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标签 > 数据科学
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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3年后,更高级别的工具将越来越多地减少对基础技术的专业知识的要求。这些工具的不仅简化了数据科学家的工作流程、提升了工作效率,更重要的是降低了入行门槛,及...
NVIDIA正在与全球科技巨头和美国顶级超级计算实验室开展合作,为数据分析和机器学习带来加速支持。
英国科研与创新署(UKRI)于去年底发布新的AI和数据科学资助计划,拟通过战略重点基金(Strategic Priorities Fund)斥资4800...
Fleming说,提供认证将“有助于使我们的组织成为一个有吸引力的工作场所,因为它将为我们的员工提供对他们有价值的证书。这也将帮助他们提高他们的技能,这...
来自全球10所著名学府的机器学习和数据科学领域的免费公开课程
本课程探讨了智力问题,它的本质,它是如何由大脑产生的,以及它如何在机器中复制等问题。使用一种集成了研究大脑的认知科学的方法,神经科学(研究大脑),计算机...
Amazon 数据库包含不同领域的多种数据集,如公共交通,生态资源,卫星图像等。在数据集官网还有一个搜索框,可以帮助使用者快速找到所需的数据集。每个数据...
Github2018年最热语言\软件包\项目top 10盘点
Scipy是一个用于科学计算的软件包,Pandas是一个用于管理数据集的软件包,matplotlib是一个可视化库,这三个包被用于超过40%的机器学习和...
一位优秀的数据科学家或工程师必须具备丰富的数据库知识和工程实践知识。包括处理和记录错误、监控系统,构建人为错误容错渠道,了解扩展项目所需的条件、处理持续...
从数据科学从业者的角度退一步看一下人工智能的一些关键领域的发展
想知道对于ULMFiT的最佳部分以及即将看到的后续框架吗?事实上你不需要从头开始训练模型!研究人员在这方面做了很多努力,以至于你可以学习并将其应用到自己...
探索数据,尝试不同的特征工程和构建模型的方法是一项持久战。花费大量时间在这上面也可能会让你在Kaggle比赛中获得巨大的胜利。然而,在快速发展的公司中仍...
Zane决定通过邀请各个公司的开发人员来了解自己的工作方式来弥补专业知识上的差距。目前,这需要他们观察Zane如何使用计算机和其他软件工具来记录工作并做...
这两项任务(图像分类问题和图像分割问题)都需要大量的训练数据。我有两个消息——好消息是我们的确有很多数据。坏消息是它们要么是未分类要么是未注释。我终于明...
计算机先驱 Alan Turing 设想的计算机具有可与人类智能相媲美的能力。人工智能技术将让我们无法区分由计算机生成的对话和人类生成的对话。
Clean Architecture in Python 旨在展示如何使用干净的 python 架构从头开始构建 Web 服务。通过一个实战项目 Ren...
12月编程语言排行榜,前三名变为:Java、C、Python
根据国务院《新一代人工智能发展规划的通知》,可以想见人工智能教育往低幼渗透的例子只会越来越多。小学生学 Python 是培养编程兴趣和思维,为了你自己的...
他介绍了 CCF 大数据专家委员会对 2019 年大数据发展的十大预测,并从学科、技术、系统、应用等方面进行了详细解读。在大数据应用领域方面,医疗、智慧...
AngelList提供的是列出数据科学家岗位的公司数而不是岗位数。我把AngelList从所有分析里面排除掉了,因为其搜索算法似乎按照OR型的逻辑搜索进...
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