数据科学家

  • 淘宝实战——教你数据挖掘好方法

    摘要:下面通过4种对应的场景来帮助读者理解数据挖掘的4种任务。 (1)老板要求小白做一份市场分析——预测。 拿到市场分析的数据源后就要明确知道,分析市场最主要的价值就在于“先知”,即比竞争对手提前预知市场行情。因此接到市场分析的工作后,不用迷茫,预测是它的价值所在。 (2)老板要求小白对店铺的日常数据进行监控——异常检测。 平时监控店铺的数据时,如果一切正常…

    2016-03-31
    0
  • 10个表明数据科学能力成熟的迹象

    如果你想造一艘船, 不要鼓励人们去伐木、去分配工作、去发号施令。 你应该做的是,教会人们去渴望大海的宽广无边和高深莫测。 ——安东尼·德·圣-埃克苏佩里 在我们与美国政府、商业和国际组织的多年合作工作中,我们已经具备了帮助我们的客户设计和建立一个数据科学功能以支持和驱动他们的任务的能力。这些任务包括提高健康水平、保卫国家、合理调配能源布局、更好地服务公民和退…

    2016-03-31
    0
  • 如何构建一个高效的数据科学部门

    译者注:ETL – Extract Transform Load 抽取 转换加载,代表从源数据清洗加工到数据仓库的过程。 这篇文章在Hacker News转载后产生很热烈的讨论,主要是从工程师的角度来看问题,讨论了很多有关人员管理和团队分工等一些很现实的问题。不是所有人都同意文中的观点和解决方案,也有很多人写出了自己的经历来佐证作者的想法。争议主…

    2016-03-31
    1
  • 数据科学家做到这些,百万年薪不是梦

    数据科学家做为一个职业已经存在好几年了,但是他们的职业生涯应该是什么样的呢?Russell Walker作为一个经验丰富的数据培训师给出了自己的观点,数据客翻译。

    2016-03-27
    0
  • 大数据工作职位所需的数据场技能包

    摘要:除了报表统计外,还需要对数据的有很强的解读能力。电商中的个性推荐技术,商业与银行中的欺骗检测,智能手机中语音识别等等技术,让我们浑身便散发出大数据与机器学习的各种场信息,给人以满满的正能量。 01 数据场 学过物理的小伙伴,都知道世界充满了电场和磁场。了解过佛学的人,都知道世界充满了念力场与信息场,通过信息场,可以与更高一级的文明进行沟通。 有的人一出…

    2016-03-27
    0
  • TalkingData拿着我们所产生的数据去干什么?

    摘要:你可能没有听过这家公司,但是让它处理数据的大公司你一定都耳熟能详:网易、搜狐、去哪儿,链家,工商银行、唯品会、聚美、爱奇艺等等八万五千个移动应用。 这家公司叫TalkingData,而它每天要做的事情就是获取这些我们每天必浏览的网站、App背后的大数据,并让它流动起来。 那么为什么这家公司对“我们”所产生的数据这么感兴趣呢? 在大数据科学家的眼中,我们…

    2016-03-26
    0
  • Kaggle不给你的数据科学简历加分的五个理由

    如果你刚刚开始塑造自己数据科学方面的资历,你可能听过这样的建议:去做个Kaggle项目吧。的确,这会是个不错的起点,能让你忙活起来,摆弄数据和各种技术工具。Kaggle也刚刚推出了新的数据集功能,允许公众获取并处理更多数据。然而,当你需要在简历里展示自己的项目经历时,不要指望Kaggle可以作为什么可靠的凭据。原因如下: 1. 很难从竞赛中脱颖而出。 除非你…

    2016-03-26
    0
  • 上海联通“沃+”开放数据应用大赛(2016年3月25日正式开幕)

    摘要:上海联通“沃+”开放数据应用大赛 3月25日正式开幕 优质数据携高额奖金 打造DT时代智慧应用 比赛动画宣传视频为http://v.qq.com/page/x/t/x/x019048e2tx.html 中国最有价值的大数据资源在哪里?在政府单位?阿里巴巴?还是腾讯微信?最终的答案可能是在通信运营商。三大运营商记录着每位手机和互联网用户的所有主要网络行为…

    2016-03-24
    0
  • 老读悟:到底有多少种「搞数据的」,你凌乱过吗?

    好吧,我承认有点标题党了。我的本意是想写写,到底有多少类做数据相关工作的,以及数据从业者的职业发展路径可能有哪些。 经常有猎头打电话说,有某数据挖掘工程师职位,您是否考虑?有的说,某公司在找一位数据产品总监、数据分析师、数据架构师、业务分析师……有的干脆上来就问,我要找某某数据职位,应该找什么样的候选人呢。 其实有时候想想,别说猎头,…

    2016-03-21
    0
  • 【译文】数据科学的线性模型导论

    数据科学是一个新的领域,想做一个好的数据科学家并不容易。他们应该知道什么?工具,框架和技术都在不断变化。在这种转型之中科学家可以通过掌握最有用的工具之一“应用统计:线性建模”来提炼出自己的专长。上星期我和最新一批在Insight的人谈论这个话题,我演讲中的幻灯片可以在这里找到。 线性模型经常被小看。乍一看,它们相比最新的技术似乎缺乏新颖性。但结合它们在现代的…

    2016-03-21
    0
  • 手把手带你进入TOP20的商超销售预测

    摘要:如果说学习数据科学的最佳途径是什么——就是解决实际问题或亲自参与数据科学项目。因为只有当自己动手解决问题时,你才真正开始学习数据科学。 “商超销售预测”这一题目在一个月前一经提出,已有624名数据科学家报名参加,其中77名提交了答案。不管你是在开始时感到无从下手还是过程中遭遇瓶颈,本文都将带大家体验商超销售预测工作的全过程。 希望本文能够帮助越来越多的…

    2016-03-20
    0
  • 张溪梦:6个步骤学会数据驱动产品的秘诀(附PPT及思维导图下载)

    作为前LinkedIn的首位做变现盈利的数据科学家,张溪梦负责的业务就是如何能用数据分析来增加销售,促进产品的研发效率、做更好的风险控制等。这个世界上第二大的B2B的云端软件企业,每年的销售额从七千万美元跃升至将近30亿美元,一个重要的推手就是数据的帮助。那到底怎么样才能用数据来推动产品优化呢? 3月10日,起点学院特邀GrowingIO 创始人 ,前Lin…

    2016-03-17
    1
  • Alooma获1120万美元融资,专注解决数据分析痛点

    摘要:数据水管工,让你专心做分析。 数据处理不仅是分析与可视化,如何将不同位置的数据源整合在一起或许也是个问题。 Alooma是一家以色列创业公司,为公司提供实时处理大数据的云端服务。近日宣布A轮1120万美元融资,由光速创投和红杉资本领投。 他们所针对的是从事数据工作的客户群体,比如数据科学家和在数学或机器学习上拥有高学历的终端用户,而不是从事开发和IT的…

    2016-03-17
    0
  • 当产品经理遇到数据分析这个槛,怎么办?

    大数据时代的到来,对产品经理提出了更加严格的数据分析要求。一个懂数据分析的产品经理可以利用数据驱动产品设计优化,并高效提升客户体验。 那么,产品经理到底该关注哪些数据呢?小产品如何运用A/B测试?产品经理该如何学习数据分析呢? 本文根据张溪梦在线访谈编辑整理,希望对产品经理提升数据分析能力有较好的帮助。 如何获取数据,获取什么样的数据? Q1:一个电商平台,…

    2016-03-14
    0
  • Airbnb教你使用数据理解用户旅行体验

    摘要:Airbnb是如何使用数据理解用户旅行体验的? Airbnb的数据科学家收集数据并使用这些数据来优化产品,通过数据找出问题所在,并且通过数据协助做出业务决策。对于大多数用户,“Airbnb体验”最典型的瞬间就发生在现实世界——当他们根据自己计划去旅行时,当酒店主人跟他们打招呼时,当他们住在酒店时,当他们探索目的地时。这些瞬间决定了Airbnb体验的成败…

    2016-03-13
    0
关注我们
关注我们
分享本页
返回顶部