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数据科学是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能(包括统计学、计算机科学和业务知识)来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。
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有没有想过是选择大数据还是数据科学?如果你对数据感兴趣,又是一个技术怪胎,你可能至少有一次会陷入这样的困境。在我们生活的数字世界中,数据正日益成为组织最...
作为数据科学家,我在很多公司工作过,也遇到了很多问题和挑战。事实上,很多人都会经历这些挑战,就不同情况而言,也会有多种可行的解决方案。我将谈谈我曾面临的...
现在企业都拥有海量数据。就在十年前,千兆字节的数据似乎还很庞大。而如今,有些大型企业已经在管理泽字节数据。为了让你了解这种数据规模,我们打个比方,如果你...
对于数据科学初学者来说,实干才是硬道理。所以我们只需选择其中一种语言,并重点完成一些项目,接着便可品尝胜利的果实。这就是最快的学习方式。
为了方便学习,本文列出的20个Python库将按领域进行分类,有些你可能并不熟悉,但是真的能提高你的模型算法实现效率,多一点尝试,多一些努力! 核心库和...
执行数据科学任务的最佳工具有哪些?作为数据科学新手,你应该选择哪些工具? 我相信在你的数据科学之旅的某些时刻中你已经问过(或搜索过)这些问题。
一种广泛采用的处理高度不平衡数据集的技术称为重采样。它包括从多数类(欠采样)中删除样本或向少数类(过采样)中添加更多示例。
前面的命令是显而易见的:他们按照自己说的做。这两者提供了最重要的一击(即去重单词计数)。这是由于有uniq,它只处理重复的相邻行。因此在管道输出之前进行...
入门数据科学早已有许多优秀的博文可供参考,比如以下两篇:《成为Jet.com数据分析师的自学之路》和《入门数据科学需掌握的基础知识》,但是为数据分析师提...
如何正确认识一个AI项目,如何为AI项目选择最高效的解决方案
尽量避免使用有过多变量和潜在结果的任务。在项目中,先把注意力集中在流程的一小部分,而不是整个流程。即使在今天,用单一的AI解决方案替换完整的流程仍然是非...
当我们面对更大的数据集时,我们需要对「dtypes」进行转换,从而节省内存。如果你有兴趣学习如何使用「Pandas」来处理大数据,我强烈推荐你阅读「Wh...
但你很聪明,而且也很懒,所以你想让整个过程自动化。确定解密后的 25 个文本哪个最可能是原始文本的方法之一,就是统计所有这些文本中的英文单词的个数。这可...
如果你们这些.NET 开发者们想要学一点机器学习知识来补充现有的技能,你会怎么做?现在就有一个完美的开源项目可以助你开始实施这一想法!这个完美的开源项目...
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