意
今天要介绍的内容是关于2020年十大数据科学项目创意的。作为有抱负的数据科学家，提高技能水平的最佳方法是练习。还有什么比制作项目更好的方法来练习技术技能。个人项目是您职业发展的重要组成部分。他们将使您距离数据科学梦想更近一步。项目将增强您的知识，技能和信心。在简历......
[大数据] 2020-07-22 -
理解SQL在数据科学中的应用
要了解SQL，我们需要了解DBMS的工作方式。DBMS或数据库管理系统本质上是一种用于创建和管理数据库的软件。SQL是否需要成为数据科学家？我们讨论了SQL的重要性以及SQL知识如何帮助成功的数据科学事业的基础。在此让我们继续前进，并进行更详细的讨论。如果您具有SQL的一些基本知识......
[数据库] 2020-07-31 -
处理小数据集的7种有效方法
大数据和数据科学是经常一起听到的概念。人们相信，如今有大量数据，并且数据科学可以从，所有这些TB的信息中获得有价值的信息。但是，在实际情况下，解决问题的数据通常很少。收集大数据集可能会非常昂贵或根本不可能。结果，通常别无选择，只能使用一个小的数据集，试图获得尽可......
[精选文章] 2020-09-08 -
数据科学：实施过程中的5个主要障碍以及如何克服
数据科学是一个快速发展的研究领域。其主要目标是将大量数据记录转化为有价值的业务见解。在您的公司中实施基于数据科学的工具可能会非常有益。AI软件比以往任何时候都更加高效和准确。那么为什么只有少数市场上的公司正在使用或致力于应用数据科学解决方案？原因是这个过程并不像......
[精选文章] 2020-09-01 -
如何像数据科学家或数据分析师一样思考
数据科学是一个新兴且日趋成熟的领域，从数据工程和数据分析到机器学习和深度学习，各种工作职能不断涌现。数据科学家必须结合科学，创造性和调查性思维来从一系列数据集中提取含义，并应对客户面临的潜在挑战。从零售，运输和金融，到医疗保健和医学研究，生活各个领域的数据量都......
[精选文章] 2020-08-06 -
数据科学教给我们什么？
人们尝试数据是新的时间机器。那么数据科学教给我们什么？今天，使用数据，您可以了解公司在未来5-10年内将获得多少利润，并且可以对过去几十年来成功和 或失败的原因进行深入分析。观察是这里的关键。数据的微小变化会改变公司的决策。这是一个很大的挑战：要依靠数据成功地开展......
[精选文章] 2020-07-20 -
6个用于数据科学和ML的重要Python库
Python和机器学习（ML）是数据科学家最需要的两个技能。Python是机器学习中最受欢迎的编程语言。原因之一是Python广泛的软件包可用性，这使ML更容易。如果您不熟悉机器学习，请从初学者机器学习：算法类型概述开始。机器学习具有不同的算法（类型），这些算法专注于解决不同的问题......
[精选文章] 2020-07-07 -
中培专家论-银行业9大数据科学用例
在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势，它已成为跟上竞争的必要条件。 银行必须意识到，大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策，并提高绩效。以下是银行领域的数据科学用例列表，我们将这些用例结合起来，让您了解如何使用大量数据以及如何有效地使用它。
[精选文章] 2018-11-07