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数据科学大数据相关的博客

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伪数据科学家 VS 真数据科学家

如今数据科学书籍、认证和文凭,如雨后春笋般层出不穷。但许多仅仅是镜花水月:许多人钻了这一新名词的空子,将旧酒(比如统计学和R编程)放在了“数据科学”这个新瓶里。 本文选自《数据天才:数据科学家修炼之道》。 R语言编程跟伪数据科学为何扯上了关系?   R是一种

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《数据科学家修炼之道》一第1章 数据科学与大数据

本节书摘来异步社区《数据科学家修炼之道》一书中的第1章,第1.1节,作者: 【美】Zacharias Voulgaris(弗格里斯)译者: 吴文磊 , 田原 责编: 陈冀康,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 第1章 数据科学与大数据 数据

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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

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详谈数据科学与大数据技术专业

从IT时代进入DT时代,高校在大数据方向上设置了哪些专业,具体学什么,就业怎么样,作为新兴专业,考生如何报考? 具体内容: 专业名称:数据科学与大数据技术; 人才培养目标:以大数据为核心研究对象,利用大数据的方法解决具体行业应用问题。 学制:四年;学位:工学

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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。新一代的工具蜂拥而至,并承诺把复杂的工具送到不依赖数据的科学家的手上。 技术领域最热门的职位之一是数据科学家,或许只有最新出现的首席高管职

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数据科学之——大数据体系

1 浅谈数据科学 数据科学(Data Science)这一概念自大数据崛起也随之成为数据领域的讨论热点,从去年开始,“数据科学家”便成为了一个工作职位出现在各种招聘信息上。那么究竟什么是数据科学?大数据和数据科学又是什么关系?大数据在数据科学中起到怎样的作用?

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外媒:清理数据成数据科学家最大挑战

文章讲的是外媒:清理数据成数据科学家最大挑战,科学家面对的最耗费时间的工作是什么?有什么样的工具能扫除这些障碍?   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。新一代的工具蜂拥而至

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《数据科学与大数据分析——数据的发现 分析 可视化与表示》一第1章 大数据分析介绍1.1 大数据概述

本节书摘来自异步社区《数据科学与大数据分析——数据的发现 分析 可视化与表示》一书中的第1章,第1.1节,作者【美】EMC Education Services(EMC教育服务团队),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第1章 大数据分析介绍

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数据科学大数据相关问答

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大数据时代——数据存储技术百问

如今计算机已经渗透到企业运作的各个角落,企业依靠所存放的这些业务数据进行决策,因此企业如何存放数据成为企业信息系统的重中之重,这也掀起了如今的存储热潮。根据不同的应用环境通过采取合理、安全、有效的方式将数据保存并能保证有效的访问需要更高要求的存储模式。 ![

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数据库百问,教你快速上手数据库

在信息化社会,充分有效地管理和利用各类信息资源,是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分,是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。本文为大家整理了云栖问答中有关数据库类型、数据库的选购及

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利用大数据技术做营销推广是种什么体验

这是一个“数据即财富”的时代,人人都把大数据挂在嘴边,企业都在尽可能收集和自己有关的数据。但究竟有多少人懂得大数据的重要性?又有多少企业知道如何利用大数据来为自己服务呢? 数据说,一个以大数据技术为基础的全网整合营销平台,包括数据说营销、数据说微商、数

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实时计算与批量计算相比存在哪些差异?

相比于批量大数据计算,流(式)计算整体上还属于较为新颖的计算概念,下面我们从用户/产品层面来理解下两类计算方式的区别。需要注意的是,这里的说明并非严谨的科学/理论解释,更详细的理论解析请参看Wikipedia的相关章节Stream Processing。

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目前的人工智能研究都是伪智能?请大牛指正

#申明:   纯技术讨论,目的是鉴定智能程度,研究商业、市场、经济价值的请绕道   仅作探究,没有说谁好谁坏,不善文辞,请用正能量来理解一切。 #开始:   真正的人,其先天信息几乎在DNA内储存。DNA的研究涉及极广的微观、宏观科学。DNA的信息量比

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基础语言百问-Python

#基础语言百问-Python# 软件界最近非常流行一句话“人生苦短,快用Python”,这就展示出了Python的特点,那就是快,当然这个快并不是指的Python运行快,毕竟是脚本语言,再怎样也快不过C语言和C++这样的底层语言,这里的快指的是使用Pytho

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php加速器APC,XCache,eAccelerator哪种比较好?

现在用的最多的就是APC,因为它直接集成在php里了,只要在编译时加上参数就可以直接使用,而不用另外去下载插件。 我目前也只用过APC和eAccelerator,而且APC还有缓存的功能貌似更加强大。而它们的代码加速效果我还没有试验过,不知道哪位有比较科学的

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css的3D旋转问题,不知道哪里问题,应该每45度停一下,结果每90度停一下

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