大数据

在杭州，只要你是做数据的，阿里等互联网公司绝对是绕不过去的，现在到处都可以看到它们的身影，大家都说杭州互联网氛围很好，人才好找，但实际竞争激烈，各种猎头，各种社招，各种关系，无孔不入。 从事大数据工作以来，团队成员的社会化流动逐渐成了常态化的事情，今天就来谈一谈最近的几点思考。 如果你的数据团队没有被外部威胁到过，要么是你的业务偏居一隅，要么就是数据技术的落…

大数据平台应用 17 个知识点汇总。

奥地利符号计算研究所的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。

那你知道支撑大数据和算法科技的，是哪一门学科呢？可能你也想到了，对，就是专门处理数据的统计学。

数据科学如何求职：投了6578份简历，喜提offer的我有6点建议，给备战春招的你。

作为数据分析师，需要花费大部分时间来处理数据和分析数据。 通过与数据的紧密合作：收集数据、分析数据、汇总数据、解释数据等等内容，很快就会发现在沟通能力有所提升，尤其体现在术语和与其他数据分析师之间的交流上。简而言之，学习了分析学的语言，它可以使与其他分析师的交流变得非常直观和高效。 但是在企业中很可能会遇到某些特定的人，尤其是相关利益关联者，可能不太喜欢如此…

IT部门一般是企业的后端部门，而数据团队（很多企业叫BI团队）则是IT的下游，可谓后端的后端，数据团队做报表取数是本分，但如果你想在业务上有点直接贡献则非常困难，比如数据团队好不容易研发了一个模型，但发现要推广到全公司则是困难重重。 为什么？ 企业对于数据团队一般有两个方面的诉求，第一个，做好报表取数等数据支撑，维持公司的正常运作，比如KPI，财务报表，营销…

公开自己的弱点可能会感觉有点奇怪。写这篇文章的确会让我感觉不舒服，但是我写出来是因为它最终会帮助我成为一个更好的数据科学家。而且，我发现很多人，包括雇主们，会对你坦诚自己的弱点并探讨如何解决它们留下深刻印象。

想在跨国公司找一份工作?

当地时间10月15日，2018 Teradata全球用户大会在美国拉斯维加斯举行。来自15个国家的3000多位数据人参与了本次峰会。

这篇文章包含了我目前为止找到的最好的教程内容。这不是一张罗列了所有网上跟机器学习相关教程的清单——不然就太冗长太重复了。我这里并没有包括那些质量一般的内容。我的目标是把能找到的最好的教程与机器学习和自然语言处理的延伸主题们连接到一起。

自动机器学习（AutoML）框架减少了数据科学家的负担，他们可以花更少的时间进行特征工程和超参数调整，花更多的时间用于试验模型架构。快速探索解决方案空间不仅让数据科学家可以快速地评估数据集，还为模型改进提供了基线性能。

上班族可能是中国最累的群体，从996（早9点到晚9点，一周工作6天）到716（每天工作16个小时，一周工作7天），工作制不断刷新地铁上人类的疲惫程度。但上班族到底有多累，大数据来告诉你。

我是新上线的数据君，性别男，23岁，有对象（想不到了吧），But今年的七夕依然一个人过，本人深受打击，不由得回想起自己的脱单历程，顺便也让大家伙也感受下数据的神奇魔力。

在大数据智能化高峰会的主题演讲中，马云多次强调，自己“不懂技术但尊重技术”，并表示，未来 30 年，智能技术将深入到社会的方方面面，所有的生活都离不开智能制造，“未来不是我们这些互联网公司的天下，而是用好互联网公司、用好智能技术公司的天下”。