大数据

根据数据应用的不同阶段，我将从数据底层到最后应用，来谈谈那些数据人的必备技能。

为了搞清三者关系，我们来看一张图： 如图所示：人工智能最大，此概念也最先问世；然后是机器学习，出现的稍晚；最后才是深度学习。 从低潮到繁荣 自从 1956 年计算机科学家们在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences）上确认人工智能这个术语以来，人们就不乏关于人工智能奇思妙想，研究人员也在不遗余力地研究。在此后的几十年间，人工智能先是被捧为人类…

文 | 谢佳标 近年来，身边越来越多朋友跟我请教，如何快速成长为数据分析人员。其实学习没有捷径，如何合格的数据分析人员，让我们先看摘自《数据科学实战》一书中的关于数据科学技能与自我认知的主要元素： 可见要想成为合格的数据分析师，我们需要具备一定的数学、统计学、计算机能力，还需要具备以下的数据处理、建模、可视化等扩展能力。 还需要熟练掌握一门工具，能将你的想法…

4种不适合用NoSQL数据库的场景。NoSQL数据库的四个缺点不要让我们产生误解，NoSQL数据库对于许多工作负载和应用程序是非常有优势的，……

知道了数据的重要性，也了解了数据分析的步骤，那么如何更好的学习并运用呢

什么是数据科学？它和已有的信息科学、统计学、机器学习等学科有什么不同？

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。

金融行业的数字化使高级分析、机器学习、人工智能、大数据和云等技术能够渗透并改变金融机构在市场上的竞争方式。大公司正在采用这些技术来执行数字化转型、满足消费者需求并增加盈收。

近期部门在做人员招聘，所以一直在坚持看简历，包括也面了部分相关岗位的候选者，有些感触还是蛮大的。

金融企业是大数据的先行者，早在“大数据”一词兴起之前，金融行业的数据量和对数据的应用探索就早已经“大数据”了。

对于企业而言，如果想在商业中保持竞争力，并不仅仅要依靠大数据分析。如果不事先评估数据质量以及他们希望达到的目标和利润，就很难判断出哪个数据分析项目会带来盈利。

本篇主要分享了一些和数据质量监控相关的内容，有一些泛泛而谈的感觉，但是理清思路后很多实现起来也是很简单的， 想做个简单能用的出来，用python半天就能搞定。

有很多数据科学、机器学习和人工智能平台可以自动化地完成其中大部分的工作，让企业和组织可以更快速地利用大数据资产获得竞争优势。以下就让我们来看看数据科学和机器学习领域的这10家热门初创公司。

机器学习及大数据相关面试的职责和面试问题

13个真实世界情景中的数据科学应用。