如今，当组织需要从数据中获得一些见解时，他们首先倾向于寻找数据科学家的帮助。但这真的是一个更好的选择吗?人们需要了解数据科学家和数据分析师的角色有何不同，以及为什么希望聘用数据分析师。
APP数据分析，分初创期、成长期、成熟期、衰退期每个阶段来聊聊。
从整体架构到栏目设置，深入分析了喜马拉雅的音频内容，供大家学习参考。
从性别预测的CASE开始手撕机器学习代码。
关于数据科学，告诉你三个书上没有的东西
任何事物都有对立面，站在不同的角度去分析问题，不仅是数据分析的方法，也是各行各业都会用到的思维模式。
盘点一下数据分析常用的术语解释
数据采集、特征提取、数据标准化、数据清洗和数据预处理，这些是常规数据分析前的工作。
开启机器学习之路。
数据科学家为什么这么贵？这篇文章通过一些统计数据告诉你为什么
如何让你的数据会说话？
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