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数据科学实践中常犯的十二种错误

如果是初学者,当你参加数据科学项目时,应避免以下十二种常见错误。 1没有检查你的数据 你需要检查自己即将收集/使用的数据的量与质。“你的工程中大部分的时间,通常是80%的时间,将用于获取和清洗数据,”data.world的数据科学家和知识...

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力压 R,Python 在数据科学领域风生水起

TIOBE 最新发布的 9 月编程语言排行榜中,Python 凭 4.67% 的增速以 0.26% 的优势力压 C++,逆袭成功进入 To...

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资源 | 机器学习必知的15大框架,欢迎补充!

机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分,并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。数据专家和机器学习工程师的主要区别是:  ●  机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品。

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业余时间学数据分析,如何快速上手

数据正在变得越来越常见,小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……,大到企业的销售、运营数据,产品的生产数据,交通网络数据…… 如何从海量数据中获得别人看不见的知识,如何利用数据来武装营销工作、优化产品、用户调研、支撑决策,数据分析...

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数据分析师:因为稀缺,所以高薪

大数据因为其背后蕴含的价值,被《经济学杂志》在2017年誉为“新的石油”,数据导向的工作也成为很多人的向往之一,特别是数据分析。 “到 2...

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读懂用户运营体系:用户分层和分群

什么是用户运营? 它以最大化提升用户价值为目的,通过各类运营手段提高活跃度、留存率或者付费指标。在用户运营体系中,有一个经典的框架叫做AA...

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清理数据成数据科学家最大挑战

数据分析师花费一半以上的时间清理和转换数据,而不是从中提取商业智能,这并不稀奇。数据储存的规模不断增大,数据类型也在激增。新一代的工具蜂拥...

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自2007年推出以来,ggplot2已经成为世界上下载最频繁、应用最广泛的R包之一。包括它的创造者Hadley Wickham在内,许多人将...

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今年4月,英特尔公司与中国文物保护基金会建立合作,宣布采用人工智能基于以及无人机技术实施对于箭扣长城的修缮和保护。

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干货 :数据分析师的完整流程与知识结构体系

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