2021年度Gdevops全球敏捷运维峰会，将在5月28日以广州为起点正式启动，展开新一年精彩纷呈的技术巡演

去年6、7月开始准备找工作的事宜，前前后后大概花了2个多月的时间，从自我审视，到经历总结，到自我否定，甚至于怀疑人生，最后才有了真正的自我认知，能给回答那几个问题。相比于简历，项目经历能够说明很多事情，是不是…

你是否对学习数据科学感兴趣，但不知道从哪里开始？如果是，那你来对地方了。

DAMS 2020：产学界领军人物都在关注哪些数据管理问题？

NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。

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。

如果你从一名数据工程师被提拔为团队的Leader，即从一个码农变成了一个管理者，你觉得自己需要做出什么改变？你需要什么样的自我修养？

作为一名数据从业者，你的世界充满了数据，而这些数据充满了问题。本指南列出了在数据处理时可能遇到的各种问题以及建议的解决方案。

学习Python，有什么书可以推荐吗？

如果说有什么每个数据科学家都应该使用或必须了解的工具，那非 Jupyter Notebooks 莫属了（之前也被称为 iPython 笔记本）。Jupyter Notebooks 很强大，功能多，可共享，并且提供了在同一环境中执行数据可视化的功能。

大数据变化的只是数据的存储和技术处理环节，对于商业，最终比拼的还是产品创新和商务运营能力，如何让数据实打实的产生价值，简单粗暴回馈商业，愿与各位一同探索，迎接数据行业真正的春天。

任何一个概念的发展都是经历了从兴起，到炒作，再到回落的循环，能否再次崛起，得看“财报业绩”的检验—数据的价值是被高估还是低估。在践行数据价值的这条道路上，每个数据人都在用自己的方式积极备考。

是的，你没有看错，数据科学领域从业者最离不开的两大编程语言，当红炸子鸡 Python 和“过气网红”R 真的要展开合作了。近日，URSA 实验室宣布，R 和 Python 正携手合作，旨在让使用不同编程语言的数据科学家能够更轻松地协作，避免不同语言开发人员的过多重复工作，这或许会成为今年最雄心勃勃的交叉事件。有网友对这次合作发表评论道：“这个真的蛮历史性时刻的”，不过也有网友调侃“两个最慢的语言正在合作”，你怎么看？

Python的主要优势以及它如此受欢迎的主要原因之一是它将科学计算功能带给了许多研究领域和行业中使用的通用语言。 这使得从研究到生产的过渡变得更容易。

很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。