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当 Mars 遇上 RAPIDS:用 GPU 以并行的方式加速数据科学

在数据科学世界,Python 是一个不可忽视的存在,且有愈演愈烈之势。而其中主要的使用工具,包括 Numpy、Pandas 和 Scikit-learn 等。 Mars 在 MaxCompute 团队内部诞生,它的主要目标就是让 Numpy、pandas 和 scikit-learn 等数据科学的库能够并行和分布式执行,支持通过 RAPIDS 平台用 GPU 加速数据科学。

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数据科学异常值检测原理—经验法则

说明数据清洗时常用的检测异常值方法之一,经验法则的原理

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5G对未来数据科学发展趋势的影响

本文分析5G对于数据科学领域发展趋势的影响

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遵循因果性的可解释AI预测

1弱因果关系的可解释预测 过去(包括现在),我们经常能在很多数据分析或BI产品上看到:在稀稀落落的散点图上,顺势一划,勾勒出一条曲线,再在横向时间轴上延展若干时间跨度,然后有人就告诉你——“喏!这就是你想要的预测!”。

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利用PAI-DSW访问Github, 快速获取最新的学习资源

PAI-DSW(Data science workshop)是专门为数据科学探索者们准备的云端深度学习开发环境,用户可以登录 DSW 进行代码的开发并运行工作。目前 DSW 支持了Github下载,让我们可以更加便捷的访问上面的资源.

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像数据科学家一样思考:12步指南(上)

介绍 目前,数据科学家正在受到很多关注,因此,有关数据科学的书籍正在激增。我看过很多关于数据科学的书籍,在我看来他们中的大多数更关注工具和技术,而不是数据科学中细微问题的解决。直到我遇到Brian Godsey的“像数据科学家一样思考”,它讨论了哪些工具最有用以及为什么,但主要目标是在智能,高效和成功的情况下完成数据科学工程,以解决实际数据中心问题的解决方案。

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想成为数据科学家?先做到这6点吧!

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学习机器学习和数据科学必看的十个资源

步入寒冬,这里有份关于机器学习和数据科学学习的必看资源总结可供学习,快来瞅瞅吧。

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数据科学究竟是什么?

本文是关于数据科学的概述和讨论,包括数据挖掘,统计推断,机器学习,数据工程等等。

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一份数据科学“必备”的数学基础清单

一份数据科学必备的数学知识清单,给出了相应的学习资源,方便秋招者查漏补缺。

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A BRIEF INTRODUCTION TO STATISTICS | DEFINITION, SCOPE AND LIMITATIONS

Introduction to Statistics: In the modern world of computers and information technology, the importance of statistics is very well recognized by all the disciplines.

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数据科学求职建议:掌握5种类型的数据科学项目

本文介绍数据科学求职应该掌握的五个相关项目,以便秋招者对应自身情况查漏补缺。

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