数据科学

从选专业开始，如何有科学规划地走上大数据与人工智能之路？

大数据、机器学习、数据科学——数据分析革命正在迅速发展。通过最新的数据分析技术和策略，让您的BA/BI专业人员和数据科学家走在前面。

你中枪了吗？

成为顶尖数据科学家需要哪些素质？

2020年有很多数据和分析趋势需要准备。随着时间的推移，重要的是要注意新的一年中要探索的新趋势。

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。

像许多开发人员一样，在构建数据密集型项目时，使用Python并不是我的首选。老实说，在Java工作了这么多年之后，Scala起初对我来说似乎更具吸引力，尽管学习曲线相当陡峭。Scala是一种非常强大的语言，它优雅地结合了面向对象和函数式编程，这在Java中非常缺乏（至少在Java 8开始引入Lambda表达式之前）。 Scala还提供了一种非常简洁的语法，可…

用Python做数据科学时容易忘记的八个要点！

7月19日，北京邮电大学（北邮）创新研究院在该校宏福校区正式揭牌成立。作为创新研究五大研究方向之一，北京邮电大学人工智能研究院同时揭牌。

如果你碰巧在学习机器学习、数据科学、商业智能或者与AI相关其他领域的知识，那你是幸运的。虽然自动化在慢慢蚕食人类的工作岗位，但对AI人才的需求却在加速增长。招聘信息搜索平台Indeed的数据显示，与AI相关的招聘职位在过去三年里翻了一倍。

本文作者是一名数据科学家，现在离开了Pivotal公司加入了idealo公司，正在帮助其搭建数据科学团队以及把机器学习整合到公司的产品中。

每个想在数据领域有所成就的数据科学家应该非常熟悉，在吸睛的神经网络和分布式计算名词背后是一些基本的统计实践。

当今数据科学面临的一个具有挑战性的难题是在项目的商业化中部署训练模型，对于任何的以消费者为中心的公司或想要使自己的解决方案拥有更多受众的个人来说都是如此。

你为成为数据科学家做好了充分的准备。你参加Kaggle比赛，看了大量的Coursera课程。你感觉已经准备好了，但数据科学家的实际工作将与你的预期大不相同。

对于想入门数据科学的新手来说，选择学Python还是R语言是一个难题，本文对两种语言进行了比较，希望能帮助你做出选择。