Python

学习Python最正确的步骤！

对于希望学习算法或尝试现有框架的人来说，预训练的模型是一个很好的帮助。由于时间限制或计算资源的限制，不可能总是从头构建模型，这就是为什么存在预训练模型！

先附上Github地址： https://github.com/sfyc23/EverydayWechat 这个自动给女友发送微信暖心话的项目，已经连续霸榜Github趋势榜好几天了。作者用Python3和Itchat微信接口开发了一款小工具，可以定时给朋友发送每日天气、提醒、每日一句。通过调用图灵机器人，也可以智能自动回复信息。 操作简单且容易上手，即使是…

随着我们进入2017年下半年，是时候看看那些使用数据科学和机器学习的公司面临的共同挑战。假设你的公司已经在大规模收集数据，需要用到分析工具，而且你已经认识到数据科学可以发挥重大作用（包括改善决策或企业经营、增加收入等等），并进行了优先排序。收集数据和识别感兴趣的问题并非小事，但假设你已经在这些方面起了个好头，那么还剩下哪些挑战呢？ 数据科学是一个宽泛的话题，…

三款开源的BI报表分析和数据可视化工具！

看看这些年陪伴我们的这五月天，到底在唱些什么？

采集了20000条招聘信息，我做了一幅北上广深杭的互联网行业画像。

数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如Knime和Orange，到各种用Java、c++编写的库，最常见的是Python。

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。
我是德勤的数据科学家主管，多年来我一直在使用Python和R语言，并且与Python社区密切合作了15年。本文是我对这两种语言的一些个人看法。

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。

人生苦短，不止程序员，Python正在吸引来自金融领域大佬们的青睐目光。

Pandas 是一个 Python 软件库，它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。一般而言，Pandas 是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。在本文中，作者从基本数据集读写、数据处理和 DataFrame 操作三个角度展示了 23 个 Pandas 核心方法。 Pandas 是基于 NumPy 构建的库，在数据处理方…

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…

pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，本文将为你阐述pyecharts的使用细则 前言 我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts，可视化类型非常多，但是得通过导入js库在Java Web项目上运行，平时用Py…

大数据文摘出品 编译：jojo、Hope、张秋玥、CoolBoy Python语言近年来人气爆棚。它广泛应用于网络开发运营，数据科学，网络开发，以及网络安全问题中。 然而，Python在速度上完全没有优势可言。 在速度上，Java如何同C，C++，C#或者Python相比较？答案几乎完全取决于要运行的应用。在这个问题上，没有完美的评判标准，然而The Com…