大数据

Pete Wardan任谷歌TensorFlow移动和嵌入式团队的leader，在O’Reilly AI Conference 2019的Keynote演讲环节，他对机器学习的未来进行了深度剖析。

作为全球成立最早的数据科学团队之一，LinkedIn对于“数据科学和数据科学家”都有着不一样的认识。

本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。

或许一场关于自然语言处理的精彩辩论可以告诉我们何谓“半个贝叶斯人”，让我们把时光拨回到几年前。

“ 数据科学家是一种很宽泛的职称。虽然对于数据科学家和数据工程师有更具体的职业发展路径，但其技能需求并不存在泡沫。“

机器学习是使计算机无需显式编程就能学习的研究领域。

在昨天的盛大party后，《乐队的夏天》终于顺利收官。这个燃爆了整个夏天的综艺是否是今年最火的综艺节目虽然不得而知，但是不可否认，将乐队和摇滚又重新带到了公众面前。

这么方便的学习资源，还等什么呢？

几十年来，机器学习领域一直饱受“坦克问题（tank problem）”的折磨

最近阿里云发布了《中国企业2020：人工智能应用实践与趋势》白皮书，作为企业2020年应用人工智能的落地指南，并总结了人工智能为企业创造价值的七大模式。

迪斯尼非法获取儿童隐私信息，个人隐私数据安全由谁负责？

追随内心，还是追随大数据？

大数据在营销中的7大优势。

随着千禧一代和10后获得更多的购买力，以及年轻人变得更懂科技，电子商务的业务将会得到更大的增长，因为人们喜欢网上购物的便利。

企业数据科学仍然是一个新领域。许多学者还没有为真正的企业解决实际问题。因此，他们以与数据和业务环境分离的方式教授教科书算法。这可以在智力上很有趣。但是，如果学生认为这些课程能够很好地为数据科学家工作，那么他们就错了。