数据科学

大模型落地到当前这个阶段，核心关注点还是领域大模型，而领域大模型落地的前提在于两点：需求端，对当前应用的降本增效以及新应用的探索；供给端，训练技术已经有较高的成熟度。

本次峰会现场张溪梦老师从数据的基本定义开始，深入浅出带领大家一起了解了一个数据科学家的能力模型，以及相关的辅助性技能，同时为大家解构了数据分析如何驱动商业，小到运营，产品、营销，大到商业决策，最后以企业如何利用数据价值变现结语。

在本文中，我们介绍了学习Python的11个GitHub存储库。不管您的Python处于哪个水平，上面列举的项目都可以帮助你进一步提升技能。

本文为大家介绍了在数据科学和机器学习中所需要的基本数学技能，并且分类给出了相应的主题建议。

本文为大家介绍如何在R中使用LIME来解释机器学习模型，并提供了相关代码。

根据IBM的说法，数据科学是一种多学科方法，可以从当今组织收集和创建的大量且不断增加的数据中提取可操作的见解。

Analytics Insight 估计，印度的数据科学教育市场将从 2020 年的 1.03 亿美元增长到 2025 年的 6.26 亿美元，在此期间以 43% 的复合年增长率增长。

在数据科学中，通常会使用统计信息来描述和汇总数据。本节介绍几个具有此类功能的描述性统计数据。

他利用公开的欧洲酒店预订平台数据，发现了更容易取消订单的用户特点，以帮助酒店及时进行止损。用户国籍、预订时间、住宿时间、成人和儿童或婴儿的数量、订单最终是否取消、用户在此次订单之前共取消订单次数等信息。201…

数据可以理解为是收集到的任何信息，可以使用、进一步处理和分析以获得见解。

针对用户订单减少的问题的分析,可以利用逻辑树分析法,定位到可能的流失原因,再用数据验证。某个电商平台的订单降低,我们利用逻辑树的拆解从地区,用户,商品类型等多个维度去思考。某电商appDAU跌了,需要分析为什…

发现一个很有趣的开源项目，作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程，逻辑清晰、生动形象。

寻求利用数据科学进行战略决策的组织应遵循以下五个步骤。

要点 在常见的机器学习/深度学习项目里，数据准备占去整个分析管道的60％到80％。市场上有各种用于数据清洗和特征工程的编程语言、框架和工具。它们之间的功能有重叠，也各有权衡。数据整理是数据预处理的重要扩展。它最适合在可视化分析工具中使用，这能够避免分析流程被打断。可视化分析工具与开源数据科学组件之间，如R、Python、KNIME、RapidMiner互为补…

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？